Implantation d’un systeme de videosurveillance intelligente pour detecter les chutes en milieu de vie
Bibliographic record
Abstract
Introduction. Le vieillissement de la population est associé à un risque accru de chute menaçant le maintien des aînés à domicile et dans la communauté. Les nombreuses conséquences néfastes des chutes sur la santé de l’aîné (ex : blessures) et sur son indépendance sont réduites lorsque la prise en charge postchute est rapide. Or les proches-aidants intervenant auprès des aînés en cas de chute ne sont pas assez nombreux et sont souvent conduits à l’épuisement en raison du fardeau lié aux soins apportés à l’aîné (Ducharme, 2006; Wolff et al., 2017; World Health Organization, 2015). L’élaboration d’alternatives pour détecter et alerter lors de chutes devient incontournable pour faciliter le maintien à domicile et dans la communauté en sécurité et pour maintenir une qualité de vie (van Hoof, Kort, Rutten, & Duijnstee, 2011). De nombreuses technologies de détection des chutes ont été développées. Cependant elles ont des limites (ex : l’enregistrement de données personnelles) que le système de vidéosurveillance intelligente (VSI) développé par notre équipe tente de compenser. La VSI est composée d’une caméra reliée à un ordinateur, lui-même relié à Internet. Basée sur une analyse informatisée de l’image, la VSI détecte automatiquement la chute et envoie une alerte au répondant choisi (ex : le proche-aidant) sur son cellulaire, son ordinateur ou sa tablette. Elle préserve la vie privée par son fonctionnement en circuit fermé : en absence de chute, les images sont détruites; lors d’une chute, une image de la chute est transmise au répondant, cette image peut être brouillée à la demande de l’aîné. Si l’aîné l’autorise, il est possible d’enregistrer les 30 secondes précédant la chute pour documenter ses causes. Les travaux antérieurs montrent que la VSI a le potentiel de répondre aux besoins des usagers (Lapierre et al., 2016, 2015; Londei et al., 2009; Rougier, St-Arnaud, Rousseau, & Meunier, 2011). Cependant, il importe de valider sa technologie et d’explorer la perception des usagers dans des conditions écologiques (à domicile auprès d’aînés chuteurs) (Atoyebi, Stewart, & Sampson, 2015). But de l’étude. Basé sur le Modèle de compétence expliquant les relations personne- environnement (Rousseau, 2017), cette thèse a pour but d’explorer la faisabilité de l’implantation de la VSI pour détecter les chutes à domicile afin d’améliorer la qualité de vie de l’aîné et diminuer le fardeau du proche-aidant. Méthodologie. La thèse suit un devis de recherche de développement (Contandriopoulos, Champagne, Potvin, Denis, & Boyle, 2005) en quatre étapes. L’étape 1 consistait en deux revues de la portée (Daudt, Van Mossel, & Scott, 2013) traitant respectivement des technologies de détection des chutes et des technologies de gestion de l’errance. Plusieurs banques de données ont été explorées (ex: CINHAL, Medline, Embase). Chaque étape de sélection des études, puis d’extraction et d’analyse des données a été réalisée indépendamment par deux co-auteurs. Leurs résultats ont été comparés et les désaccords ont été résolus par consensus ou par l’intervention d’un tiers. Les données extraites ont été analysées de façon descriptive (Fortin & Gagnon, 2015). L’étape 2 était une étude de cas multiples (Yin, 2014) auprès de six aînées chuteuses vivant seules, concernant l’implantation à domicile d’une version préalable à la VSI, la vidéosurveillance programmable (VSP). La VSP a été installée durant sept nuits chez les participantes pour observer leurs déplacements lors des levés la nuit pour aller à la toilette. Des entrevues semi-structurées ont été réalisées avant puis après l’expérimentation. Les données ont été analysées qualitativement (Miles, Huberman, & Saldana, 2014; Yin, 2014). L’étape 3 était une preuve de concept en deux phases : 1) une étude de simulation en appartement-laboratoire (Contandriopoulos, Champagne, Potvin, Denis, & Boyle, 2005) et 2) un pré-test au domicile de jeunes adultes. La phase 1 impliquait la simulation de scenarios de la vie quotidienne et de scenarios de chutes afin d’estimer la sensibilité, la spécificité, le taux d’erreur et la précision de la VSI. Le pré-test consistait en l’implantation de la VSI à domicile pendant 28 jours afin d’anticiper les difficultés technologiques liées à une implantation prolongée. Pour les deux phases, un journal de bord a été complété afin de documenter le fonctionnement de la VSI puis les données ont été analysées descriptivement. L’étape 4 était une étude de cas multiples (Yin, 2014) auprès de trois dyades aînés/proches-aidants. Les aînés inclus, présentant un risque de chute élevé, vivaient seuls à domicile. La VSI était implantée pour deux mois, avec le proche-aidant comme destinataire des alertes. Une entrevue semi-structurée était réalisée, avant, à mi-parcours et après l’expérimentation. Les données ont été analysées qualitativement (Miles, Huberman, & Saldana, 2014; Yin, 2014). Résultats. Les résultats ont abouti à l’adaptation de la VSI pour explorer la faisabilité de son implantation à domicile afin de détecter les chutes graves. L’étape 1 a souligné les lacunes dans la littérature, dont certaines ont été comblées par le projet de thèse (ex : manque d’étude explorant l’implantation de systèmes ambiants dans des domiciles variés). Cette étape a aussi permis d’identifier les façons de bonifier la VSI et sa procédure d’implantation. L’étape 2 a mis en évidence des facteurs pouvant faciliter ou freiner l’implantation de systèmes de caméras à domicile. L’étape 3 a permis de valider la technologie de la VSI dans un environnement similaire à celui de l’aîné et de résoudre les problèmes techniques liés à l’implantation prolongée du système. Enfin, l’étape 4 a permis d’explorer la faisabilité de l’implantation de la VSI au domicile d’aînés chuteurs pendant une période de deux mois. Discussion. Cette recherche de développement a permis d’adapter la VSI pour son implantation grâce à plusieurs étapes de recherche (des revues de la portée, une preuve de concept, étude de cas multiple) puis de montrer la faisabilité de son implantation. Les résultats ont abouti à l’identification de facteurs influençant l’implantation de la VSI à domicile et ont permis d’émettre des recommandations à cet égard. Cette recherche est originale notamment sur trois aspects: 1) l’implication d’une équipe multidisciplinaire, 2) une conception technologique centrée sur l’usager, 3) l’implantation à domicile de la technologie. Même si des défis persistent quant à son implantation à domicile (ex. réduire l’écart de performance du système entre l’appartement-laboratoire et le domicile), cette étude encourage la poursuite du développement de la VSI. Conclusion. Cette thèse visait à répondre à la problématique des chutes des aînés à domicile grâce à l’implantation d’un système de vidéosurveillance intelligente pour alerter automatiquement le proche-aidant. Les résultats de cette recherche de développement, soulignent que la VSI serait une avenue prometteuse pour détecter les chutes graves, alerter le proche et documenter la cause des chutes. Les futures recherches sur l’implantation de technologies similaires devraient impliquer des devis de recherche quantitatifs, avec notamment des profils plus variés de proches-aidants et une implantation plus longue pour démontrer les effets de la VSI. La VSI pourrait ensuite devenir accessible aux aînés afin de soutenir leur maintien à domicile et dans la communauté et soulager le fardeau des proches- aidants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".