A Multidimensional Digital Health Platform to Support Intrinsic Capacity and Healthy Aging: Usability, Acceptance, and Impact in a Pilot Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By 2050, 22% of the global population will be aged 60 years or older, with Europe experiencing rapid aging. This increase in chronic diseases and functional decline demands a shift from fragmented, hospital-centric care to continuous care models. The World Health Organization's healthy aging framework prioritizes intrinsic capacity (IC)-defined as physical and mental abilities across the locomotion, vitality, sensory, cognition, and psychology domains. Digital health solutions enable remote monitoring but face barriers, such as low digital literacy and usability challenges among older adults. OBJECTIVE: This study evaluates the impact of a multidimensional, artificial intelligence-driven digital health platform (CAREUP) on the dynamic monitoring and personalized enhancement of IC in community-dwelling older adults through the integration of real-time physiological, cognitive, and behavioral data streams. METHODS: This pilot feasibility study was conducted from September to December 2024 in Italy, Romania, and Austria. It involved 66 older adults as primary users and 17 caregivers as secondary users. The CAREUP system included Android apps (Careplan and Positive Health), smart devices, and a dashboard. Users followed a 2-month plan. We assessed usability (System Usability Scale [SUS]), user experience (User Experience Questionnaire short version [UEQ-S]), and acceptance (qualitative) at 3 time points (T0, T1, and T2), along with health and quality-of-life measures. RESULTS: Of the 66 enrolled participants, 61 primary users (37 women and 24 men; mean age 73.9 years) completed the study. The overall SUS score was 68, indicating acceptable but improvable usability, with significant variation across countries. The UEQ-S score of 1.45 indicated a good overall user experience, with high Hedonic Quality (1.66) suggesting strong emotional appeal and Pragmatic Quality (1.23) reflecting above-average usability. Most participants (49/61, 80%) rated the platform as interesting, helpful, and efficient, and 48 out of 61 (79%) were willing to recommend it to friends. Secondary outcomes demonstrated stable physical and mental health and maintained independence in daily activities. Technical connectivity issues and device complexity emerged as the primary barriers to adoption. CONCLUSIONS: CAREUP demonstrated feasibility for IC monitoring, with acceptable usability and a positive user experience. However, technical challenges and cross-country variations indicate a need for adaptations to address cultural differences and varying levels of digital literacy. Prioritizing reliability, simplifying the system, and providing user support will be essential to enhance broader adoption.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».