Feasibility of Ambient Sensing Technology for Fall Detection in People with Cognitive Changes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls remain a leading cause of injury among individuals with cognitive changes, necessitating reliable detection and response systems. Ambient sensing technology provides 24/7 fall detection capabilities and customizable escalation protocols, aiming to minimize unnecessary calls to emergency dispatch services (911). This study explored the feasibility of implementing escalation processes to manage falls effectively within home care settings. METHOD: A feasibility study was conducted with 25 participants across 23 homes that had care for at least one month. Client care managers (N = 8) provided feedback from five cities: Montreal, Toronto, Winnipeg, Calgary, and Vancouver. Two modes of ambient sensing technology were utilized: one focused on falls and the other on broader monitoring capabilities, including wandering and inactivity detection. Both systems sent notifications to an alert center. The alert center's process included: 1. Identifying the location and duration of the fall. 2. Checking the home to determine if the individual was alone. 3. Escalating to the "circle of friends," a pre-identified contact group, via phone or SMS. 4. If no response was received, the system could escalate to a 911 wellness check or client care manager, based on the families' preferences. Qualitative feedback was collected from families and care team staff to assess preferences and barriers to implementing the fall detection protocols. RESULT: Nearly all families (24 out of 25) indicated during assessment that they preferred escalation to the "circle of friends" rather than an automatic 911 dispatch, highlighting that emergency response is not always the desired solution. Participants appreciated the flexibility and customization of the escalation process. The inactivity alert system, which learns daily habits, successfully minimized false alarms by sending SMS notifications to confirm well-being before escalating. CONCLUSION: Ambient sensing technology for fall detection is a feasible and acceptable solution when supported by tailored escalation protocols. The inclusion of a "circle of friends" approach ensures a personalized response, reducing reliance on 911 and addressing concerns about unnecessary interventions. Future research will further refine these protocols and validate their effectiveness in diverse care settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».