Uncovering Outdoor Mobility Behaviours of Older Adults With and Without Dementia from GPS Data
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest health challenges of the growing ageing population is dementia. Currently, there is no way to stop the progression of dementia or reverse its physiologic changes, and thus, there is an acute need for (1) supporting people with dementia to maintain a healthy lifestyle, and (2) making early diagnosis of the disease. A key determinant of a healthy and active lifestyle is outdoor mobility. However, dementia affects complex activities such as navigation by impairing cognitive and functional abilities, making outdoor mobility particularly challenging for individuals. In addition, with certain dementias such as Alzheimer’s disease, navigational impairment is considered to be one of the earliest signs of the disease process. In this context, characterizing and supporting outdoor mobility for older adults with dementia is of great significance. Global positioning system (GPS) provides an avenue for addressing outdoor mobility challenges in dementia, and its application in dementia detection has become an area of increased interest. Therefore, the overarching aim of this thesis is to provide means to better understand and support outdoor mobility of people with dementia by using passively collected data from GPS. To operationalize this goal, Chapter 2 and 3 of this work present a new outlook on outdoor mobility patterns in dementia by developing a framework for classifying higher complexity mobility behaviours, ranging from temporal characteristics such as the timing of the user’s trips to semantic characteristics such as the user’s transportation modes and activity types. Chapter 4, then, evaluates the extent to which one can predict the future whereabouts of people with dementia by learning from their past mobility behaviours captured by the GPS-based framework. Finally, Chapter 5 explores driving behaviours, the most common form of transportation among older adults, by modelling older adults’ driving behaviours in naturalistic settings using GPS. In summary, this thesis is an attempt toward developing a comprehensive GPS Mobility Construct for understanding and supporting the complex and interconnected relationship between older adults with dementia and their environment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».