Summary
Unauffällige Sensoren und pervasive computing-Technologie integriert in die täglichen Leben zu Hause ältere Erwachsene ermöglicht sinnvolle Gesundheit und Aktivität Änderungen für Monate bis Jahre, Bereitstellung ökologisch gültig, kontinuierlich aufgezeichnet werden Hochfrequenz, Multi-Domain-Daten für Forschung und klinische Anwendung.
Abstract
Eine End-to-End-Suite von Technologien ist für die unauffällige und kontinuierliche Überwachung der Gesundheit und Aktivität Veränderungen in den Alltag der älteren Erwachsenen über einen längeren Zeitraum hinweg etabliert. Die Technologie ist in ein System, die die Prinzipien des Seins minimal aufdringlich, beim Erstellen von sicheren beinhaltet aggregiert, Privatsphäre, kontinuierliche objektive Daten in realen (häuslichen) Einstellungen für Monate bis Jahre. Das System umfasst passive Infrarot-Präsenzmelder platziert im ganzen Haus, Tür Kontaktsensoren auf Außentüren, verbundenen physiologischen monitoring-Geräte (z.B. Waagen), medikamentenschachteln und tragbare Actigraphs installiert. Treibende Sensoren sind auch in Autos der Teilnehmer installiert und Computernutzung (PC, Tablet oder Smartphone) verfolgt. Daten ist über häufige Online-Self-report-Optionen versehen, die wichtige Informationen in Bezug auf die Daten, die schwierig ist bereitstellen, über Sensoren wie interne Zustände (z.B.Schmerzen, Stimmung, Einsamkeit), sowie Daten-Referent, Aktivitätsmuster schließen Auslegung (z.B. Besucher, neu Möbel). Algorithmen sind entwickelt worden, mit den Daten erhalten, um funktionelle Domänen Schlüssel zu Gesundheit oder Krankheit Aktivitätsüberwachung, einschließlich Mobilität (z.B.Zimmer Übergänge, Schritte, Gang Geschwindigkeit), physiologische Funktion(z. B.Gewicht, Körper identifizieren Mass-Index, Puls), schlafen Verhaltensweisen (z.B., Schlafzeit, Ausflüge auf die Toilette in der Nacht), Einhaltung von Medikamenten (z.B. verpassten Dosen), Soziales Engagement (z.B.Zeitaufwand aus nach Hause, Zeit Paare verbringen gemeinsam), und kognitive Funktion (z.B. Zeit am Computer, Mausbewegungen, Eigenschaften der Online-Ausfüllen von Formularen, Fahrtüchtigkeit). Erkennung von Änderungen dieser Funktionen bietet einen sensitiver Marker für die Anwendung in Gesundheitsüberwachung von akuten Erkrankungen (z.B. Virusepidemie) zur Früherkennung von prodromal Demenz Syndrome. Das System eignet sich besonders für die Überwachung der Wirksamkeit klinischer Interventionen in Naturhistorischen Studien von geriatrischen Syndromen und in klinischen Studien.
Introduction
Vorherrschender klinischer Forschung ist mit Einschränkungen in der Reliabilität und Validität der Daten wegen der inhärenten Unzulänglichkeiten der Bewertungsmethodik behaftet. Interviews werden durch die Zeiten eingeschränkt als Kliniker und Patienten Termine koordinieren können. Zeit für Prüfungen ist begrenzt durch was der/die freiwillige vernünftigerweise gestellt werden kann, in einer einzigen Sitzung zu tun. Diese kurzen, weit auseinander liegende Sitzungen - begrenzen auch wenn gelegentliche Telefonate per Internetabfragen - augmented stark das Potenzial um sinnvolle Änderung in Funktion oder das Wohlbefinden im Laufe der Zeit zu erkennen. Aktuelle Test-Sessions sind größtenteils aus der Auskunftsersuchen kann schwierig sein zu erinnern und zu überprüfen (z.B., "erinnern Sie sich, Ihre Medikamente zu nehmen?") oder künstliche Aufgaben (z. B."aufstehen und setzen Sie sich so schnell wie du kann"; "denken Sie daran, diese zehn Worte"). Die Bewertungen sollen oft zu testen Variabilität zu beschränken, wenn in der Tat Variabilität in der Performance selbst eine wichtige diagnostische Funktion sein kann. Diese kurze Biopsien der Zeit sind weitere, nicht in den normalen Ablauf des täglichen Lebens, sondern unter künstlichen Bedingungen durchgeführt. Daher sind sie von begrenzten ökologische Validität. Schließlich kann nicht das aktuelle Paradigma von Natur aus direkten Verknüpfung von interdependenten Ereignisse oder Ergebnisse (z.B., Schlaf, Sozialisation, körperliche Aktivität) bieten, da die Daten nicht anders als erinnerte Zeitstempel sind.
Ein Ansatz zur Beseitigung dieser Mängel liegt in der Entwicklung von Systemen, die in Haus oder Gemeinschaft eingebettet werden kann, die Fortschritte in der pervasive computing und sensing Technologie, drahtlose Kommunikation und Hochfrequenz-Multi-Domain-Daten nutzen Analytics. Die Technologie und Erfahrung in diesem Bereich wachsen und eine Reihe von Systemen entwickelt worden, aber habe in Bereitstellung, Funktionen oder längs Erfahrung1,2,3,4begrenzt worden. In diesem Manuskript beschreiben wir ein Protokoll entwickelt, als ein Mittel, um in Echtzeit, kontinuierliche und längs hausbasierten Bewertung von gesundheitsrelevanten Daten, auf die Grenzen der aktuellen gesundheitlichen Bewertung Paradigma zu verbessern. Oregon Center for Aging & Amp; Technology (ORCATECH) entwickelte ein Haus-gegründetes System basierend auf pervasive computing und Sensortechnologie, um kontinuierliche, Echtzeit-Bewertung von gesundheitsrelevanten Aktivitäten und Verhalten zu bieten. Die Bewertung in Heim zu ermöglichen, weitgehend unauffällig und kontinuierliche Überwachung der realen Tätigkeit erheblich zu bringen, überwindet aktuelle Beschränkungen. Erstens, da das Kernsystem in der Lebens-Raum der Teilnehmer im Rahmen ihrer Umgebung eingebettet ist, ist es von Natur aus bequem. Bewertungen, diskrete Antworten erfordern können gesammelt werden, wenn eine Person die meisten unbefangen und bei passiven Erhebungsmethoden, so oft wie notwendig, ohne zu belasten einen Teilnehmer. Zweitens wird in der Person des normalen Lebens-Raum bietet die Möglichkeit, Daten zu sammeln, die sofort ökologisch relevant sind, nicht einfach testen Maßnahmen der Funktion, sondern alltägliche Wahrnehmung konstruiert. Z. B. prospektives Gedächtnis scheitern, eine gemeinsame Beschwerde schwierig zu testen naturalistisch in der Klinik zu Hause durch automatische tägliche Verfolgung von Medikamenten Einnahme Verhalten, so tippen auf alltägliche Wahrnehmung sowie eine Key-Performance bewertet werden können Metrik, die empfindlich auf kognitive Veränderungen bekannt. Drittens, weil die Daten digital und einem Zeitstempel versehen sind, Messung von mehreren miteinander verbundenen Maßnahmen rechtzeitig ausgerichtet wird erleichtert. Zum Beispiel Zeit über das Telefon und Auszeit von zuhause (Maßnahmen des sozialen Engagements oder Rücktritt), Computernutzung (Messung Einleitung, psychomotorische Aktivität und kognitive Funktion) und andere Maßnahmen, die nachweislich mit funktionalen Rückgang (ändern Schlafverhalten, Gewicht, Gehgeschwindigkeit) kann hinzufügen, um die Empfindlichkeit des Sensors net, subtile Veränderungen zu unterscheiden, die sonst nicht erkannt werden. Wichtig ist, kann die Wirkung von Gesundheit und Leben Ereignisse auf Kognition und Funktion (z.B.wöchentliche Berichte über Schmerz, Änderung der Medikation, Niedergeschlagenheit) auch mit diesem Datenstrom verknüpft werden, sobald sie auftreten. Schließlich konventionelle Tests und Abfragen können per Computer dargestellt werden oder im Zusammenhang mit Schnittstellen (z.B., Tablet, Smartphone), bietet einmalige Möglichkeiten gleichzeitig ältere Testleistung Roman Digital vergleichen abgeleitete Maßnahmen aus den gleichen Tests, wie z. B. die Antwort oder die Pausenzeiten, Lernkurven und Intra-Test Variabilität. Dieser neue Ansatz verwandelt so aktuelle Bewertung um bequemer, unaufdringlich, kontinuierliche, Multi-Domain und naturalistisch sein. Letztlich bietet die grundlegende Plattform-Home-basierte Bewertung Sensorik und Methodik, eine System, das abgestimmt und auf eine Vielzahl von spezifischen Fragestellungen im Zusammenhang mit Gesundheit und Wohlbefinden mit bekannten Vorteilen über Adresse skaliert werden kann die aktuelle akzeptierte Praxis selten Klinik oder telefonische Bewertungen.
Das folgende Protokoll beschreibt den Prozess der Bereitstellung dieser Plattform für unauffällige in-Home-Verhaltens- und gesundheitsbezogenen Datensammlung. Bei der Entwicklung dieser Plattform, wurde ein zentrales Ziel eine grundlegenden Suite Bewertung Funktionen bieten, die die notwendigen Daten an beiden allgemeinen Domänen von Gesundheit und Wohlbefinden (körperliche, kognitive, soziale, emotionale) sowie spezifische Verhaltensweisen (ableiten können z. B.Medikamente nehmen, gehen, schlafen-Aktivitäten, physiologische Aktivität). Die Entwicklung der Plattform wurden geleitet, durch mehrere Grundsätze, die unter anderem mit den meisten passiven unauffälligen Fernerkundungen Ansätzen, Minimierung der direkten User-Engagement mit Technologie, seiend Technologie "Agnostiker" (d. h., beschäftigt die besten Geräte oder technische Lösungen anstatt erfordern einen besonderen Ansatz oder Produkt), wird dauerhaft (für langfristige Bewertung) und skalierbar und Minimierung praktische Wartung.
Die Plattform beschrieben hat in den vergangenen zwölf Jahren entwickelte sich vor allem durch eine Reihe von Endnutzern, von "Digital naiv", "early adopters" informiert. Regelmäßige Umfragen und Fokusgruppen wurden Schlüssel zu dieser Entwicklung5,6,7zu informieren. Hunderte von Freiwilligen konnten die Systeme kontinuierlich in ihren Häusern bis zu elf Jahre mit iterativen Änderungen bereitgestellt werden eingeführt, auf die Fortschritte in der Technologie, neue funktionelle Kapazitäten von der Forschungsgemeinschaft angefordert basierend und Konstante Tasteneingabe von Personen, die in Haus, wo die Technologie bereitgestellt wurde. Gemeinsam, diese freiwilligen bildeten eine "lebende" Labor in der Gemeinschaft, die wir nennen das "Leben Labor" wo ihre Häuser und die kontinuierliche Daten im Laufe des Tages ein einzigartiges Maß an Informationen über Gesundheit, Aktivität bieten, und die Lebensverlauf.
Eine grundlegende Plattform der Sensor-Technologie bildet das Rückgrat des Gesamtsystems für kontinuierliche hausbasierten Datenerfassung. Die Elemente dieser Plattform sind nachfolgend beschrieben. Die Core-Plattform wird geändert (Elemente können hinzugefügt oder entfernt werden) basierend auf den Informationen, die während des Prozesses des Sammelns von Benutzer-Einstellungen und Überzeugungen und Zielparameter von Interesse für das Studium mit der Forschungsplattform. Weil Daten-Kommunikations-Protokolle genormt sind, das System soll jedem Gerät erlauben, die folgt dieser Protokolle in das Netzwerk integriert werden.
Die grundlegende Plattform hier beschriebenen basiert auf den Anwendungsfall von Freiwilligen im Leben Labor (LL), die Zustimmung zu der Plattform, die in ihren Häusern, naturalistische Aktivität und Verhalten Daten von ihrer normalen Lebensaktivitäten jahrelang (längste sammeln bereitgestellt haben aktuellen kontinuierliche Bereitstellung = 11 Jahre).
Hub-Computer und Ethernet/WLAN-Verbindung ermöglichen Datenerfassung von Systemgeräten und Getriebe wieder auf sicheren Servern bei ORCATECH Teilnehmer störungsfrei. Der Hub-Computer ist konfiguriert, bestimmte Teilnehmer zu Hause Set-up bei der Systeminstallation mit einem Laptop oder Tablet und ein Bedienfeld, das eine zentrale digitale Teilnehmer-Management-System verbindet. Zusätzliche Datenerfassungsgeräte (z. B. Sensoren, MedTracker und Skalierung) können durch die Kommunikation mit dem Hub-Computer in der gleichen Weise konfiguriert werden.
Die ORCATECH Konsole und Remote-Technologie-Management-System ist eine benutzerdefinierte Digitaltechnik und Datenmanagement-System namens "Console", das Teilnehmer-home-Technologie-Konfiguration und Systemkonfiguration sowie laufende remote Technologiemanagement der ermöglicht Häuser, einschließlich sichern Daten erfasst und ausgewertet. Darüber hinaus wird zur Bereitstellung des Systems in der Gemeinschaft zu erleichtern, wo jedes Haus ein einzigartiges Layout haben kann, ein Grafik-Tool basierend auf einem Tablet-Benutzeroberfläche verwendet, um automatisch aufzeichnen, wo verschiedene Sensoren befinden und ihre gültige physikalische Adjacencies zu anderen Sensoren (Abbildung 2). Dies ist wichtig als Referenz während der Fernüberwachung des Systems auf dem Hause Niveau.
Passiv-Infrarot (PIR) Bewegungssensoren sind Digital zu einem bestimmten Haus während der Systeminstallation, zugewiesen Kommunikation mit dem Hub-Computer über einen drahtlosen USB-Dongle. Ein Sensor befindet sich pro Zimmer, Bewegung im Raum und Teilnehmer Übergängen von Raum zu Raum zu spüren. Einer geraden "Sensor-Linie" von vier Sensoren befindet sich an der Decke des einen Flur oder einen anderen Bereich, wo die Teilnehmer regelmäßig an einem konsequenten Schritt geht. Dieser Sensor ermöglicht unauffällige Treffen der Gehgeschwindigkeit viele Male pro Tag. Andere Kennzahlen können diese Bewegungssensoren wie Verweilzeit oder Anzahl der Zimmer Übergänge ableiten. Tür-Kontaktsensoren befinden sich rund um das Haus überhaupt Außentüren um Teilnehmer kommen und gehen von zu Hause und auf dem Kühlschrank allgemeine Lebensmittel Zugang fest zu erkennen.
Online-wöchentliche Gesundheit und Aktivität Self-Reports sind verpflichtet, die Daten aus dem passiven System der Sammlung Geräte optimale Sinn. Diese Daten sind entscheidend für die Analyse der Teilnehmer Bericht über Ereignisse in der Heimat im Verhältnis zu den gesammelten Sensordaten. Die wöchentliche selbstbericht Onlineumfrage abgeschlossen werden kann, auf jedem Computer (z.B.Laptop, Tablet, Smartphone) mit Internet-Anschluss zur Abfrage Teilnehmer über Ausflüge außerhalb der Heimat, Besucher in die Heimat, gesundheitlichen Veränderungen, Raum Veränderungen innerhalb der Haus, Einsamkeit, Depression und Schmerzen. Wöchentliche Datenerfassung stützt sich auf ein relativ kleines Zeitfenster der Erinnerung, die viel höhere Auflösung der Daten und Wahrscheinlichkeit der Genauigkeit als, zum Beispiel, jährliche oder halbjährliche Kontrolluntersuchungen. Darüber hinaus ermöglicht dabei selbst melden auch Ermittler, passive Indikatoren für mögliche kognitive Beeinträchtigung, wie z. B. Variation in der Zeit für die Umfrage, Variation der Anzahl der Klicks, zunehmend schwieriger, die genaue Berichterstattung zu prüfen Termine oder Beeinträchtigung Marker in Freitext-Antworten. Im Rahmen der Basisplattform installieren wir eine siebentägige elektronische Pillenbox, die Datensätze unabhängig davon, ob die vorgesehenen Tag Fach geöffnet war und das Mal, die es jeden Tag geöffnet wurde. Dies informiert über Einhaltung der Medikation sowie eine mögliche Angabe der kognitiven Konsistenz der Medikamenten-Einnahme sinkt.
Eine drahtlose digitale Bioimpedence-Skala, die sammelt auch Puls, Körper Zusammensetzung Metriken, pulswellenlaufzeit, Umgebungstemperatur und ambient Kohlendioxid-Gehalt ist im Badezimmer installiert mit Daten über Teilnehmer täglich Gewicht. Diese Daten können dann mit anderen gemeldeten Ereignisse (z.B.Gesundheitszustand, Medikamente), sowie andere passive Indikatoren des Verhaltens, wie Protokoll festhalten und die Häufigkeit der Verwendung über einen Zeitraum korreliert werden.
In Fällen wo unsere Teilnehmer Fahrt, wir installieren einen treibenden Sensor in ihren Fahrzeugen. Dieser Sensor bietet Informationen über Fahrgewohnheiten wie Frequenz, Timing, Dauer und Entfernung von Reisen sowie Häufigkeit von harten Stopps oder harten Beschleunigungen.
Ein Handgelenk getragen tragbare Gerät sammelt körperliche Aktivitätsdaten in und aus dem Haus. Mehrere Marken und Modelle von Wearables wurden in den Häusern leben Labor eingesetzt.
Je nach Projekt können ein Ermittler mit dem ORCATECH-Plattform, die grundlegenden Sensor set mit zusätzlichen Datenerhebung Komponenten zu ergänzen. Beispiele in der Vergangenheit getestet sind einen Telefon-Sensor zur Überwachung der Sozialisation über Festnetz-Telefon-Aktivität, die Entwicklung und Umsetzung der eine digitale Balance-Board für Gleichgewicht testen, ein Tablet mit periodischen kognitiven Aufgaben für den Teilnehmer in Anspruch in ihrem eigenen Haus, und eine automatische SMS-System zur Bewertung der Wirksamkeit von Medikamenten Erinnerungen per Telefon.
Um die vielfältigen von ORCATECH Life Lab, eine maßgeschneiderte Informationen und Daten-System erzeugten Daten verarbeiten dient zum Sammeln, kommentieren, Aufrechterhaltung und reichlich Aktivität und Gesundheitsdaten analysieren. ORCATECH hat ein maßgeschneidertes System für Teilnehmermanagement, Selbstaussagen Datenerhebung und-Verarbeitung und kontinuierliche Datensammlung aus allen Systemkomponenten und Sensoren entwickelt. Das System basiert auf einem verteilten NoSQL Cassandra Servercluster, die Sensordaten und eine Lambda-Architektur mit Kafka und Funken, wodurch unsere Datenverarbeitungsfunktionen Annäherung an Echtzeit-Verarbeitung zu speichern. Eine REST-API verwenden, werden Daten in standard-Daten-Analyse-Plattformen und statistische Software-Programme für die Datenanalyse übertragen.
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Protocol
Allen Teilnehmern zur Verfügung gestellt schriftliche Einwilligungserklärung. Leben-Labor-Teilnehmer werden gebeten, ihr Leben zu leben, wie sie normalerweise um längs Beobachtungsstudie ihrer Lebensaktivitäten und Muster für den Rest ihres Lebens zu ermöglichen. Sie können jederzeit widerrufen, wenn sie es wünschen. Das Studienprotokoll wurde genehmigt von der Oregon Health & Amp; Science University (OHSU) institutionelle Review Board (Leben Labor OHSU IRB #2765).
1. Vorbereitung
- Fügen Sie vor der Bereitstellung alle Geräte die Konsole-Inventar-System online hinzu. Vergeben Sie einen Namen für jedes Gerät bzw. Sensor zusammen mit der Seriennummer und die MAC-Adresse, so dass es innerhalb der Konsole-Inventar-System gespeichert werden.
- Legen Sie einen QR-Code-Tags auf jeder Ausrüstungsgegenstand, ermöglichen spezifische Aufgaben der Heimatort für die Sensoren und Geräte, wenn im Haus eingesetzt.
- Vor der Bereitstellung alle Sensoren und Geräte, die installiert werden sollen zu Hause erhält durch Scannen des QR-Codes auf dem Sensor oder Gerät. Dieses holt oben eine Website, die Sensor oder Gerät Zuordnung zu dieser spezifischen Hause ermöglicht.
- Installieren Sie die Hub-Computer mit einer SD-Karte enthält das Hub Konfigurations-Management-Tool.
- Packen Sie alle jetzt inventarisierten Sensoren und Geräte, Hub-Computer mit installierten SD-Karte in einem Installations-Kit (Box) für den Einsatz zu Hause.
- Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer Haus verfügt über einen Internet Service Provider.
2. home Bereitstellung
- Richten Sie den Hub-Computer durch das Einfügen der wireless-Dongle und den primären ZigBee-Koordinator-Dongle in den Hub-Computer. Legen Sie das Ethernet-Kabel an den Hub-Computer. Zu guter Letzt Netzkabel des Computers Hub in einem zentral gelegenen Raum Steckdose und verbinden Sie das Ethernet-Kabel mit der Ausgangs-Internet-Verbindung.
Hinweis: Das Konfigurations-Management-Tool wird sichergestellt, dass die aktuellste Version der Software verwendet wird. - Verbinden Sie ein Internet-fähiges Gerät (Laptop, Tablet, Handy) mit dem Hub computer'swireless Netzwerk Zugriff auf die lokale Kontrolle Panel-Website. Die Control-Panel-Website zeigt den Status des Hub-Computer sowie alle Sensoren in die Heimat (Abbildung 3).
- Führen Sie das Software-Konfigurations-Tool, sicherzustellen, dass die entsprechende Software installiert ist. Dazu in die Systemsteuerung navigieren und Updateausgeführt.
- Navigieren Sie zu der Systemsteuerung zu prüfen, ob der Hub-Computer mit den wichtigsten Servern kommuniziert. Stellen Sie sicher, dass die Dienstleistungen, die zu sammelnden Daten von jedem installierten Gerät und Sensor ermöglichen unternehmungslustig sind.
- Fügen Sie die Sensoren in die Heimat, beginnend mit den Bewegungssensoren. Zunächst öffnen die Sensor-Platzierung-Website aus dem Control Panel.
Hinweis: Wenn das Haus mehr als 16 Bewegungssensoren erfordert, verbinden Sie einen Router-Dongle in den Hub-Computer zu und fügen Sie es mit dem Heim- oder persönlichen Netzwerk, auch genannt der "Pan". Sobald die Erweiterung Dongles (falls nötig), in die Pfanne geben, entfernen sie vom Hub-Computer, und schließen sie in Verkaufsstellen im ganzen Haus hinzugefügt werden, ein Netzwerk rund um das Haus zu schaffen, die verbreiten die Motion-Sensor-Daten an den Hub-Computer zu senden. - Erstellen Sie in der Sensor-Platzierung-Website einen virtuellen Grundriss des Hauses, inklusive aller Zimmer und Egress Türen. Achten Sie darauf, wählen die Fühlerleitung als eines der Gebiete, die den Grundriss hinzugefügt wird. Der Grundriss virtuelle Darstellungen von Sensoren hinzufügen. Zu guter Letzt link die virtuelle Darstellungen der heimischen andere miteinander - in einer Weise, die das physikalische Layout der Homepage - widerspiegelt und die virtuelle Darstellungen der Sensoren.
- Fügen Sie jeder aufeinanderfolgenden Sensor in die Pfanne - bekannt als das Personal Area Network - durch die Verwendung der Sensor-Placement-Tool und physisch per Knopfdruck in der Nähe des Sensors Batterie. Starten Sie anschließend den Raum oder Bereich in der Wohnung, die im virtuellen Grundriss dargestellt wird jeder Sensor zuweisen.
- Fahren Sie fort, die physikalischen Sensoren an den Wänden des Hauses anbringen. Platzieren Sie jede Wand Sensor in Kopfhöhe in jedem Zimmer (Küche, Schlafzimmer, Badezimmer, Wohnzimmer) um sicherzustellen, dass der Sensor nur die Tätigkeit in diesem Raum erfasst und die Aktivität aus einem anderen Bereich nicht abholen (vermeiden Sie beispielsweise jemand ein Flur wird hinunter durch den Sensor in einem Raum neben dem Flur abgeholt).
Hinweis: Der Sensor-Placement-Tool können Sie zu erkennen und Wege zwischen den Räumen zu schaffen. - Installieren Sie eine Reihe von vier beschränkt (Decke) feldsensoren in einen geraden Gang (Flure oder in anderen Bereichen, wo die Teilnehmer zu vorbei an jeder der vier Sensoren ohne eine Änderung Fuß müssen, in Tempo) an der Decke, Gehgeschwindigkeit zu erfassen.
- Raum diese Geschwindigkeitssensoren 61 cm (2 Fuß) auseinander gehen.
- Notieren Sie die genaue Entfernung zwischen den eingeschränkten Bereich Sensoren in der Sensor-Platzierung-Website.
- Installieren Sie Türsensoren auf jeder Ausgang Tür, wieder mit dem Grundriss auf der Sensor Platzierung Website um ihre physischen Speicherort anzugeben.
- Fügen Sie den Bunker in die Pfanne, bestätigt, dass das Gerät für das home Verzeichnis zugewiesen wurde. Aktivieren Sie dann das Gerät durch die Eröffnung eines seinen Deckel. Weil der Bunker mit dem Hub-Computer kommuniziert, sicherzustellen Sie, dass es ist nah genug an den Hub-Computer für sein Signal erkannt werden.
Hinweis: Der Bunker wird häufig in der Küche oder im Bad Teilnehmer Präferenz gehalten. - Um die Skala einzustellen, navigieren Sie zu der Seite "Skala" befindet sich in der Registerkarte " Geräte " in der Systemsteuerung.
- Auf der Skala/Austaste Seite für 10 Sekunden. Die Waage sollte eine Bestätigungsmeldung angezeigt.
- Sobald die Waage in der Liste der Geräte wird angezeigt, klicken Sie auf die Setup-Taste auf der rechten Seite der Systemsteuerung, um den Installationsvorgang zu starten.
- Geben Sie die Teilnehmer Körpergröße und -Gewicht, wenn Sie in der Systemsteuerung aufgefordert werden.
- Wenn der Teilnehmer keinen Herzschrittmacher haben, schalten Sie die Schaltfläche " Schrittmacher " in der Systemsteuerung der Waage zu benachrichtigen, dass es Bioimpedence Daten sammeln kann.
- Stellen Sie die Waage an einem Ort, der eine flache, feste Oberfläche, die leicht zugänglich für die Teilnehmer (in der Regel in einem Badezimmer) hat.
- Haben Sie die Teilnehmer wiegen sich, bestätigt, dass das Ausmaß ihres ursprünglichen Gewichts Aufnahme ist in der Systemsteuerung getretenen.
- Richten Sie das Handgelenk getragen tragbare Gerät durch Öffnung der tragbare Control Panel Setup-Seite und die Reset-Taste auf der Rückseite des Gerätes befindet sich zehn Mal.
- Nachdem das Gerät zeigt sich in der Liste der Geräte in der Systemsteuerung, und klicken Sie auf die Setup -Taste auf der rechten Seite der Systemsteuerung, um den Installationsvorgang zu starten.
- Sobald das Konto eingerichtet ist, Kalibrieren Sie die Zeit mit dem Rad-Tool auf der Einrichtungsseite.
- Schließen Sie das Setup, indem die tragbar mit der Hub-Computer synchronisieren. Klicken Sie auf die Sync -Taste in der Systemsteuerung zu bestätigen, dass das Gerät ordnungsgemäß verbunden ist und die Zeit wird auf die gleiche Zeit wie der Hub-Computer festgelegt.
- Geben Sie in der Konsole auf dem Handgelenk der Wearable vom Teilnehmer getragen werden soll.
Hinweis: Verschiedene Geräte erfordern unterschiedliche Verfahren je nach Hersteller. Zusätzliche Sensoren und Geräte können auch bereitgestellt und in den Datenstrom integriert, wie z. B. Computer Software und treibende Sensoren verwenden. Verfahren zum Hinzufügen von diese sind zunächst gegeben.
- Installieren Sie die kommerzielle Computer monitoring Software auf Computer des Teilnehmers und notieren Sie ihre e-Mail-Adresse. Diese e-Mail-Adressen dienen zur wöchentlichen Online-Gesundheit und Aktivität Umfragen senden und empfangen.
- Stellen Sie sicher, dass Computer-Betriebssystem des Teilnehmers mit der kommerziellen Computernutzung monitoring-Software kompatibel ist.
- Installieren Sie die Software auf der Teilnehmer-Computer mit dem Installationsprogramm auf einem USB-Flashlaufwerk gehostet.
- Stellen Sie sicher, dass die Software auf dem Computer durch den Task-Manager öffnen und prüfen, ob die Software in der Liste der Anwendungen ist.
- Ordnen Sie in der Konsole-Inventar-System das Software-Programm mit der Teilnehmer-Profil zu
Hinweis: Siehe die Tabelle der Materialien für den bestimmten Computer verwendete Software verwenden (andere handelsübliche Überwachungssoftware ersetzt werden kann).
- Richten Sie einen treibenden Sensor für Teilnehmer
- Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer Auto nach 1996 entstand und das Auto durch die treibende Sensor-Gerät-Software unterstützt wird.
- Installieren Sie die Antriebsvorrichtung für monitoring-app auf einem mobilen Gerät zu und verwenden Sie die app den Adapter einrichten.
- Stecken Sie mit dem Auto ausgeschaltet den Adapter in das Auto On-Board-Diagnose (ODB) Anschluss.
- Warten Sie, bis die app zu erkennen und eine Verbindung mit dem Adapter. Dies dauert ca. 2-4 Minuten.
- Stecken Sie den Autoschlüssel ins Zündschloss gesteckt. (Wenn das Auto hat schlüssellose Zündung, die Auto-Start-Taste drücken). Drehen Sie den Schlüssel auf die Position, wo es den Strom einschaltet ohne Starten des Motors.
- Warten Sie, bis die app zur Einrichtung des Adapters abzuschließen.
- Im Lagersystem Konsole hinzufügen der Teilnehmer-Account-Informationen aus der app um den Adapter Daten auf die ORCATECH-Server mit der kommerziellen Software-Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) übertragen werden können.
Hinweis: Siehe die Tabelle der Materialien für die spezifische Überwachung Antriebsvorrichtung verwendet.
3. System-Bestätigung
- Sobald alle Geräte an ihrem endgültigen Platz im Haus sind, bestätigen Sie, dass der Hub-Computer funktionsfähig ist, indem man auf das Control Panel. Überprüfen Sie, dass der Hub-Computer mit den wichtigsten Servern übertragen kommunizieren kann, dass Daten und Dienste zum Sammeln der Daten für jeden Gerätetyp ausgeführt werden.
- Überprüfen Sie, wenn Daten von jedem Gerät gestreamt werden, indem man auf der Datenseite Sammlung auf dem Bedienfeld.
- Zu Fuß in der Nähe der Bewegungs-Sensoren in jedem Raum im Haus installiert, um zu bestätigen, dass jeder Sensor sammelt Daten über die jüngste Bewegungen. Überprüfen Sie die Bewegungssensoren durch Anzeigen der live Graph der Motion Sensordaten aktiviert zu Fuß durch das Haus.
- Überprüfen Sie den Bunker durch Öffnen und Schließen aller die Abteiltüren den Bunker ein paar Mal. Überprüfen Sie die Datenseite der Sammlung auf das Control Panel zu sehen, ob diese neueste Aktivität gemessen und erfasst wurde.
- Überprüfen Sie die Waage durch wiegen sich selbst oder der Teilnehmer. Bestätigen Sie diese Daten ordnungsgemäß synchronisiert und übertragen durch die Navigation zu den Synched Spalte innerhalb der Skala Seite " Geräte " in der Systemsteuerung.
- Überprüfen Sie, ob das tragbare Gerät ordnungsgemäß synchronisiert und übertragen Daten ist durch die Navigation zu den Synched Spalte innerhalb der tragbaren Geräte -Seite in der Systemsteuerung.
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Representative Results
Die ORCATECH Suite Technologie macht es möglich, einen reichen und mannigfaltigen Datensatz über die Lebensmuster von Menschen zu sammeln, während sie ihren gewohnten Aktivitäten nachgehen. Das Sensorsystem ermöglicht es, unaufdringlich und kontinuierliche Überwachung der Freiwilligen in ihren eigenen Häusern. Das System wurde in Dutzenden von Studien, an denen hunderte von Freiwilligen in der Forschung untersuchen wichtige Bereiche der Gesundheit und Funktion wie walking, Geschwindigkeit und Mobilität, Medikamenten-Einnahme Verhalten, Stimmung, Zeit in oder aus der Heimat, Schlaf und Computer Verwendung8 verwendet , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18. repräsentative Ergebnisse werden hier vorgestellt.
Schrittgeschwindigkeit ist ein Beispiel für eine Funktion, die schwierig ist um zu konventionell häufig im Laufe der Zeit in der Natur zu beurteilen. Es gilt auch als ein wichtiger Indikator für die allgemeine Gesundheit und ein nützlicher Bestandteil der klinischen Prüfung beobachtet im Büro besucht. Im Klinik-Bewertung des Gehens hat Geschwindigkeit mehrere Nachteile. Beobachtungen sind nur höchstens ein paar Mal im Jahr. Der Patient beobachtet kann auch mit einem atypischen Tempo wegen der Bewertung bewusst betreten werden. Mit der ORCATECH Sensor Suite werden vier eingeschränkten Bereich passive Infrarot-Sensoren einen bekannten Abstand voneinander entfernt in der Regel in einem Flur des Hauses platziert. Ein Algorithmus schätzt die Gehgeschwindigkeit einer Person zu Fuß unter der Sensoren über Zeit8. Diese unauffällige Überwachung Methode ermöglichte es 39.474 zu Fuß folgen während einem Monat der Beobachtung9zu sammeln. Zu Fuß Geschwindigkeiten gesammelt-Home-fanden sich korrelieren gut mit motorischen Maßnahmen bewertet, während eine persönliche Untersuchung, als auch die kognitive Funktion (Abbildung 2). Diese Technik macht es möglich, zu beobachten Funktion in regelmäßigen Abständen über längere Zeit, Monate oder Jahre laufen. Dies bietet dann die Möglichkeit, Veränderungen in Gang Geschwindigkeit beobachten, die charakteristisch für drohende pathologische Zustände wie Milde kognitive Abnahme oder Demenz (Abbildung 4)16sein können.
Die kontinuierliche Aktivitätsdaten Lage kombiniert mit selbst-Bericht und anderen bekannten Umweltdaten bietet die Möglichkeit, Änderungen in Aktivitäten im Zusammenhang mit vielen herausragenden Lebensereignisse zu beobachten. Die Daten können visualisiert oder in eine Reihe von Möglichkeiten angezeigt. Spirale Grundstücke wurden in dieser Hinsicht zur Identifizierung von langfristigen Trends im Datenstrom nützlich gefunden. Ein Beispiel ist in Abbildung 5angegeben.
Abbildung 1 . ORCATECH Plattform. Mehrere Sensoren und Geräte sind in der gesamten Häuser, abgestimmt auf bestimmtes Ergebnis Maßnahmen von Interesse bereitgestellt. Die Box bezeichneten Gerät/Sensor "X" steht für die Fähigkeit des Systems, in einer beliebigen Anzahl von neuen Geräten oder Technologien stecken Sie bei Bedarf im Laufe der Zeit. Generierten Daten folgt standard Sicherheitsprotokolle und ist mit entsprechenden Beitrag für die Nutzung durch viele Interessenten (Datenanalysten, Mitarbeiter der Universität, PHARMA, Gesundheitswesen usw.)zur Verfügung. Die Häuser auf der linken Seite repräsentieren die Kohorten im Rahmen verschiedener Studien mit Hilfe der Plattform eingeschrieben. Leben Labor - BC ist eine kleine Kohorte befindet sich in British Columbia, Kanada; Ziele Übergänge ist eine Studie über die Verwendung von remote monitoring-Daten von Pflegeteams, unerwünschte Übergänge zu abhängigen Ebenen der Versorgung zu reduzieren; EVALUATE-AD ist ökologisch gültig, Ambient, Longitudinal, unvoreingenommene Beurteilung der Wirksamkeit der Behandlung bei der Alzheimer-Krankheit; iCONECT ist die Konversation Engagement als Mittel zum Ausbruch der Krankheit verzögert Alzheimer Studie in Oregon und Michigan; Warenkorb (Aging Verbundforschung mit Technologie-Initiative) hat vier Standorte (einkommensschwachen älteren in Portland, Veteranen im ländlichen Nordwesten, African American ältesten in Chicago und Latino-ältesten in Miami); "Studien XYZ" bezeichnet eine Reihe von anderen Studien (hier nicht aufgeführt), die auch diese ORCATECH Infrastruktur verwenden. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 2 . Ist jedes Zimmer in einem Haus zu den anderen basierend auf mögliche Übergänge verbunden. Sensoren sind die Zimmer verbunden, in denen sie sich befinden. Die Lauflinie Sensor in einem Heim besteht aus vier eingeschränkten Bereich passive Infrarot-Sensoren auf der Bestellung miteinander verbunden. Die Lauflinie Sensor verbindet Räume, in denen die Sensoren befinden. Grün (oder rote Punkte, die hier nicht gezeigt) auf den Sensorknoten anzugeben, wenn der Sensor mit dem Sensornetzwerk derzeit in meldet. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 3 . Das Bedienfeld zeigt den Status des Hub-Computer und alle Sensoren in die Heimat. Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 4 . Das Diagramm zeigt die Flugbahn des Wandels in unmittelbarer Geschwindigkeit Variabilität definiert als Koeffizient der Variation (COV) in einer Kohorte von 93 ältere Erwachsene, die in ihren Häusern seit über drei Jahren gefolgt. 0 ist die erste Woche des überwachten Geschwindigkeit für jeden Teilnehmer. Latente Flugbahn Modelle wurden verwendet, um vier verschiedene Gruppen zu identifizieren:: Gruppe 1, der höchsten Ausgangswert und zunehmende COV, gefolgt von einem stark rückläufigen COV; Gruppen 2 und 3, stabile relativ COV; und Gruppe 4, die niedrigste Basislinie und abnehmender COV. Teilnehmer mit nicht-amnestischen MCI (NaMCI) waren eher als Mitglieder der höchsten oder niedrigsten Ausgangswert COV (1 oder 4), Gruppen möglicherweise vertreten die Flugbahn des Gehens Geschwindigkeit Variabilität für früh - und Spätphase MCI, beziehungsweise. Die Figur wird geändert von Dodge H.H. Et Al. 19. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 5 . Spiral-Grundstück von sechs Monaten nach Hause Aktivitätsdaten für ein Leben-Labor freiwilligen. Die Daten werden als eine 24 h-Uhr mit Mitternacht oben und Mittag unten dargestellt. Jeden Tag bildet einen Kreis. Die solide blauen Kreise markieren einen Monat Grenzen. Farbige Punkte zeigen Sensor Aktivität nach Lage des Zimmers: Rot = Bad, grün = Schlafzimmer, Rosa = Küche, blau = Wohnzimmer. Beachten Sie die Frist von drei Wochen in denen der/die freiwillige Live Gast, im Wohnzimmer geschlafen, hatte (nächtliche Aktivität im Wohnzimmer ist offensichtlich; zweite Monat). Der 2-Wochen-Frist, wenn der/die freiwillige nicht, die Wohnung für Mahlzeiten verlassen, aufgrund einer Noro-Virus-Epidemie, die in einer Gemeinde-Einschränkung in der Gemeinschaft (4. Monat) geführt. Schließlich ist die konsistente Muster des Verhaltens zu beachten: vor dem Schlafengehen um 22:30, bis einmal die meisten Nächte zwischen 02:00 und 04:00, Aufstieg Zeit 06:00, einen Besuch vom Zimmermädchen um 17:00 alle 2 Wochen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
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Discussion
Wir haben ein grundlegendes System oder Plattform für Heim - und Community-basierte remote sensing und Berichterstattung über auffallende Gesundheit und Wohlbefinden-Maßnahmen auf einer kontinuierlichen Basis beschrieben. Das System soll in erster Linie in der Forschung zu diesem Zeitpunkt verwendet werden.
Wenn möglich, verwendet das System open Source-Tools und Sensoren oder unter Ausnutzung der verfügbaren APIs und Software Development Kits (SDK). Das System soll Technologie "Agnostiker" so sein, dass eine Vielzahl von Sensoren oder kann "plugged" oder nach Bedarf aufgenommen. Gefühlte Domänen ausgewählt (z. B.Bewegung Mobilitätsmaßnahmen, Medikamente unter Aktivität, Computernutzung, etc.) richtet sich nach der klinisch relevanten Funktionsbereiche, die informativste für eine bestimmte Indikation angesehen werden können. So kann ein spärlich Array oder besser ausgestattetes Array von Sensoren und Geräte eingesetzt werden. Generierten Daten wächst kontinuierlich und damit das Datensystem Modifikation auf diese Nachfrage verlangt hat. Dementsprechend haben wir eine stärker verteilten Datenarchitektur für mehr Verarbeitungskapazität und Skalierbarkeit ermöglichen umgestellt. Das System soll in der Gemeinschaft mit täglichen remote Bewertung der technischen Gesundheit home-System ausgeführt. Obwohl autonom, Low-Touch-Bedienung wurde der Schlüssel, benötigt das System gelegentlich Hausbesuche als Sensoren oder Geräte ausfallen und müssen repariert oder ersetzt werden können.
Es gibt eine Reihe von kritischen Schritte zum erfolgreichen Einsatz dieses Systems in der Forschung. Die erste und wichtigste ist nicht "technisch." Es basiert auf Teilnehmer - um sicherzustellen, dass die Teilnehmer das Protokoll zu verstehen und sind komfortabel mit der longitudinalen Natur der Forschung. Dadurch festhalten, z. B. die wöchentlichen Fragebogen oder ein Medikament-Tracking-Gerät verwenden. Gewährleisten nicht nur ordnungsgemäße Dokumentation der Ersteinrichtung des Hauses (z.B., wo die Sensoren befinden), aber auch alle Änderungen, die durch die Bewohner im Laufe der Zeit vorgenommen werden können, ist auch ein Schlüssel zur korrekten Datenerhebung und-Verwaltung. Laufende Überwachung der Funktionalität des Systems nach der Installation wird in ähnlicher Weise sichergestellt, dass die longitudinalen Daten mit hoher Wiedergabetreue im Laufe der Zeit gesammelt werden.
Die ORCATECH-Plattform macht möglich kontinuierliche, langfristige und unaufdringliche Datenerfassung mit einer Basis in der häuslichen Umgebung. Populationen sind heterogen in Bezug auf ihren Komfort und Akzeptanz der Technologie in ihrem Haus. Daten zeigen, dass ein wichtiger Grund, die Akzeptanz der Verwendung dieser Technologie in Forschungsstudien zu motivieren Teilnehmer Wahrnehmung ist, dass die gesammelten Daten letztlich nützlich sind (z.B., können Möglichkeiten, um erfolgreich an Stelle Alter Adresse). Ältere, pensionierter Erwachsene neigen dazu, verbringen die meiste Zeit zu Hause (im Durchschnitt ca. 21,5 h pro Tag als bewertet mit der ORCATECH-Plattform), so dass es einen idealen Standort für Beobachtungen, die den wahren Zustand der Gesundheit einer Person im Gegensatz zu der Klinik Umwelt20 widerspiegeln . Jüngere oder arbeitende Populationen können deutlich weniger Zeit zu Hause verbringen. Aber verbringen auch jüngere Personen mindestens ein Drittel ihres Tages zu Hause (in der Regel abends und nachts). Darüber hinaus das System dient zum synch mit tragbaren Technologien und mobilen Geräten (z.B. Smartphones) und andere wahrgenommene Datenfernübertragung (z. B.Fahrdaten), so vieler Arten von Out-of-Home-Verhaltensweisen und Aktivitäten können auch erfasst werden. Technologie ändert sich schnell, indem eine Herausforderung zur Aufgabe der Aufrechterhaltung einer stabilen Plattform der Geräte und Software verwendet, um Daten zu sammeln und sicherzustellen, dass es über Epochen hinweg vergleichbar ist. Weiter, die remote-Daten erfasst unbeaufsichtigt und letztlich erfordert die Validierung hinsichtlich seiner abgeleiteten echte Aktivität. Zu diesem Zweck ist es notwendig, Beobachtungen gemacht oder mit ORCATECH abgeleitet validieren Daten mit "Gold Standard" oder "ground Wahrheit" Techniken. Zum Beispiel wurden Algorithmen zur Schätzung der Schlaf-Parameter wie Gesamtzeit eingeschlafen verifiziert mit Druck Matten unter die Matratze11gestellt. Zu Fuß Geschwindigkeiten berechnet aus den Zündungen von einer Reihe von passiven Infrarot-Sensoren wurden mit einem Gang Mat8validiert. Diese Überprüfungen bieten nicht nur beobachtbare Verbindung zur realen Welt spürte Ereignisse, sondern ein Standard für den Vergleich der neuen Sensoren oder Geräte, die verwendet werden, um vermeintlich die gleiche Funktion in Zukunft messen. Dennoch gibt es einige akzeptierten Standards für die Validierung der realen Welt zu diesem Zeitpunkt. Einige der Instrumente, die im ORCATECH System, wie kommerzielle Actigraphs oder fitnesstracker verwendet wurden können proprietäre Spezifikationen oder Algorithmen, die nicht mit Forschern geteilt werden. Die proprietäre Natur solche kommerzielle Technologie und deren Verwandten Algorithmen macht dem Einsatz von vielen kommerziellen erfassungsvorrichtungen oder Technologien eine relative Strombegrenzung der Forschung im Bereich mobile und digitale Biomarker im Allgemeinen.
In der Einleitung betont wir, dass die Fähigkeit zur kontinuierlichen, unaufdringlich und ökologisch gültig Datenerhebung in Stadt und Gemeinde-Einstellungen möglicherweise Spiel ändern für die klinische Forschung, der in erster Linie auf spärlich Selbstaussagen und kurze Prüfungen verlassen hat. In diesem Dokument beschriebene System bietet einen Weg für die Forschungsgemeinschaft zur Erreichung dieses Ziels. Viele individuelle Beurteilung-Technologien (Wearables, Berichterstattung Smartphone-apps, etc.) für die Überwachung der Menschen vor Ort wurden beschrieben21. Weit weniger, mehr integrierte "smart home" Systeme haben berichtet, dass viele der Funktionen in diesem Papier22 beschrieben haben. Dies ist und bleibt ein im Entstehen begriffenen Feld und nur wenige haben erfolgreich entwickelt und im Einsatz dieser Technologies als End-to-End-System für die Forschung, in breiteren Gemeinschaft Einstellungen bereitgestellt. Weitere Verbreitung dieser Ansätze ist ein wichtiger Schwerpunkt für die künftige Arbeit.
Es gibt viele Einsatzmöglichkeiten für diese Plattform. Beispielsweise könnte das System einsetzbar für Gesundheitsüberwachung wie die Überwachung der Gemeinden für den Ausbruch von Infektionskrankheiten wo relativ akute Veränderungen im Raum Übergänge zeigen Personen, die virale Symptome23entwickelt. Zur gleichen Zeit Informationen aus diesem Ansatz können Verständnis bezüglich der Wirksamkeit einer Quarantäne oder Aktivität Beschränkung auf Gemeinschaftsebene durch die Bestimmung, wie viele Menschen in ihren Häusern im Laufe der Zeit blieb.
Auf einer grundlegenderen Ebene kann das System verwendet werden, um Forscher über grundlegende Aspekte des menschlichen Verhaltens in der realen Welt zu informieren. So wurde es eingesetzt, um die Berechenbarkeit der menschlichen Aktivität in persönlichen Raum, ein wichtiger Aspekt für die Generalizability alle prädiktive Modellierung von Menschen in ihrer Heimat oder indoor-Umgebungen24, angewandte Forschung zu untersuchen 25. die Ergebnisse vorgeschlagen, dass die Mobilität der Menschen in persönlichen Bereich sehr Stereotyp ist und Überwachung Diskontinuitäten in Routine-Raumebene Mobilitätsmuster Gelegenheit, individuelle menschliche Gesundheit vorherzusagen vorsehen und funktional Status oder unerwünschte Ereignisse und Trends zu erkennen.
Andere Anwendungen können direkt Diagnose- und Krankheit Fortschreiten Bestimmungen auswirken, die für Patienten, Familien und Gesundheitsanbieter von großer Bedeutung sind. In diesem Zusammenhang wurde die ORCATECH System häufig zur Prüfung relevanten Aktivitäten und Verhaltensweisen, die die relative Erhaltung des Erkennens und Gesundheit im Altern der Bevölkerung zu zeigen. Das System ist besonders abgestimmt auf Adresse Altersbedingte Veränderungen im kognitiven und körperlicher Gesundheit ist schwierig zu beurteilen, mit traditionellen Werkzeugen und Methoden, wo die aktuelle Bewertung und Pflege Paradigma bestehend aus kurzen Klinik-basierte besucht ein paar Mal eine Jahr, oft mit qualitativen Lagerbestände bewerten körperliche, kognitive, und neurologischen Symptome. Diese Vorräte basieren auf subjektiven Erinnerungen und/oder Eindrücke einer Pflegeperson26,27 oder Self-report durch den Patienten, der unzuverlässig sein können. Eine Studie die ORCATECH Sensoren zu Hause vergleichen Selbstauskünften Aktivität mit objektiven Daten entnommen fand das Abkommen nur von 25 % in der Zeit28. Kontinuierliche Objektive Beobachtung kann zu verbessern, die Erkennung von Veränderungen im Gesundheitswesen und die Beurteilung der Behandlungen speziell für progressive oder chronischen Erkrankungen wie Stimmungsschwankungen, Bewegungsstörungen oder Demenz, wo es ist eine Herausforderung für den einzelnen, oder ihre Familien genau zu beobachten und erinnere mich langsam sowie schwankende Veränderungen im Laufe der Zeit.
Die Plattform vielfältige Auswahl an potenziellen Datenkanäle bietet viele Fenster der Beobachtung und daraus resultierende Einschätzungen der sinnvolle Änderungen zu befragen, wie einzelne oder mehrere Funktionen auf einer bestimmten Bedingung ändern können. Zum Beispiel wurden mehrere Plattformfunktionen zur Veränderung verbunden mit leichten kognitiven Beeinträchtigung (MCI) im Laufe der Zeit zu befragen. So fand Gehgeschwindigkeit, berechnet aus passiven Infrarotsensor Zündungen um mit milden MCI, während die Variabilität in Schrittgeschwindigkeit stieg im Laufe der Zeit in diesem Bevölkerung16zu verringern. Ruhe und Aktivität Muster wurden aus Schlafzimmer Sensor Zündungen mit der Feststellung, dass Schlaf mehr als kognitiver Beeinträchtigung fortschreitet11gestört wird abgeleitet. Verminderte Medikamente festhalten, wie mit den MedTracker-Bunker, verfolgt auch erwies sich ein Marker für die frühen kognitiven ändern12,17. Computernutzung tracking-Software wurde verwendet, um zu entdecken, dass Computer Nutzung nimmt mit MCI und Muster im Umgang mit einer Computermaus auch kognitiven Fähigkeiten13,14widerspiegeln können.
Zusammenfassend lässt sich sagen hat das ORCATECH Paradigma der Datenerhebung viele stärken, die im Vergleich zu herkömmlichen klinischen Daten Akquisition Forschungsmethoden. Die Daten werden weitgehend unauffällig in der vertrauten häuslichen Umgebung. Informationen werden gesammelt mit hoher Frequenz auf eine Minute oder tägliche Niveau über einen langen Zeitraum hinweg, die ökologisch gültige Längsschnittstudien von Gesundheit und Wohlbefinden ermöglichen. Das ORCATECH-System eignet sich gut für eine Vielzahl von Themenbereichen: grundlegende menschliche Aktivität und Verhalten Entdeckung, Überwachung der öffentlichen Gesundheit und Krankheit oder Zustand-spezifischen Tracking. Es kann besonders nützlich, da auf Interventionen und klinischen Forschung zum empfindlichen Nachweis von sinnvolle Veränderung der realen Welt angewendet werden. In dieser Anwendung gibt es mehrere potenzielle Vorteile einschließlich: 1) so dass Forscher zur Verbesserung der Studie Ergebnisse Objektivität und Zuverlässigkeit; (2) Verringerung der Stichprobengrößen und Zeit, eine Antwort durch die hohe zeitliche Auflösung von Daten verringern; (3) aufdecken Verborgenen unerwünschte Ereignisse, die subtil erkannt werden, sondern könnten durch den Teilnehmer nicht gemeldete gegangen; (4) langfristige kontinuierliche Post-Test oder Post-Market Bewertung einer Ziel-Intervention zu erleichtern. Es wird erwartet, dass diese Methode wesentlich klinischen Forschung voranbringen wird, da es häufiger eingesetzt wird und ständig mit unvermeidlichen Fortschritten in der Technologie und ihrer Anwendungen verbessert.
Die Vielfalt der Datenkanäle und Domänen produziert durch das System bietet ein einzigartiges Fenster in den Alltag der Teilnehmer auf eine Anzahl von Forschung-Einstellungen, die Hochfrequenz, langfristig und ökologisch valide Daten erfassen nutzen können. Es wird erwartet, dass dieser Ansatz für viele Forschungsteams von Wert sein wird. Die Zukunftspläne umfassen Erweiterung dieser Plattform ermöglichen eine groß angelegte kollaborative Bereitstellung für Tausende von Häusern, die durch die jüngste Initiative der gemeinschaftliche Aging Forschung mittels Technologie (CART, www.carthome.org) des NIH und VA erleichtert Diese neuen Daten werden mit den mehr als zehn Jahren im Wert von bereits erfassten Daten zum Erstellen einer wichtigen Ressource für das Verständnis der kognitiven und funktionalen Veränderungen mit zunehmendem Alter in ganz verschiedenen Bevölkerungsgruppen kombiniert werden.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Acknowledgments
Der hier beschriebene Recherchen wurde unterstützt durch Zuschüsse von den National Institutes of Health, National Institute on Aging (U2CAG054397, P30 AG024978, P30 AG008017, R01 AG042191, R01-AG024059), Intel, das Fundament für die National Institutes of Health und der Robert Wood Johnson Foundation.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Raspberry Pi 3 Model B | Raspberry Pi Foundation | Raspberry Pi 3 Model B | |
| Motion Sensor | NYCE Sensors Inc | NCZ-3041-HA | |
| Door/Window Sensor | NYCE Sensors Inc | NCZ-3011-HA | |
| Curtain Motion Sensor | NYCE Sensors Inc | NCZ-3045-HA | |
| iSort | TimerCap | iSort | |
| Home Stealth USB Phone Recorder | Fiho | Fi3001B | |
| Automatic Pro | Automatic | AUT-350C | |
| Body Cardio Scale | Nokia | WBS04 | |
| Activite/Steel Activity Monitor | Nokia | HWA01 STEEL | |
| Alta 2 | Fitbit | FB406 | |
| Charge 2 | Fitbit | FB407 | |
| Flex 2 | Fitbit | FB403 | |
| Zigbee USB Stick | Silicon Labs | ETRX3USB | |
| WorkTime | Nestersoft | WorkTime Corporate |
References
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