Summary
Onopvallende sensoren en doordringende gegevensverwerkingstechnologie opgenomen in het dagelijkse gezinsleven van oudere volwassenen maakt het mogelijk zinvolle gezondheid en activiteit veranderingen worden continu geregistreerd voor maanden tot jaar, verstrekken van ecologisch geldig, hoge frequentie, meerdere domeinen gegevens voor onderzoeks- of klinische gebruik.
Abstract
Een end-to-end-suite van technologieën is opgezet voor de onopvallend en doorlopende bewaking van de gezondheid en activiteit veranderingen in het dagelijks leven van de oudere volwassenen over langere tijd. De technologie is samengevoegd in een systeem waarin de beginselen van opdringerig minimaal, tijdens het genereren van veilige, privacy beschermd, continu objectieve gegevens in real-world (huis-gebaseerde) instellingen voor maanden tot jaren. Het systeem omvat passieve infrarood aanwezigheidssensoren geplaatst door het hele huis, deur contact sensoren op buitendeuren, aangesloten apparaten, fysiologische monitoring (zoals schalen), medicatie vakken en draagbare actigraphs geïnstalleerd. Drijvende sensoren zijn ook geïnstalleerd in deelnemers auto's en gebruik van de computer (PC, tablet of smartphone) wordt bijgehouden. Gegevens van aantekeningen is voorzien via frequente online zelfrapportage opties waarmee belangrijke informatie met betrekking tot de gegevens die moeilijk te concluderen via sensoren zoals interne Staten (bijvoorbeeldpijn, stemming, eenzaamheid), evenals gegevens referent naar het patroon van de activiteit interpretatie (b.v., bezoekers, herschikt meubilair). Algoritmen zijn ontwikkeld met behulp van de gegevens ter identificatie van functionele domeinen sleutel tot gezondheid of ziekte activiteit monitoring, met inbegrip van mobiliteit (b.v., kamer overgangen, stappen, gait snelheid), fysiologische functie (bijvoorbeeld, gewicht, body index van de lichaamsmassa, puls), slapen gedrag (b.v., de tijd van de slaap, reizen naar de badkamer in de nacht), de naleving van de medicatie (bijvoorbeeld, gemiste doses), MBO (bijvoorbeeldtijd uit paren van huis, tijd samen doorbrengen), en cognitieve functie (bijvoorbeeld, tijd op de computer, de bewegingen van de muis, de kenmerken van onlineformulier voltooiing, rijvaardigheid). Veranderingsdetectie van deze functies biedt een gevoelige marker voor de toepassing in gezondheidstoezicht van acute ziekten (b.v., virale epidemie) voor de vroegtijdige opsporing van prodromal dementie syndromen. Het systeem is uitermate geschikt voor het toezicht op de effectiviteit van klinische interventies in natuurlijke historie studies van geriatrische syndromen en in klinische proeven.
Introduction
Heersende klinisch onderzoek is beladen met beperkingen in de betrouwbaarheid en validiteit van de gegevens die zijn vastgelegd door inherente tekortkomingen van evaluatiemethode. Interviews zijn beperkt door de tijden wanneer de behandelaar en patiënt planningen kunnen coördineren. Tijd voor het vragenuur voor examens wordt beperkt door wat de vrijwilliger kan redelijkerwijs worden gevraagd om te doen in een enkele sessie. Deze korte, wijd gespreide sessies - beperken zelfs als opgedreven door de occasionele telefoongesprekken of Internet-query's - ernstig de mogelijkheden voor de opsporing van zinvolle verandering in de functie of het welzijn na verloop van tijd. Huidige test sessies zijn grotendeels samengesteld van verzoeken om inlichtingen dat kan moeilijk te herinneren en te verifiëren (bijv, "herinnert u aan uw medicijnen nemen?") of de prestaties van kunstmatige taken (bijvoorbeeld"opstaan en zo snel als u zitten kan"; "remember deze tien woorden"). De evaluaties zijn vaak ontworpen om te beperken-testen-variabiliteit wanneer in feite variabiliteit in prestaties zelf een belangrijk diagnostisch kenmerk kan worden. Verder, deze korte Biopten van tijd worden uitgevoerd onder kunstmatige omstandigheden in plaats van binnen de normale stroom van het dagelijkse leven. Daarom zijn zij beperkt ecologische geldigheidsduur. Tot slot, de huidige paradigma inherent kan geen directe koppeling van onderling afhankelijke belangrijke gebeurtenissen of resultaten (b.v., slaap, socialisatie, lichamelijke activiteit) omdat de gegevens zijn niet tijdstempel anders dan zoals teruggeroepen.
Een benadering van het overwinnen van deze tekortkomingen ligt in de ontwikkeling van systemen die kunnen worden ingesloten in huis of Gemeenschap die van de vooruitgang profiteren in pervasive computing en sensing technologie, draadloze communicatie en hoge frequentie meerdere domeinen gegevens Analytics. De technologie en ervaring op dit gebied groeien en een aantal systemen hebben ontwikkeld, maar zijn beperkt in implementatie, functies of longitudinale ervaring1,,2,,3,4. In dit manuscript beschrijven we een protocol ontwikkeld als een middel om te voorzien van real-time, continue en longitudinale huis gebaseerde beoordeling van de gezondheid-relevante gegevens te verbeteren op de beperkingen van het huidige paradigma van de gezondheid beoordeling. Oregon Center for Aging & amp; Technologie (ORCATECH) heeft een huis-gebaseerde systeem gebaseerd op pervasive computing en sensing technologie om continu, real-time beoordeling van gezondheid-activiteit en gedrag ontwikkeld. De beoordeling te brengen in huis om grotendeels onopvallend en doorlopende bewaking van de reële activiteit aanzienlijk overwint huidige beperkingen. Ten eerste omdat de core system is ingesloten in de leven-ruimte van de deelnemers als onderdeel van hun omgevingstemperatuur milieu, is het inherent handig. Evaluaties die vereisen aparte reacties kunnen worden verzameld wanneer een persoon de meeste op hun gemak en, in het geval van passieve vergaringsmethoden, zo vaak als nodig zonder te belasten van een deelnemer. Ten tweede, wordt in de persoon van normale leven-ruimte biedt de gelegenheid voor het verzamelen van gegevens die onmiddellijk ecologisch relevant zijn, niet alleen testen gekunsteld maatregelen van functie, maar dagelijks cognitie. Bijvoorbeeld potentiële geheugen mislukking, een veelgehoorde klacht moeilijk mens testen in de kliniek, kan thuis worden beoordeeld door automatische dagelijkse opvolging van medicijnen nemen gedrag, dus te tikken zowel alledaagse cognitie, evenals een belangrijke prestatie metrisch bekend te zijn gevoelig voor cognitieve verandering. Ten derde, omdat de gegevens digitale en tijdstempel zijn, meting van meerdere onderling verbonden maatregelen tijdig uitgelijnd wordt vergemakkelijkt. Bijvoorbeeld, de tijd op de telefoon en time-out van huis (maatregelen van sociaal engagement of intrekking), gebruik van de computer (meting van de inleiding, psychomotorische activiteit en cognitief functioneren), en andere maatregelen die is gebleken om te veranderen met de daling van de functionele ( slaap gedrag, gewicht, snelheid lopen) kunt toevoegen aan de gevoeligheid van de sensor net te onderscheiden van de subtiele veranderingen die niet mag anders blijkt. Nog belangrijker is, kan het effect van de gezondheid en het leven gebeurtenissen op cognitie en functie (bijvoorbeeldwekelijkse rapporten van pijn, medicatie wijzigen, lage stemming) ook worden gekoppeld aan deze gegevensstroom als zij zich voordoen. Tot slot, conventionele testen en query's kunnen worden gepresenteerd via computer of gerelateerde interfaces (bv, tablet, smartphone), bieden ongekende mogelijkheden gelijktijdig vergelijken de prestaties van de oudere test roman digitaal afgeleid maatregelen uit de dezelfde testen zoals respons of pauzetijden, leercurve en intra-test variabiliteit. Deze nieuwe aanpak transformeert aldus huidige beoordeling te handiger, onopvallend, continu, meerdere domeinen en naturalistische. Uiteindelijk, het fundamentele platform van in-home sensor gebaseerd beoordeling technologie en methodologie, biedt een systeem dat kan worden afgestemd en geschaald naar adres een breed scala van specifieke onderzoeksvragen betrekking tot gezondheid en welzijn met bekende voordelen over de huidige aanvaarde praktijk van zeldzaam kliniek of telefonische evaluaties.
Het volgende protocol overzicht van het proces voor het implementeren van dit platform voor onopvallende in-home gedrags- en gezondheidsgerelateerde gegevensverzameling. Bij het ontwikkelen van dit platform, is een belangrijk doel geweest om een fundamentele suite van beoordeling functies waarmee de gegevens die nodig zijn om te concluderen beide algemene domeinen van gezondheid en welzijn (fysieke, cognitieve, sociale, emotionele), evenals de meer specifieke gedrag (kan bijvoorbeeldmedicijnen nemen, wandelen, slaap-gerelateerde activiteiten, fysiologische activiteit). De ontwikkeling van het platform heeft laten leiden door verschillende beginselen, waaronder het gebruik van de meest passieve onopvallend sensing benaderingen, minimaliseren van directe gebruiker betrokkenheid met technologie, is een technologie 'agnost' (dwz, de beste apparaten in dienst of technische oplossingen in plaats van vereist een specifieke aanpak of product), duurzaam (voor op de lange termijn evaluatie) en schaalbare en minimaliseren hands-on onderhoud.
Het platform beschreven is geëvolueerd in de afgelopen twaalf jaar, vooral door een scala aan eindgebruikers, van "digitaal naïef" te vroege adopters in kennis gesteld. Periodieke enquêtes en focusgroepen zijn de sleutel tot het informeren van deze ontwikkeling5,6,7. Honderden vrijwilligers hebben toegestaan de systemen in hun huizen voor maximaal elf jaar met iteratieve wijzigingen wordt ingevoerd op basis van de vooruitgang in technologie, nieuwe functionele capaciteit gevraagd door de onderzoekgemeenschap, voortdurend worden geïmplementeerd en de belangrijkste constante input van personen die wonen in huis waar de technologie is geïmplementeerd. Collectief, deze vrijwilligers hebben gevormd van een laboratorium "living" in de Gemeenschap die wij noemen het "leven laboratorium" waar hun huizen en de continu gegevens verzameld over de hele dag zorgen voor een unieke niveau van details over gezondheid, activiteit, en de levensloop.
Een fundamentele platform van sensing technologie vormt de ruggengraat van het gehele systeem voor het vastleggen van continue huis-gebaseerde gegevens. De elementen van dit platform worden vervolgens beschreven. De core-platform wordt gewijzigd (elementen kunnen worden toegevoegd of verwijderd) op basis van de informatie verworven tijdens het proces van het verzamelen van de gebruiker de attitudes, en overtuigingen en resultaat maatregelen van belang voor de studie met behulp van het onderzoeksplatform. Omdat gegevens communicatieprotocollen zijn gestandaardiseerd, is het systeem ontworpen om elk apparaat dat deze protocollen volgt moeten worden opgenomen in het netwerk.
Het fundamentele platform hier beschreven is gebaseerd op de use-case voor vrijwilligers in het leven laboratorium (LL) die toestemming te hebben van het platform geïmplementeerd binnen hun huizen om te verzamelen naturalistische activiteit en gedrag gegevens van hun normale bezigheden voor vele jaren (langste huidige continu distributie = 11 jaar).
De hub-computer en Ethernet/WiFi-verbinding kunt verzamelen van de gegevens van de systeemapparaten en transmissie terug naar beveiligde servers op ORCATECH zonder de inmenging van de deelnemer. De hub-computer is geconfigureerd voor de specifieke deelnemer en thuis set-up op de installatie van het systeem met behulp van een laptop of tablet en een bedieningspaneel die verbinding met een gecentraliseerd beheersysteem voor digitale deelnemer maakt. Aanvullende gegevens stroomafname-inrichtingen (zoals sensoren, MedTracker, en de schaal) kunnen worden geconfigureerd door te communiceren met de hub-computer op dezelfde manier.
De ORCATECH Console en Remote technologie managementsysteem is een aangepaste digitale technologie en data managementsysteem genaamd "Console" waarmee de configuratie van de deelnemer technologie voor thuis en systeeminstallatie, evenals lopende technologie voor externe systemen beheer van huizen met inbegrip van veilige gegevensverzameling en monitoring. Bovendien om te vergemakkelijken de stationering van het systeem in de Gemeenschap waar elk huis een unieke lay-out hebben kan, wordt een grafische tool gebaseerd op een tablet-interface gebruikt voor het automatisch opnemen waar diverse sensoren zich bevinden en hun geldige fysieke belendingen naar andere sensoren (Figuur 2). Dit is belangrijk voor referentie tijdens externe bewaking van het systeem op het eigen niveau.
Passieve infrarood (PIR) bewegingssensoren zijn digitaal toegewezen aan een bepaald huis tijdens de installatie van het systeem, communiceren met de hub-computer via een draadloze USB-Dongle. Een sensor wordt geplaatst per kamer te voelen beweging binnen de kamer en deelnemer overgangen van kamer naar kamer. Een rechte "Sensor lijn" van vier sensoren wordt geplaatst op het plafond van een hal of andere ruimte waar de deelnemer regelmatig een consistente tempo loopt. Deze sensor regel kunnen onopvallend verzamelen van wandelen snelheid vele malen per dag. Andere statistieken kan worden afgeleid uit deze activiteit sensoren zoals Nadruktijd of aantal kamer overgangen. Deur contact sensoren worden geplaatst rond het huis helemaal buitendeuren op te sporen van de deelnemers komen en gaan van het huis, en op de koelkast om te bepalen van algemene frequentie van voedsel toegang.
On-Line per gezondheid en activiteit Self-Reports vereist zijn voor het maken van optimale gevoel van de gegevens uit het passieve systeem van stroomafname-inrichtingen. Deze gegevens zijn noodzakelijk voor de analyse van deelnemer verslag van gebeurtenissen in het huis ten opzichte van de sensorgegevens verzameld. De online per zelfrapportage vragenlijst kan worden voltooid op elk computerapparaat (bv, laptop, tablet, smartphone) met een internetverbinding aan query deelnemers over reizen uit het huis, bezoekers in het huis, de gezondheid veranderingen, de ruimte veranderingen binnen de huis, eenzaamheid, depressie en pijn niveau. Per verzameling van de gegevens is afhankelijk van een relatief korte venster van herinnering, waarin veel hogere resolutie voor data en kans op juistheid dan, bijvoorbeeld, jaarlijks of halfjaarlijks check-ups. Voorts staat dit proces van zelf-rapport ook onderzoekers te passieve indicatoren van mogelijke cognitieve stoornissen, zoals variatie in de tijd in beslag van de enquête, variatie in aantal klikken, grotere moeilijkheden rapportage nauwkeurig onderzoeken datums of bijzondere waardevermindering markeringen in vrije-tekstrespons. Als onderdeel van het fundamentele platform installeren we een doos van de elektronische pil zeven dagen dat records al dan niet de aangewezen dag compartiment werd geopend en de tijd(en) dat het is elke dag geopend. Dit levert informatie op over de naleving van de medicatie, alsmede een mogelijke indicatie van cognitieve achteruitgang als de consistentie van het nemen van medicatie vermindert.
Een draadloze digitale bioimpedence-schaal die tevens puls, lichaam samenstelling statistieken pulse wave snelheid, omgevingstemperatuur en ambient kooldioxide niveau verzamelt wordt geïnstalleerd in de badkamer, met gegevens over de deelnemers dagelijkse gewichtstoename. Deze gegevens kan dan worden gecorreleerd met andere gerapporteerde gebeurtenissen (bijvoorbeeld, gezondheidstoestand, medicijnen), evenals andere passieve indicatoren van gedrag, zoals de naleving van het protocol en de frequentie van gebruik na verloop van tijd.
In gevallen waar onze deelnemers rijden, wij installeren een drijvende sensor in hun voertuigen. Deze sensor biedt informatie over het rijden gewoonten zoals frequentie, tijdstip, duur en afstand van reizen, evenals de frequentie van harde reageert of harde versnellingen.
Een pols gedragen wearable apparaat verzamelt lichaamsbeweging gegevens, zowel binnen en buiten het huis. Diverse merken en modellen van wearables zijn gebruikt in leven laboratorium huizen.
Afhankelijk van het project kunt een onderzoeker met behulp van het ORCATECH platform ter aanvulling van de fundamentele sensor set met extra gegevensverzameling onderdelen. Voorbeelden getest in het verleden zijn een telefoon-sensor voor het controleren van socialisatie via vaste telefoon activiteit, de ontwikkeling en uitvoering van een digitale-sportmat voor evenwicht testen, een tablet met periodieke cognitieve taken voor de deelnemer om te voltooien in hun eigen huis, en het systeem van een geautomatiseerde texting om te evalueren van de werkzaamheid van medicatie herinneringen via telefoon.
Voor het afhandelen van de diverse gegevens gegenereerd door het ORCATECH Life Lab, een op maat gesneden informatie en gegevenssysteem wordt gebruikt voor het verzamelen, aantekeningen maken, onderhouden en analyseren van overvloedige activiteit en gezondheidsgegevens. ORCATECH heeft een aangepast systeem voor beheer van de deelnemer, zelfrapportage gegevensverzameling en verwerking en continue gegevensverzameling van alle systeemapparaten en sensoren ontwikkeld. Het systeem is gebaseerd op een gedistribueerde NoSQL Cassandra servercluster voor het opslaan van de sensorgegevens en een lambda-architectuur met behulp van Kafka en Spark waarmee onze gegevens verwerkingsmogelijkheden toenadering tot real-time verwerking. Met een REST API wordt data omgezet in de standaard data analyse platformen en statistische software voor gegevensanalyse.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alle deelnemers verstrekt schriftelijke geïnformeerde toestemming. Leven laboratorium deelnemers worden verzocht om hun leven zoals ze dat gewend zodat longitudinale Observationele studie van hun bezigheden en patronen voor de rest van hun leven. Ze kunnen te allen tijde intrekken, indien zij dit wensen. Het studie-protocol is goedgekeurd door de Oregon Health & amp; Wetenschap (Universiteit) (OHSU) institutionele Review Board (leven laboratorium OHSU IRB #2765).
1. voorbereiding
- Toevoegen vóór implementatie, alle apparatuur in de Console inventarisatiesysteem online. Een naam toewijzen aan elk apparaat of elke sensor samen met het serienummer en het MAC-adres, zodat het binnen het inventarisatiesysteem van de Console worden opgeslagen.
- Plaats de tag van een QR-code op elk stuk van materiaal, waardoor specifieke toewijzingen van de ligging van het weeshuis voor sensoren en apparaten wanneer ingezet in huis.
- Voorafgaand aan de implementatie, zal alle sensoren en apparaten die moeten worden geïnstalleerd worden toegewezen aan het huis door het scannen van de QR-code op de sensor of het apparaat. Dit zal omhoog een website waarmee de toewijzing van de sensor of apparaat aan dat specifieke huis brengen.
- Installeer de hub-computer met een SD-kaart waarin het hulpprogramma voor het beheer van de hub-configuratiehulpprogramma.
- Pack de nu allemaal geïnventariseerd sensoren en apparatuur, hub-computer met geïnstalleerde SD-kaart in een installatiekit (doos) voor binnenlandse implementatie.
- Controleer of de deelnemer thuis beschikt over een Internet-provider.
2. binnenlandse implementatie
- De hub-computer instellen door het invoegen van de draadloze dongle en de primaire ZigBee coördinator dongle in de hub-computer. Steek de Ethernet-kabel in de hub-computer. Ten slotte sluit de voedingskabel van de computer van de hub op een centraal gelegen kamer stopcontact en sluit de Ethernet-kabel aan de internetverbinding van het huis.
Opmerking: De configuratie managementtool zal ervoor zorgen dat het gebruik van de meest recente versie van de software. - De hub computer'swireless netwerk toegang tot de lokale controle paneel website verbinden met een Internet ingeschakeld apparaat (laptop, tablet, mobiele telefoon). De website controle paneel zien wat de status van de hub-computer, evenals alle sensoren geïnstalleerd in het huis (Figuur 3).
- Uitvoeren van het hulpprogramma voor de configuratie van software, is zorgen voor de juiste software geïnstalleerd. Doe dit door te navigeren naar het control panel en vervolgens Update.
- Ga naar het Configuratiescherm om te controleren dat de hub-computer met de belangrijkste servers communiceert. Zorg ervoor dat de diensten waarmee gegevens worden verzameld uit elk geïnstalleerd apparaat en sensor gebruiksklaar zijn.
- De sensoren toevoegen aan het huis, beginnend met de bewegingssensoren. Begin met het openen van de website van de sensor plaatsing vanuit naar de bedieningspaneel.
Opmerking: Als het huis meer dan 16 bewegingssensoren vereist, sluit u een router-dongle aan op de hub-computer en toevoegen aan het thuisnetwerk of persoonlijke netwerk, ook wel genoemd de "PAN." Zodra de extensie dongles (indien nodig) worden toegevoegd aan de PAN, stuurt hen van de hub-computer en de stekker hen in verkooppunten verspreid over het huis, het creëren van een netwerk rond het huis dat de beweging sensor data naar de hub-computer verwijderen. - In de sensor plaatsing website, een virtuele plattegrond van het huis, met inbegrip van alle kamers en egress deuren te maken. Zorg ervoor dat de Sensor om lijn te selecteren als een van de gebieden die is toegevoegd aan de plattegrond. Virtuele representaties van de sensoren aan de plattegrond toevoegen. Tot slot, de virtuele representaties van binnenlandse gebieden te koppelen aan andere elkaar - op een manier die de fysieke indeling van de woning weerspiegelt - en de virtuele representaties van de sensoren.
- Voeg elke opeenvolgende sensor in de PAN - bekend als de Personal Area Network - met behulp van het hulpprogramma voor plaatsingen van sensor en fysiek het indrukken van een knop in de buurt van de batterij van de sensor. Start vervolgens elke sensor aansluiten in de kamer of ruimte in de woning die is vertegenwoordigd in het virtuele grondplan.
- Blijven de fysieke sensoren koppelen aan de muren van het huis. Plaats elke muur sensor op hoofd hoogte in elke kamer (keuken, slaapkamers, badkamers, woonkamers) ervoor te zorgen dat de sensor alleen opvangt van de activiteit in die kamer en niet van de activiteit vanuit een ander gebied halen doet (bijvoorbeeld te voorkomen dat iemand wandelen down een hal wezen opgepikt door de sensor in een kamer naast de hal).
Opmerking: Het hulpprogramma voor plaatsingen van sensor kunt u te identificeren en trajecten tussen kamers te maken. - Installeren van een rij van vier beperkt veld (plafond) sensoren in een rechte wandelpad (gangen of andere gebieden waar de deelnemers langs elk van de vier sensoren zonder een verandering lopen moeten in tempo) aan het plafond vast te leggen snelheid lopen.
- Ruimte deze snelheidssensoren 61 cm (2 voeten) uit elkaar lopen.
- De exacte afstand tussen de beperkte sensoren in de sensor plaatsing website opnemen.
- Installeer deur sensoren op elke uitgang deur, opnieuw met behulp van de plattegrond op de website van de plaatsing van de sensor om aan te geven van hun fysieke locatie.
- Voeg de pillendoos in de PAN, waarin wordt bevestigd dat het apparaat is toegewezen aan de inventarissen. Activeer dan het apparaat door het openen van een van de deksels. Omdat de pillendoos met de hub-computer communiceert, moet er dicht genoeg bij de hub-computer voor zijn signaal worden gedetecteerd.
Opmerking: De pillendoos is vaak in de keuken of badkamer op basis van deelnemer voorkeur bewaard. - Inrichten van de schaal, navigeer naar de pagina van de schaal, gelegen binnen het tabblad apparaten in het Configuratiescherm.
- Op de schaal van de side-power-knop 10 seconden ingedrukt. De schaal moet een bevestigingsbericht wordt weergegeven.
- Zodra de schaal in de lijst met apparaten wordt weergegeven, klikt u op de knop instellingen op de rechterkant van het bedieningspaneel om te beginnen met het setup-proces.
- Voer de hoogte en gewicht desgevraagd in het Configuratiescherm van de deelnemer.
- Als de deelnemer niet over een pacemaker beschikt, wisselknop de Pacemaker in het Configuratiescherm de schaal melden dat het bioimpedence gegevens kan verzamelen.
- Plaats de schaal in een locatie met een vlakke, stevige ondergrond gemakkelijk toegankelijk is voor de deelnemer (meestal in een badkamer).
- Hebben de deelnemer zelf, wegen bevestiging van dat de schaal is het opnemen van hun begingewicht die is ingevoerd in het Configuratiescherm.
- De pols gedragen draagbaar apparaat instellen door opening de installatiepagina van wearable controle paneel en indrukken van de resetknop bevindt zich op de achterzijde van het apparaat tien keer.
- Na het apparaat verschijnt in de lijst met apparaten in het Configuratiescherm en klik op de knop instellingen aan de rechterkant van het bedieningspaneel om te beginnen met het setup-proces.
- Zodra de account is ingesteld, moet u de tijd kalibreren door het hulpprogramma voor het wiel op de pagina setup.
- Finaliseer de setup door het draagbaar synchroniseren met de hub-computer. Klik op de Sync -knop in het deelvenster Beheer om te bevestigen dat het apparaat goed is aangesloten en de tijd is ingesteld op hetzelfde moment als de hub-computer.
- In de Console aangeven op welke pols de draagbaar is bedoeld om te worden gedragen door de deelnemer.
Opmerking: Verschillende apparaten kunnen vereisen verschillende procedures, afhankelijk van de fabrikant. Extra sensoren en apparaten kunnen ook worden geïmplementeerd en geïntegreerd in de gegevensstroom, zoals het gebruik van computer software en drijvende sensoren. Procedures voor het toevoegen van deze zijn daarna gegeven.
- De commerciële computer gebruik monitoring software installeren op de computer van de deelnemer en opnemen van hun e-mailadres. Deze e-mailadressen worden gebruikt voor het verzenden en ontvangen per online gezondheid en activiteit enquêtes.
- Controleer of het besturingssysteem van de computer van de deelnemer is compatibel met het computergebruik van de commerciële monitoring software.
- Installeer de software op de deelnemer computer met behulp van het installatieprogramma wordt gehost op een USB-flashstation.
- Controleer of de software operationeel zijn op de computer door het openen van de Manager van de taak en dat de software in de lijst van toepassingen is te controleren.
- In de Console inventarisatiesysteem, door het softwareprogramma te koppelen door de deelnemer profiel.
Opmerking: Zie de Tabel van materialen voor de specifieke computer gebruik van de software die wordt gebruikt (andere verkrijgbare controlesoftware kan worden vervangen).
- Setup een drijvende sensor voor deelnemers
- Controleer of dat de deelnemer auto na 1996 werd ingediend en dat de auto door de drijvende sensor apparaatsoftware wordt ondersteund.
- Drijvende controle van het apparaat app installeert op een mobiel apparaat en gebruik van de app te installeren van de adapter.
- Met de auto uitgeschakeld, sluit u de adapter op de auto's aan boord diagnostische (ODB) poort.
- Wacht tot de app te herkennen en te verbinden met de adapter. Dit moet nemen 2-4 min.
- Voegt de auto sleutel in het contactslot. (Indien de auto heeft keyless ontsteking, druk op de startknop van de auto). Draai de sleutel naar de positie waar er wordt overgeschakeld op de elektrische energie zonder starten van de motor.
- Wacht tot de app wil opzetten van de adapter.
- In de Console inventarisatiesysteem, toevoegen van de deelnemer accountgegevens van app zodat de adapter de gegevens die worden overgedragen naar de servers van de ORCATECH met behulp van de commerciële software application programming interface (API).
Opmerking: Zie de Tabel van materialen voor de specifieke drijvende controle apparaat gebruikt.
3. systeem bevestiging
- Zodra alle apparaten op hun definitieve plaatsen in het huis zijn, moet u bevestigen dat de hub-computer functioneert door te navigeren naar het control panel. Controleer dat de hub-computer met de belangrijkste servers communiceren kan overdracht van gegevens en de diensten voor het verzamelen van de gegevens voor elk apparaattype worden uitgevoerd.
- Herzien als gegevens is streaming vanaf elk apparaat door te navigeren naar de gegevenspagina van de collectie op het bedieningspaneel.
- Wandelen in de buurt van de bewegingssensoren geïnstalleerd in elke kamer in het huis om te bevestigen dat elke sensor is het verzamelen van gegevens over recente bewegingen. Controleer de bewegingssensoren bij het bekijken van de live grafiek van de beweging sensor data geactiveerd door te lopen door het huis.
- Controleer de pillendoos door openen en sluiten van elk van de deuren van het compartiment van de pillendoos een paar keer. Bekijk de collectie gegevenspagina op het bedieningspaneel om te zien of deze recente activiteit was gemeten en verzameld.
- Controleer de schaal door weging van uzelf of de deelnemer. Controleer of deze gegevens correct zijn gesynchroniseerd en verzonden door te navigeren naar de kolom Synched binnen de schaal van de pagina van de apparaten in het Configuratiescherm.
- Controleer of het draagbare apparaat goed synched en verzendende gegevens is door te navigeren naar de kolom Synched binnen de pagina met draagbare apparaten in het Configuratiescherm.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
De ORCATECH suite van technologie maakt het mogelijk om een unieke rijke gegevensverzameling over de levenspatronen van mensen te verzamelen als ze gaan over hun gebruikelijke activiteiten. De sensorsysteem kunt onopvallend en doorlopende bewaking van de vrijwilligers in hun eigen huizen. Het systeem is gebruikt in tientallen studies waarbij honderden vrijwilligers in onderzoek behandeling sleutelgebieden van de gezondheid en functie zoals wandelen snelheid en mobiliteit, medicatie nemen gedrag, stemming, tijd in of buiten huis en slaap computer gebruik8 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18. representatieve resultaten worden hier gepresenteerd.
Wandelen snelheid is een voorbeeld van een functie die is uitdagend te conventioneel beoordelen vaak na verloop van tijd in een natuurlijke omgeving. Het is ook erkend als een belangrijke indicator voor de algemene gezondheid en een nuttig onderdeel van klinische tests waargenomen voorzitterschap bezoeken. Bij kliniek beoordeling van gait heeft snelheid meerdere nadelen. Opmerkingen zijn alleen hooguit een paar keer per jaar. De patiënt wordt waargenomen kan ook lopen met een atypische tempo als gevolg van zich bewust zijn van de beoordeling. Met de ORCATECH sensor suite, worden vier beperkt veld passieve infrarood sensoren geplaatst een bekende afstand uit elkaar meestal in een hal van het huis. Een algoritme maakt een schatting van de snelheid van het lopen van een persoon lopen onder de sensoren over tijd8. Deze onopvallende controle methode het mogelijk gemaakt om 39,474 lopen afleveringen gedurende één maand voor de observatie9halen. Wandelen snelheden verzameld in-home bleken te correleren goed met motor maatregelen geëvalueerd tijdens een onderzoek naar in-persoon, evenals de cognitieve functie (Figuur 2). Deze techniek maakt het mogelijk om te observeren wandelen functie op een regelmatige basis gedurende lange perioden van tijd, maanden of jaren. Dit biedt vervolgens de gelegenheid om veranderingen in gang snelheid die mogelijk karakteristiek van dreigende pathologische staten zoals milde cognitieve achteruitgang en dementie (Figuur 4)16.
De gegevens van de continue activiteit op locatie in combinatie met zelf-rapport en andere bekende milieugegevens biedt de mogelijkheid om wijzigingen constateert in activiteiten die met veel gebeurtenissen in het leven van de meest opvallende. De gegevens kunnen worden gevisualiseerd of weergegeven op een aantal manieren. Spiraal percelen hebben gevonden nuttig in dit verband voor het identificeren van de lange-termijntendensen van de gegevensstroom. Een voorbeeld vindt u in figuur 5.
Figuur 1 . ORCATECH platform. Meerdere sensoren en apparaten worden ingezet in woningen, afgestemd op bepaalde uitkomst maatregelen van belang. Het vak aangewezen apparaat/Sensor "X" staat voor het vermogen van het systeem te sluiten in een willekeurig aantal nieuwe apparaten of technologieën, zo nodig na verloop van tijd. De gegenereerde gegevens volgt standaardbeveiligingsprotocols en is verkrijgbaar met passende beoordeling voor gebruik bij talrijke belangstellende partijen (gegevens wetenschappers Universiteit medewerkers, PHARMA, gezondheidszorg-industrie, enz.). De woningen aan de linkerkant vertegenwoordigt de cohorten ingeschreven in verschillende studies met behulp van het platform. Leven laboratorium - BC is een kleine cohort gelegen in British Columbia, Canada; DOELSTELLINGEN overgangen is een studie van het gebruik van externe monitoring verkregen gegevens door zorg teams om ongewenste overgangen naar afhankelijke niveaus van zorg; EVALUEREN-AD is het ecologisch geldig, Ambient, longitudinaal, onbevooroordeelde evaluatie van Treatment Efficacy in Alzheimer's Disease; iCONECT is de Conversational betrokkenheid als een middel om vertraging Alzheimer ziekte studie uitgevoerd in Oregon en Michigan; KAR (Aging onderzoek in samenwerkingsverband met behulp van technologie-initiatief) heeft vier locaties (laag inkomen ouderlingen in Portland, veteranen in de landelijke noordwesten, African American ouderlingen in Chicago en Latino oudsten in Miami); "Studies XYZ" geeft een aantal andere studies (hier niet worden vermeld) die de infrastructuur van deze ORCATECH ook gebruiken. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 2 . Elke kamer in een huis is verbonden met de anderen op basis van mogelijke kamer overgangen. Sensoren zijn gekoppeld aan de kamers waarin ze zich bevinden. De wandelende sensor lijn in een huis bestaat uit vier beperkt veld passieve infrarood sensoren met elkaar verbonden in de volgorde waarin ze zijn geplaatst. De wandelende sensor lijn verbindt slaapkamer (s) waar de sensoren bevinden. Groen (of rode stippen, niet afgebeeld) op de sensornodes aangeven als de sensor is momenteel de rapportage het sensor-netwerk. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 3 . Het control panel status de van de computer van de hub en alle sensoren geïnstalleerd in het huis. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 4 . De plot toont het traject van verandering in snelheid variabiliteit gedefinieerd als de coëfficiënt van de variatie (COV) in een cohort van 93 oudere volwassenen gevolgd in hun huizen voor meer dan drie jaar wandelen. Tijd 0 is de eerste week van gecontroleerde snelheid van het lopen voor elke deelnemer. Latente traject modellen werden gebruikt voor het identificeren van vier verschillende groepen:: groep 1, de hoogste basislijn en toenemende COV gevolgd door een scherp dalende COV; Groepen 2 en 3, stabiele relatief COV; en groep 4, de laagste basislijn en COV minderen. Deelnemers met niet-amnestic MCI (naMCI) waren waarschijnlijker lid te zijn van de hoogste of laagste basislijn COV groepen (groepen 1 of 4), mogelijk voorstellend het traject van wandelen snelheid variabiliteit voor vroege - en late-stadium MCI, respectievelijk. De figuur wordt gewijzigd van Dodge H.H., et al.. 19. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Figuur 5 . Spiraal perceel van zes maanden thuis activiteitsgegevens voor een vrijwilliger leven-laboratorium. De gegevens worden uitgezet als een 24-uurs klok, met middernacht aan de boven- en onderaan middag. Elke dag vormen een cirkel. De gevulde blauwe cirkels mark eenmaands grenzen. Gekleurde punten geven sensor activiteit per kamer locatie: rood = badkamer, groen = slaapkamer, roze = keuken, blauw = woonkamer. Opmerking de drie weken durende periode waarin de vrijwilliger had een live-in gast die sliep in de woonkamer (nachtelijke activiteit in de woonkamer is duidelijk; tweede maand). De 2-weekse periode wanneer de vrijwilliger niet het appartement voor maaltijden verlaten, is te wijten aan een Noro virus epidemie die resulteerde in een beperking van de congregatie in de Gemeenschap (vierde maand). Tot slot, Let op de consistente patronen van het gedrag: bedtijd om 22:30, van zodra de meeste nachten tussen 2 en 4 uur, opkomst tijd 06:00, een bezoek van de huishoudster bij 5 pm elke 2 weken. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Wij hebben beschreven een basic system of het platform waarmee thuis en gemeenschap gebaseerde remote sensing en rapportage van saillante gezondheid en welzijn maatregelen op een continue basis. Het systeem is bedoeld om te worden voornamelijk gebruikt in onderzoek op dit moment.
Waar mogelijk, het systeem maakt gebruik van opensource tools en sensoren of apparaten profiteren van beschikbare API's en software development kits (SDK). Het systeem is ontworpen om technologie "agnostic" zodanig zijn ontworpen dat een breed scala aan sensoren of apparaten kan worden "aangesloten-in" of opgenomen zoals nodig. Sensormeting domeinen gekozen (b.v., beweging-mobiliteitsmaatregelen, medicijnen nemen activiteit, computergebruik, enz.) zal afhangen van de klinisch relevante onderdelen van de functie die kan worden beschouwd als meest informatief voor een bepaalde indicatie. Zo kan een sparse matrix of vollediger aanbevolen matrix van sensoren en apparaten worden geïmplementeerd. Gegevens die zijn gegenereerd groeit voortdurend en dus de gegevenssysteem nodig wijziging om deze vraag te voldoen. Dienovereenkomstig, zijn wij overgestapt naar een meer gedistribueerde gegevens-architectuur voor meer verwerkingscapaciteit en schaalbaarheid. Het systeem is ontworpen om te draaien in de Gemeenschap met dagelijkse externe beoordeling van de technische gezondheid van het huis systeem. Hoewel autonome, lage-touch bediening is de sleutel, het systeem vereist occasionele huisbezoeken als sensoren of apparaten kunnen mislukken en moeten worden bevestigd of vervangen.
Er zijn een aantal essentiële stappen voor het succesvol implementeren van dit systeem in onderzoek. De eerste en belangrijkste is niet 'technisch'. Het is deelnemer gebaseerde - ervoor te zorgen dat de deelnemers het protocol begrijpen en vertrouwd met de longitudinale aard van het onderzoek bent. Hierdoor hechting, bijvoorbeeld aan de per vragenlijst te beantwoorden of het gebruik van een medicatie-tracking device. Het waarborgen van niet alleen goede documentatie van de oorspronkelijke opzet van het huis (bijvoorbeeld, waar de sensoren bevinden), maar ook eventuele wijzigingen die kunnen worden aangebracht door de bewoner na verloop van tijd is ook een sleutel tot de juiste gegevens verzamelen en beheren. Ook voortdurende bewaking van de functionaliteit van het systeem eenmaal geïnstalleerd zorgt ervoor dat de longitudinale gegevens worden verzameld met high-fidelity na verloop van tijd.
Het ORCATECH platform maakt het mogelijk continu, op lange termijn en onopvallende gegevensverzameling met een basis in het huismilieu. Populaties zijn heterogene met betrekking tot hun comfort en acceptatie van technologie in hun huis. Gegevens blijkt dat een belangrijke reden voor het motiveren van de aanvaarding van het gebruik van deze technologie in onderzoeken deelnemer perceptie is dat de verzamelde gegevens uiteindelijk nuttig zal zijn (bijvoorbeeldkan betrekking hebben op manieren met succes leeftijd in plaats). Oudere, gepensioneerde volwassenen hebben de neiging om te verteren allermeest hun tijd op het huis (gemiddeld ongeveer 21.5 h per dag beoordeeld met de ORCATECH-platform), waardoor het een ideale locatie voor opmerkingen die overeenkomen met de werkelijke status van iemands gezondheid in tegenstelling tot de kliniek milieu20 . Jongere of werkende bevolking kunnen besteden aanzienlijk minder tijd thuis. Echter, zelfs jongere personen besteden ten minste een derde van hun dag thuis (meestal 's avonds en 's nachts). Bovendien, het systeem is ontworpen om te synchroniseren met draagbare technologieën en mobiele apparaten (b.v., smartphones) en andere externe sensormeting gegevens (bijvoorbeeldrijden van gegevens), zo vele types van out-of-home gedragingen en activiteiten kunnen ook worden vastgelegd. Technologie verandert snel, het toevoegen van een uitdaging aan de taak van het handhaven van een stabiel platform van de apparaten en software gebruikt voor het verzamelen van gegevens en zorgen ervoor dat vergelijkbare over tijdperken. Verder, de externe gegevens wordt vastgelegd zonder toezicht en uiteindelijk vereist validatie over zijn afgeleid van de reële bedrijvigheid. Te dien einde is het noodzakelijk voor het valideren van opmerkingen gemaakt of afgeleid met behulp van ORCATECH gegevens met "gouden standaard" of "de waarheid van de grond" technieken. Bijvoorbeeld, waren algoritmen gebruikt om te schatten slaap parameters zoals de totale tijd in slaap geverifieerd met behulp van druk matten onder het matras11geplaatst. Wandelen snelheden berekend op basis van het opvangobject van een lijn van passieve infrarood sensoren werden gevalideerd met behulp van een gait mat8. Deze validaties geven niet alleen waarneembare verbinding met de gebeurtenissen in de echte wereld voelde, maar een standaard voor het vergelijken van de nieuwe sensoren of apparaten die kunnen worden gebruikt om dezelfde functie in de toekomst vermoedelijk te meten. Er zijn echter enkele aanvaarde normen voor levensechte validatie op dit moment. Sommige van de instrumenten die zijn gebruikt in het ORCATECH-systeem, zoals commerciële actigraphs of fitness trackers, kunnen propriëtaire specificaties of algoritmen die niet worden gedeeld met onderzoekers gebruiken. De merkgebonden aard van dergelijke commerciële technologie en hun bijbehorende algoritmes maakt het gebruik van veel commerciële sensing apparaten of technologieën een huidige relatieve beperking van onderzoek op het gebied van mobiele en digitale biomarker in het algemeen.
In de inleiding benadrukt wij dat het vermogen om continu, onopvallend en ecologisch geldige gegevens in huis en de communautaire instellingen te verzamelen spel wijzigen voor klinisch onderzoek, die voornamelijk op sparse zelfrapportage en korte examens heeft vertrouwd kan worden. Het systeem zoals beschreven in dit document biedt een traject voor de onderzoeksgemeenschap om dit doel te bereiken. Vele individuele beoordeling technologieën (wearables, smartphone rapportage apps, etc.) voor het toezicht op mensen in situ geweest beschreven21. Veel minder, meer geïntegreerde 'smart home' systemen hebben gemeld dat hebben veel van de functies in deze paper22 beschreven. Dit blijft een ontluikende veld en weinig hebt ontwikkeld en deze technologieën geïmplementeerd als een end-to-end systeem voor onderzoek, geïmplementeerd in bredere community-instellingen. Bredere toepassing van deze aanpak is een belangrijk aandachtspunt voor de toekomstige werkzaamheden.
Er zijn vele mogelijke toepassingen voor dit platform. Bijvoorbeeld, kan het systeem worden gebruikt voor toezicht op de volksgezondheid, zoals controle van de Gemeenschappen voor besmettelijke ziekte-uitbraken waar relatief acute veranderingen in kamer overgangen geven aan individuen die de virale symptomen23ontwikkeld. Tegelijkertijd, gegevens uit deze aanpak mogelijk begrip over de doeltreffendheid van een quarantaine of activiteit beperking op communautair niveau door te bepalen hoeveel mensen bleef in hun huizen na verloop van tijd.
Op een meer fundamentele niveau, kan het systeem worden gebruikt om te informeren van onderzoekers over de fundamentele aspecten van het menselijk gedrag in de echte wereld. Dus heeft het gewerkt aan het onderzoeken van de voorspelbaarheid van menselijke activiteit in de persoonlijke ruimte, een belangrijk aspect voor de dan van alle predictieve modellering van onderzoek toegepast op mensen in hun thuisnetwerk of indoor omgevingen24, 25. de resultaten voorgesteld dat de mobiliteit van de mensen in persoonlijke ruimte is zeer stereotiep, en dat toezicht discontinuïteiten in routine kamer-niveau mobiliteitspatronen kan een gelegenheid bieden om individuele menselijke gezondheid voorspellen en functionele status of het detecteren van ongewenste voorvallen en trends.
Andere toepassingen mogelijk directer van invloed op bepalingen van diagnose- en ziekte progressie die zeer relevant voor patiënten, families en zorgverleners zijn. In dit verband is het ORCATECH-systeem vaak gebruikt om relevante activiteiten en gedragingen die het relatieve behoud van cognitie en gezondheid aangeven in de veroudering van de bevolking te onderzoeken. Het systeem is vooral afgestemd op adres age-gerelateerde veranderingen in cognitieve en fysieke gezondheid die is uitdagend om te beoordelen met traditionele instrumenten en methoden waar het huidige paradigma van de beoordeling en zorg bestaat uit korte kliniek gebaseerde bezoeken een paar keer een jaar, vaak met behulp van kwalitatieve voorraden te beoordelen van fysieke, cognitieve, en neuro-symptomen. Deze voorraden zijn gebaseerd op de subjectieve herinneringen en/of de indrukken van een verzorger26,27 of zelfrapportage door de patiënt, die kan onbetrouwbaar. Één studie vergelijken zelf-gerapporteerde activiteit met objectieve gegevens verzameld uit de ORCATECH sensoren thuis vond het akkoord alleen van 25% op de tijd-28. Continu objectieve observatie kan verbeteren de detectie van veranderingen in de gezondheid en de evaluatie van behandelingen speciaal voor progressieve of chronische aandoeningen zoals stemmingswisselingen, mobiliteit aandoeningen of dementie waar het is uitdagend voor individuen of hun gezinnen nauwkeurig observeren en herinner me langzaam en schommelende wijzigingen na verloop van tijd.
Van het platform divers scala aan potentiële gegevenskanalen biedt vele ramen van observatie en resulterende evaluaties van zinvolle verandering te ondervragen hoe individuele of veelvoudige functies over een bepaalde voorwaarde kunnen wijzigen. Bijvoorbeeld, hebben meerdere platform functies te ondervragen wijzigen die zijn gekoppeld aan milde cognitieve stoornissen (MCI) na verloop van tijd is gebruikt. Dus, is snelheid van het lopen, berekend op basis van passieve infrarood sensor firings, bleek te verlagen met milde MCI, terwijl de variabiliteit in snelheid verhoogd na verloop van tijd in deze bevolking16wandelen. Rust en activiteit patronen waren afgeleid uit slaapkamer sensor firings met de bevinding dat de slaap meer als cognitieve stoornissen vordert11wordt verstoord. De naleving van de verminderde medicatie, zoals gevolgd met behulp van de MedTracker pillendoos, ook bleek te zijn een marker voor vroeg cognitieve wijzigen12,17. Gebruik van de computer bijhouden van software werd gebruikt om te ontdekken dat computer gebruik daalt met MCI en patronen in het gebruik van een computermuis ook cognitieve daling13,14kunnen weerspiegelen.
Kortom heeft het ORCATECH paradigma van gegevensverzameling veel sterke punten ten opzichte van traditionele klinisch onderzoek overname methoden. De gegevens is grotendeels onopvallend verzameld in de vertrouwde thuisomgeving. Informatie is verzameld op hoge frequentie, op een minuut of dagelijkse niveau, gedurende een lange periode van tijd, ecologisch geldig longitudinale studies van de gezondheid en het welzijn mogelijk te maken. Het ORCATECH systeem is geschikt voor een breed scala aan onderzoeksdomeinen: fundamentele menselijke activiteit en gedrag ontdekking, toezicht op de volksgezondheid, en ziekte of aandoening-specifieke bijhouden. Het kan zijn vooral handig als die welke voor interventies en klinisch onderzoek voor de gevoelige detectie van zinvolle verandering van de echte wereld. In deze aanvraag, er zijn meerdere potentiële voordelen, met inbegrip van: 1) waardoor onderzoekers te verbeteren studie resultaten objectiviteit en betrouwbaarheid; 2) vermindering van de omvang van de steekproeven en het verminderen van de tijd om een antwoord te wijten aan de hoge temporele resolutie van gegevens; 3) blootleggen verborgen ongewenste voorvallen die subtiel kunnen worden opgespoord, maar zou zijn gegaan ongemelde door de deelnemer; 4) het vergemakkelijken van langdurige continu na verhoor of transactieverwerkende beoordeling van een interventie doel. Verwacht wordt dat deze methode aanzienlijke vorderingen klinisch onderzoek, zal zoals het breder ingezet wordt en voortdurend met onvermijdelijke vooruitgang in technologie en haar toepassingen verbetert.
De verscheidenheid aan gegevenskanalen en domeinen geproduceerd door het systeem biedt een uniek venster in het dagelijks leven van deelnemers aan een aantal onderzoek instellingen die van hoge frequentie, op lange termijn, en ecologisch geldige gegevens vastleggen profiteren kunnen. Verwacht wordt dat deze aanpak van waarde zijn voor vele onderzoeksteams zijn zal. Toekomstige plannen omvatten uitbreiding van dit platform om een grootschalige gezamenlijke implementatie aan duizenden huizen vergemakkelijkt door het recente initiatief van de gezamenlijke Aging onderzoek met behulp van technologie (kar, www.carthome.org) van de NIH en VA. Deze nieuwe gegevens zullen worden gecombineerd met de meer dan tien jaar waarde van informatie die al verzameld maken een onmisbare hulpbron voor het begrip cognitieve en functionele veranderingen met veroudering over uiteenlopende bevolkingsgroepen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
De auteurs hebben niets te onthullen.
Acknowledgments
Het hier beschreven onderzoek werd gesteund door subsidies van de National Institutes of Health, National Institute on Aging (U2CAG054397 P30 AG024978 P30 AG008017, R01 AG042191, R01 AG024059), Intel, de Stichting voor de National Institutes of Health en de 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
- Peetoom, K. K., Lexis, M. A., Joore, M., Dirksen, C. D., De Witte, L. P. Literature review on monitoring technologies and their outcomes in independently living elderly people. Disabil Rehabil Assist Technol. 10 (4), 271-294 (2015).
- Liu, L., Stroulia, E., Nikolaidis, I., Miguel-Cruz, A., Rios Rincon, A. Smart homes and home health monitoring technologies for older adults: A systematic review. Int J Med Inform. 91, 44-59 (2016).
- Kim, K. I., Gollamudi, S. S., Steinhubl, S. Digital technology to enable aging in place. Exp Gerontol. 88, 25-31 (2017).
- Kaye, J. Making pervasive computing technology pervasive for health & wellness in aging. Public Policy & Aging Report. 27 (2), 53-61 (2017).
- Wild, K., Boise, L., Lundell, J., Foucek, A. Unobtrusive in-home monitoring of cognitive and physical health: Reactions and perceptions of older adults. Journal of Applied Gerontology. 27 (2), 181-200 (2008).
- Wild, K., Boise, L. In-Home Monitoring Technologies: Perspectives and Priorities of Older Adults. , (2012).
- Boise, L., et al. Willingness of older adults to share data and privacy concerns after exposure to unobtrusive in-home monitoring. Gerontechnology: international journal on the fundamental aspects of technology to serve the ageing society. 11 (3), 428 (2013).
- Hayes, T. L., Hagler, S., Austin, D., Kaye, J., Pavel, M. Engineering in Medicine and Biology Society, 2009. EMBC 2009. Annual International Conference of the IEEE. , 7248-7251 (2009).
- Kaye, J., et al. One walk a year to 1000 within a year: Continuous in-home unobtrusive gait assessment of older adults. Gait & posture. 35 (2), 197-202 (2012).
- Petersen, J., Austin, D., Mattek, N., Kaye, J. Time out-of-home and cognitive, physical, and emotional wellbeing of older adults: A longitudinal mixed effects model. PloS one. 10 (10), 0139643 (2015).
- Hayes, T. L., Riley, T., Mattek, N., Pavel, M., Kaye, J. A. Sleep habits in mild cognitive impairment. Alzheimer disease and associated disorders. 28 (2), 145 (2014).
- Hayes, T. L., Larimer, N., Adami, A., Kaye, J. A. Medication adherence in healthy elders: small cognitive changes make a big difference. Journal of aging and health. , (2009).
- Kaye, J., et al. Unobtrusive measurement of daily computer use to detect mild cognitive impairment. Alzheimer's & Dementia. 10 (1), 10-17 (2014).
- Seelye, A., et al. Computer mouse movement patterns: A potential marker of mild cognitive impairment. Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring. 1 (4), 472-480 (2015).
- Seelye, A., et al. Embedded online questionnaire measures are sensitive to identifying mild cognitive impairment. Alzheimer Dis Assoc Disord. 30 (2), 152-159 (2016).
- Dodge, H., Mattek, N., Austin, D., Hayes, T., Kaye, J. In-home walking speeds and variability trajectories associated with mild cognitive impairment. Neurology. 78 (24), 1946-1952 (2012).
- Austin, J., Klein, K., Mattek, N., Kaye, J. Variability in medication taking is associated with cognitive performance in nondemented older adults. Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring. 6, 210-213 (2017).
- Austin, J., et al. A smart-home system to unobtrusively and continuously assess loneliness in older adults. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. 4, 1-11 (2016).
- Dodge, H. H., Mattek, N. C., Austin, D., Hayes, T. L., Kaye, J. A. In-home walking speeds and variability trajectories associated with Mild Cognitive Impairment. Neurology. 78 (24), 1946-1952 (2012).
- Kaye, J. A., et al. Intelligent systems for assessing aging changes: home-based, unobtrusive, and continuous assessment of aging. The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 66, suppl 1 180-190 (2011).
- Wang, Z., Yang, Z., Dong, T. A Review of Wearable Technologies for Elderly Care that Can Accurately Track Indoor Position, Recognize Physical Activities and Monitor Vital Signs in Real Time. Sensors. 17 (341), (2017).
- Skubic, M., Alexander, G., Popescu, M., Rantz, M., Keller, J. A smart home application to eldercare: Current status and lessons. Technol. Health Care. 17 (3), 183-201 (2009).
- Campbell, I. H., et al. Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC, 2011. Annual International Conference of the IEEE. , 6793-6796 (2011).
- Austin, D., Cross, R. M., Hayes, T., Kaye, J. Regularity and predictability of human mobility in personal space. PloS one. 9 (2), 90256 (2014).
- Buysse, D. J., Reynolds, C. F., Monk, T. H., Berman, S. R., Kupfer, D. J. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry research. 28 (2), 193-213 (1989).
- Cummings, J. L. The Neuropsychiatric Inventory Assessing psychopathology in dementia patients. Neurology. 48, 5 Suppl 6 10-16 (1997).
- Teng, E., et al. Utility of the Functional Activities Questionnaire for distinguishing mild cognitive impairment from very mild Alzheimer's disease. Alzheimer disease and associated disorders. 24 (4), 348 (2010).
- Wild, K. V., Mattek, N., Austin, D., Kaye, J. A. "Are You Sure?" Lapses in Self-Reported Activities Among Healthy Older Adults Reporting Online. Journal of Applied Gerontology. , (2015).
