Summary
Sensores discretos y tecnología informática omnipresente incorporados a la vida cotidiana inicio de más viejos adultos permite significativo salud y cambios de actividad a registrar continuamente por meses o años, proporcionando ecológicamente válido, alta frecuencia, datos de varios dominios para uso clínico o de investigación.
Abstract
Un conjunto de end-to-end de tecnologías se ha establecido para el control discreto y continuo de la salud y la actividad de cambios que ocurren en la vida cotidiana de los adultos mayores durante largos períodos de tiempo. La tecnología es agregada en un sistema que incorpora los principios de ser mínimamente molesto, mientras que la generación segura, privacidad protegida, continuados datos objetivos en el mundo real (domicilio) ajustes por meses o años. El sistema incluye sensores de presencia infrarrojos pasivos colocados en toda la casa, sensores de contacto de puerta instalados en puertas exteriores, dispositivos de monitoreo fisiológicos conectados (como escamas), cajas de medicamentos y actigraphs usable. Manejo sensores también se instalan en los coches de los participantes y se realiza un seguimiento el uso de la computadora (PC, tablet o smartphone). Datos se anotan por medio de frecuentes opciones en línea uno mismo-informe que proporcionan información vital respecto a los datos que es difíciles de inferir a través de sensores tales como los Estados internos (p. ej., dolor, humor, soledad), así como referente de datos al patrón de actividad interpretación (por ejemplo, visitantes, muebles cambiados). Algoritmos se han desarrollado usando los datos obtenidos para identificar dominios funcionales clave para salud o enfermedad actividad función de supervisión, incluyendo la movilidad (p. ej., las transiciones de la habitación, pasos, velocidad de la marcha), fisiológica (p. ej., peso, cuerpo Índice de masa, pulso), dormir comportamientos (p. ej., tiempo de sueño, viajes al baño por la noche), cumplimiento con la medicación (p. ej., dosis perdidas), compromiso social (p. ej., tiempo de inicio, hora de parejas pasar juntos) y cognitivo función (p. ej., tiempo en el equipo, movimientos del ratón, las características de la terminación del formulario en línea, capacidad de conducción). Detección de cambio de estas funciones ofrece un marcador sensible para la aplicación en la vigilancia de la salud de enfermedades agudas (por ejemplo, epidemia viral) para la detección precoz de los síndromes de demencia fase prodrómica. El sistema es idóneo para la monitorización de la eficacia de intervenciones clínicas en estudios de historia natural de los síndromes geriátricos y en los ensayos clínicos.
Introduction
Investigación clínica predominante está plagado de limitaciones en la confiabilidad y validez de los datos capturados debido a limitaciones inherentes de la metodología de evaluación. Entrevistas están limitadas por los tiempos cuando el médico y el paciente pueden coordinar horarios. Tiempo asignado para el examen es limitado por lo que el voluntario puede razonablemente pedir para hacer en una sola sesión. Estas sesiones breves, muy espaciadas - aunque aumentada por ocasionales llamadas telefónicas o consultas de Internet - limitan severamente el potencial de detectar un cambio significativo en la función o el bienestar en el tiempo. Sesiones de prueba actuales se compone en gran parte de las solicitudes de información que puede ser difícil de recordar y comprobar (por ejemplo, "¿Recuerdas a tomar los medicamentos?") o la realización de tareas artificiales (e.g., "levántese y siéntese tan rápido como usted puede"; "recordar las diez palabras"). Las evaluaciones se diseñan a menudo para limitar la variabilidad de la prueba cuando en realidad la variabilidad en el rendimiento se puede ser un rasgo diagnóstico clave. Además, estas biopsias breve de tiempo se llevan a cabo bajo condiciones artificiales, en lugar de en el flujo normal de la vida cotidiana. Por lo tanto, son de limitada validez ecológica. Finalmente, el paradigma actual intrínsecamente no puede proporcionar vínculo directo de los eventos clave interdependientes o resultados (p. ej., sueño, socialización, actividad física) porque los datos no son-sello de tiempo que como lo recuerda.
Un enfoque para la superación de estas deficiencias radica en el desarrollo de sistemas que pueden ser empotrados en el hogar o comunidad que se aprovechan de los avances en informática y tecnología de detección, comunicaciones inalámbricas, datos de dominios múltiples de alta frecuencia penetrante Analytics. La tecnología y experiencia en esta área están creciendo y un número de sistemas ha sido desarrollado, pero ha sido limitado en despliegue, características o experiencia longitudinal1,2,3,4. En este manuscrito, se describe un protocolo desarrollado como un medio para proporcionar evaluación longitudinal, continuo y en tiempo real basado en el hogar de los datos pertinentes a la salud para mejorar las limitaciones del actual paradigma de evaluación de salud. Oregon centro de envejecimiento & amp; Tecnología (ORCATECH) ha desarrollado un sistema basado en el hogar basado en computación penetrante y tecnología para proporcionar la evaluación continua, en tiempo real de actividad relevante a la salud y el comportamiento de detección. Incorporar la evaluación de inicio para permitir en gran medida discreta y continua monitorización de la actividad del mundo real substancialmente supera las limitaciones actuales. En primer lugar, ya que el sistema está integrado en el espacio de la vida de los participantes como parte de su ambiente, es intrínsecamente conveniente. Evaluaciones que requieren respuestas discretas pueden recogerse cuando una persona está más a gusto y, en el caso de los métodos de recopilación pasiva, tan frecuentemente como sea necesario sin sobrecargar a un participante. En segundo lugar, en el espacio de vida normal de la persona brinda la oportunidad de recopilar datos que inmediatamente son ecológicamente relevantes, no sólo pruebas ideado medidas de función, sino la cognición cotidiana. Por ejemplo, futuros memoria falla, una queja común difícil sino prueba en la clínica, podrá evaluarse en casa seguimiento diario automático de medicación teniendo el comportamiento, aprovechando así tanto la cognición cotidiana, así como una clave de rendimiento métricas a ser sensible a los cambios cognitivos. En tercer lugar, porque los datos son digitales y el sello de tiempo, se facilita la medición de múltiples medidas relacionadas entre sí en tiempo. Por ejemplo, tiempo en el teléfono y el tiempo fuera del hogar (medidas de compromiso social o retiro), uso de la computadora (medición de psicomotricidad, iniciación y función cognitiva) y otras medidas que se han demostrado para cambiar con deterioro funcional ( comportamiento del sueño, peso, velocidad que camina) puede añadir a la sensibilidad del sensor net para distinguir cambios sutiles que pueden ser de otro modo evidentes. Lo importante es el efecto de los eventos de salud y la vida sobre la cognición y función (p. ej., informes semanales de dolor, cambio de medicación, bajo estado de ánimo) puede también vincularse con este flujo de datos que se producen. Por último, pruebas convencionales y las consultas pueden presentarse vía la computadora o relacionadas con interfaces (e.g., tableta, smartphone), ofrece oportunidades sin precedentes para comparar simultáneamente legado prueba de rendimiento a novela digital derivan de las medidas de las mismas pruebas, como respuesta o tiempos de pausa, las curvas de aprendizaje y la variabilidad intra-test. Este nuevo enfoque transforma así evaluación actual para ser más conveniente, discreta, continua, múltiples dominios y naturalista. En definitiva, la plataforma básica del sensor en el hogar basado en tecnología de evaluación y metodología, ofrece un sistema que puede ser sintonizado y escala para abordar una amplia gama de preguntas de investigación específicas relacionados con salud y bienestar con ventajas notables sobre la actual práctica aceptada de clínica infrecuente o evaluaciones basadas en el teléfono.
El siguiente protocolo describe el proceso de la implementación de esta plataforma de recogida de datos a domicilio discreta del comportamiento y la salud. En el desarrollo de esta plataforma, ha sido un objetivo clave proporcionar un conjunto básico de funciones de evaluación que pueden proporcionar los datos necesarios para deducir ambos dominios generales de salud y bienestar (físico, cognitivo, social, emocional), así como más específica (comportamientos por ejemplo, medicamentos que toma, caminando, en actividades relacionadas con el sueño, actividad fisiológica). El desarrollo de la plataforma se ha guiado por varios principios, incluyendo el uso de los métodos de detección discretos más pasivos, minimizando la participación directa del usuario con la tecnología, que tecnología 'agnóstico' (es decir,, empleando los mejores dispositivos o soluciones técnicas en lugar de que requieren un enfoque particular o producto), ser durable (para evaluación a largo plazo) y escalable y reducir al mínimo mantenimiento práctico.
La plataforma descrita ha evolucionado en los últimos doce años, lo importante es informado por una variedad de usuarios finales, de "digital ingenuo" early adopters. Encuestas periódicas y grupos de enfoque han sido clave para el informando este desarrollo5,6,7. Cientos de voluntarios han permitido que los sistemas a implementarse continuamente en sus casas hasta por once años con modificaciones iterativas introducen basado en los avances tecnológicos, nuevas capacidades funcionales solicitadas por la comunidad de investigación, y la entrada constante de personas que viven en la casa donde la tecnología se ha desplegado. Colectivamente, estos voluntarios han formado un laboratorio «vivir» en la comunidad que llamamos el "laboratorio de vida" en sus hogares y los datos continuos durante todo el día proporcionan un único nivel de información sobre salud, actividad y la curso de la vida.
Una plataforma básica de tecnología de detección constituye la columna vertebral de todo el sistema de captura de datos continuos en el hogar. Posteriormente se describen los elementos de esta plataforma. La plataforma central se modifica (elementos pueden añadir o quitar) basado en la información obtenida durante el proceso de usuario actitudes y creencias y las medidas de resultado de interés para el estudio mediante la plataforma de investigación. Ya que están estandarizados los protocolos de comunicación de datos, el sistema ha sido diseñado para permitir que cualquier dispositivo que sigue a estos protocolos se incorporen a la red.
La plataforma básica descrita aquí se basa en el caso de uso de voluntarios en el laboratorio de la vida (LL) que consienten que la plataforma desplegada dentro de sus hogares para recoger actividad naturalista y datos de comportamiento de sus actividades de la vida normal durante muchos años (más largos implementación continua actual = 11 años).
El eje ordenador y conexión a Ethernet/WiFi permiten recopilación de datos de dispositivos del sistema y la transmisión a servidores en ORCATECH sin interferencia participante. El equipo de eje está configurado a la participante específico e inicio configuración tras la instalación del sistema utilizando un ordenador portátil o tablet y un panel de control que se conecta a un sistema de gestión centralizado de participante digital. Dispositivos de recolección de datos adicionales (tales como sensores, MedTracker y escala) pueden configurarse mediante la comunicación con el equipo del centro de la misma manera.
La consola de ORCATECH y sistema de gestión de la tecnología remota es una tecnología digital personalizada y sistema de gestión de datos llamado "Consola" que permite la tecnología hogar participante configuración y configuración del sistema, así como gestión de la tecnología remota permanente de casas incluyendo aseguran recolección de datos y control. Además, para facilitar la implementación del sistema en la comunidad donde cada casa puede tener un diseño único, una herramienta gráfica basada en una interfaz de tableta se utiliza para registrar automáticamente donde se encuentran varios sensores y sus adyacencias físicos válidos a otro sensores (figura 2). Esto es importante para la referencia durante el monitoreo remoto del sistema a nivel de hogar.
Sensores de movimiento de infrarrojo pasivo (PIR) digitalmente son asignados a una casa determinada durante la instalación del sistema, comunicarse con la computadora hub por un Dongle USB inalámbrico. Se coloca un sensor para detectar movimiento dentro de las transiciones de la habitación y participante de una habitación a otra habitación. "Sensor de línea recta" de cuatro sensores se coloca en el techo de un pasillo u otra área donde el participante camina regularmente a un ritmo constante. Esta línea de sensor permite discreta reunión de poca velocidad muchas veces al día. Otros indicadores pueden derivarse de estos sensores de actividad tales como tiempo de permanencia o número de transiciones de la habitación. Sensores de contacto de puerta se colocan alrededor de la casa puertas externas en todo para detectar los participantes yendo y viniendo de la casa y en el refrigerador para determinar la frecuencia general de acceso a los alimentos.
On-line salud semanales y Self-Reports de actividad necesarios para hacer sentido óptimo de los datos desde el sistema pasivo de dispositivos de captación. Estos datos son críticos para el análisis de participante informe de eventos en el hogar en relación con los datos del sensor recogido. El estudio de uno mismo-informe semanal online se puede completar en cualquier dispositivo informático (p. ej., portátil, tablet, smartphone) con conexión a Internet a los participantes de la consulta sobre viajes de los visitantes domiciliarios, en el hogar, cambios de salud, cambios de espacio dentro de la hogar, soledad, depresión y nivel del dolor. Recogida semanal de datos basa en una ventana relativamente corto de recuerdo, que ofrece una resolución mucho mayor de datos y probabilidad de exactitud que, por ejemplo, revisiones anuales o semestrales. Además, este proceso uno mismo-informe también permite a los investigadores examinar pasivos indicadores de posible deterioro cognitivo, como la variación en el tiempo para completar la encuesta, variación en el número de clics, dificultades mayores informes precisos las fechas, o marcadores de deterioro en las respuestas de texto libre. Como parte de la plataforma básica, instalamos un pastillero electrónico de siete días que registra o no abrió el compartimiento del día señalado y la hora que se ha abierto cada día. Esto proporciona información sobre cumplimiento con la medicación, así como un potencial indicador de deterioro cognitivo si disminuye la consistencia de la toma de medicación.
Una escala de bioimpedence digital inalámbrica que también recoge el pulso, mediciones de composición corporal, velocidad de la onda de pulso, temperatura ambiente y nivel de dióxido de carbono ambiental se instala en el baño, proporcionando datos sobre peso diario de los participantes. Estos datos se pueden correlacionarse con otros eventos informados (por ejemplo, estado de salud, medicamentos), así como otros indicadores pasivos de comportamiento, como cumplimiento de protocolo y la frecuencia de uso en el tiempo.
En los casos donde el disco de los participantes, instalamos un sensor de conducción en sus vehículos. Este sensor proporciona información sobre hábitos tales como frecuencia, tiempo, duración y distancia de viajes, así como frecuencia de paradas duras o aceleraciones de conducción.
Un dispositivo wearable desgastadas muñeca recoge datos de la actividad física dentro y fuera de la casa. Se han utilizado varias marcas y modelos de accesorios personales en los hogares de vida laboratorio.
Según el proyecto, un investigador utilizando la plataforma ORCATECH puede optar por complementar el sensor básico con componentes adicionales de recolección de datos. Probado en el pasado por ejemplo un sensor de teléfono para controlar la socialización a través de la actividad de teléfono fijo, el desarrollo e implementación de una digital-tabla de equilibrio para el balance de prueba, una tableta con periódicas tareas cognitivas para la participante que llene en su propia casa y un sistema automatizado de mensajes de texto para evaluar la eficacia de los recordatorios de medicamentos vía telefónica.
Para manejar los diversos datos generados por el laboratorio de la vida de ORCATECH, un sistema de datos e información a medida que se utiliza para recoger, anotar, mantener y analizar datos de salud y abundante actividad. ORCATECH ha desarrollado un sistema personalizado para la gestión de participantes, recogida de datos de autoinforme y procesamiento y recogida continua de datos de todos los sensores y dispositivos del sistema. El sistema se basa en un clúster de servidores NoSQL Cassandra distribuido para almacenar los datos del sensor y una arquitectura de lambda con Kafka y chispa que permite nuestra capacidad de procesamiento de datos para acercarse al procesamiento en tiempo real. Usando una API REST, los datos se transfieren en plataformas de análisis de datos y programas de software estadístico para análisis de datos.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Todos los participantes proporcionaron consentimiento informado por escrito. Los participantes del laboratorio vida piden a vivir sus vidas como harían normalmente para permitir el estudio de observación longitudinal de sus actividades de la vida y los patrones para el resto de sus vidas. Puede retirar en cualquier momento si así lo desean. El protocolo de estudio fue aprobado por la Oregon Health & amp; Science University (OHSU) Junta de revisión institucional (IRB de OHSU de laboratorio de la vida #2765).
1. preparación
- Antes del despliegue, añadir todos los equipos para el sistema de inventario de consola en línea. Asignar un nombre a cada dispositivo o sensor junto con su número de serie y dirección MAC, lo que le permite ser almacenado dentro del sistema de inventario de la consola.
- Coloque una etiqueta de código de QR en cada pieza de equipo, que permite asignaciones específicas de ubicación para los sensores y dispositivos desplegados en casa.
- Antes de la implementación, todos los sensores y dispositivos que deben instalarse se asignará a la casa escaneando el código QR en el sensor o dispositivo. Esto hará que aparezca un sitio web que permite asignar sensor o dispositivo a ese hogar específico.
- Instalar el equipo de eje con una tarjeta SD que contiene la herramienta de administración de configuración de hub.
- Paquete de todos los sensores ahora inventariados y equipo, eje ordenador la tarjeta SD instalada en un kit de instalación (caja) para la implementación de la casa.
- Compruebe que el hogar del participante tiene un proveedor de servicios de Internet.
2. inicio implementación
- Configurar el equipo de eje insertando el dongle sin hilos y la llave primaria de Coordinador ZigBee en el equipo concentrador. Inserte el cable de Ethernet en el equipo concentrador. Por último, enchufe el cable de alimentación de eje ordenador en la toma de corriente de una habitación situado y conecte el cable Ethernet para conexión a Internet de la casa.
Nota: La herramienta de configuración de gestión se asegurará de que está utilizando la versión más actual del software. - Conectar un dispositivo a Internet habilitado (laptop, tablet, teléfono celular) a la red de computer'swireless de hub para acceder al sitio web de panel de control local. El sitio de web del panel de control muestra el estado de la computadora del centro, así como los sensores instalados en el hogar (figura 3).
- Ejecutar la herramienta de configuración de software, asegurando que está instalado el software apropiado. Para ello, navegando por el panel de control y ejecutar Update.
- Vaya al panel de control para comprobar que el equipo del centro se comunica con los servidores principales. Asegúrese de que los servicios que permite que los datos se recogen de cada dispositivo instalado y sensor son funcionando.
- Agregar los sensores para el hogar, comenzando con los sensores de movimiento. Comience por abrir el sitio de colocación del sensor desde el panel de control.
Nota: Si el hogar requiere más de 16 sensores de movimiento, conecte un dongle de router en la computadora hub y añadir a la red de área personal o casero, también llamada el "pan". Una vez que los dongles de extensión (si es necesario) se agregan a la cacerola, retirar desde el eje ordenador y tapón en puntos de venta extendidos por toda la casa, creando una red alrededor de la casa que le enviará los datos de sensor de movimiento para el equipo del centro. - En el sitio de colocación del sensor, crear un plano virtual de la casa, incluyendo todas las habitaciones y puertas de salida. Asegúrese de seleccionar la línea de Sensor como una de las zonas que se agrega a la planta. Añadir representaciones virtuales de los sensores a la planta. Por último, vincular las representaciones virtuales de áreas hogar otros entre sí - de una manera que refleja la presentación física de la página de inicio - y a las representaciones virtuales de los sensores.
- Añadir cada sensor sucesiva a la cacerola - conocida como la red de área Personal - con la herramienta de colocación de la sensor y físicamente presionando un botón cerca de la batería del sensor. Entonces, empezar a instalar cada sensor a la sala o área en el hogar que se representa en el plano virtual.
- Continuar adjuntando los sensores físicos a las paredes de la casa. Coloque cada sensor en la pared a la altura de la cabeza en cada habitación (cocina, dormitorios, baños, salas de estar), asegurando que el sensor solo capta la actividad en esa habitación y no recoge la actividad de otra área (por ejemplo, evitar que alguien caminando por un pasillo que recogidos por el sensor en una habitación al lado del pasillo).
Nota: La herramienta de colocación del sensor le permite identificar y crear caminos entre habitaciones. - Instale una fila de cuatro sensores de campo restringido (techo) en un camino recto (pasillos u otras áreas donde los participantes deben caminar más allá de cada uno de los cuatro sensores sin un cambio de ritmo) en el techo para captar la velocidad de marcha.
- Espacio de estos pocos sensores de velocidad de 61 cm (2 pies) de separación.
- Registrar la distancia exacta entre los sensores de campo restringido en el sitio de colocación del sensor.
- Instale sensores de puerta en cada puerta de salida, con la planta en el sitio de colocación del sensor para indicar su ubicación física.
- Añadir el Fortín a la cacerola, confirmando que el dispositivo ha sido asignado en el inventario home. Activa entonces el dispositivo abriendo una de sus tapas. Porque el fortín se comunica con el equipo de eje, asegúrese de que está lo suficientemente cerca para el equipo de centro para su señal a detectar.
Nota: El fortín se mantiene frecuentemente en la cocina o baño según preferencia del participante. - Para configurar la escala, vaya a la página de la escala, ubicada dentro de la pestaña de dispositivos en el panel de control.
- En la escala, pulse el botón de encendido de lado durante 10 segundos. La escala debe mostrar un mensaje de confirmación.
- Una vez que la escala aparece en la lista de dispositivos, haga clic en el botón de configuración en el lado derecho del panel de control para iniciar el proceso de instalación.
- Introduzca la altura y el peso cuando se le indique en el panel de control del participante.
- Si el participante no tiene un marcapasos, activar el botón de marcapasos en el panel de control a la escala que puede recoger datos de bioimpedence.
- Coloque la báscula en un lugar que tiene una superficie plana, sólida, fácilmente accesible a los participantes (normalmente en un cuarto de baño).
- Tener el participante pesan, confirmando que la escala está grabando su peso inicial que se introduce en el panel de control.
- Configurado el dispositivo usable desgastadas de muñeca por abrir la página de configuración del panel de control usable y presionando el botón reset ubicados en la parte posterior del dispositivo diez veces.
- Después el dispositivo aparece en la lista de dispositivos en el panel de control y haga clic en el botón de configuración en el lado derecho del panel de control para iniciar el proceso de instalación.
- Una vez que la cuenta está configurada, calibrar el tiempo mediante la herramienta de la rueda en la página de configuración.
- Finalice la configuración por sincronizar el portátil con el equipo del centro. Haga clic en el botón de Sync en el panel de control para confirmar que el dispositivo se conecta correctamente y el tiempo es a la vez que el equipo del centro.
- Indicar en la consola en que muñeca la portátil está diseñado para ser usado por el participante.
Nota: Diferentes dispositivos pueden requerir diferentes procedimientos dependiendo del fabricante. Dispositivos y sensores adicionales también pueden ser desplegados e integrados en la secuencia de datos tal como uso de computadoras software y sensores de motoras. Procedimientos para agregar estos se dan a continuación.
- Instalar el software de monitoreo de uso de computadora comercial en la computadora del participante y registrar su dirección de correo electrónico. Estas direcciones de correo electrónico se utilizan para enviar y recibir encuestas de actividad y salud en línea semanal.
- Verificar que el sistema de operativo de la computadora del participante es compatible con el uso de la computadora comercial software de monitoreo.
- Instalar el software en la computadora del participante con el programa de instalación en una unidad flash USB.
- Verificar que el software está en funcionamiento en el equipo abriendo el administrador de tareas y comprobar que el software está en la lista de aplicaciones.
- En el sistema de inventario de la consola, asociar el programa con perfil del participante.
Nota: Consulte la Tabla de materiales para el equipo específico utilizar el software utilizado (otros disponibles en el mercado de software de supervisión puede ser sustituida).
- Instalación de un sensor de conducción para los participantes
- Verificar que coche del participante fue hecha después de 1996 y que el coche está soportado por el software del dispositivo sensor motor.
- Instalar aplicaciones de dispositivo control de conducción en un dispositivo móvil y utilizar la aplicación para configurar el adaptador.
- Con el coche apagado, conecte el adaptador en el puerto de (ODB) diagnóstico a bordo del vehículo.
- Espere a que la aplicación para reconocer y conectar con el adaptador. Esto debe tomar 2-4 min.
- Inserte la llave del coche en la ignición. (Si el coche tiene encendido sin llave, botón de start del coche). Gire la llave a la posición donde conecta la energía eléctrica sin arrancar el motor.
- Espere a terminar de configurar el adaptador de la aplicación.
- En el sistema de inventario de la consola, agregar información de la cuenta del participante desde la aplicación para que los datos del adaptador que se transferirán a los servidores ORCATECH con el comercial de aplicación programación interfaz (API).
Nota: Consulte la Tabla de materiales para el dispositivo control conducción específico utilizado.
3. el sistema confirmación
- Una vez todos los dispositivos están en su lugar final en la página de inicio, para confirmar que el equipo del centro funciona correctamente por navegando por el panel de control. Compruebe que el equipo concentrador puede comunicarse con los servidores principales para transferir datos y los servicios para recopilar los datos para cada tipo de dispositivo se ejecutan.
- Revise si es transmisión de datos de cada dispositivo navegando a la página de colección de datos en el panel de control.
- Caminar cerca de los sensores de movimiento instalados en cada habitación de la casa para confirmar que cada sensor está recogiendo datos acerca de movimientos recientes. Viendo el gráfico directo de los datos de sensor de movimiento activados por caminar a través de la página de inicio para comprobar los sensores de movimiento.
- Compruebe el pastillero abriendo y cerrando cada una de las tapas del compartimento de la Fortín un par de veces. Revisión de la página de colección de datos del panel de control para ver si esta reciente actividad se midió y recogida.
- Compruebe la balanza pesando a sí mismo o el participante. Confirmar estos datos correctamente sincronizados y transmitidos por navegando por la columna Synched dentro de la escala de la página de dispositivos en el panel de control.
- Compruebe si el dispositivo usable está bien sincronizados y que transmite datos navegando a la columna Synched dentro de la página de dispositivos portátil en el panel de control.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
La suite ORCATECH de la tecnología hace posible reunir un conjunto de datos excepcionalmente Rico acerca de los patrones de vida de las personas como van sus actividades habituales. El sistema de sensor permite discreta y continua supervisión de los voluntarios en sus propios hogares. El sistema se ha utilizado en docenas de estudios con cientos de voluntarios en investigación examinar dominios claves de la salud y función como a poca velocidad y movilidad, comportamiento de toma de medicación, estado de ánimo, tiempo dentro o fuera de casa, el sueño y la computadora uso8 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18. resultados representativos se presentan aquí.
Velocidad al caminar es un ejemplo de una función que es difícil evaluar convencionalmente con frecuencia con el tiempo en escenarios naturales. Es reconocida como un importante indicador de salud general y un componente útil de pruebas clínicas en la oficina de visitas. En la evaluación clínica de la marcha la velocidad tiene varios inconvenientes. Se realizan observaciones sólo a lo más un par de veces al año. El paciente se observa también puede caminar con un ritmo anormal debido a ser consciente de la evaluación. Con el conjunto de sensores ORCATECH, cuatro sensores infrarrojos pasivos campo restringido se colocan una distancia conocida típicamente en un pasillo de la casa. Un algoritmo calcula la velocidad que camina de una persona caminando por debajo de los sensores en tiempo8. Este método de control discreto posible recoger episodios poca 39.474 durante un solo mes de observación9. Caminar a velocidades de recogida a domicilio se encontraron correlacionar bien con motor medidas evaluadas durante un examen en-persona, como función cognitiva (figura 2). Esta técnica hace posible observar poca función regularmente durante largos periodos de tiempo, meses o años. Entonces, esto proporciona la oportunidad de observar los cambios en la velocidad de la marcha que puede ser característica de inminentes estados patológicos tales como deterioro cognitivo leve o demencia (figura 4)16.
Los datos de actividad continua por ubicación combinaron con uno mismo-informe y otros datos ambientales conocidos proporcionan la oportunidad de observar los cambios en la actividad asociada a eventos más sobresalientes de la vida. Los datos se pueden visualizar o aparece en un número de maneras. Parcelas de la espiral se han encontrado para ser útil en este sentido para identificar tendencias de largo plazo en el flujo de datos. Un ejemplo se proporciona en la figura 5.
Figura 1 . Plataforma ORCATECH. Múltiples sensores y dispositivos están desplegados a lo largo de casas, atentos a las medidas de resultado particular de interés. El cuadro señalado Sensor dispositivo "X" representa la capacidad del sistema para conectar cualquier número de nuevos dispositivos o tecnologías según sea necesario con el tiempo. Los datos generados sigue protocolos de seguridad estándar y está disponibles con la revisión apropiada para el uso de muchas partes interesadas (datos científicos, colaboradores de la Universidad, PHARMA, salud, etc.). Las casas de la izquierda representan las cohortes inscritas en diversos estudios utilizando la plataforma. Laboratorio de vida - BC es una cohorte pequeña en British Columbia, Canadá; Transiciones de objetivos es un estudio sobre el uso de datos de control remotos por equipos de atención para reducir no deseadas transiciones a niveles dependientes de la atención; EVALUAR-AD es ecológicamente válida, Ambient, Longitudinal, evaluación objetiva de la eficacia del tratamiento en enfermedad de Alzheimer; iCONECT es la contratación de conversación como un medio para el inicio de la enfermedad de Alzheimer demora estudio realizado en Oregon y Michigan; CARRO (colaboración investigación envejecimiento usando tecnología iniciativa) tiene cuatro sitios (ancianos de bajos ingresos en Portland, los veteranos en el noroeste rural, ancianos afroamericanos en Chicago y ancianos latinos en Miami); "Estudios de XYZ" denota un número de otros estudios (no enumeradas aquí) que también utilizan esta infraestructura ORCATECH. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2 . Cada habitación de una casa está relacionada con los otros basado en transiciones de espacio posible. Sensores están ligados a las habitaciones en las que se encuentran. La línea de sensor camina en una casa consta de cuatro sensores infrarrojos pasivos campo restringido que Unidos entre sí en el orden en que se colocan. La línea de sensor poca liga (s) en el que se encuentran los sensores. Verde (o puntos rojos, no se muestra aquí) en los nodos de sensor indica si el sensor está informando actualmente en a la red de sensor. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3 . El panel de control muestra el estado de la computadora hub y todos los sensores instalados en el hogar. Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4 . La trama muestra la trayectoria de cambio en la poca variabilidad de velocidad definida como el coeficiente de variación (COV) en una cohorte de adultos mayores 93 seguido en sus hogares durante más de tres años. Tiempo 0 es la primera semana de la velocidad de marcha supervisada para cada participante. Modelos de trayectoria latente fueron utilizados para identificar cuatro grupos distintos:: Grupo 1, la base más alta y COV creciente seguido de un COV marcadamente decreciente; Grupos 2 y la 3, relativamente estable COV; y grupo 4, la línea de base menor y disminuir COV. Con MCI no amnésico (naMCI) participaron más probablemente ser miembros de más alto o más bajo referencia COV grupos (1 o 4), representando posiblemente la trayectoria de poca variabilidad de la velocidad para - y última-etapa temprana MCI, respectivamente. La figura es modificada de Dodge H.H., et al. 19. por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5 . Parcela de espiral de seis meses de datos de inicio de la actividad de un laboratorio de vida voluntario. Los datos se representan como un reloj de 24 h, con la medianoche en la parte superior y el mediodía en la parte inferior. Cada día forma un círculo. Los círculos azul sólidos marcan límites de un mes. Puntos coloreados indican actividad sensor de ubicación de la habitación: roja = baño, verde = dormitorio, rosa = cocina, azul = sala de estar. Tenga en cuenta el período de tres semanas en que el voluntario tenía un invitado empleado que dormía en la sala de estar (actividad nocturna en la sala de estar es aparente; segundo mes). El período de 2 semanas cuando el voluntario no dejó el apartamento para las comidas, es debido a una epidemia de virus Noro resultó en una restricción de la congregación de la comunidad (cuarto mes). Finalmente, tenga en cuenta los patrones consistentes de comportamiento: acostarse a las 22:30, hasta una vez casi todas las noches entre 2:00 y 4:00, lugar tiempo 6:00, visita de la ama de llaves en 17:00 cada 2 semanas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Hemos descrito un sistema básico o plataforma que permite el inicio y comunidad-basado en remoto de detección y notificación de medidas de bienestar y salud saliente sobre una base continua. El sistema está diseñado para ser utilizado principalmente en la investigación en este momento.
Siempre que sea posible, el sistema utiliza herramientas de código abierto y los sensores o dispositivos de API disponibles y kits de desarrollo de software (SDK). El sistema está diseñado para ser "agnóstico" de la tecnología tal que una amplia variedad de sensores o dispositivos puede "enchufado" o incorporada según sea necesario. Detectada dominios elegido (por ejemplo, las medidas de movilidad movimiento, medicamento tomando la actividad, uso de la computadora, etc.) dependerá de las áreas clínicamente relevantes de la función que se considere más informativo para una indicación determinada. Así, se puede implementar una matriz sparse o más completa gama de sensores y dispositivos. Datos generados crecen continuamente y así el sistema de datos requiere modificación para satisfacer esa demanda. Por consiguiente, hemos transitioned a una arquitectura más distribuida de datos para permitir más capacidad de procesamiento y escalabilidad. El sistema está diseñado para ejecutarse en la comunidad con evaluación diaria remota de la salud técnica del sistema. Aunque autónoma, operación sencilla ha sido la clave, el sistema requiere de ocasionales visitas a la casa como sensores o dispositivos pueden fallar y necesita ser arreglado o sustituido.
Hay una serie de pasos críticos para implementar con éxito este sistema en la investigación. El primero y más importante no son 'técnico'. Se basa en participante - asegurando que los participantes entienden el protocolo y con la naturaleza longitudinal de la investigación. Esto garantiza adherencia, por ejemplo, para contestar el cuestionario semanal o utilizando un dispositivo de seguimiento de la medicación. Garantizar la documentación adecuada no sólo de la configuración inicial de la página de inicio (por ejemplo, donde se encuentran los sensores), pero también los cambios que se pueden realizar por el residente con el tiempo también es la clave para la adecuada recopilación y gestión. Del mismo modo, vigilancia permanente de la funcionalidad del sistema una vez instalado garantiza que los datos longitudinales se recolectaron con una alta fidelidad en el tiempo.
La plataforma ORCATECH hace posible continua, de largo plazo y colección de datos discretos con una base en el entorno familiar. Poblaciones son heterogéneas en cuanto a su comodidad y aceptación de la tecnología en su hogar. Los datos muestran que una razón importante motivar la aceptación del uso de esta tecnología en estudios de investigación es percepción participante que los datos recogidos en última instancia será útiles (p. ej., pueden abordar formas de edad correctamente en su lugar). Adultos mayores, jubilados suelen pasar la mayor parte de su tiempo en el hogar (en promedio unos 21,5 h día evaluada con la plataforma ORCATECH), lo que es ideal para observaciones que reflejan el verdadero estado de salud de una persona en comparación con el medio ambiente de la clínica20 . Poblaciones menores o trabajo pueden pasar menos tiempo en casa. Sin embargo, personas aún más jóvenes pasan por lo menos un tercio de su día en casa (generalmente en las tardes y por la noche). Además, el sistema está diseñado para sincronizar con tecnologías portátiles y dispositivos móviles (por ejemplo, smartphones) y otros datos de sensoramiento remotos (p. ej., conducción de datos), así que muchos tipos de comportamientos fuera de casa y las actividades pueden ser capturadas así. La tecnología cambia rápidamente, agregar un desafío a la tarea de mantener una plataforma estable de los dispositivos y software utilizado para recopilar los datos y asegurar que sea comparable a través de las épocas. Además, los datos remotos es capturados sin supervisión y en última instancia requiere validación en cuanto a su actividad real inferido. Para ello, es necesario validar las observaciones hechas o derivados con ORCATECH datos con técnicas de "tierra de verdad" o "gold standard". Por ejemplo, algoritmos utilizados para estimar los parámetros de sueño como un tiempo total dormido fueron verificados utilizando alfombras de presión bajo el colchón11. Poca velocidad calculada a partir de los despidos de una línea de sensores infrarrojos pasivos fueron validados con una estera de marcha8. Estas validaciones no sólo proporcionan conexión observable a los acontecimientos del mundo real percibido, sino un estándar para comparar nuevos sensores o dispositivos que se pueden utilizar para supuestamente medir la misma función en el futuro. Sin embargo, hay pocos estándares aceptados para la validación del mundo real en este momento. Algunos de los instrumentos que se han utilizado en el sistema ORCATECH, como actigraphs comercial o seguidores de fitness, utilizan especificaciones propietarias o algoritmos que no se comparten con los investigadores. La naturaleza propietaria de tal tecnología comercial y sus algoritmos relacionados hace el uso de muchos dispositivos sensores comerciales o tecnologías una limitación relativa actual de la investigación en el campo de marcador digital y móvil en general.
En la introducción, hizo hincapié en que la capacidad de recoger datos continuos, discretos y ecológicamente válidos en ajustes del hogar y la comunidad puede ser juego para investigación clínica que ha dependido principalmente de escasos exámenes breves y uno mismo-informe. El sistema descrito en este artículo proporciona un camino para la comunidad de investigación lograr este objetivo. Muchas tecnologías de evaluación individual (wearables, abarca aplicaciones para smartphone, etc.) para monitoreo de personas en situ han sido descrito21. Se han reportado sistemas integrados "smart home" mucho menos, más que muchas de las características descritas en este papel22 . Esto sigue siendo un campo naciente y pocos con éxito han desarrollado y desplegado estas tecnologías como un sistema de extremo a extremo para la investigación, desplegado en la comunidad más amplia. Mayor adopción de estos enfoques es un foco importante para el trabajo futuro.
Hay muchas aplicaciones potenciales para esta plataforma. Por ejemplo, el sistema podría utilizarse para la vigilancia de la salud pública como vigilancia comunidades para brotes de enfermedades infecciosas donde cambios relativamente agudos en las transiciones de habitación indican personas que desarrollaron síntomas virales23. Al mismo tiempo, información de este enfoque puede permitir comprender en cuanto a la eficacia de una cuarentena o restricción de la actividad a nivel comunitario mediante la determinación de cuántas personas permanecía en sus hogares con el tiempo.
En un nivel más básico, el sistema puede ser utilizado para informar a los investigadores sobre los aspectos fundamentales del comportamiento humano en el mundo real. Así, se ha empleado para analizar la previsibilidad de la actividad humana en el espacio personal, un aspecto importante para la generalización de todo modelado predictivo de investigación aplicada a las personas en sus ambientes de hogar o interiores24, 25. los resultados sugieren que la movilidad humana en el espacio personal es altamente estereotipada y que discontinuidades en los patrones de movilidad habitual de nivel de sala de control puede proporcionar una oportunidad para predecir la salud humana individual y funcional Estado o detectar tendencias y eventos adversos.
Otras aplicaciones pueden afectar más directamente el diagnóstico enfermedad progresión las determinaciones y que son altamente relevantes para los pacientes, familias y proveedores de salud. En este contexto, el sistema ORCATECH se ha utilizado con frecuencia para examinar las actividades y comportamientos que indican la relativa preservación de la cognición y la salud en las poblaciones que envejecen. El sistema es particularmente dirección relacionada con la edad cambios cognoscitivos y de salud física que es difícil evaluar con métodos y herramientas tradicionales donde el paradigma actual de la evaluación y el cuidado consiste en breve clínica visitas un par de veces un año, a menudo utilizando inventarios cualitativos para evaluar física, cognitiva y los síntomas neuroconductuales. Estos inventarios se basan en la memoria subjetiva o impresiones de un cuidador26,27 o uno mismo-informe por el paciente, que puede ser no fiable. Un estudio comparando la actividad con los datos de actividad objetiva obtenida de los sensores ORCATECH en la casa encontró el acuerdo sólo del 25% en el tiempo28. Observación objetiva continua puede mejorar la detección de cambios en la salud y la evaluación de los tratamientos especialmente para condiciones de progresivos o crónicos tales como cambios de humor, trastornos de movilidad o demencia que es un reto para los individuos o sus familias para observar y recordar exactamente lento así como cambios fluctuantes en el tiempo.
Variedad diversa de la plataforma de potenciales canales de datos ofrece muchas ventanas de observación y la evaluación resultante de un cambio significativo para interrogar cómo múltiples funciones o individuo pueden cambiar a través de una condición particular. Por ejemplo, múltiples funciones de la plataforma se han utilizado para cuestionar el cambio asociado con deterioro cognitivo leve (MCI) en el tiempo. Así, poca velocidad, calculado de leñas de sensor infrarrojo pasivo, fue encontrado para disminuir con suave MCI, mientras que la variabilidad a poca velocidad aumentado con el tiempo en esta población16. Patrones de actividad y descanso se deduce despidos de sensor del dormitorio con el hallazgo que sueño se convierte en más perturbado como deterioro cognitivo avanza11. Cumplimiento con la medicación disminuida, seguido con el pastillero de MedTracker, también resultó para ser un marcador temprano cognitivo cambiar12,17. Uso de computadora software de seguimiento se utilizó para descubrir que equipo uso disminuye con MCI y patrones en el uso de un ratón de la computadora también puede reflejar declinación cognoscitiva13,14.
En Resumen, el paradigma ORCATECH de recogida de datos tiene muchos puntos fuertes en comparación con los métodos de adquisición de datos de la investigación clínica tradicional. Los datos se recogen en gran parte discretamente en el entorno familiar. Información es obtenida a alta frecuencia, en un minuto o nivel diario, durante un largo período de tiempo, haciendo posible ecológicamente válidos estudios longitudinales de salud y bienestar. El sistema ORCATECH es adecuado para una amplia variedad de dominios de investigación: descubrimiento básico de actividad y comportamiento humano, vigilancia de salud pública y enfermedad o condición específica seguimiento. Puede ser especialmente útil aplicado a las intervenciones y la investigación de ensayos clínicos para la detección sensible de cambio significativo del mundo real. En esta aplicación, hay múltiples beneficios incluyendo: 1) permitiendo a los investigadores a mejorar los resultados de la estudio de objetividad y confiabilidad; 2) reducción de tamaños de muestra y disminución del tiempo de respuesta debido a la alta resolución temporal de los datos; 3) los eventos adversos ocultos descubriendo que pueden detectarse sutilmente, pero podrían haber ido no declarada por el participante; 4) facilita la evaluación continua a largo plazo después del juicio o posterior a la comercialización de una intervención del destino. Se prevé que esta metodología avanzará sustancialmente investigación clínica ya que se convierte más ampliamente desplegado y mejora continuamente con los inevitables avances en tecnología y sus aplicaciones.
La variedad de canales de datos y dominios producidos por el sistema ofrece una ventana única en la vida cotidiana de los participantes a un número de contextos de investigación que puede tomar ventaja de alta frecuencia, a largo plazo y captura de datos ecológicamente válida. Se prevé que este enfoque sea de valor a muchos equipos de investigación. Planes futuros incluyen la expansión de esta plataforma para permitir una implementación a gran escala de colaboración a miles de hogares facilitados por la reciente iniciativa de colaboración envejecimiento usando tecnología de la investigación (carro, www.carthome.org) de los NIH y Virginia Estos nuevos datos se combinarán con valor los más de diez años de información ya recopilada para crear un recurso importante para la comprensión del cambio cognitivo y funcional con el envejecimiento a través de diversas poblaciones.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Los autores no tienen nada que revelar.
Acknowledgments
La investigación aquí descrita fue apoyada por subvenciones de los institutos nacionales de salud, Instituto Nacional sobre el envejecimiento (U2CAG054397, AG024978 P30, AG008017 P30, AG042191 R01, R01 AG024059), Intel, la Fundación para los institutos nacionales de salud y la 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).
