Name: methodology for establishing a community-wide life laboratory for capturing unobtrusive and continuous remote activity and health data
Uploaded: 2018-07-27T12:30:00.000+00:00
Duration: 11 min 21 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Methodology for Establishing a Community-Wide Life Laboratory for Capturing Unobtrusive and Continuous Remote Activity and Health Data at JoVE.com

여기에 설명 된 연구 국립 보건원 노화 (U2CAG054397 P30 AG024978, P30 AG008017, R01 AG042191, R01 AG024059), 인텔, 기초 건강, 국립 연구소의 국립 보건원에서 교부 금에 의해 지원 및 로버트 우드 존슨 재단입니다.

모든 참가자는 서 면된 동의 제공합니다. 생활 연구소 참가자 그들의 삶을 그들은 일반적으로 그들의 생활 및 그들의 삶의 나머지 부분에 대 한 패턴의 종 적 관찰 연구를 허용 하는 것으로 하 게 됩니다. 그들은 그들이 원하는 경우 언제 든 지 철회할 수 있습니다. 오 레 곤 건강 & 앰프; 연구 프로토콜 승인 과학 대학 (OHSU) 기관 검토 위원회 (생활 연구소 OHSU IRB #2765).
1입니다. 준비
<ol><li>배포 전에 온라인 콘솔 재고 시스템에 모든 장비를 추가 합니다. 각 장치 또는 센서의 일련 번호와 MAC 주소, 콘솔 인벤토리 시스템 내에서 저장 될 수 있도록 하는 이름을 지정 합니다.</li>
	<li>홈 위치 센서 및 가정에 배포 하는 경우 장치에 대 한 특정 할당을 사용 하는 장비의 각 부분에 QR 코드 태그를 배치 합니다.</li>
	<li>배포 하기 전에 모든 센서와 장치를 설치 해야 하는 할당 됩니다 집에 센서 또는 장치에 QR 코드를 스캔 하 여. 이것은 그 특정 가정에 센서 또는 장치 할당을 허용 하는 웹사이트를 가져올 것 이다.</li>
	<li>허브 구성 관리 도구를 포함 하는 SD 카드와 허브 컴퓨터를 설치 합니다.</li>
	<li>모든 지금 인벤토리 센서 및 장비, 가정 배포용 설치 키트 (상자)에 설치 된 SD 카드와 허브 컴퓨터 팩.</li>
	<li>참가자의 홈 인터넷 서비스 공급자에 확인 합니다.</li>
</ol>2. 집 배포
<ol><li>무선 동글 및 기본 지 그 비 코디네이터 동글 허브 컴퓨터에 삽입 하 여 허브 컴퓨터를 설정 합니다. 허브 컴퓨터에 이더넷 케이블을 삽입 합니다. 마지막으로, 중앙에 위치한 룸의 전원 소켓에 허브 컴퓨터의 전원 코드를 연결 하 고 홈의 인터넷 연결을 이더넷 케이블을 연결. 참고: 구성 관리 도구 소프트웨어의 최신 버전 사용 하는 것을 지킬 것 이다.</li>
	<li>로컬 컨트롤 패널 웹사이트에 액세스 하려면 허브 computer'swireless 네트워크에는 인터넷이 가능한 장치 (노트북, 태블릿, 휴대 전화)를 연결 합니다. 컨트롤 패널 웹사이트는 모든 센서는 가정 (그림 3)에 설치 된 허브 컴퓨터의 상태를 표시 합니다.</li>
	<li>적절 한 소프트웨어가 설치 되어 보장 소프트웨어 구성 도구를 실행 합니다. 제어판을 탐색 하 고 업데이트를 실행 하 여 이렇게 합니다.</li>
	<li>허브 컴퓨터 메인 서버와 통신 하는지 확인 하려면 제어판으로 이동 합니다. 각 설치 된 장치 및 센서에서 수집할된 데이터를 허용 하는 서비스는 실행 하 고 있는지 확인 합니다.</li>
	<li>모션 센서와 함께 시작 하는 가정에 센서를 추가 합니다. 컨트롤 패널에서 센서 배치 웹사이트를 열어 시작 합니다. 참고: 가정 16 개 이상의 모션 센서를 해야 하는 경우 라우터 동글 허브 컴퓨터에 연결 하 고 또한 "팬." 라고 하는 가정 또는 개인 영역 네트워크에 추가 일단 확장 동글 (필요한 경우) 팬, 허브 컴퓨터에 모션 센서 데이터를 보낼 것 이다 허브 컴퓨터와 플러그 콘센트에 그들 집 주위 네트워크를 만드는 가정에 걸쳐 확산에서 그들 제거에 추가 됩니다.</li>
	<li>센서 배치 웹사이트에 모든 객실 및 출구 문을 포함 하 여 집의 가상 바닥 계획을 만듭니다. 바닥 계획에 추가 되는 지역 중 하나로 센서 라인을 선택 되었는지 확인 합니다. 센서의 가상 표현 바닥 계획에 추가 합니다. 마지막으로, 서로 게 다른--정의의 실제 레이아웃을 반영 하는 방식에서 및 센서의 가상 표현에 가정 분야의 가상 표현을 연결 합니다.</li>
	<li>센서 배치 도구를 사용 하 여 물리적으로 센서의 배터리 근처 버튼을 누르면 개인 영역 네트워크-로 알려진 팬-를 각 연속 센서를 추가 합니다. 그런 다음 시작 룸 또는 가상 평면도에서 표현 되는 가정에 있는 지역에 각 센서를 부착 합니다.</li>
	<li>계속 집의 벽에는 물리적 센서를 연결 합니다. 각 벽 센서는 센서만 그 방에 있는 활동을 캡처 및 다른 영역에서 활동을 선택 하지 않습니다 각 룸 (주방, 침실, 욕실, 거실) 확보에 머리 높이에서 장소 (예를 들어 방지 되는 복도 걷고 누군가 의해 선택 복도 옆 방에서 센서). 참고: 센서 배치 도구를 식별 하 여 객실 사이 통로 만들 수 있습니다.</li>
	<li>4 제한 필드 (천장) 센서의 행 직선 산책로 설치 (복도 또는 다른 참가자의 변화 없이 4 개의 센서 각각 과거 걸어 해야 합니다에 속도) 걷는 속도 잡으려고 천장에.<ol>
<li>속도 센서 61 c m (2 피트) 간격을 걷는이 공간.</li>
		<li>센서 배치 웹사이트에 제한 필드 센서 사이의 정확한 거리를 기록 합니다.</li>
	</ol></li>
	<li>각 출구 문, 다시를 사용 하 여 바닥 계획 센서 배치 웹사이트에 그들의 물리적 위치를 나타내기에 도어 센서를 설치 합니다.</li>
	<li>장치 홈 재고 할당 되었는지 확인 냄비에는 환 약 갑을 추가 합니다. 하나는 뚜껑을 열어 장치 활성화. 허브 컴퓨터와 통신 하는 환 약 갑, 때문에 그것은 충분히 감지 되는 신호에 대 한 허브 컴퓨터 가까이 확인 합니다. 참고:는 환 약 갑은 자주 부엌 또는 참가자의 취향에 따라 욕실에 보관 됩니다.</li>
	<li>규모를 설정 하려면 제어판에서 장치 탭 내에 있는 규모 페이지로 이동 합니다.<ol>
<li>규모, 10 초 동안 측면 전원 버튼을 누릅니다. 규모는 확인 메시지가 표시 됩니다.</li>
		<li>규모의 장치 목록에 표시, 일단 설치 과정을 시작 하려면 제어판의 오른쪽에 있는 설치 버튼을 클릭 합니다.</li>
		<li>참가자의 높이 무게 컨트롤 패널에 메시지가 표시 되 면 입력 합니다.</li>
		<li>참가자가 없으면 맥 박 조정기 bioimpedence 데이터를 수집할 수 있는 규모를 알리는 제어판에 맥 박 조정기 단추를 전환 합니다.</li>
		<li>표면이 편평 하 고, 고체 (화장실)에서 일반적으로 참가자에 게 쉽게 접근할 수 있는 위치에 눈금을 배치 합니다.</li>
		<li>참가자 규모는 컨트롤 패널에 입력 되는 그들의 초기 무게를 기록 하 고 있다 확인, 무게 있다.</li>
	</ol></li>
	<li>설정 손목 착용된 착용 할 수 있는 장치를 착용 할 수 있는 컨트롤 패널 설정 페이지 및 리셋 버튼을 누르면 장치의 뒷면에 있는 개방 10 번.<ol>
<li>제어판에서 장치 목록에 표시 장치 후 하 고 설치 프로세스를 시작 하려면 제어판의 오른쪽에 있는 설치 버튼을 클릭 합니다.</li>
		<li>일단 계정을 설정, 설치 페이지에서 휠 도구를 사용 하 여 시간을 보정.</li>
		<li>허브 컴퓨터는 복을 동기화 하 여 설치를 마무리. 장치가 제대로 연결 되어 있고 시간 허브 컴퓨터와 동시에 설정 되어 있는지 확인 하려면 제어판에서 동기화 버튼을 클릭 합니다.</li>
		<li>콘솔에 표시는 손목에는 착용 할 수 있는 참가자에 의해 착용 될 것입니다. 참고: 다른 장치는 제조업체에 따라 다른 절차를 요구할 수 있습니다. 추가 센서 및 장치 수 있습니다 또한 배포 되며 컴퓨터 소프트웨어 및 운전 센서를 사용 하 여 같은 데이터 스트림으로 통합. 이러한 추가 절차는 다음 주어 집니다.</li>
	</ol></li>
	<li>참가자의 컴퓨터에 상용 컴퓨터 사용 모니터링 소프트웨어를 설치 하 고 자신의 전자 메일 주소를 기록 합니다. 이러한 전자 메일 주소는 주간 온라인 건강 및 활동 설문 조사 전송 및 수신 하는 데 사용 됩니다.<ol>
<li>참가자의 컴퓨터 운영 체제 소프트웨어를 모니터링 하는 상용 컴퓨터 사용과 호환 되는지 확인 합니다.</li>
		<li>USB 플래시 드라이브에서 호스트 하는 설치 프로그램을 사용 하 여 참가자의 컴퓨터에 소프트웨어를 설치 합니다.</li>
		<li>작업 관리자를 열고 소프트웨어 응용 프로그램의 목록에는 검사 하 여 소프트웨어 컴퓨터에서 작동 인지 확인 합니다.</li>
		<li>콘솔 재고 시스템에서 참가자의 프로필 소프트웨어 프로그램을 연결 합니다. : 참고 테이블의 자료 에 대 한 특정 컴퓨터 사용 하는 소프트웨어를 사용 하 여 (다른 상업적으로 사용할 수 있는 모니터링 소프트웨어를 대용 될 수 있다).</li>
	</ol></li>
	<li>참가자에 대 한 설치 운전 센서<ol>
<li>참가자의 차 1996 년 이후 만들어진 자동차 운전 센서 장치 소프트웨어에서 지원 하는지 확인 합니다.</li>
		<li>모바일 장치에 운전 감시 장치 응용 프로그램을 설치 하 고 응용 프로그램을 사용 하 여 어댑터를 설치.</li>
		<li>해제 하는 자동차와 자동차의 온보드 진단 (ODB) 포트에 어댑터를 연결.</li>
		<li>어댑터 연결을 인식 애플 리 케이 션을 기다립니다. 이것은 2-4 분 소요 됩니다.</li>
		<li>점화에 자동차 키를 삽입 합니다. (차는 열쇠가 없는 점화를 하는 경우는 자동차의 시작 단추를 누릅니다). 그것은 엔진을 시작 하지 않고는 전력에 전환 위치에 키를 설정.</li>
		<li>어댑터 설정을 마칩니다 애플 리 케이 션을 기다립니다.</li>
		<li>콘솔 재고 시스템에서 어댑터의 데이터를 상용 소프트웨어의 응용 프로그래밍 인터페이스 (API)를 사용 하 여 ORCATECH 서버에 전송할 수 있도록 참가자의 계정 정보는 응용 프로그램에서 추가 합니다. 참고: 사용 하는 특정 운전 감시 장치에 대 한 테이블의 자료 를 참조 하십시오.</li>
	</ol></li>
</ol>3. 시스템 확인
<ol><li>일단 모든 장치는 가정에 있는 그들의 마지막 장소에, 허브 컴퓨터 제어판으로 이동 하 여 제대로 작동 하는지 확인 합니다. 허브 컴퓨터 데이터와 각 장치 유형에 대 한 데이터를 수집 하는 서비스 실행 중인를 전송 하는 주 서버와 통신할 수는 확인 합니다.</li>
	<li>컨트롤 패널에서 데이터 컬렉션 페이지로 이동 하 여 각 장치에서 데이터를 스트리밍하는 경우 검토 합니다.</li>
	<li>최근 움직임에 대 한 데이터를 수집 하는 각 센서를 확인 하기 위해 가정에서 각 방에 설치 된 모션 센서 근처 도보. 모션 센서 데이터는 가정을 통해 서 걷고에 의해 활성화의 라이브 그래프를 확인 하 여 모션 센서를 확인 합니다.</li>
	<li>개폐 각는 환 약 갑의 구획 문을 몇 번 여는 환 약 갑을 확인 하십시오. 이 최근 활동 측정 했다 고 수집 컨트롤 패널에서 데이터 컬렉션 페이지를 검토 합니다.</li>
	<li>무게 자신 또는 참가자 규모를 확인 합니다. 이 데이터는 제대로 동기화 하 고 규모는 제어판에서 장치 페이지 내의 Synched 열으로 이동 하 여 전송 확인 합니다.</li>
	<li>착용 형 장치 제어판에서 착용 형 장치 페이지 내의 Synched 열으로 이동 하 여 제대로 서로 연관 하 고 전송 데이터 인지 확인 합니다.</li>
</ol>

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

저자는 공개 없다.

우리는 기본적인 시스템 또는 플랫폼 가정 및 지역 사회 기반 원격 감지 및 지속적으로 현저한 건강과 웰빙 조치의 보고 사용을 설명 했습니다. 시스템은이 이번에 연구에 주로 사용 되는 위한 것입니다.
가능한 시스템 오픈 소스 도구 및 센서 또는 사용 가능한 Api와 소프트웨어 개발 키트 (SDK)을 활용 하는 장치를 사용 합니다. 시스템은 것 기술 "불가 지론" 등 다양 한 종류의 ...

일반적인 임상 연구는 신뢰성과 평가 방법론의 고유한 결점 때문에 캡처되는 데이터의 유효성에 한계 고민. 인터뷰 때 임상 및 환자 일정을 조정할 수 있습니다 시간에 의해 제약 됩니다. 시험에 대 한 할당 된 시간 무슨 자원 봉사 수 합리적으로 하 라는 단일 세션에 의해 제한 됩니다. 이 간단한, 넓게 간격을 둔 세션-가끔 전화 또는 인터넷 검색어-에 의해 증강 하는 경우에 심각 하 게 시간이 지남에 함수 또는 웰빙에 의미 있는 변화를 검출 하기 위하여 잠재력 제한. 현재 테스트 세션은 크게 기억 하 고 (예를 들어, "의약품을 기억 합니까?") 확인 하기 어려울 수 있는 정보에 대 한 요청 구성 또는 인공 작업 (예를 들어, "그리고 당신이 빨리 앉아의 성능 수 있습니다 "; "기억 하십시오이 10 개의 단어"). 평가 사실 자체 성능에서 변화 핵심 진단 기능을 수 있습니다 때 테스트-테스트 다양성을 제한 하 자주 설계 되었습니다. 또한, 시간의 짧은 이러한 biopsies 인공 조건 보다 일상 생활의 정상적인 흐름 내에서 수행 됩니다. 그러므로, 그들은 제한 된 생태학적 인 타당성의 이다. 데이터는 시간-스탬프 처리 되지 이외의 리콜 때문에 마지막으로, 현재 패러다임 본질적으로 제공할 상호 의존적인 키 이벤트 또는 결과 (예를 들어, 수 면, 사회 화, 신체 활동)의 직접 연결 수 없습니다.
이러한 단점을 극복 하는 방법은 퍼 베이 시 브 컴퓨팅 및 센 싱 기술, 무선 통신, 그리고 높은 주파수 다중 도메인 데이터를 활용 하는 가정 또는 지역 사회에서 포함 될 수 있는 시스템의 개발에 있다 분석입니다. 기술 및 경험을이 지역에서 성장 하 고 다양 한 시스템 개발 되었습니다 하지만 배포, 기능 또는 경도 경험1,2,,34에 제한 되어 있다. 이 원고에서 우리 건강 관련 데이터를 현재 건강 평가 패러다임의 한계에 따라 개선, 실시간, 연속 및 경도 홈 기반 평가 제공 하는 수단으로 개발 된 프로토콜을 설명 합니다. 노화 및 오 레 곤 센터 기술 (ORCATECH) 퍼 베이 시 브 컴퓨팅 및 건강 관련 활동 및 행동의 연속, 실시간 평가 제공 하는 기술을 감지 기반 홈 기반 시스템을 개발 했다. 크게 눈에 거슬리지 하 고 지속적인 실질적으로 실제 활동의 모니터링을 사용 하도록 가정으로 평가 가져 현재 한계 극복. 첫째, 코어 시스템을 참가자의 생활 공간에 그들의 주위 환경에의 한 부분으로 포함 하는 때문에, 본질적으로 편리 하다. 개별 응답을 요구 하는 평가 사람이 때 안심 하 고, 수동 수집 방법의 경우 대부분 참가자 부담 없이 필요한 만큼 자주 수집할 수 있습니다. 둘째, 생태학 관련 즉시 데이터를 수집 하는 기회를 준다 사람의 정상적인 생활 공간에, 측정 기능, 하지만 일상적인 인식의 인위적인 단순히 테스트. 예를 들어 예비 메모리 실패, naturalistically는 병원에서 테스트 하기 어려운 일반적인 불평 행동, 따라서 모두 일상 인지로 핵심 성과 활용을 복용 하는 약물의 자동 매일 추적 하 여 집에서 평가 될 수 있다 인지 변화에 민감한 것으로 알려져 메트릭입니다. 셋째, 데이터는 디지털 및 시간 스탬프, 때문에 시간에 여러 개의 측정값의 측정은 촉진 된다. 예를 들어 전화 및 홈 (사회 참여 또는 탈퇴의 조치), 컴퓨터 사용 (개시, 정신 운동 활동 및 인지 기능 측정), 및 기능 감소 (변경할 표시 되어 다른 측정의 시간을 시간 수 면 행동, 무게, 속도 걷기)는 구별 되지 않을 수 있습니다 그렇지 않으면 명백한 미묘한 변화를 net 센서의 감도에 추가할 수 있습니다. 중요 한 것은, 인식 및 기능 (예를 들어, 통증, 약물 변경, 낮은 분위기의 주간 보고서)에 건강과 생명 이벤트의 효과 또한 연결할 수 있습니다이 데이터 스트림에 발생할 때. 마지막으로, 컴퓨터를 통해 제공 될 수 있는 기존의 테스트 및 쿼리 또는 인터페이스 (예를 들어, 태블릿, 스마트폰) 관련, 동시에 디지털 소설 레거시 테스트 성능 비교를 제공 탁월한 기회 파생 측정 동일한 테스트, 응답 또는 중지 시간, 학습 곡선 등 내부 테스트 변화 합니다. 이 새로운 접근은 따라서 더 편리 하 게, 눈에 거슬리지, 연속, 다중 도메인 및 자연 현재 평가 변환 합니다. 궁극적으로, 기반 홈 센서 평가 기술 및 방법론의 기본 플랫폼 제공 시스템을 조정 하 고 특정 연구 질문의 넓은 범위에 지적된 장점 웰빙과 건강에 관련 주소 조정 수는 드문 클리닉 또는 전화 기반 평가의 현재 받아들여진된 연습.
다음 프로토콜 겸손 한 가정 행동 및 건강에 관련 된 데이터 수집을 위해이 플랫폼을 배포 하는 과정을 설명 합니다. 이 플랫폼을 개발, 핵심 목표 건강 (신체, 인지, 사회, 감정), 복지 뿐만 아니라 좀 더 구체적인 행동 (모두 일반 도메인을 유추 하는 데 필요한 데이터를 제공할 수 있는 평가 함수의 기본 제품군을 제공 하고있다 예를 들어, 약물 복용, 산책, 수 면 관련 활동, 생리 활동). 플랫폼의 개발 기술, 기술 '불가 지론' 되 고 사용자가 직접 참여를 최소화 가장 수동 간결한 감지 방법을 사용 하 여 포함 한 여러 원칙에 의해 유도 되고있다 (즉,, 최고의 장치 채용 또는 기술 솔루션 보다는 특정 접근 또는 제품), (장기 평가)에 대 한 내구성 및 확장성, 그리고 최소화 손을 유지 보수 되 고.
설명 플랫폼 "디지털 순 얼 하에서 최종 사용자의 범위에 의해 정보를 중요 한 것은 지난 12 년 동안 진화 하고있다. 정기적인 설문 조사와 포커스 그룹 키를 알리는이 개발5,,67되었습니다. 지속적으로 반복 수정 발전 기술, 새로운 기능 용량 연구 커뮤니티의 요청에 따라 도입 되 고 최대 11 년 동안 그들의 가정에 배포할 수 있는 시스템을 허용 하는 자원 봉사자 수백명의 고 기술을 배포 된 가정에서 살고 있는 개인의 주요 상수 입력입니다. 이러한 자원 봉사자 우리가 부르는 지역 사회에서 "생활" 실험실 형성 하는 "생활 연구소" 어디에 그들의 가정 및 하루 동안 수집 된 연속 데이터 제공, 활동, 건강에 대 한 세부의 독특한 수준 그리고 생활 과정입니다.
감지 기술의 기본 플랫폼 연속 홈 기반 데이터 캡처에 대 한 전체 시스템의 중추를 형성 합니다. 이 플랫폼 요소는 이후에 설명 되어 있습니다. 핵심 플랫폼 수정 (요소가 추가 되거나 제거) 사용자 태도, 신념 및 연구 플랫폼을 사용 하 여 연구에 대 한 관심의 결과 측정을 수집의 과정에서 얻은 정보에 따라. 데이터 통신 프로토콜 표준화 되어 있기 때문에 시스템 장치는 이러한 프로토콜은 네트워크에 통합 될 수 있도록 설계 되었습니다.
여기에 설명 된 기본 플랫폼 봉사자 생활 연구소 (청각)에 동의 (긴 몇 년 동안 자연 활동 및 그들의 정상 생활 활동의 동작 데이터를 수집 하는 그들의 가정 내에서 배포 하는 플랫폼의 사용 사례에 따라 현재 지속적인 배포 = 11 년).
허브 컴퓨터와 이더넷/와이파이 연결 참가자 간섭 없이 ORCATECH에서 보안 서버를 다시 시스템 장치 및 전송에서 데이터 수집을 허용합니다. 허브 컴퓨터는 특정 참가자와 노트북 또는 태블릿 및 중앙된 디지털 참가자 관리 시스템에 연결 하는 제어판을 사용 하 여 시스템 설치 시 홈 설정 하도록 구성 됩니다. 추가 데이터 수집 장치 (센서, MedTracker, 규모 등) 같은 방식으로 허브 컴퓨터와 통신 하 여 구성할 수 있습니다.
ORCATECH 콘솔 및 원격 기술 관리 시스템은 사용자 정의 디지털 기술 및 데이터 관리 "콘솔" 라는 있도록 시스템의 지속적인 원격 기술 관리 뿐만 아니라 참가자 홈 기술 구성 및 시스템 설정, 포함 한 가정 보안 데이터 수집 및 모니터링. 또한, 각가 정의 독특한 레이아웃을 할 수 있습니다 지역 사회에 있는 시스템의 배포를 촉진 하기 위하여 태블릿 인터페이스 기반 그래프 도구는 자동으로 다양 한 센서 위치 하 고 다른 그들의 유효한 실제 라우터인 기록 센서 (그림 2)입니다. 이것은 참조에 대 한 중요 한 가정 수준에서 시스템의 원격 모니터링 하는 동안입니다.
수동 적외선 (PIR) 모션 센서 디지털 할당 됩니다 주어진된 가정에 시스템 설치 하는 동안 무선 USB 동글을 통해 허브 컴퓨터와 통신. 한 센서는 룸에서 룸 룸 및 참가자 전환 내 모션을 객실 당 배치 됩니다. "센서 직선"의 4 개의 센서는 복도 또는 다른 지역 참가자 정기적으로 일관 된 속도로 산책의 천장에 배치 됩니다. 이 센서 선 하루에 여러 번 속도 걷는의 겸손 한 모임이 있습니다. 다른 통계 유지 시간 등의 방 전환 수 이러한 활동 센서에서 파생 될 수 있습니다. 문 접촉 센서는 감지 참가자의 왕래는 가정에서 그리고 음식 접근의 일반적인 주파수를 결정 하기 위해 냉장고에 모든 외부 문 집 주위 배치 됩니다.
온라인 주간 건강과 활동 Self-Reports 수집 장치의 수동 시스템에서 데이터의 최적의 이해가 필요 합니다. 이 데이터는 수집 된 센서 데이터를 기준으로 가정에 있는 이벤트의 참가자 보고서의 분석에 중요 합니다. 온라인 주간 자기 보고서 설문 조사는 어떤 가정에서 가정, 방문자의 여행에 대 한 쿼리 참가자 들에 게 인터넷에 연결 된 컴퓨팅 장치 (예:노트북, 태블릿, 스마트폰) 건강 변화, 공간 내에 완료 될 수 있다는 홈, 외로움, 우울증, 그리고 고통 수준 주간 데이터 수집 연간 또는 세미-연간 검 제공 데이터의 훨씬 더 높은 해상도 가능성 보다, 정확도의 예를 들어, 기억의 상대적으로 짧은 창에 의존 합니다. 또한,이 자기 보고서 프로세스는 또한 잠재적인 인지 장애, 설문 조사, 클릭, 정확한 보고 증가 어려움의 수에서 변화 하는 시간에 변화 등의 수동 지표 검사 수 사관을 수 날짜, 또는 텍스트 응답에서 장애 표식. 기본 플랫폼의 일환으로, 우리는 7 일 전자 환 약 상자를 설치 하는 여부 지정된 일의 구획 열렸다 기록 하 고 매일 오픈 했습니다 시간. 이 약물 복용의 감소 하는 경우 인지에 관한 약화에 대 한 잠재적인 표시로 서 약물 준수에 대 한 정보를 제공 합니다.
펄스, 신체 구성 측정, 펄스 파 속도, 환경 온도 및 대기 이산화탄소 수준을 수집 무선 디지털 bioimpedence 규모 참가자의 일일 무게에 데이터를 제공 하는 욕실에 설치 됩니다. 다음 프로토콜 준수 및 시간이 지남에 사용 빈도 등의 동작의 다른 수동 지표 뿐만 아니라이 데이터 (예를 들어, 건강 상태, 약물), 다른 보고 된 이벤트와 상관 수 있다.
경우에 있는 우리의 참가자 드라이브 우리에 운전 센서 설치 그들의 차량. 이 센서는 운전 습관 등 주파수, 타이밍, 기간, 여행의 거리 뿐만 아니라 하드 중지 또는 단단한 가속도의 주파수에 대 한 정보를 제공 합니다.
손목 착용된 착용 형 장치 신체 활동 데이터 둘 다 가정 및 수집합니다. 여러 브랜드와 wearables의 모델 생활 연구소 가정에서 사용 되었습니다.
프로젝트에 따라 조사 ORCATECH 플랫폼을 사용 하 여 추가 데이터 컬렉션 구성 요소와 설정 기본 센서를 보완 하기 위해 선택할 수 있습니다. 과거에 테스트 활동을 통해 유선 전화, 개발 및 구현 균형 테스트를 완료 하는 참가자에 대 한 정기적인 인지 작업 태블릿에 대 한 디지털 밸런스 보드의 사회 화를 모니터링 하는 전화 센서 등 그들의 자신의 가정 및 전화를 통해 미리 알림 약물의 효능을 평가 하는 자동된 문자 메시지 시스템.
ORCATECH 생활 연구소, 맞춤형된 정보 및 데이터 시스템에 의해 생성 된 다양 한 데이터를 처리 하기 위해 수집, 주석, 유지 및 풍부한 활동 및 건강 데이터 분석에 사용 됩니다. ORCATECH 참가자 관리, 자기 보고서 데이터 수집 및 처리, 및 모든 시스템 장치 및 센서에서 연속 데이터 수집에 대 한 사용자 지정 시스템을 개발 했습니다. 시스템 센서 데이터와 람다 아키텍처 카프카와 실시간 처리에 더 가까이 이동 우리의 데이터 처리 기능을 수 있는 불꽃을 사용 하 여 저장 하는 분산된 NoSQL 카산드라 서버 클러스터에 사용 합니다. 나머지 API를 사용 하 여 데이터 표준 데이터 분석 플랫폼 및 데이터 분석을 위한 통계 소프트웨어 프로그램으로 전송 됩니다.

<table><tbody><tr><td>Raspberry Pi 3 Model B</td><td>Raspberry Pi Foundation</td><td>Raspberry Pi 3 Model B</td><td></td></tr><tr><td>Motion Sensor</td><td>NYCE Sensors Inc</td><td>NCZ-3041-HA</td><td></td></tr><tr><td>Door/Window Sensor</td><td>NYCE Sensors Inc</td><td>NCZ-3011-HA</td><td></td></tr><tr><td>Curtain Motion Sensor</td><td>NYCE Sensors Inc</td><td>NCZ-3045-HA</td><td></td></tr><tr><td>iSort</td><td>TimerCap</td><td>iSort</td><td></td></tr><tr><td>Home Stealth USB Phone Recorder</td><td>Fiho</td><td>Fi3001B</td><td></td></tr><tr><td>Automatic Pro</td><td>Automatic</td><td>AUT-350C</td><td></td></tr><tr><td>Body Cardio Scale</td><td>Nokia</td><td>WBS04</td><td></td></tr><tr><td>Activite/Steel Activity Monitor</td><td>Nokia</td><td>HWA01 STEEL</td><td></td></tr><tr><td>Alta 2</td><td>Fitbit</td><td>FB406</td><td></td></tr><tr><td>Charge 2</td><td>Fitbit</td><td>FB407</td><td></td></tr><tr><td>Flex 2</td><td>Fitbit</td><td>FB403</td><td></td></tr><tr><td>Zigbee USB Stick</td><td>Silicon Labs</td><td>ETRX3USB</td><td></td></tr><tr><td>WorkTime</td><td>Nestersoft</td><td>WorkTime Corporate</td><td></td></tr></tbody></table>

methodology for establishing a community-wide life laboratory for capturing unobtrusive and continuous remote activity and health data

기술 엔드-투-엔드 스위트 시간의 연장된 기간 동안 고령자의 일상 생활에서 발생 하는 건강 및 활동 변화의 눈에 거슬리지 하 고 지속적인 모니터링을 위해 설립 되었습니다. 보안 생성 하는 동안 최소 돌출 되 원리를 통합 하는 시스템으로 집계 되는 기술, 프라이버시 보호, 실제 (홈 기반) 설정 년 개월 연속 객관적인 데이터. 시스템 배치, 가정 문 접촉 센서 외관 문, 연결 된 생리 적 모니터링 장치 (저울), 약 상자, 및 착용 할 수 있는 actigraphs에 설치 된 수동 적외선 존재 센서를 포함 합니다. 운전 센서는 또한 참가자 들 자동차에 설치 하 고 컴퓨터 (PC, 태블릿 또는 스마트폰) 사용 추적. 데이터 옵션을 통해 자주 온라인 자기 보고서 데이터 데이터 참조 활동 패턴 뿐만 아니라 내부 상태 (예를 들어, 통증, 기분, 고독), 같은 센서를 통해 유추 하기 어려운 중요 한 정보를 제공 하는 주석 해석 (예를 들어, 방문자, 뜯어 가구). 건강 또는 질병 활동 모니터링, 이동성 (예를 들어, 룸 전환, 단계, 걸음 걸이 속도)를 포함 하 여 (예를 들어, 체중, 신체 생리 기능을 기능 도메인 키를 식별 하기 위해 가져온 데이터를 사용 하 여 알고리즘 개발 되었습니다. 질량 지 수, 펄스), 동작 자 (예를 들어, 수 면 시간, 밤에 화장실에 여행), 약물 부착 (예를 들어, 놓쳐 진된 복용량), 사회 참여 (예를 들어, 커플 홈, 시간에서 시간을 보내고 함께), 및 인지 함수 (예를 들어, 컴퓨터, 마우스 움직임, 온라인 양식 완성, 운전 능력의 특성 시간). 이러한 기능의 변화 감지 prodromal 치 매 증후군의 조기 발견을 급성 질병 (예를 들면, 바이러스 성 전염병)의 건강 감시에 응용 프로그램에 대 한 민감한 마커를 제공합니다. 시스템은 임상 개입 성인 병 증후군의 자연 역사 연구에서와 임상 시험에서의 효능을 모니터링 하는 데 특히 적합.

기술의 ORCATECH 스위트 그들은 그들의 일상적인 활동에 대해가 서 사람들의 생활 패턴에 대 한 유일 하 게 풍부한 데이터 집합을 수집 가능 하 게. 센서 시스템 그들의 자신의 가정에 자원 봉사자 들의 눈에 거슬리지 하 고 지속적인 모니터링을 허용 합니다. 시스템은 걷는 속도 이동성, 약물 복용 행동, 정취, 또는 가정, 절전, 및 컴퓨터 사용8 시간 같은 기?...

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

눈에 거슬리지 하 고 지속적인 원격 활동 및 건강 데이터를 캡처에 대 한 사회 전반의 생활 연구소 설립을 위한 방법론

높은 주파수, 이전 성인 수 있도록 의미 있는 건강 및 활동 계속 달에 년, 생태학적으로 유효한, 제공에 대 한 기록 변경의 일상 가정 생활에 눈에 거슬리지 센서 및 퍼 베이 시 브 컴퓨팅 기술 통합 다중 도메인 연구 또는 임상 사용에 대 한 데이터입니다.

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

methodology-for-establishing-community-wide-life-laboratory-for

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Behavior

8.2K 조회수.  Oregon Health & Science University. 높은 주파수, 이전 성인 수 있도록 의미 있는 건강 및 활동 계속 달에 년, 생태학적으로 유효한, 제공에 대 한 기록 변경의 일상 가정 생활에 눈에 거슬리지 센서 및 퍼 베이 시 브 컴퓨팅 기술 통합 다중 도메인 연구 또는 임상 사용에 대 한 데이터입니다.

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Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that attempt to recognize user activities. Participants performed a pre-determined set of daily living actions within a continuous test circuit that included mobility activities (walking, standing, sitting, lying, ascending/descending stairs), daily living tasks (combing hair, brushing teeth, preparing food, eating, washing dishes), and subtle environment changes (opening doors, using an elevator, walking on inclines, traversing staircase landings, walking outdoors). 
To evaluate WMMS performance on this circuit, fifteen able-bodied participants completed the tasks while wearing a smartphone at their right front pelvis. The WMMS application used smartphone accelerometer and gyroscope signals to classify activity states. A gold standard comparison data set was created by video-recording each trial and manually logging activity onset times. Gold standard and WMMS data were analyzed offline. Three classification sets were calculated for each circuit: (i) mobility or immobility, ii) sit, stand, lie, or walking, and (iii) sit, stand, lie, walking, climbing stairs, or small standing movement. Sensitivities, specificities, and F-Scores for activity categorization and changes-of-state were calculated.
The mobile versus immobile classification set had a sensitivity of 86.30% &#177; 7.2% and specificity of 98.96% &#177; 0.6%, while the second prediction set had a sensitivity of 88.35% &#177; 7.80% and specificity of 98.51% &#177; 0.62%. For the third classification set, sensitivity was 84.92% &#177; 6.38% and specificity was 98.17 &#177; 0.62. F1 scores for the first, second and third classification sets were 86.17 &#177; 6.3, 80.19 &#177; 6.36, and 78.42 &#177; 5.96, respectively. This demonstrates that WMMS performance depends on the evaluation protocol in addition to the algorithms. The demonstrated protocol can be used and tailored for evaluating human activity recognition systems in rehabilitation medicine where mobility monitoring may be beneficial in clinical decision-making.

A standardized evaluation method was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that includes continuous activities in a realistic daily living environment. Testing with a series of daily living activities can decrease activity recognition sensitivity; therefore, realistic testing circuits are encouraged for valid evaluation of WMMS performance.

일상 생활 환경에서 스마트 폰 기반의 인간 활동 인식 시스템의 평가

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that ...

연구

행동분석학

A Community-based Stress Management Program: Using Wearable Devices to Assess Whole Body Physiological Responses in Non-laboratory Settings

A pragmatic breath-based intervention to benefit human performance and stress management is timely and valuable to individuals seeking holistic approaches for emotional regulation and optimizing compensatory reserve mechanisms. This protocol is designed to not only teach mind-body awareness but also to provide feedback utilizing physiological data and survey results. The primary findings of this study showed that heart coherence and alpha variables were significantly correlated after four weeks of the breath-based meditation stress protocol. Meditation and rhythmic breathing produced significant increases in alpha brain activity. These brain physiological responses conformed to the Pleth Variability Index (PVI) changes, suggesting the ability of the human body to enter into a meditative state and effectively manage stress. When assessed after four weeks of daily practicing the techniques employed in the stress management protocol, based on the Five Facet Mindfulness Questionnaire, subjects improved in applying mindfulness skills. The overall mindfulness score, Pleth variability index (PVI), and perfusion index (PI) increased after the 4-week intervention period. Results from electroencephalography (brain waves) were consistent with a meditative state during the post-study follow-up session. This provides evidence that wearable devices are feasible for data collection during a breath-based stress management intervention. This protocol can be easily and efficiently implemented into any study design in which physiological data are desired in a non-laboratory-based setting.

Stress is an unavoidable and persistent component of life and holistic approaches for its management are being considered. A standardized methodology was created to demonstrate the feasibility of a breath-based stress management protocol that can be used with commercially available portable technology.

커뮤니티 기반 스트레스 관리 프로그램: 전체를 평가 하기 위해 착용 할 수 있는 장치를 사용 하 여 바디 비 실험실 설정에서 생리 적인 응답

A pragmatic breath-based intervention to benefit human performance and stress management is timely and valuable to individuals seeking holistic approaches ...

Visualization of Intensity Levels to Reduce the Gap Between Self-Reported and Directly Measured Physical Activity

Physical activity (PA) assessment needs tools that are inexpensive and easy to administer. Common questionnaires inquire time spent in light, moderate, and vigorous PA. However, inaccuracies may occur due to individually different understanding of PA intensity levels. Alternatively used direct measures (e.g., accelerometers) are susceptible to reactivity bias and may lack the ability to capture certain activities. Compared to accelerometer measurement, respondents report more time spent in higher-intensity PA. A video that visualizes PA intensity levels might help to overcome this problem. This report describes the design of a randomized controlled trial as a methodology to investigate the effect of a video on the difference between self-reported and directly measured PA. It is hypothesized that the video reduces the mean difference between the two measures. Individuals from the general population are recruited. Hip-worn accelerometers are used to collect directly measured PA data on seven consecutive days. Afterwards, participants are randomly allocated to the experimental and the control group. The experimental group receives a video demonstration on PA intensity levels and subsequent PA assessment via self-administered computer-assisted questionnaire. The control group receives PA assessment only. Thereafter, the data are processed to compare the difference between self-reported and accelerometer-based moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) between the study groups using a two-sample t-test. This methodology is appropriate for investigating the effect of any existing or self-produced video on the difference between the two measurement methods. It can be used not only for persons from the general population, but for a variety of other populations and contexts as accurate measures are needed to evaluate PA levels.

This protocol describes a randomized controlled trial as a method to test the effect of a video demonstration on the intra-individual difference between self-reported and accelerometer-based moderate-to-vigorous physical activity.

격차를 줄이기 위해 강도 레벨의 시각화 사이 자기 보고와 직접 신체 활동을 측정

Physical activity (PA) assessment needs tools that are inexpensive and easy to administer. Common questionnaires inquire time spent in light, moderate, ...

A Novel Digital Platform for a Monitored Home-based Cardiac Rehabilitation Program

Despite the evidence that cardiac rehabilitation (CR) reduces the risk of recurrent cardiac events, only a minority of eligible patients are willing to join existing programs at cardiac rehabilitation centers. The unique remote patient monitoring system presented here enables healthcare providers to monitor CR patients at home in real-time and at low cost. The system combines mobile technology, artificial intelligence, and supportive services, expanding the delivery of medical care to the patient&#39;s home. The primary aim of the study is to increase the long-term adherence to physical activity in patients who participate in CR via the addition of a home-based digitally monitored CR component to the standard CR program in patients with ischemic heart disease (IHD), with the idea of forming new habitual health behaviors and increasing the long-term motivation for physical exercise (PE) habits at home. Secondary aims are to assess the program&#39;s impact on the physical activity level measured by average steps per day, minutes of exercise per week, blood pressure, metabolic parameters, body mass index, and waist-to-hip ratio, as well as a quality-of-life (QoL) questionnaire.The study has two arms: (1) home-based monitored exercise using a smart digital garment and wristband, in addition to motivation and reinforcement via text messages; (2) standard CR facility-based exercise. The study design is a randomized, controlled trial comparing standard CR to a home-based monitoring and reinforcement program. The study program is designed for 12 weeks.Clinical tests and anthropometric measurements are performed before and after the study, measuring height, weight, waist circumference, visceral fat and body mass index (BMI), blood pressure, and HbA1c and lipid profile. Patients have to complete a baseline survey including socio-demographic characteristics and QoL questionnaire SF-36. At the end of the study, patients complete a survey regarding the use of the smart digital garment&#39;s benefits and usability. The study is currently underway.

The aim is to promote a new approach to cardiac rehabilitation (CR), using a unique remote patient monitoring system that will enable healthcare providers to monitor CR patients at home at low cost, with the intention of making CR services more accessible and improving compliance. The study is currently underway.

Despite the evidence that cardiac rehabilitation (CR) reduces the risk of recurrent cardiac events, only a minority of eligible patients are willing to ...

An Application for Pairing with Wearable Devices to Monitor Personal Health Status

The current protocol aims to showcase the technology integration, providing a detailed description of adopting the HealthCloud app, developed by the Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU), on smartphones and smartwatches to collect data on users' real-time psychological and physiological responses and environmental information. A flexible and integrated research method was proposed because it can be difficult to measure multi-dimensional aspects of personal data in on-site studies in landscape and outdoor recreation research. An on-site study conducted in 2020 at the National Taiwan University campus was used as an application example. A dataset of 385 participants was used after excluding invalid samples. During the experiment, participants were asked to walk around campus for 30 min when their heart rate and psychological-scale items were measured, together with several environmental metrics. This work aimed to provide a possible solution to help on-site studies track real-time human responses that match ambient factors. Due to the app's flexibility, its use on wearable devices shows excellent potential for multidisciplinary research studies.

The present protocol introduces a non-commercial self-developed application for collecting real-time on-site data, including psychological scales, GPS location, heart rate, and blood-oxygen saturation level, as well as the application's operating procedures. An empirical study conducted in Taiwan in 2020 was used as an application example.

개인 건강 상태를 모니터링하기 위해 웨어러블 장치와 페어링하는 응용 프로그램

The current protocol aims to showcase the technology integration, providing a detailed description of adopting the HealthCloud app, developed by the ...

환경과학

Collecting Sleep, Circadian, Fatigue, and Performance Data in Complex Operational Environments

Sleep loss and circadian misalignment contribute to a meaningful proportion of operational accidents and incidents. Countermeasures and work scheduling designs aimed at mitigating fatigue are typically evaluated in controlled laboratory environments, but the effectiveness of translating such strategies to operational environments can be challenging to assess. This manuscript summarizes an approach for collecting sleep, circadian, fatigue, and performance data in a complex operational environment. We studied 44 airline pilots over 34 days while they flew a fixed schedule, which included a baseline data collection with 5 days of mid-morning flights, four early flights, four high-workload mid-day flights, and four late flights that landed after midnight. Each work block was separated by 3&#8211;4 days of rest. To assess sleep, participants wore a wrist-worn research-validated activity monitor continuously and completed daily sleep diaries. To assess the circadian phase, pilots were asked to collect all urine produced in four or eight hourly bins during the 24 h after each duty block for the assessment of 6-sulfatoxymelatonin (aMT6s), which is a biomarker of the circadian rhythm. To assess subjective fatigue and objective performance, participants were provided with a touch-screen device used to complete the Samn-Perelli Fatigue Scale and Psychomotor Vigilance Task (PVT) during and after each flight, and at waketime, mid-day, and bedtime. Using these methods, it was found that sleep duration was reduced during early starts and late finishes relative to baseline. Circadian phase shifted according to duty schedule, but there was a wide range in the aMT6s peak between individuals on each schedule. PVT performance was worse on the early, high-workload, and late schedules relative to baseline. Overall, the combination of these methods was practical and effective for assessing the influence of sleep loss and circadian phase on fatigue and performance in a complex operational environment.

Sleep loss and circadian misalignment contribute to numerous operational accidents and incidents. The effectiveness of countermeasures and work scheduling designs aimed at mitigating fatigue can be challenging to evaluate in operational environments. This manuscript summarizes an approach for collecting sleep, circadian, fatigue, and performance data in complex operational environments.

복잡한 운영 환경에서 절전, 일주기, 피로 및 성능 데이터 수집

Sleep loss and circadian misalignment contribute to a meaningful proportion of operational accidents and incidents. Countermeasures and work scheduling ...

Measuring Engagement of Spectators of Social Digital Games

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of participants with motion tracking systems. In the context of games that are not confined within a screen, measuring the different dimensions of engagement such as physiological arousal can be challenging. The focus of the study is made on the spectators of the game and the differences in their engagement according to interactivity. Engagement is measured with physiological and self-reported arousal, as well as an engagement questionnaire at the end of the experiment. Physiological arousal is measured with electrodermal activity (EDA) sensors that record the data on a portable device (EDA box). Portability was essential because of the nature of the game, which is akin to a life-size pong and includes many participants that move. To have an overview of the events of the game, three cameras are used to film three angles of the playing field. To synchronize the EDA data with events happening in the game, boxes with digital numbers are used and put in the frames of cameras. Signals are sent from a sync box simultaneously to the EDA boxes and to light boxes. The light boxes show the synchronization numbers to the cameras, and the same numbers are also logged on the EDA data file. That way, it is possible to record EDA of many people that move freely in a large space and synchronize this data with events in the game. In our particular study, we were able to assess the differences in arousal for the different conditions of interactivity. One of the limitations of this method is that the signals cannot be sent farther than 20 meters away. This method is, therefore, appropriate for recording physiological data in games with an unlimited number of players but is restricted to a limited space.

We propose a methodology that enables measuring engagement of spectators in a social digital game combining physiological and self-reported data. As this digital game involves a group of freely moving people, the experience is filmed using a synchronizing technique that links physiological data with events in the game.

소셜 디지털 게임의 관중 참여 측정

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of ...

Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis

Current outcomes in neuromuscular disorder clinical trials include motor function scales, timed tests, and strength measures performed by trained clinical evaluators. These measures are slightly subjective and are performed during a visit to a clinic or hospital and constitute therefore a point assessment. Point assessments can be influenced by daily patient condition or factors such as fatigue, motivation, and intercurrent illness. To enable home-based monitoring of gait and activity, a wearable magneto-inertial sensor (WMIS) has been developed. This device is a movement monitor composed of two very light watch-like sensors and a docking station. Each sensor contains a tri-axial accelerometer, gyroscope, magnetometer, and a barometer that record linear acceleration, angular velocity, the magnetic field of the movement in all directions, and barometric altitude, respectively. The sensors can be worn on the wrist, ankle, or wheelchair to record the subject&#8217;s movements during the day. The docking station enables data uploading and recharging of sensor batteries during the night. Data are analyzed using proprietary algorithms to compute parameters representative of the type and intensity of the performed movement. This WMIS can record a set of digital biomarkers, including cumulative variables, such as total number of meters walked, and descriptive gait variables, such as the percentage of the most rapid or longest stride that represents the top performance of patient over a predefined period of time.

This innovative device uses magneto-inertial sensors to permit gait and activity analysis in uncontrolled environments. Currently in the qualification process as an outcome measure in the European Medical Agency, one of the applications will be to serve as a clinical endpoint in clinical trials in neuromuscular diseases.

걸음걸이 및 활동 분석을 위한 홈 기반 모니터

Current outcomes in neuromuscular disorder clinical trials include motor function scales, timed tests, and strength measures performed by trained clinical ...

생체공학

Setup of Consumer Wearable Devices for Exposure and Health Monitoring in Population Studies

Wearable sensors, which are often embedded in commercial smartwatches, allow for continuous and non-invasive health measurements and exposure assessments in clinical studies. Nevertheless, the real-life application of these technologies in studies involving a large number of participants for a significant observation period may be hindered by several practical challenges. 
In this study, we present a modified protocol from a previous intervention study for the mitigation of health effects from desert dust storms. The study involved two distinct population groups: asthmatic children aged 6-11 years and elderly patients with atrial fibrillation (AF). Both groups were equipped with a smartwatch for the assessment of physical activity (using a heart rate monitor, pedometer, and accelerometer) and location (using GPS signals to locate individuals in indoor "at home" or outdoor microenvironments). The participants were required to wear the smartwatch equipped with a data collection application on a daily basis, and data were transmitted via a wireless network to a centrally administered data collection platform for the near real-time assessment of compliance. 
Over a period of 26 months, more than 250 children and 50 patients with AF participated in the aforementioned study. The main technical challenges identified included restricting access to standard smartwatch features, such as gaming, internet browser, camera, and audio recording applications, technical issues, such as loss of GPS signal, especially in indoor environments, and the internal smartwatch settings interfering with the data collection application.
The aim of this protocol is to demonstrate how the use of publicly available application lockers and device automation applications made it possible to address most of these challenges in a simple and cost-effective way. In addition, the inclusion of a Wi-Fi received signal strength indicator significantly improved indoor localization and largely minimized GPS signal misclassification. The implementation of these protocols during the roll-out of this intervention study in the spring of 2020 led to significantly improved results in terms of data completeness and data quality.

Commercial smartwatches equipped with wearable sensors are increasingly being used in population studies. However, their utility is often constrained by their limited battery duration, memory capacity, and data quality. This report provides examples of cost-effective solutions to real-life technical challenges encountered during studies involving asthmatic children and elderly cardiac patients.

인구 연구에서 노출 및 건강 모니터링을 위한 소비자 웨어러블 장치 설정

Wearable sensors, which are often embedded in commercial smartwatches, allow for continuous and non-invasive health measurements and exposure assessments ...

Mobile Device-assisted Dietary Ecological Momentary Assessments for the Evaluation of the Adherence to the Mediterranean Diet in a Continuous Manner

Mobile device-assisted dietary ecological momentary assessments (EMAs) have emerged as a new tool allowing the evaluation of dietary intake in real time, in a real-world setting and in a continuous manner. They have the potential to minimize recall bias, participant, and investigator burden, and decrease economic and time investment while maximizing ecological validity.
We developed a set of EMAs aimed at evaluating continuous adherence to the MedDiet. Four multiple-choice EMAs are sent daily in a randomized manner from a total of eight questions. The EMAs enquire about the consumption of 11 key food groups of the Mediterranean diet in the last 24-48 h in a semi-quantitative way. EMAs capture the daily frequency of consumption of fruits, vegetables, and extra virgin olive oil on different days of the week. Additionally, EMAs capture the weekly frequency of consumption of whole grain products, sugary drinks, nuts, legumes, sweets, fish and seafood, and red and processed meats. A designed scoring system behind the EMAs extracts the percentage of adherence to the MedDiet recommendations and calculates a quality index of the diet every week. Individualized reports are sent periodically to the volunteers highlighting the strengths and weaknesses of their diet. EMAs are also expected to have a behavioral effect, reinforcing the choice of Mediterranean foods.

Presented here is a study protocol aimed at monitoring continuous adherence to the Mediterranean diet (MedDiet) by means of ecological momentary assessments. The method evaluates the intake of key food groups of the MedDiet and calculates an index of adherence.

Mobile device-assisted dietary ecological momentary assessments (EMAs) have emerged as a new tool allowing the evaluation of dietary intake in real time, ...