Frail or not? \nAn explorative mixed methods evaluation of \na sensory-based frailty assessment toolkit
Notice bibliographique
Résumé
The worlds population is aging (United Nations, 2015). As the aging population is more prone to\ndeveloping frailty, it is important to assess and monitor this condition. Frailty is a state of health where\nones overall well-being and ability to function independently are reduced, with an increased vulnerability\nto deterioration (Morley et al., 2003). Current assessment methods of frailty are prone to error due to\nhuman bias and memory loss and rely on well-trained clinicians to interpret results. Frailty is a dynamic\ncondition and continuous assessment would assist in diagnosing the condition early on. A prototype of a\nfrailty toolkit is being developed by Chao Bian and his team at the IATSL in Toronto to monitor and assess\nfrailty in older adults’ homes. This toolkit will assess frailty by measuring Fried’s Frailty Phenotypes (Fried\net al., 2001) through home monitoring technologies. It is important to involve older adults in the\ndevelopment of this toolkit as research shows that lack of user involvement is a reason for assistive\ntechnology abandonment. This study therefore researched older adults attitudes and preferences\ntowards home monitoring technologies. A focus group study was carried out, which provided insights on\nwhat technologies older adults want to interact with and what issues were perceived with in-home frailty\nmonitoring. Privacy proved to be a concern for most older adults, corresponding with previous research\n(Courtney et al., 2008). The data from the focus group was used to select technologies for the toolkit. This\ntoolkit was evaluated with an online usability assessment. Results show that the toolkit in general was\nwell received. However, participants indicated points of improvement such as the ability to personalize\nwhen users are prompted to interact with the toolkit. The results also suggested that proper explanation\nis needed to address why the toolkit is necessary for older adults and their clinicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».