Spatio‐temporal digital markers of behavioural and psychological symptoms to support clinical dementia care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Real-time location systems (RTLS) are increasingly used within nursing homes and seniors' residential settings, primarily as safety and nurse call systems. Beyond location monitoring, RTLS collects rich information about movement over time, which can be processed to derive clinical insight into resident behaviours and health, as well as measure impact in interventions. The Space-Time Indices for Clinical Support (STICS) project aims to derive clinical markers and phenotypes of behavioural health in people with dementia to support longitudinal monitoring. This presentation will provide an overview of our work on two behavioural health markers: motor agitation and rest-activity rhythms. METHODS: In the STICS pilot, location data was collected from a clinical RTLS system installed on a 20-bed secure inpatient dementia care unit. Weekly health and behavioural assessments supplemented and provided clinical labels for machine learning models. RTLS data was used to build motor agitation detection models based on shift-by-shift Pittsburgh Agitation Scale scores and generate six rest-activity 'profiles' using hierarchical clustering methods. RESULTS: 47 people with dementia participated in the study, with a mean of 7 weeks of location data per person. Participants were 45% female, had a mean MMSE of 5/30 (range 0-23), and a mean baseline NPI of 39 (range 0-110). 15 participants used gait aids and 10 of 13 wheelchair users could self-propel. Models distinguished motor agitation from normal motor activities with a best AUROC of 0.81. SHAP explainability analysis determined that 17 of the top 20 model features were RTLS-based, with movement speed and total distance being key predictors. Using unsupervised deep learning, six digital phenotypes for rest-activity were identified of which two had well-regulated circadian rhythms. The remainder included a cluster with high night activity, one with a high degree of day-to-day instability, one with a high time in bed over the day and night, and one marked by severe rhythm disturbance. CONCLUSIONS: RTLS systems are a low-effort method to objectively track changes in resident movements and behaviours longitudinally. We demonstrated that RTLS-derived digital markers can describe behavioural symptoms in dementia, although further validation in long-term care settings is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».