Name: 控えめな、継続的なリモート アクティビティおよび健康データをキャプチャするため地域ぐるみライフ研究所を設定する方法について (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-07-27T12:30:00.000+00:00
Duration: 11 min 21 s
Description: 学ぶ、高齢者の住居に非侵襲的センサーを設置し、活動と健康データを継続的に収集する方法。移動障害や認知症などの慢性疾患における機能変化の縦断的研究に応用可能です。

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ここで説明した研究国立衛生研究所の国立研究所老化 (U2CAG054397、P30 AG024978、P30 AG008017、R01 AG042191、R01 AG024059)、インテル、財団、健康研究機構からの補助金に支えられ、ロバート ・ ウッド ・ ジョンソン財団。

すべての参加者には、書面によるインフォームド コンセントが用意されています。生活研究室の参加者は、通常どおりに自分たちの生活の残りの部分のためのパターンと生活活動に縦断的研究を許可する彼らの生活する求められます。希望の場合は、いつでも撤回できます。研究プロトコルは、オレゴン健康 & アンプ; によって承認されました。科学大学 (OHSU) 施設検討委員会 (生活研究所 OHSU IRB #2765)。
1. 準備
<ol><li>配置の前にすべての機器をコンソールの在庫システムをオンラインに追加します。各デバイスやセンサーのシリアル番号と MAC アドレスをコンソール在庫システム内に格納することができますに名前を割り当てます。</li>
	<li>センサーやデバイスがホームで展開した場合の家の場所の特定の割り当てを有効にする機器の各部分に QR コードを配置します。</li>
	<li>展開前、にすべてのセンサーと、インストールされているデバイス センサーまたはデバイス上の QR コードをスキャンすることによって家に割り当てられるでしょう。これは、その特定の家にセンサーやデバイスの割り当てができるサイトが表示されます。</li>
	<li>ハブ構成管理ツールが含まれている SD カードとハブのコンピューターをインストールします。</li>
	<li>センサーと機器、家庭配置用インストール キット (ボックス) にインストールされている SD カードとハブのコンピューターのインベントリを作成するパックすべての今に。</li>
	<li>参加者の自宅にインターネット サービス プロバイダーがあることを確認します。</li>
</ol>2. ホーム展開
<ol><li>ハブ コンピューターをハブ コンピューターに無線ドングルとプライマリの ZigBee コーディネーター ドングルを挿入して設定します。イーサネット ケーブルをハブ コンピューターに挿入します。最後に、ハブ コンピューターの電源コードに位置する部屋の電源ソケットに差し込みます、家のインターネットに接続するイーサネット ケーブルを接続します。 メモ: 構成管理ツールは、それがソフトウェアの最新バージョンを使用していることを確認します。</li>
	<li>インターネット対応デバイス (ラップトップ、タブレット、携帯電話) をローカル コントロール パネルのウェブサイトにアクセスするハブ computer'swireless ネットワークに接続します。コントロール パネルのウェブサイト ホーム (図 3) にインストールされている任意のセンサーと同様に、ハブ コンピューターのステータスが表示されます。</li>
	<li>適切なソフトウェアがインストールされていることを確認ソフトウェア構成ツールを実行します。これを行う、コントロール パネルに移動し、更新プログラムを実行しています。</li>
	<li>ハブ コンピューターは、メインのサーバーと通信しているかを確認するコントロール パネルに移動します。インストールされているデバイスやセンサーから収集するデータを許可するサービスが起動していることを確認します。</li>
	<li>モーション センサーをはじめ、家にセンサーを追加します。コントロール パネルからセンサー配置のウェブサイトを開くことによって開始します。 注: 家は、16 以上のモーション センサーを必要とする場合ハブ コンピューターにルータ ドングルを接続し、「パン」とも呼ばれる家庭やパーソナル エリア ネットワークに追加一度拡張子ドングル (必要な) 場合は、ハブ コンピューターにモーション センサー データを送信プラグ コンセントにそれらは家の周りのネットワークを作成する、ホーム全体に広がる、ハブ コンピューターからそれらを削除、パンに追加されます。</li>
	<li>センサー配置のウェブサイトですべての客室と出口のドアを含む家の仮想フロア プランを作成します。フロア プランに追加される領域の一つとしてセンサー線を選択することを確認します。フロア プランにセンサーの仮想表現を追加します。最後に、他で互いに - - 家の物理的なレイアウトを反映する方法とセンサーの仮想表現には、ホーム領域の仮想表現をリンクします。</li>
	<li>センサーの配置ツールを使用して、物理的にセンサーの電池の近くのボタンを押すことでパーソナル エリア ネットワーク - として知られている - パンを各連続したセンサーを追加します。まず、部屋または仮想の平面図に表される家のエリアに各センサーを取り付けます。</li>
	<li>続きを家の壁に身体のセンサーを取り付けます。センサーがのみその部屋でアクティビティをキャプチャし、他の地域からの活動をピックアップしません、各部屋 (キッチン、ベッドルーム、バスルーム、リビング ルーム) 確保で頭の高さで壁の各センサーを配置 (たとえば、回避されている廊下を歩いて誰かピックアップ、廊下の横にある部屋でセンサーによる)。 注: センサー配置ツールでは、特定し客室間の経路を作成することができます。</li>
	<li>まっすぐの通路の 4 つの制限フィールド (天井) センサー列をインストール (廊下または他の領域は、参加者がそれぞれ変更することがなく 4 つのセンサーの過去歩く必要がありますペースで) 歩行速度をキャプチャするために天井に。<ol>
<li>歩行速度センサー 61 センチメートル (2 フィート) 離れてこれらをスペースします。</li>
		<li>センサー配置サイトで制限されたフィールド センサーの間の正確な距離を記録します。</li>
	</ol></li>
	<li>再びセンサー配置のウェブサイト上の物理的な位置を示す平面図を使用、それぞれの出口ドアにドア センサーをインストールします。</li>
	<li>鍋にホーム インベントリにデバイスが割り当てられていることを確認して、ピルボックスを追加します。その後、その蓋のいずれかを開くことによってデバイスをアクティブにします。トーチカだは、ハブのコンピューターと通信するので、ハブ コンピューターの信号を検出するために十分に近いそれを確認します。 注意: ピルボックスは頻繁保管台所または浴室参加者選好に基づきます。</li>
	<li>スケールをセットアップするには、コントロール パネルの [デバイス] タブ内にあるスケール ページに移動します。<ol>
<li>スケールで 10 秒間側の電源ボタンを押します。スケールは、確認メッセージを表示する必要があります。</li>
		<li>スケールは、デバイスの一覧に表示されて、一度は、セットアップ プロセスを開始するコントロール パネルの右側にある [セットアップ] をクリックします。</li>
		<li>参加者の身長と体重のコントロール パネルが表示されたら入力します。</li>
		<li>参加者にペース メーカーがあるない場合 bioimpedence データを収集できるというスケールを通知するコントロール パネルでペース メーカー ] ボタンで切り替えます。</li>
		<li>スケールをフラット、固体表面が (通常の浴室) の参加者に簡単にアクセスできる場所に配置します。</li>
		<li>スケールがコントロール パネルに入力された彼らの初期の重量を記録確認する自身の重量を量る参加者を含まれています。</li>
	</ol></li>
	<li>10 回デバイスの背面側に位置するウェアラブル コントロール パネルのセットアップ ページ リセット ボタンを押すとオープニング手首すり切れたウェアラブル デバイスを設定します。<ol>
<li>コントロール パネル内のデバイスの一覧に表示デバイスの後、セットアップ プロセスを開始するコントロール パネルの右側にある [セットアップ] をクリックします。</li>
		<li>アカウントをセットアップして、一度は、セットアップ ・ ページにホイール ツールを使用して時間を調整します。</li>
		<li>ウェアラブルをハブ コンピューターに同期することによって、セットアップを終了します。デバイスを正しく接続するハブのコンピューターと同時に時刻を設定ことを確認するコントロール パネルの [同期] ボタンをクリックします。</li>
		<li>ことを示すコンソールで、手首にウェアラブル参加者が着用します。 注: 別のデバイスは、製造元によって異なる手順を必要があります。追加のセンサーやデバイスも展開し、コンピューター ソフトウェアおよび運転センサーの使用といったデータ ストリームに統合される可能性があります。これらを追加する手順は次に与えられます。</li>
	</ol></li>
	<li>参加者のコンピューターに商用コンピューター使用の監視ソフトウェアをインストールし、電子メール アドレスを記録します。これらの電子メール アドレスは、週刊のオンライン健康および活動アンケート送信および受信されます。<ol>
<li>参加者のコンピューターのオペレーティング システムが商用コンピューター使用を監視ソフトウェアと互換性があることを確認します。</li>
		<li>USB フラッシュ ドライブ上にインストール プログラムを使用して参加者のコンピューターにソフトウェアをインストールします。</li>
		<li>タスク マネージャーを開き、ソフトウェアがアプリケーションの一覧でことを確認コンピューター上で運用ソフトウェアを確認します。</li>
		<li>コンソールの在庫管理システムで、ソフトウェア プログラムを参加者のプロファイルに関連付けます。 注: 使用しているソフトウェアを使用して、テーブルの材料の特定のコンピューターを参照してください (他の市販の監視ソフトウェアを置換することができます)。</li>
	</ol></li>
	<li>参加者の設定運転センサー<ol>
<li>参加者の車が 1996 年以降後作られた車が運転センサー デバイス ソフトウェアによってサポートされていることを確認します。</li>
		<li>モバイル デバイスで運転監視デバイスのアプリをインストールしてアダプターをセットアップするアプリを使用します。</li>
		<li>オフ車で車のオンボード診断 (ODB) ポートにアダプターを差し込みます。</li>
		<li>認識し、アダプターに接続するアプリを待ちます。これは、2 〜 4 分を取る必要があります。</li>
		<li>点火に車のキーを挿入します。(車のスタート ボタンを押して車にキーレス点火がある場合)。エンジンを始動せず、電力に切り替って位置にキーを回します。</li>
		<li>アダプターの設定を終了することをアプリを待ちます。</li>
		<li>コンソール在庫システムでアダプターの商用ソフトウェアのアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用して ORCATECH サーバーに転送されるデータを許可するために、アプリから参加者のアカウント情報を追加します。 注: は、使用される特定の運転監視装置のための材料表を参照してください。</li>
	</ol></li>
</ol>3. システムの確認
<ol><li>すべてのデバイスは、家庭内の最終的な場所、一度は、コントロール パネルに移動して、ハブ コンピューターが正常に機能していることを確認します。ハブ コンピューターが、データと各デバイスの種類のデータを収集するサービスを実行している転送するメインのサーバーと通信できることを確認します。</li>
	<li>コントロール パネルの [データ コレクション] ページに移動して各デバイスからデータをストリーミングする場合を確認します。</li>
	<li>各センサーは、最近の動きに関するデータの収集を確認するために、家の各部屋でインストールされているモーション センサーの近くを歩きます。家を歩くことによってアクティブ モーション センサー データのリアルタイムのグラフを表示することによって、モーション センサーをチェックします。</li>
	<li>開閉により、ピルボックスのバッテリコンパートメントのドアの各数回、ピルボックスを確認してください。この最近の活動は測定し収集コントロール パネル上のデータ コレクション ページを確認します。</li>
	<li>自分や参加者の重量を量るスケールを確認します。このデータは正しく同期、スケール コントロール パネルの [デバイス] ページ内Synched列に移動して送信されるを確認します。</li>
	<li>ウェアラブル デバイスがコントロール パネルのウェアラブルデバイスページ内Synched列に移動することでデータ同期を正しく送信して確認します。</li>
</ol>

<ol><li>Peetoom, K. K., Lexis, M. A., Joore, M., Dirksen, C. D., De Witte, L. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Literature+review+on+monitoring+technologies+and+their+outcomes+in+independently+living+elderly+people%5BTitle%5D)+AND+%22Disabil+Rehabil+Assist+Technol%22%5BJournal%5D)">Literature review on monitoring technologies and their outcomes in independently living elderly people.</a> Disabil Rehabil Assist Technol. 10 (4), 271-294 (2015).</li>
<li>Liu, L., Stroulia, E., Nikolaidis, I., Miguel-Cruz, A., Rios Rincon, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Smart+homes+and+home+health+monitoring+technologies+for+older+adults%3A+A+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Med+Inform%22%5BJournal%5D)">Smart homes and home health monitoring technologies for older adults: A systematic review.</a> Int J Med Inform. 91, 44-59 (2016).</li>
<li>Kim, K. I., Gollamudi, S. S., Steinhubl, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+technology+to+enable+aging+in+place%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Gerontol%22%5BJournal%5D)">Digital technology to enable aging in place.</a> Exp Gerontol. 88, 25-31 (2017).</li>
<li>Kaye, J. <a target="_blank" href="https://academic.oup.com/ppar/article/27/2/53/3865604">Making pervasive computing technology pervasive for health & wellness in aging.</a> Public Policy & Aging Report. 27 (2), 53-61 (2017).</li>
<li>Wild, K., Boise, L., Lundell, J., Foucek, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unobtrusive+in-home+monitoring+of+cognitive+and+physical+health%3A+Reactions+and+perceptions+of+older+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Applied+Gerontology%22%5BJournal%5D)">Unobtrusive in-home monitoring of cognitive and physical health: Reactions and perceptions of older adults.</a> Journal of Applied Gerontology. 27 (2), 181-200 (2008).</li>
<li>Wild, K., Boise, L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWild%2C+K+%22In-Home+Monitoring+Technologies%3A+Perspectives+and+Priorities+of+Older+Adults%22">In-Home Monitoring Technologies: Perspectives and Priorities of Older Adults</a>. , (2012).</li>
<li>Boise, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Willingness+of+older+adults+to+share+data+and+privacy+concerns+after+exposure+to+unobtrusive+in-home+monitoring%5BTitle%5D)+AND+%22Gerontechnology%3A+international+journal+on+the+fundamental+aspects+of+technology+to+serve+the+ageing+society%22%5BJournal%5D)">Willingness of older adults to share data and privacy concerns after exposure to unobtrusive in-home monitoring.</a> Gerontechnology: international journal on the fundamental aspects of technology to serve the ageing society. 11 (3), 428(2013).</li>
<li>Hayes, T. L., Hagler, S., Austin, D., Kaye, J., Pavel, M. <a target="_blank" href="http://www.proceedings.com/06582.html">Engineering in Medicine and Biology Society, 2009. EMBC 2009.</a> Annual International Conference of the IEEE. , 7248-7251 (2009).</li>
<li>Kaye, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((One+walk+a+year+to+1000+within+a+year%3A+Continuous+in-home+unobtrusive+gait+assessment+of+older+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Gait+%26+posture%22%5BJournal%5D)">One walk a year to 1000 within a year: Continuous in-home unobtrusive gait assessment of older adults.</a> Gait & posture. 35 (2), 197-202 (2012).</li>
<li>Petersen, J., Austin, D., Mattek, N., Kaye, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time+out-of-home+and+cognitive%2C+physical%2C+and+emotional+wellbeing+of+older+adults%3A+A+longitudinal+mixed+effects+model%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+one%22%5BJournal%5D)">Time out-of-home and cognitive, physical, and emotional wellbeing of older adults: A longitudinal mixed effects model.</a> PloS one. 10 (10), 0139643(2015).</li>
<li>Hayes, T. L., Riley, T., Mattek, N., Pavel, M., Kaye, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sleep+habits+in+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer+disease+and+associated+disorders%22%5BJournal%5D)">Sleep habits in mild cognitive impairment.</a> Alzheimer disease and associated disorders. 28 (2), 145(2014).</li>
<li>Hayes, T. L., Larimer, N., Adami, A., Kaye, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Medication+adherence+in+healthy+elders%3A+small+cognitive+changes+make+a+big+difference%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+aging+and+health%22%5BJournal%5D)">Medication adherence in healthy elders: small cognitive changes make a big difference.</a> Journal of aging and health. , (2009).</li>
<li>Kaye, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unobtrusive+measurement+of+daily+computer+use+to+detect+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer%27s+%26+Dementia%22%5BJournal%5D)">Unobtrusive measurement of daily computer use to detect mild cognitive impairment.</a> Alzheimer's & Dementia. 10 (1), 10-17 (2014).</li>
<li>Seelye, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computer+mouse+movement+patterns%3A+A+potential+marker+of+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer%27s+%26+Dementia%3A+Diagnosis%2C+Assessment+%26+Disease+Monitoring%22%5BJournal%5D)">Computer mouse movement patterns: A potential marker of mild cognitive impairment.</a> Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring. 1 (4), 472-480 (2015).</li>
<li>Seelye, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Embedded+online+questionnaire+measures+are+sensitive+to+identifying+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer+Dis+Assoc+Disord%22%5BJournal%5D)">Embedded online questionnaire measures are sensitive to identifying mild cognitive impairment.</a> Alzheimer Dis Assoc Disord. 30 (2), 152-159 (2016).</li>
<li>Dodge, H., Mattek, N., Austin, D., Hayes, T., Kaye, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In-home+walking+speeds+and+variability+trajectories+associated+with+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Neurology%22%5BJournal%5D)">In-home walking speeds and variability trajectories associated with mild cognitive impairment.</a> Neurology. 78 (24), 1946-1952 (2012).</li>
<li>Austin, J., Klein, K., Mattek, N., Kaye, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variability+in+medication+taking+is+associated+with+cognitive+performance+in+nondemented+older+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer%27s+%26+Dementia%3A+Diagnosis%2C+Assessment+%26+Disease+Monitoring%22%5BJournal%5D)">Variability in medication taking is associated with cognitive performance in nondemented older adults.</a> Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring. 6, 210-213 (2017).</li>
<li>Austin, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+smart-home+system+to+unobtrusively+and+continuously+assess+loneliness+in+older+adults%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Journal+of+Translational+Engineering+in+Health+and+Medicine%22%5BJournal%5D)">A smart-home system to unobtrusively and continuously assess loneliness in older adults.</a> IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. 4, 1-11 (2016).</li>
<li>Dodge, H. H., Mattek, N. C., Austin, D., Hayes, T. L., Kaye, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In-home+walking+speeds+and+variability+trajectories+associated+with+Mild+Cognitive+Impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Neurology%22%5BJournal%5D)">In-home walking speeds and variability trajectories associated with Mild Cognitive Impairment.</a> Neurology. 78 (24), 1946-1952 (2012).</li>
<li>Kaye, J. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intelligent+systems+for+assessing+aging+changes%3A+home-based%2C+unobtrusive%2C+and+continuous+assessment+of+aging%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journals+of+Gerontology+Series+B%3A+Psychological+Sciences+and+Social+Sciences%22%5BJournal%5D)">Intelligent systems for assessing aging changes: home-based, unobtrusive, and continuous assessment of aging.</a> The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 66, suppl 1 180-190 (2011).</li>
<li>Wang, Z., Yang, Z., Dong, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Review+of+Wearable+Technologies+for+Elderly+Care+that+Can+Accurately+Track+Indoor+Position%2C+Recognize+Physical+Activities+and+Monitor+Vital+Signs+in+Real+Time%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">A Review of Wearable Technologies for Elderly Care that Can Accurately Track Indoor Position, Recognize Physical Activities and Monitor Vital Signs in Real Time.</a> Sensors. 17 (341), (2017).</li>
<li>Skubic, M., Alexander, G., Popescu, M., Rantz, M., Keller, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+smart+home+application+to+eldercare%3A+Current+status+and+lessons%5BTitle%5D)+AND+%22Technol.+Health+Care%22%5BJournal%5D)">A smart home application to eldercare: Current status and lessons.</a> Technol. Health Care. 17 (3), 183-201 (2009).</li>
<li>Campbell, I. H., et al. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6067544">Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC, 2011.</a> Annual International Conference of the IEEE. , 6793-6796 (2011).</li>
<li>Austin, D., Cross, R. M., Hayes, T., Kaye, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Regularity+and+predictability+of+human+mobility+in+personal+space%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+one%22%5BJournal%5D)">Regularity and predictability of human mobility in personal space.</a> PloS one. 9 (2), 90256(2014).</li>
<li>Buysse, D. J., Reynolds, C. F., Monk, T. H., Berman, S. R., Kupfer, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Pittsburgh+Sleep+Quality+Index%3A+a+new+instrument+for+psychiatric+practice+and+research%5BTitle%5D)+AND+%22Psychiatry+research%22%5BJournal%5D)">The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research.</a> Psychiatry research. 28 (2), 193-213 (1989).</li>
<li>Cummings, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Neuropsychiatric+Inventory+Assessing+psychopathology+in+dementia+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Neurology%22%5BJournal%5D)">The Neuropsychiatric Inventory Assessing psychopathology in dementia patients.</a> Neurology. 48, 5 Suppl 6 10-16 (1997).</li>
<li>Teng, E., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20592580">Utility of the Functional Activities Questionnaire for distinguishing mild cognitive impairment from very mild Alzheimer's disease.</a> Alzheimer disease and associated disorders. 24 (4), 348(2010).</li>
<li>Wild, K. V., Mattek, N., Austin, D., Kaye, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((%22Are+You+Sure%3F%22+Lapses+in+Self-Reported+Activities+Among+Healthy+Older+Adults+Reporting+Online%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Applied+Gerontology%22%5BJournal%5D)">"Are You Sure?" Lapses in Self-Reported Activities Among Healthy Older Adults Reporting Online.</a> Journal of Applied Gerontology. , (2015).</li>
</ol>

著者が明らかに何もありません。

基本的なシステムやプラットフォームの家およびコミュニティ ベース リモート センシングと継続的に顕著な健康と健康対策の報告を有効にするを説明しました。システムは、この時点で研究で主に使用するものです。
可能であれば、システムはオープン ソースのツールとセンサーまたは使用可能な Api のソフトウェア開発キット (SDK) を利用してデバイスを使用します。などさまざまなセンサーやデバイスが「接続中」またはされる必要に応じて組み込む技術「不可知論者」をするシステムです。検出されたドメイン (例えば、動き移動対策、活動、コンピューターの使用、等の服用薬) を選択は、最も有益な特定の徴候のために考慮されるかもしれない機能の臨床的に関連性の高いエリアに依存します。したがって、スパース配列またはセンサーとデバイスのより完全な機能の配列を展開できます。生成されたデータが連続的に拡張し、したがってデータ システムは、この需要を満たすために変更を必要が。したがって、我々 はより高い処理能力と拡張性を可能にする分散データ アーキテクチャに移行しました。システムは、ホ...

現行の臨床研究の信頼性と妥当性評価手法の固有の欠点のためにキャプチャされるデータの制限をはらんでいます。インタビューは、臨床医と患者がスケジュールを調整することができるとき時間によって制限されます。試験に割り当てられた時間は、どのようなボランティアが合理的にするように頼まれる単一のセッションでによって制限されます。これらの簡単な広く間隔をあけられたセッション - がズラーリ並んで時折電話やインターネット クエリ - 場合でも、時間の経過とともに関数または幸福で意味のある変化を検出する潜在性を深刻な制限します。現在のテスト セッションがリコールし、(例えば、「薬を服用するもおぼえて?") ことを確認することは困難ことができる情報ための要求によって構成されてまたは人工タスク (例えば、「立ち上がるし、できるだけ早くする座ってのパフォーマンス"することができます。」この言葉を思い 10")。評価は実際性能自体の変動であるかもしれない重要な診断機能テストを変動を制限する多くの場合設計されています。さらに、日々 の生活の通常のフロー内ではなく人工条件下で、時間のこれらの簡単な生検が行われています。したがって、それらは限られた生態学的な妥当性です。最後に、現在のパラダイム本質的にために提供できません相互依存のキーイベントまたは結果 (例えば睡眠、社会、身体活動) の直接リンク データがないタイムスタンプ以外を思い出したよう。
これらの欠点を克服する手法は、広範なコンピューティングとセンシング技術、無線通信、および高周波マルチ ドメイン データの進歩の利点を取る家庭やコミュニティで埋め込むことができるシステムの開発分析。技術とこの分野での経験を成長しているシステムの数が開発されているが、展開、機能または縦経験1,2,3,4が限定されていました。本稿では、現在の健康評価パラダイムの限界に改善する健康関連データのリアルタイム、連続、縦のホームベースの評価を提供するための手段として開発されたプロトコルについて述べる。オレゴン州センター高齢化 & アンプ;技術 (ORCATECH) パーベイシブ コンピューティングとセンシング技術の健康関連の活動と行動の連続、リアルタイムの評価を提供するに基づいてホーム ベースのシステムを開発します。現在の制限を克服する主控えめと連続は実質的に実世界活動の監視を有効にする家に評価をもたらします。まず、コア システムは、自分の周囲の環境の一部として参加者の生活空間に埋め込まれているので、本質的に便利です。人が安心と、パッシブのコレクション メソッドの場合ほとんど参加者に負担をかけることがなく必要に応じて頻繁とき、個別の応答を必要とする評価を収集できます。第二に、生態学的関連は、すぐにデータを収集する機会を与える人の通常の生活空間である、関数が日常認知の手段を考案したテストだけではなく。たとえば、展望的記憶の障害、一般的な苦情の自然主義的診療所でテストすることは困難こうして日常認知として主要業績をタップ動作の服用薬の自動毎日の追跡によって家庭で評価されます。メートル法の認知の変化に敏感であると知られています。第三に、データはデジタルとタイム ・ スタンプ付きなので測定時間内の配置複数の相互に関連する対策が促進されます。たとえば、時刻を電話と家 (社会的な関与や撤退の措置)、(開始、精神活動や認知機能の測定)、コンピューターの使用および機能低下の (変更する示されているその他の措置のうちの時間睡眠、体重、歩行速度) は、そうでなければ明らかはいないかもしれませんが、微妙な変化を区別するためにネットのセンサーの感度に追加できます。重要なは、彼らが発生すると、健康と生活イベントの認知と機能 (例えば痛み、薬変更、低ムードの毎週のレポート) に及ぼす影響をこのデータ ストリームにリンクできます。最後に、従来のテストおよびクエリ コンピューターを介して表示することができますまたは関連のインターフェイス (例えばタブレット、スマート フォン)、同時にデジタル小説を従来のテスト パフォーマンスを比較する比類のない機会を提供する派生対策同じテスト、応答または休止時間、学習曲線内試験での変動など。この新しいアプローチはこうするより便利な控えめな、連続、マルチ ドメイン、自然主義的な現在の評価を変換します。最終的には、家庭内センサー評価技術と方法論の基本的なプラットフォームは、チューニングと健康と指摘した利点の健康に関連の特定研究の質問の広い範囲のアドレスに拡張することができますシステム、不定期診療所や電話による査定の現在受け入れられた練習。
次のプロトコルは、控えめな家庭内行動および健康関連データの収集は、このプラットフォームを展開するプロセスについて説明します。このプラットフォームを開発する上で重要な目標、健康と幸福 (物理的、認知的、社会的、感情的な) より特定の行動 (の両方の一般的なドメインを推論するために必要なデータを提供できるアセスメント機能の基本的なスイートを提供してきました例えば薬を取って、歩行睡眠関連の活動、生理学的活動)。プラットフォームの開発は、技術、技術 '依存' に対する直接ユーザーの関与を最小限に抑え、大半の受動控えめな検出アプローチの使用を含むいくつかの原則によって導かれています(すなわち、最高のデバイスを採用または技術的なソリューションよりもむしろ特定の方法または製品を必要とする)、(長期的な評価) の耐久性、スケーラビリティ、および最小化の実践的なメンテナンスをされています。
記載されているプラットフォームは、エンドユーザー、アーリー アダプターに「デジタル ナイーブ」からの範囲で重要な通知過去 12 年間、進化しています。定期的な調査やフォーカス グループこの開発5,6,7を通知する鍵となりました。何百ものボランティアの技術、研究コミュニティによって要求された新しい機能的能力の進歩に基づく導入されている反復的な変更との 11 年まで自宅で継続的に展開できるようにするシステムを許可していると技術が展開されている家に住んでいる個人のキー定数入力。総称して、これらのボランティアと呼ばれるコミュニティで「生きている」研究室を形成している、"ライフ研究所」ここで彼らの家と 1 日を通して収集された継続的なデータ提供活動、健康についての細部のユニークなレベルと人生のコースです。
センシング技術の基本的なプラットフォームは、連続ホーム ベースのデータをキャプチャするための全体的なシステムのバックボーンを形成します。このプラットフォームの要素、その後に説明します。コア プラットフォームの変更 (要素を追加または削除されることがあります) ユーザーの態度と信念と成果測定研究プラットフォームを使用して研究の興味の収集の過程で得た情報に基づいて。データ通信プロトコルが標準化されているので、システムはネットワークに組み込まれるこれらのプロトコルを任意のデバイスを許可するように設計されています。
ここで説明した基本的なプラットフォームに基づいてボランティア生活研究所 (LL) で長年 (最長の自然主義的な活動と彼らの日常生活の行動データを収集するために自宅内にデプロイされたプラットフォームを持っていることに同意の使用例現在の連続展開 11 年を =)。
ハブ コンピューターおよびイーサネット/WiFi 接続 ORCATECH でセキュリティで保護されたサーバーに戻ってシステム デバイスとトランス ミッションからのデータ収集を許可する参加者の干渉なし。ハブ コンピューターは、特定の参加者やノート パソコンやタブレットと一元的なデジタル加入者管理システムに接続するコントロール パネルを使用してシステムのインストール時にホームの設定に設定されます。追加データ コレクション デバイス (センサー、MedTracker、スケールなど) は、同じ方法でハブのコンピューターと通信することによって構成できます。
ORCATECH 本体とリモートの技術管理システムはカスタムのデジタル技術と参加者のホーム技術構成システム セットアップとの遠隔技術の継続的な管理を可能にするデータ管理システム「コンソール」と呼ばれる家などでは、データの収集と監視をセキュリティで保護します。さらに、各家庭は、ユニークなレイアウトがコミュニティのシステムの配置を容易にするタブレットのインタ フェースに基づいてグラフ化ツールはさまざまなセンサーがあると、他の有効な物理的な隣接を自動的に記録する使用します。センサー (図 2)。これは家庭レベルでシステムのリモート監視中に参考のため重要です。
パッシブ赤外線 (PIR) センサー デジタルに割り当てられます指定したホーム システムのインストール中に無線 USB ドングル経由でハブのコンピューターとの通信。部屋から部屋へルームおよび参加者のトランジション内で動きを感知する部屋あたり 1 つのセンサーが配置されます。ストレート「センサー ライン」の 4 つのセンサー、廊下や他の地域の参加者が安定したペースで定期的に歩くの天井に配置されます。このセンサー ラインでは、歩行速度は一日に何度も控えめな収集をことができます。その他の基準は、これらのアクティビティ センサー滞留時間や部屋の遷移の数などから派生できます。ドアの接触センサーは、参加者の出入り、家からと冷蔵庫食品アクセスの一般的な頻度を決定するために検出するすべての外部ドアを家の周り配置されます。
オンライン週刊健康と活動 Self-Reports コレクション デバイスの受動的なシステムからのデータの最適なを理解する必要があります。これらのデータは、収集したセンサー データの相対的な家庭内のイベントの参加者のレポートの分析に重要です。家の家、訪問者からの旅行についてクエリ参加者へのインターネット接続を持つコンピューティング デバイス (例えば、ノート パソコン、タブレット、スマート フォン)、健康の変更内のスペースの変更オンライン毎週自己申告調査を完了できる、家、孤独、抑うつ、および痛みのレベル。毎週のデータ コレクションは、年間または半年間検診の記憶では、データのより高い解像度と正確さの可能性を例えば提供する比較的短いウィンドウに依存します。さらに、この自己報告プロセスはアンケート、クリック、高められた難しさの正確なレポートの数の変化を時間の変化など、潜在的な認知障害の受動的な指標を検討する調査官にできます。日付、またはフリー テキスト応答障害マーカー。指定された日のコンパートメントが開かれたかどうかを記録して毎日開かれた回基本的なプラットフォームの一部として、我々 は 7 日間電子ピル ボックスをインストールします。これは服薬の一貫性が低下する場合認知機能低下の潜在的な徴候と同様、投薬アドヒアランスについて情報を提供します。
またパルス、体組成測定基準、脈波伝播速度、環境温度、周囲の二酸化炭素のレベルを収集する無線デジタル bioimpedence スケールは、参加者の毎日の体重のデータを提供する浴室でインストールされます。このデータは、その他のパッシブ プロトコル遵守など時間をかけて使用頻度、動作の指標だけでなく、(例えば、健康状態、薬)、他の報告されたイベントと相関することができます。
場合どこで駆動センサーにします私たち参加者ドライブ自分の車。このセンサーは、運転の頻度、タイミング、期間、および旅行の距離だけでなく、ハード ディスクが停止またはハード加速度の周波数などの習慣についての情報を提供します。
手首すり切れたウェアラブル デバイスは、家を出入りで身体活動のデータを収集します。いくつかのブランドやウェアラブルのモデルは、ライフ研究所の家庭で使用されています。
プロジェクトによって追加データ収集コンポーネントと設定基本的なセンサーを補完する ORCATECH プラットフォームを使用して捜査を選択可能性があります。過去のテストなど固定電話携帯電話の活動、開発とバランス テスト、定期的な認知タスク完了する参加者のタブレット用デジタル バランス ボードの実装を通じて社会を監視する携帯電話センサー自分の家で携帯電話を介して薬アラームの有効性を評価するための自動化されたテキスト メッセージ システム。
ORCATECH 生活ラボ、カスタマイズされた情報をデータ システムによって生成されたさまざまなデータを処理するために収集、注釈、保守、および豊富なアクティビティと健康データの分析に使用されます。ORCATECH は、参加者の管理、自己レポート データの収集と処理、およびすべてのシステム デバイスとセンサーからの連続データ収集用のカスタム システムを開発しました。システムは、センサーのデータとカフカとリアルタイム処理に近い移動する私たちのデータ処理機能を可能にする火花を使用してラムダ アーキテクチャを格納する分散カサンドラ NoSQL サーバー クラスターに依存します。REST API を使用すると、データは、標準のデータ分析プラットフォームとデータ解析のための統計ソフトウェア プログラムに転送されます。

<table><tbody><tr><td>Raspberry Pi 3 Model B</td><td>Raspberry Pi Foundation</td><td>Raspberry Pi 3 Model B</td><td></td></tr><tr><td>モーションセンサー</td><td>NYCE Sensors Inc</td><td>NCZ-3041-HA</td><td></td></tr><tr><td>ドア/窓センサー</td><td>NYCE Sensors Inc</td><td>NCZ-3011-HA</td><td></td></tr><tr><td>カーテンモーションセンサー</td><td>NYCE Sensors Inc</td><td>NCZ-3045-HA</td><td></td></tr><tr><td>iSort</td><td>TimerCap</td><td>iSort</td><td></td></tr><tr><td>Homeステルス USB 電話レコーダー</td><td>Fiho</td><td>Fi3001B</td><td></td></tr><tr><td>自動 Pro</td><td>自動</td><td>AUT-350C</td><td></td></tr><tr><td>ボディ カーディオ スケール</td><td>ノキア</td><td>WBS04</td><td></td></tr><tr><td>Activite/Steel アクティビティ モニター</td><td>ノキア</td><td>HWA01 STEEL</td><td></td></tr><tr><td>Alta 2</td><td>Fitbit</td><td>FB406</td><td></td></tr><tr><td>チャージ 2</td><td>Fitbit</td><td>FB407</td><td></td></tr><tr><td>Flex 2</td><td>Fitbit</td><td>FB403</td><td></td></tr><tr><td>Zigbee USBスティック</td><td>Silicon Labs</td><td>ETRX3USB</td><td></td></tr><tr><td>WorkTime</td><td>Nestersoft</td><td>WorkTime Corporate</td><td></td></tr></tbody></table>

控えめな、継続的なリモート アクティビティおよび健康データをキャプチャするため地域ぐるみライフ研究所を設定する方法について

Methodology for Establishing a Community-Wide Life Laboratory for Capturing Unobtrusive and Continuous Remote Activity and Health Data

エンド ツー エンド一連の技術は時間の長時間にわたって高齢者の日常生活の中で発生している状態と動作状況の変化の控えめかつ継続的なモニタリングの確立されています。技術は安全な生成中最小目障り、という原則が組み込まれたシステムに集約されて、プライバシー保護、月への年の現実世界 (ホームベース) 設定で継続的な客観的データ。システムには、ウェアラブル actigraphs、薬箱 (スケール) などの接続されている生理学的監視装置の外部ドアにインストールされているドアの接触センサー家中に配置されたパッシブ赤外線存在センサーが含まれています。参加者の車にインストールされます運転センサーとコンピューター (PC、タブレットやスマート フォン) の使用を追跡しました。活動パターンにデータ参照関係だけでなく、内部の状態 (例えば痛み、気分、孤独などのセンサーで推測しにくいデータに係る重要な情報を提供する頻繁のオンライン自己レポート オプションによって注釈が付けられるデータ解釈 (例えば, 訪問者, 家具の再配置)。アルゴリズムは、健康や病気の活動 (例えば体重、身体の生理作用を (例えば、部屋転移, 手順, 歩行速度)、移動を含む監視機能ドメイン キーを識別するために得られたデータを使用して開発されています。ボディマス指数、パルス) の動作をスリープ状態 (例えば、睡眠時間、夜にバスルームへの旅行)、投薬アドヒアランス (例えば、逃した用量)、社会的な関与 (例えば、ホーム、時間カップルの時間一緒に過ごす) と認知機能 (例えばコンピューター、マウスの動き、オンライン フォーム完了、運転能力の特性の時間)。これらの関数の変更の検出は、前駆の痴呆の早期発見に急性の病気 (例えば、ウイルス性伝染病) の健康監視のアプリケーションの機密性の高いマーカーを提供します。システムは、特に老年症候群の自然史研究と臨床試験の臨床的介入の有効性の監視に適しています。

技術の ORCATECH スイートでは、普段の活動についていく人々 の生活パターンに一意に豊富なデータのセットを収集できます。センサー システムは、控えめな、連続は自分の家でボランティアを監視できます。システムは、健康と歩行速度とモビリティ、服薬行動、気分、またはホーム、スリープ、およびコンピューター使用8からなどの関数のキーのドメインを調べる研究ではボランティアの数百を含む研究の多数で使用されています,9,10,11,12,13,14,15<...

控えめなセンサーやパーベイシブ コンピューティング技術、家庭生活古い大人により意味のある健康とヶ月年、生態学上有効な提供するために継続的に記録する活動の変更の高周波に組み込まれる研究または臨床使用のためのマルチ ドメイン データ。

An end-to-end suite of technologies has been established for the unobtrusive and continuous monitoring of health and activity changes occurring in the ...

この方法論は、縦断的な健康研究や臨床試験に従事する研究者に、リアルタイムで客観的で、継続的で、生態学的に有効なデータを提供できます。このアプローチの利点は、研究参加者の努力がほとんどまたはまったく必要ない一方で、急性データだけでなく、時間の経過とともに微妙に変化するイベントもキャプチャできることです。複数のユースケースに適応できます。この方法論は、運動障害や認知症などの影響の大きい慢性疾患の研究に重要な機能変化に最も関連する結果にアクセスするために大幅に展開されています。このプロトコルは、多くの異なる研究領域にわたってデジタル、活動、健康データを収集するための研究の応用において拡張可能であることを意図しています。展開する前に、すべての機器をコンソール インベントリ システムにオンラインで追加します。各デバイスまたはセンサーに名前を、そのシリアル番号とMACアドレスとともに割り当てて、コンソールインベントリシステム内に保存できるようにします。各機器にQRまたはクイックレスポンスコードタグを配置し、自宅に展開されたときにセンサーとデバイスのホームロケーションを特定の割り当てを可能にします。展開前に、設置するすべてのセンサーとデバイスは、センサーまたはデバイスのQRコードをスキャンしてホームに割り当てられます。これにより、その特定の家にセンサーまたはデバイスを割り当てることができるWebサイトが表示されます。ハブ構成管理ツールを含むSDカードを使用してハブコンピューターをインストールします。現在インベントリされているすべてのセンサーと機器、およびSDカードがインストールされたハブコンピューターを、自宅展開用のインストールキットに梱包します。参加者の自宅にインターネットサービスプロバイダーがあることを確認します。ワイヤレスドングルとプライマリzigbeeコーディネータードングルをハブコンピューターに挿入して、ハブコンピューターをセットアップします。イーサネットケーブルをハブコンピューターに挿入して、自宅のインターネット接続に接続します。最後に、ハブコンピューターの電源コードを中央に配置された部屋の電源ソケットに差し込みます。インターネット対応デバイスをハブコンピューターのワイヤレスネットワークに接続します。Webブラウザを開いて、ローカルのコントロールパネルWebサイトにアクセスします。コントロールパネルのWebサイトには、ハブコンピューターのステータスが表示され、インストールが完了すると、家に設置されたセンサーが表示されます。ソフトウェア構成ツールを実行し、適切なソフトウェアがインストールされていることを確認します。これを行うには、コントロールパネルに移動し、更新を実行します。コントロールパネルに移動して、ハブコンピュータがメインサーバーと通信していることを確認します。インストールされている各デバイスとセンサーからデータを収集できるサービスが稼働していることを確認します。モーションセンサーから始めて、センサーを家に追加します。まず、コントロールパネルからセンサー配置Webサイトを開きます。Sensor Placement Web サイトで、家の部屋を表す領域を追加して、家の仮想フロア プランを作成します。センサーの追加。そして、エリアとセンサーをつなぐ。コントロールパネル内のセンサーページにあるトグルスイッチを使用して、各モーションセンサーをパーソナルエリアネットワークまたはPANに追加します。同時に、モーションセンサーのバッテリーの近くにあるボタンを10回押します。この 2 つの部分からなるプロセスにより、センサーがアクティブになります。仮想フロアプランをガイドとして使用して、モーションセンサーを家の対応する部屋に配置します。モーションセンサーは、テープを使用して頭の高さの壁に配置する必要があります。引き続き仮想フロアプランをガイドとして使用し、廊下などの直線的な歩道の天井に4つの制限付きフィールドセンサーを1列に設置して、歩行速度をキャプチャします。これらの歩行速度センサーは、2フィートまたは61センチメートル離して配置します。制限付きフィールドセンサー間の正確な距離をSensor PlacementのWebサイトに記録します。仮想フロアプランを使用して、物理的な位置を示すために、各出口ドアにドアセンサーを再度取り付けます。トーチカをパンに追加するには、コントロールパネル内のデバイス列に移動します。トーチカはハブコンピュータに接続するため、デバイスの電源を入れます。信号が検出されるために、ハブコンピューターに十分近くにあることを確認します。スケールを設定するには、コントロールパネルに移動し、左側のナビゲーションメニューを開き、[デバイスの展開]タブを選択して、スケールの名前をクリックします。スケールでサイドボタンを10秒間押し続けます。スケールがオンになり、起動メッセージが表示されます。はかりがコントロールパネルに表示されたら、セットアップギアボタンをクリックしてセットアッププロセスを開始します。セットアップギアボタンが緑色に変わると、スケールはセットアップを続行します。スケールは、平らで固い表面を持ち、参加者が簡単にアクセスできる場所に配置します。コントロールパネルでプロンプトが表示されたら、参加者の身長と体重を入力します。参加者がペースメーカーを持っていない場合は、コントロールパネルのペースメーカーボタンを切り替えて、特定のデータを収集できることをスケールに通知します。はかりを設定したら、参加者に自分で体重を量ってもらい、はかりがコントロールパネルに入力された初期体重を記録していることを確認します。手首に装着型ウェアラブルデバイスを設定するには、コントロールパネル内のウェアラブルセットアップページに移動し、デバイスの背面にあるリセットボタンを10回押します。ウェアラブルデバイスがコントロールパネルのウェアラブルデバイスのリストに表示されたら、セットアップボタンをクリックしてセットアッププロセスを開始します。ウェアラブルアカウントの設定が完了したら、設定ページのホイールを使用して時間を調整します。セットアップを完了するには、コントロールパネルの同期ボタンをクリックしてウェアラブルを同期します。これにより、デバイスが正しく接続され、時刻がハブコンピューターと同じ時刻に設定されていることを確認できます。デバイスによって必要な手順が異なる場合があります。将来的には、追加のセンサーとデバイスがテクノロジープラットフォームに統合され、展開される可能性があります。すべてのデバイスとセンサーが家に設置されたら、ハブコンピューターが正常に動作していることを確認します。各デバイスからデータがストリーミングされているかどうかを確認するには、コントロール パネルのデータ収集ページに移動します。家の各部屋に設置されたセンサーの近くを歩いて、各センサーが最近の動きに関するデータを収集しているかどうかを確認します。モーションセンサーデータのライブチャートを表示して、モーションセンサーを確認します。トーチカがデータを送信しているかどうかを確認するには、コンパートメントドアの少なくとも1つを数回開閉します。コントロール パネルのデータ収集ページを確認して、この最近のアクティビティが測定および収集されたかどうかを確認します。はかりがデータを送信しているかどうかを確認するには、自分で体重を量ってください。スケールが正しく同期されているかどうかを確認するには、コントロール パネルのデバイス ページ内の同期列に移動します。ウェアラブルデバイスが適切に同期され、データを送信しているかどうかを確認するには、コントロールパネルのウェアラブルデバイスページ内の同期列に移動します。このプロットは、ホーム センサー ラインを複数回通過する間に取得された歩行速度の変動性の変化の軌跡を示しています。変動性は、高齢者のコホートを自宅で3年以上追跡した変動係数として定義されました。潜在軌道モデルにより、歩行速度の変動性について4つの異なるグループが同定された。歩行の変動性の変化の明確なパターンは、軽度認知障害の初期段階と後期段階でより一般的に見られました。これは、歩行速度の変動性がMCI進行のマーカーになり得ることを示唆しています。このスパイラルプロットは、1人のボランティアの6か月間の連続した自宅活動データの表示を示しています。データは 24 時間制でプロットされ、上部に午前 0 時、下部に正午が表示されます。毎日が一つの円を形成します。青い実線の円は 1 か月の境界を示しています。色付きのポイントは、赤がバスルーム、緑が寝室、ピンクがキッチン、青がリビングルームである部屋の場所ごとのセンサーアクティビティを示します。一貫した行動パターンが観察されます。就寝時間は通常、バスルームでのセンサー活動に続く寝室でのセンサー活動によって視覚化されるように、約2200時間です。参加者は、ほとんどの夜、午前2時の間に起きています。そして午前4時、その間の寝室とバスルームでのセンサー活動によって証明されています。立ち上がり時間は、その時点での突然のセンサー活動によって観察された0600時間です。また、2週間ごとに午後5時に家政婦が訪れることは明らかで、キッチンの動きが増え、その間に他の部屋が動きが増えていることからも明らかです。最後に、インフルエンザの流行によるコミュニティの集会制限中にボランティアがアパートを出なかった4か月目の2週間の期間に注意してください。一度習得すると、この技術は、家の大きさや使用するデバイスやセンサーの数にもよりますが、90分以内に利用することができます。このシステムは、進行中の研究または将来の研究で、他のウェアラブル、ベッド活動センシングシステム、家庭環境条件センサーなどの新しいセンサーやデバイスを更新または展開できるように設計されています。このシステムは数百の家庭に導入されており、テクノロジーの進歩とともに進化を続けています。このビデオを見れば、パーベイシブ・コンピューティング・テクノロジーとセンサーを研究に展開し、統合する方法を十分に理解して、よりリアルタイムで連続的かつ生態学的に有効なデータセットを研究に提供することができるはずです。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

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目的は、ユニークな遠隔患者モニタリング CR 患者を CR サービスをよりアクセシブルにすることを意図して、低コストで自宅を監視する医療を可能にするシステムを使用して心臓リハビリテーション (CR)...

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複雑な運用環境での睡眠、概日、疲労、パフォーマンスデータの収集

実験的な設計は、高等教育の設定やタスクで学生が経験する感情的な現実を評価するために、試験経験のリアルタイムの影響を調査するために開発されました。この設計は、学際的な(例えば、教育心理学、生物学、生理学、工学)およびマルチモーダル(例えば、唾液マーカー、調査、電気真皮センサー)アプローチの結果である。...

ほぼリアルタイムの本格的な試験体験を研究するための学際的かつ多モーダル実験設計

生理的データと自己報告データを組み合わせたソーシャルデジタルゲームにおける観客のエンゲージメントを測定できる方法論を提案する。このデジタルゲームは自由に動く人々のグループを含むので、経験はゲーム内のイベントと生理データをリンクする同期技術を使用して撮影されます。...

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