Burada açıklanan araştırma Ulusal Sağlık Enstitüleri için yaşlanma (U2CAG054397, P30 AG024978, P30 AG008017, R01 AG042191, R01 AG024059), Intel, temel sağlık, Ulusal Enstitüsü Ulusal Enstitüleri gelen hibe tarafından desteklendi ve Robert Wood Johnson Vakfı.

Tüm katılımcıların yazılı onam sağlanan. Hayat laboratuar katılımcılar normal boyuna gözlem çalışması onların yaşam aktiviteleri ve desen hayatlarının geri kalanı için izin vermek için yaptıkları gibi hayatlarını yaşamak istenir. İsterlerse onlar herhangi bir zamanda çekebilirsiniz. Çalışma protokolü Oregon Sağlık & amp tarafından kabul edildi; Bilim Üniversitesi (OHSU) Kurumsal değerlendirme Komitesi (hayat laboratuar OHSU IRB #2765).
1. hazırlık
<ol><li>Dağıtımdan önce konsol envanter sistemi için online tüm ekipman ekleyin. Her aygıt veya sensör seri numarası ve MAC adresi, konsol envanter sistemi içinde depolanması izin ile birlikte bir ad atayın.</li>
	<li>Ekipman, sensörler ve evde dağıtıldığında aygıtları için ev yerler belirli atamalarda etkinleştirme her parçası bir QR kodu etiketi yerleştirin.</li>
	<li>Dağıtmadan önce tüm sensörler ve yüklenmesi gereken aygıtlar evine tarama QR code sensörü veya aygıtta tarafından atanır. Bu-ecek büyütmek sensörü veya aygıt atama o belirli giriş için izin veren bir Web sitesi.</li>
	<li>Hub bilgisayar hub yapılandırma yönetimi aracı içeren bir SD kart ile yükleyin.</li>
	<li>Paketi tüm şimdi sensörler ve donanımları, Ev dağıtımı için içine bir montaj kiti (kutu) yüklü SD kart ile hub bilgisayara kaydediliyor.</li>
	<li>Katılımcının ev bir Internet servis sağlayıcısı olduğunu doğrulayın.</li>
</ol>2. ana dağıtım
<ol><li>Hub bilgisayarı radyo dongle ve birincil ZigBee Koordinatörü dongle hub bilgisayar ekleyerek ayarlayın. Ethernet kablosu hub bilgisayara takın. Son olarak, merkezi bir konumda bulunan bir odası elektrik prizine takın hub bilgisayarın güç kablosunu takın ve Ethernet kablosu ev kullanıcısı Internet bağlantısı sağlamak. Not: Yapılandırma yönetim aracı bu yazılımın en son sürümünü kullanıyor sağlayacaktır.</li>
	<li>Bir Internet etkin aygıt (dizüstü bilgisayar, tablet, cep telefonu) yerel kontrol paneli Web sitesine erişmek için hub computer'swireless ağa bağlayın. Kontrol paneli web sitesi hub bilgisayar, hem de evde (Şekil 3) yüklü herhangi bir sensörler durumunu gösterir.</li>
	<li>Uygun yazılımı yüklü sağlanması yazılım yapılandırma aracını çalıştırın. Bunu kontrol panelindeki gezinme ve güncelleştirmeçalıştıran.</li>
	<li>Hub bilgisayar ana sunucularla iletişim kontrol etmek için denetim masasına gidin. Her yüklü aygıt ve sensör tahsil edilecek veri alışverişi Hizmetleri ve çalışıyor olduğundan emin olun.</li>
	<li>Sensörler hareket sensörleri ile başlayan ev ekleyin. Denetim Masası'ndan sensör yerleştirme Web sitesi açarak başlayın. Not: ev 16'dan fazla hareket sensörleri gerektiriyorsa, bir yönlendirici dongle hub bilgisayara bağlanmak ve "Pan" olarak da adlandırılan ev veya kişisel alan ağına eklemek Bir kez (gerekirse) uzantısı dongle PAN, hub bilgisayar ve ev çevresinde bir ağ oluşturma ev çıkışları içine bacaklarını fiş onlardan hareket algılayıcı verisi hub bilgisayara gönderir kaldır eklenir.</li>
	<li>Sensör yerleştirme Web sitesi olarak, tüm oda ve çıkış kapıları da dahil olmak üzere ev, sanal bir kat planı oluşturma. Sensör hattı bir kat planına eklenen alanları olarak seçtiğinizden emin olun. Sanal sensörleri temsilleri kat planı ekleyin. Son olarak, ev alanlar sanal temsilleri diğer birbirlerine - ana sayfa - fiziksel düzenini yansıtan bir şekilde ve sensörler sanal temsilleri için bağlantı.</li>
	<li>Birbirini izleyen her algılayıcı sensör Yerleşim Aracı'nı kullanarak ve fiziksel olarak sensör pil yakınındaki bir düğmeye basarak kişisel alan ağı - bilinen PAN - ekleyin. Daha sonra oda veya sanal kat planında gösterilir ev alanına her sensör takılması başlatın.</li>
	<li>Ev duvarları için fiziksel sensörler bağlama devam edin. Her oda (mutfak, yatak odası, banyo, oturma odası) sensör sadece o odada faaliyet yakalar ve does değil gelmeyip almak-başka bir alandan aktivitesi sağlamada baş yüksekliği her duvar sensör yerleştirin (örneğin, birisi bir koridor varlık aşağı yürüyüş kaçının koridorda yanında bir odada sensör tarafından aldı). Not: Sensör Yerleşim Aracı belirlemek ve odalar arasında yollar oluşturmak sağlar.</li>
	<li>Bir satır dört kısıtlı alan (tavan) sensörlerin düz bir geçit yüklemek (koridorlar veya diğer alanlarda nerede gerekir katılımcılar yürümek her bir değişiklik olmadan dört sensörler geçmiş içinde pace) tavanda yürüme hızını yakalamak için.<ol>
<li>Bunlar hız sensörleri 61 cm (2 ft) ayrı yürüyüş alanı.</li>
		<li>Kayıt olan tam uzaklığını sensör yerleştirme Web sitesi kısıtlı alan sensörler arasında.</li>
	</ol></li>
	<li>Kapı sensörleri her çıkış kapı, kat planı fiziksel konumlarını belirtmek için sensör yerleştirme Web sitesinde kullanarak yeniden yükleyin.</li>
	<li>Makinelinin aygıt ev stok için atanmış olan teyit PAN ekleyin. Ardından cihaz onun kapakları birini açarak etkinleştirin. Makinelinin hub bilgisayarla iletişim kuran çünkü hub bilgisayarın algılanabilmesi onun sinyal için kadar yakın olduğundan emin olun. Not: Makinelinin sık mutfak veya banyo katılımcı tercihine göre tutulur.</li>
	<li>Ölçek ayarlamak için Denetim Masası'ndaki aygıtlar sekmesini içinde yer alan ölçek sayfasına gidin.<ol>
<li>Ölçek üzerinde 10 saniyeliğine yan güç düğmesine basın. Ölçek bir onay iletisi görüntülenmelidir.</li>
		<li>Aygıt listesinde ölçek gösterir sonra kurulum işlemini başlatmak için kontrol panelinin sağ tarafında kurulum düğmesini tıklatın.</li>
		<li>Katılımcının yükseklik ve Denetim Masası'ndaki istendiğinde ağırlığı girin.</li>
		<li>Katılımcı bir kalp pili varsa, iki durumlu kalp pili düğme bioimpedence veri toplayabilir ölçeğin bildiren Denetim Masası'ndaki.</li>
		<li>Ölçeğin düz, düz yüzey (genellikle bir banyoda) katılımcı için kolayca erişilebilir olan bir konuma yerleştirin.</li>
		<li>Kendilerini, ölçeğin kontrol panelinin giren ilk onların ağırlık kayıt teyit tartmak katılımcı var.</li>
	</ol></li>
	<li>Bilek yıpranmış giyilebilir aygıtı giyilebilir kontrol paneli kurulum sayfası ve sıfırlama düğmesine basarak cihazın arka tarafında yer alan açarak on kat ayarlama.<ol>
<li>Sonra aygıt Denetim Masası'ndaki aygıtlar listesinde görünür ve Kur işlemini başlatmak için kontrol panelinin sağ tarafta Kur düğmesini tıklatın.</li>
		<li>Hesap ayarlandıktan sonra zaman Kurulumu sayfasında tekerlek aracını kullanarak kalibre.</li>
		<li>Belgili tanımlık tertibat takılabilir hub bilgisayar ile senkronize ederek son haline getir. Aygıt düzgün bağlandığını ve saati için hub bilgisayar aynı zamanda onaylamak için Denetim Masası'ndaki eşitleme düğmesini tıklatın.</li>
		<li>Konsol hangi bileğine takılabilir katılımcı tarafından giyilmelidir tasarlanmıştır gösterir. Not: Farklı yordamlar üreticiye bağlı olarak farklı aygıtlar gerektirebilir. Ek sensörler ve cihazlar da dağıtılan ve kullanma bilgisayar yazılımı ve sürüş sensörleri gibi veri akışı içine entegre. Bunlar eklemek için yordamlar sonraki verilir.</li>
	</ol></li>
	<li>Ticari bilgisayar kullanım izleme yazılımı katılımcının bilgisayara yükleyin ve onların e-posta adresini kaydedin. Bu e-posta adresleri haftalık online sağlık ve etkinlik anketler göndermek ve almak için kullanılır.<ol>
<li>Katılımcının bilgisayar işletim sistemi yazılım izleme ticari bilgisayar kullanımı ile uyumlu olduğundan emin olun.</li>
		<li>Katılımcının bilgisayarda bir USB flash sürücüde barındırılan yükleme programını kullanarak yazılımı yükleyin.</li>
		<li>Belgili tanımlık bilgisayar yazılımı Görev Yöneticisi'ni açarak ve yazılım uygulamaları listesinde kontrol bilgisayarı çalışır durumda olduğunu doğrulayın.</li>
		<li>Konsol stok sisteminde yazılım programı katılımcının profiliyle ilişkilendirmek. Not: kullanılan yazılım kullanın Tablo reçetesi belirli bilgisayarın görmek (ticari olarak mevcut diğer izleme yazılımı yerine).</li>
	</ol></li>
	<li>Kur bir sürüş sensör katılımcılar için<ol>
<li>Katılımcının araba 1996'dan sonra yapıldı ve araba sürüş algılayıcı cihaz yazılımı tarafından desteklendiğini doğrulayın.</li>
		<li>Sürüş izleme cihazının app taşınabilir bir aygıta yüklemek ve kurulum adaptörü için app kullanın.</li>
		<li>Devre dışı bırakılmış arabayla bağdaştırıcı otomobilin yerleşik tanılama (ODB) bağlantı noktasına takılır.</li>
		<li>Tanımak ve adaptörüne bağlayın app için bekleyin. Bu 2-4 dakika sürer.</li>
		<li>Araba anahtarı ateşleme yerleştirin. (Araba anahtarsız ateşleme, otomobilin Başlat düğmesine basın). Nerede elektrik gücüyle motor başlatmadan otomatik konuma anahtarı çevir.</li>
		<li>App bağdaştırıcı kurma işini tamamlamak için bekleyin.</li>
		<li>Konsol stok sisteminde ticari yazılım uygulama programlama arabirimi (API) kullanarak ORCATECH sunucular için transfer edilebilir bağdaştırıcının veri alışverişi için--dan app katılımcının hesap bilgilerini ekleyin. Not: kullanılan belirli sürüş izleme cihazı için Malzemeler tablo bakın.</li>
	</ol></li>
</ol>3. sistem onayı
<ol><li>Tüm aygıtları ev son onların yerinde olduğunda, Denetim Masası'na giderek hub bilgisayar düzgün şekilde çalıştığını doğrulayın. Kontrol merkezi bilgisayar veri ve her aygıt türü için veri toplamak için hizmetler çalıştıran aktarmak için ana sunucuları ile iletişim kurabilir.</li>
	<li>Kontrol panelindeki veri toplama sayfasına giderek her aygıttan veri aktarımı ise gözden geçirin.</li>
	<li>İnstalled içinde belgili tanımlık ev her odada her sensör son hareketleri hakkında veri toplama onaylamak için hareket sensörleri yakın yürüyün. Hareket sensörleri eve yürüyerek aktif hareket algılayıcı verisi canlı grafik görüntüleyerek denetleyin.</li>
	<li>Makinelinin açma ve bir kaç kez her biri makinelinin bölme kapılarını kapatma denetleyin. Bu son etkinlik ölçülen ve toplanan görmek için kontrol panelindeki veri toplama sayfasında gözden geçirin.</li>
	<li>Ölçeğin kendiniz veya katılımcı tartım kontrol edin. Bu veriler düzgün senkronize ve Denetim Masası'ndaki aygıtlar sayfasını ölçek Synched sütunun giderek aktarılan onaylayın.</li>
	<li>Denetim Masası'nda taşınabilir cihazlar sayfasına Synched sütunun giderek giyilebilir aygıt düzgün senkronize ve aktaran veri olup olmadığını denetleyin.</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>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Biz bir temel sistem ya da ev ve toplum tabanlı algılama ve belirgin sağlık ve refah tedbirler sürekli olarak raporlama uzaktan etkinleştirme platform anlatmıştık. Sistem öncelikle araştırmada Şu anda kullanılmak üzere tasarlanmıştır.
Mümkün olduğunda sistem açık kaynak araçlar ve sensörleri veya kullanılabilir API'larının ve yazılım geliştirme setleri (SDK) yararlanan cihazları kullanır. Sistem çok çeşitli sensörler veya aygıtları olabilir "takılı-in" ...

Hakim klinik araştırma sınırlamalar güvenilirlik ve geçerlilik süresi değerlendirme metodolojisi doğasında eksiklikleri nedeniyle yakalanan verileri ile dolu olduğunu. Görüşmeler ne zaman klinisyen ve hasta programları koordine edebilir times tarafından sınırlı. Sınavlar için ayrılan süre ne gönüllü makul tek bir oturumda yapmak için sorulabilir tarafından sınırlıdır. Bu kısa, geniş aralıklı oturumlar - bile zaman zaman telefon aramaları veya Internet sorguları - tarafından augmented ciddi anlamlı değişim zaman içinde işlev veya refah algılama olasılığını sınırlayın. Geçerli test oturumlar büyük ölçüde geri çağırmak ve ("ilaçlarını almaya hatırlıyor musun?"Örneğin,) doğrulamak zor olabilir bilgi isteklerini oluşmaktadır veya yapay görevlerin ("ayağa kalk ve kadar hızlı oturÖrneğin, performans can"; "Bu on sözler unutmayın"). Değerlendirmeler kez aslında değişkenlik performans kendisi önemli bir tanılama özelliği olduğunda sınamak için değişkenlik sınırlamak için tasarlanmıştır. Ayrıca, bu kısa biyopsi zaman yapay koşullarda yerine günlük hayatın normal akışı içerisinde yapılmaktadır. Bu nedenle, onlar sınırlı ekolojik geçerliliği vardır. Son olarak, verileri zaman dışında hatırlıyordu olarak damgalı çünkü değil geçerli paradigma doğal olarak oluşan birbirine bağlı önemli olaylar veya sonuç (Örneğin, uyku, sosyalleşme, fiziksel aktivite) doğrudan bağlantı sağlayamaz.
Bu eksikliklerin üstesinden bir yaklaşım yaygın bilgisayar ve teknoloji, kablosuz iletişim ve yüksek frekans çoklu etki alanı veri algılama gelişmeler yararlanmak ev ya da toplum içinde gömülü sistemlerinin geliştirilmesi yatıyor Analytics. Teknoloji ve deneyim bu alanda büyüyor ve sistemleri bir dizi geliştirilmiştir, ancak dağıtım, özellikleri veya boyuna deneyim1,2,3,4sınırlı. Bu makale, biz gerçek zamanlı, sürekli ve boyuna ev merkezli değerlendirme geçerli sağlık değerlendirmesi paradigma sınırlamalar geliştirmek için sağlık ilgili veri sağlamak için bir araç olarak geliştirilen bir protokol tanımlamak. Oregon merkezi yaşlanma & amp; Teknoloji (ORCATECH) yaygın bilgisayar ve algılama teknolojisi sürekli, gerçek zamanlı değerlendirme sağlık ile ilgili faaliyet ve davranışı sağlamak için temel bir ev tabanlı sistem geliştirdi. Değerlendirme büyük ölçüde göze batmayan ve sürekli gerçek etkinliğini önemli ölçüde izlemeye etkinleştirmek için evine getiren mevcut kısıtlamaları üstesinden gelir. İlk olarak, çekirdek sistem ortam çevreleri kapsamında katılımcıların yaşam alanı içinde gömülü olduğundan, doğal olarak uygun. Bir kişi bir katılımcı akneden olmadan gerektiği gibi sık sık en rahat ve pasif toplama yöntemleri, durumunda olduğunda ayrı yanıt gerektiren değerlendirmeler toplanabilir. Ardından, kişinin normal hayat-alanda bulunmanın affords fırsat hemen ekolojik ilgili veri toplamak için işlevi, ancak her gün biliş önlemler yapmacık değil, sadece test. Örneğin, olası bellek hatası, bir ortak şikayeti naturalistically klinikte, test etmek zor evde davranış, böylece hem günlük biliş yanı sıra önemli bir performans dokunarak alarak ilaç otomatik günlük izleme tarafından tespit edilebilir bilişsel değişiklik duyarlı olduğu bilinen metrik. Üçüncü olarak, verileri dijital ve zaman damgalı olduğundan, birden çok birbiriyle ilişkili önlemleri zamanında hizalanmış ölçümü kolaylaştırılmıştır. Örneğin, telefon ve zaman aşımı ev (sosyal nişan veya para çekme ölçüsü), bilgisayar kullanımı (başlatma, psikomotor aktivite ve bilişsel işlev ölçüm) ve fonksiyonel düşüş () ile değiştirmek için gösterilen diğer önlemler zamanında uyku davranış, ağırlık, yürüme hızı) Aksi halde belirgin olmayabilir ince değişiklikleri ayırt etmek için net sensör hassasiyeti için ekleyebilirsiniz. Önemlisi, bunlar ortaya olarak biliş ve işlevi (Örneğin, haftalık raporlar ağrı, ilaç değişikliği, düşük ruh) sağlık ve yaşam olayların etkisi de bu veri akışına bağlanabilir. Son olarak, geleneksel test ve sorguları bilgisayar yolu ile sunulabilir veya arabirimleri (Örneğin, tablet, akıllı telefon) ile ilgili, önlemler aynı anda eski test performansı roman dijital olarak karşılaştırmak için sağlayan eşsiz fırsatlar elde aynı testlerden, yanıt veya Duraklat kez, öğrenme eğrileri ve içi test değişkenliği gibi. Bu yeni yaklaşım böylece daha kolay, göze batmayan, sürekli, birden çok etki alanı doğal olması ve geçerli değerlendirme dönüştürür. Sonuçta, ev içi sensör dayalı değerlendirme teknolojisi ve metodoloji, temel platformu sağlar şekilde ayarlanmış ve belirli araştırma soruları geniş bir yelpazesi ile ilgili sağlık ve refah kaydetti avantajları ile üzerinden adrese ölçekli bir sistem nadir klinik veya telefon temelli değerlendirmeler geçerli kabul edilen uygulama.
Aşağıdaki iletişim kuralı, göze batmayan ev içi davranış ve sağlık ile ilgili veri toplama için bu platform dağıtma işlemini açıklar. Bu platform geliştirirken, önemli bir hedef değerlendirme fonksiyonların sağlık ve esenlik (fiziksel, bilişsel, sosyal, duygusal) yanı sıra daha belirli davranışlar (her iki genel etki anlaması gerekli verileri sağlayan temel bir paketi sunmak olmuştur Örneğin, ilaç alarak, uyku ile ilgili faaliyetler, fizyolojik etkinlik yürümeye,). Platformunun geliştirilmesinden doğrudan Kullanıcı ayırması ile teknoloji, teknoloji 'agnostik' olmanın en aza indirmek en pasif göze batmayan algılama yaklaşımları kullanarak da dahil olmak üzere birkaç ilkeleri tarafından yönlendirilen (yani, en iyi cihazları istihdam teknik çözümler yerine veya belirli bir yaklaşım veya ürün gerektiren), dayanıklı (için uzun vadeli değerlendirme) ve ölçeklenebilir ve minimizing uygulamalı bakım olmak.
Açıklanan platformu da önemlisi son kullanıcılar, "dijital olarak saf" erken benimseyenler için gelen bir dizi haberdar son on iki yıl içinde gelişmiştir. Periyodik araştırmalar ve odak grup bu geliştirme5,6,7bilgilendirmek için anahtar olmuştur. Gönüllü yüzlerce evlerinde yinelemeli değişikliklerle tanıtılıyor ilerlemek içinde teknoloji, araştırma topluluğu tarafından istenen yeni fonksiyonel kapasiteleri dayalı on yıla kadar sürekli olarak dağıtılmak üzere sistemleri izin verilen ve anahtar sürekli giriş nerede teknoloji dağıtılmış olan evde yaşayan bireylerin. Toplu olarak, bu gönüllüler dediğimiz topluluk "yaşayan" bir laboratuvarda oluşturdular "Yaşam Laboratuvarı" evlerini ve gün boyunca toplanan sürekli veri ayrıntılarını sağlık, etkinlik, benzersiz bir düzeyde sağlamak ve hayat sahası.
Sürekli ev tabanlı veri yakalamak için genel sisteminin belkemiği algılama teknolojisi temel bir platform oluşturur. Bu platform öğeleri daha sonra açıklanmıştır. Core platformu değiştirilir (öğeleri-eklendi veya kaldırıldı) Kullanıcı tutum ve inançlar ve sonucu önlemler araştırma platformu kullanarak çalışma için ilgi toplama işlemi sırasında elde edilen bilgilere dayanarak. Veri iletişim protokolleri standart olduğundan sistem ağına dahil olmak için bu iletişim kurallarını izleyen herhangi bir aygıtın olanak sağlamak için tasarlanmıştır.
Uzun yıllar boyunca (en uzun doğal etkinlik ve normal bir hayat aktiviteleri davranış veri toplamak için evlerini içinde konuşlanmış platformu için rıza gönüllü hayat laboratuar (LL) kullanım örneği burada açıklanan temel platformu dayanmaktadır geçerli sürekli dağıtımı 11 yaşındaki =).
Hub bilgisayar ve bağlantı Ethernet/Kablosuz bağlantı güvenli sunucularına geri sistem aygıtları ve iletim veri toplama ORCATECH katılımcı sorunsuz sağlar. Hub bilgisayar belirli katılımcı ve bir dizüstü bilgisayar veya tablet ve bir merkezi dijital katılımcı yönetim sistemine bağlanan bir kontrol paneli kullanılarak sistem yükleme sonrasında ev kurulum için yapılandırılır. Ek veri toplama aygıtları (örneğin, sensörler, MedTracker ve ölçek) aynı şekilde hub bilgisayar ile iletişim kurarak yapılandırılabilir.
ORCATECH konsol ve uzak teknoloji yönetim sistemi olan bir özel dijital teknoloji ve devam eden uzak teknoloji yönetiminin yanı sıra katılımcı ev teknolojisi yapılandırma ve sistem kurulumu sağlayan "Konsol" adı verilen veri yönetim sistemi evleri de dahil olmak üzere güvenli veri toplama ve izleme. Buna ek olarak, her eve benzersiz bir düzen nerede olabilir topluluk içinde belgili tanımlık sistem dağıtımını kolaylaştırmak için bir tablet arayüzü dayalı bir grafik aracı otomatik olarak çeşitli sensörler konumlandırıldığı ve onların geçerli fiziksel komşulukların diğer kaydetmek için kullanılır sensörler (Şekil 2). Bu ev düzeyinde sistem uzaktan izlenmesi sırasında başvuru için önemlidir.
Pasif Infrared (PIR) hareket sensörleri dijital olarak kablosuz bir USB Dongle üzerinden hub bilgisayarla iletişim sistemi yüklemesi sırasında verilen bir ev için atanır. Bir sensör Oda Oda Oda ve katılımcı geçişler içinde hareketi anlamaya oda başına yerleştirilir. "Sensör çizgisel" dört sensörlerin bir koridor veya diğer alan nerede katılımcının yürür düzenli olarak tutarlı bir hızda tavanında yer alıyor. Bu sensör hat hızı birçok kere-de gün yürüyüş göze batmayan toplama sağlar. Diğer ölçümler bu etkinlik sensörler Işınma Zamanı veya oda geçişleri sayısı gibi üzerinden elde edilebilir. Kapı iletişim algılayıcılar katılımcıların gelip evden ve genel gıda erişimi sıklığını belirlemek için buzdolabı üzerinde giden algılamak için tüm dış kapı ev çevresinde yerleştirilir.
Veri koleksiyon cihazların pasif sisteminden en iyi anlaması için on-Line haftalık sağlık ve etkinlik Self-Reports gerekir. Bu veriler katılımcı rapor içinde belgili tanımlık ev toplanan sensör verileriyle ilgili olayların analizi için önemlidir. Online haftalık anket kendi kendine rapor herhangi bir hesaplama aygıtı (Örneğin, dizüstü bilgisayar, tablet, smartphone) gezileri dışında ev ev, ziyaretçiler hakkında sorgu katılımcılara bir Internet bağlantısıyla, sağlık değişiklikleri, yer değişiklikleri içinde tamamlanabilir Ev, yalnızlık, depresyon ve ağrı düzeyi. Haftalık veri toplama veri daha yüksek çözünürlük ve daha, doğruluk olasılığı örneğin sağlar, hatırlama, nispeten kısa bir pencere üzerinde yıllık veya yarı yıllık check-up dayanır. Ayrıca, bu kendi kendine rapor işlem aynı zamanda pasif tıklama, artan zorluklar doğru raporlama varyasyon anketi tamamlamak için zaman varyasyon gibi potansiyel kognitif bozukluk belirtileri incelemek müfettişler sağlar tarihleri veya bozulma işaretleri serbest metin yanıt olarak. Temel platformunun bir parçası tasarlanmış günün yuvası açılır bu kayıtları ve her gün açıldığı defa yedi gün elektronik hap kutusu yükleyin. İlaç alma tutarlılığını azalırsa bu ilaç bağlılık gibi bilişsel gerileme olası bir göstergesi hakkında bilgi sağlar.
Aynı zamanda darbe, vücut kompozisyonu ölçümleri, nabız dalga hızı, ortam sıcaklığı ve ortam karbon dioksit seviyesi toplar bir kablosuz dijital bioimpedence ölçek banyoda, verileri katılımcıların günlük kilo sağlayan yüklenir. Bu veriler daha sonra diğer bildirilen olaylar (Örneğin, sağlık durumu, ilaçlar), yanı sıra diğer pasif göstergeler davranış, iletişim kuralı bağlılık ve zaman içinde kullanım sıklığı gibi ilişkili olabilir.
Durumlarda nerede bizim katılımcılar sürücü biz install sürüş algılayıcıyı araçlarında. Bu sensör frekans, zamanlama, süre ve mesafe gezileri, hem de sabit durur veya zor ivmelerini sıklığı gibi alışkanlıkları sürüş hakkında bilgi sağlar.
Bir bilek yıpranmış giyilebilir aygıtı fiziksel aktivite her iki ev ve dışarı bilgi toplar. Çeşitli marka ve modelleri wearables hayat laboratuar evlerde kullanılmaktadır.
Projeye bağlı olarak bir araştırmacı ORCATECH platformu kullanarak ek veri toplama bileşenleri ile ayarla temel sensör ek olarak seçebilirsiniz. Geçmişte test örnekler sabit hat telefon faaliyetleri, geliştirilmesi ve test, denge periyodik bilişsel görevlerini tamamlamak katılımcı için bir tablet için dijital bir denge kurulu uygulanması ile sosyalleşme izlemek için bir telefon sensör kendi ev ve telefon yoluyla ilaç hatırlatıcı etkinliğini değerlendirmek için bir otomatik mesaj sistemi.
ORCATECH hayat laboratuar, özel bilgi ve veri sistem tarafından oluşturulan çeşitli veri işlemek için toplama, ek açıklama ekleme, bakımı ve bol aktivite ve sağlık veri analizi için kullanılır. ORCATECH katılımcı yönetim, kendi kendine rapor veri toplama ve işleme ve sürekli veri toplama tüm sistem aygıtları ve sensörler için özel bir sistem geliştirdi. Sistem sensör verileri ve Kafka ve gerçek zamanlı işlem yaklaşmak bizim veri işleme yetenekleri sağlayan Spark kullanarak bir lambda mimarisi depolamak için dağıtılmış NoSQL Cassandra sunucu kümesi kullanır. REST API kullanarak, veriler standart veri analizi platformları ve veri analizi için istatistiksel yazılım programları içine aktarılır.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:672px;" width="671">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Raspberry Pi 3 Model B</td>
			<td style="width:123px;">Raspberry Pi Foundation</td>
			<td style="width:167px;">Raspberry Pi 3 Model B</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Motion Sensor</td>
			<td style="width:123px;">NYCE Sensors Inc</td>
			<td style="width:167px;">NCZ-3041-HA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Door/Window Sensor</td>
			<td style="width:123px;">NYCE Sensors Inc</td>
			<td style="width:167px;">NCZ-3011-HA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Curtain Motion Sensor</td>
			<td style="width:123px;">NYCE Sensors Inc</td>
			<td style="width:167px;">NCZ-3045-HA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">iSort</td>
			<td style="width:123px;">TimerCap</td>
			<td style="width:167px;">iSort</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Home Stealth USB Phone Recorder</td>
			<td style="width:123px;">Fiho</td>
			<td>Fi3001B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Automatic Pro</td>
			<td style="width:123px;">Automatic</td>
			<td style="width:167px;">AUT-350C</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Body Cardio Scale</td>
			<td style="width:123px;">Nokia</td>
			<td>WBS04</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Activite/Steel Activity Monitor</td>
			<td style="width:123px;">Nokia</td>
			<td style="width:167px;">HWA01 STEEL</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Alta 2</td>
			<td style="width:123px;">Fitbit</td>
			<td style="width:167px;">FB406</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Charge 2</td>
			<td style="width:123px;">Fitbit</td>
			<td style="width:167px;">FB407</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Flex 2</td>
			<td style="width:123px;">Fitbit</td>
			<td style="width:167px;">FB403</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Zigbee USB Stick</td>
			<td style="width:123px;">Silicon Labs</td>
			<td style="width:167px;">ETRX3USB</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">WorkTime</td>
			<td style="width:123px;">Nestersoft</td>
			<td style="width:167px;">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

Bir uçtan uca teknolojilerinin paketi ile göze batmayan ve sürekli uzun bir süre büyük yetişkin günlük yaşamda meydana gelen sağlık ve aktivite değişiklikleri izlemek için kurulmuştur. Teknoloji içine güvenli oluşturulurken en az rahatsızlık verici olma ilkeleri içerir bir sistem toplanır, gizlilik koruma, gerçek dünya (ev-esaslı) ayarları yıl ay için sürekli objektif veri. Sistemde ev dış kapılar, bağlı fizyolojik izleme aygıtları (örneğin ölçekleri), ilaç kutuları ve giyilebilir actigraphs yüklü kapı kişi ben alıcıları yerleştirdim Pasif kızılötesi varlığı sensörler vardır. Sürüş sensörler de katılımcıların otomobillerde yüklü ve bilgisayar (PC, tablet veya smartphone) kullanımı izlenir. Veri (Örneğin, ağrı, ruh hali, yalnızlık), iç devletler gibi sensörler aracılığıyla yanı sıra veri ayrılan aktivite desen için anlaması zordur verileriyle ilgili hayati bilgileri sık çevrimiçi kendi kendine rapor seçenekleri ile açıklamalı yorumu (Örneğin, ziyaretçiler, düzenlenmiş mobilya). Sağlık veya hastalık aktivite kontrolü, hareket yeteneği de dahil olmak üzere (Örneğin, Oda geçişler, adımları, yürüme hızı), fizyolojik işlevi (Örneğin, ağırlık, vücut için işlevsel etki anahtar olarak tanımlamak için alınan verileri kullanarak algoritmalar geliştirilmiştir kitle indeksi, nabız), uyku davranışlar (Örneğin, uyku süresi, gece tuvalete geziler), ilaç uyumu (Örneğin, kaçırılan doz), sosyal Nişan (Örneğin, ev, zaman çiftler dışında harcanan zaman harcamak birlikte) ve bilişsel işlev (Örneğin, bilgisayar, fare hareketleri, özellikleri yetenek sürüş formu tamamlanması zaman). Bu işlev değişikliği algılama uygulama için hassas bir işaretleyici sağlık gözetimi prodromal demans sendromlarda erken tespiti için akut hastalıklar (Örn, viral salgın) sağlar. Sistem özellikle klinik müdahaleler geriatrik sendromlar doğal tarih çalışmaları ve klinik etkinliğini izlemek için uygundur.

ORCATECH suite teknoloji onlar her zamanki kendi faaliyetleri hakkında gitmek gibi insanlar yaşam alışkanlıkları hakkında benzersiz olarak zengin bir veri kümesi toplamak mümkün kılar. Sensör sistemi kendi evlerinde gönüllülerin göze batmayan ve sürekli izleme sağlar. Sistem sağlık ve yürüyüş hızı ve hareketlilik, ilaç alma davranışı, ruh hali, zaman içinde ya da dışında ev, uyku ve bilgisayar kullanım8 gibi işlev anahtar etki al...

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

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

Göze batmayan ve sürekli uzak aktivite ve sağlık veri yakalamak için geniş toplum hayat Laboratuar kurmak için metodoloji

Göze batmayan sensörler ve yaygın bilgisayar teknolojilerini günlük ev hayatı ve eski yetişkin sağlar anlamlı sağlık sürekli ekolojik geçerli sağlayan yıl, ay için kaydedilmek üzere faaliyet değişiklikleri yüksek frekans dahil, birden çok etki alanı veri araştırma ve klinik kullanımı için.

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

Research

JoVE Journal

Behavior

8.1K Görüntüleme.  Oregon Health & Science University. Göze batmayan sensörler ve yaygın bilgisayar teknolojilerini günlük ev hayatı ve eski yetişkin sağlar anlamlı sağlık sürekli ekolojik geçerli sağlayan yıl, ay için kaydedilmek üzere faaliyet değişiklikleri yüksek frekans dahil, birden çok etki alanı veri araştırma ve klinik kullanımı için.

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

Nest Building as an Indicator of Health and Welfare in Laboratory Mice

The minimization and alleviation of suffering has moral and scientific implications. In order to mitigate this negative experience one must be able to identify when an animal is actually in distress. Pain, illness, or distress cannot be managed if unrecognized. Evaluation of pain or illness typically involves the measurement of physiologic and behavioral indicators which are either invasive or not suitable for large scale assessment. The observation of nesting behavior shows promise as the basis of a species appropriate cage-side assessment tool for recognizing distress in mice. Here we demonstrate the utility of nest building behavior in laboratory mice as an ethologically relevant indicator of welfare. The methods presented can be successfully used to identify thermal stressors, aggressive cages, sickness, and pain. Observation of nest building behavior in mouse colonies provides a refinement to health and well-being assessment on a day to day basis.

We demonstrate the utility of nest building behavior in laboratory mice as an indicator of welfare. Nest scoring is a sensitive technique that is altered by temperature, illness, and aggression. The time to integrate into nest test (TINT) is a simple cage-side assessment that can detect postoperative pain.

The minimization and alleviation of  suffering has moral and scientific implications. In order to mitigate this  negative experience one must be able to ...

Davranış

Barnes Maze Testing Strategies with Small and Large Rodent Models

Spatial learning and memory of laboratory rodents is often assessed via navigational ability in mazes, most popular of which are the water and dry-land (Barnes) mazes. Improved performance over sessions or trials is thought to reflect learning and memory of the escape cage/platform location. Considered less stressful than water mazes, the Barnes maze is a relatively simple design of a circular platform top with several holes equally spaced around the perimeter edge. All but one of the holes are false-bottomed or blind-ending, while one leads to an escape cage. Mildly aversive stimuli (e.g.&#160;bright overhead lights) provide motivation to locate the escape cage. Latency to locate the escape cage can be measured during the session; however, additional endpoints typically require video recording. From those video recordings, use of automated tracking software can generate a variety of endpoints that are similar to those produced in water mazes (e.g.&#160;distance traveled, velocity/speed, time spent in the correct quadrant, time spent moving/resting, and confirmation of latency). Type of search strategy (i.e.&#160;random, serial, or direct) can be categorized as well. Barnes maze construction and testing methodologies can differ for small rodents, such as mice, and large rodents, such as rats. For example, while extra-maze cues are effective for rats, smaller wild rodents may require intra-maze cues with a visual barrier around the maze. Appropriate stimuli must be identified which motivate the rodent to locate the escape cage. Both Barnes and water mazes can be time consuming as 4-7 test trials are typically required to detect improved learning and memory performance (e.g.&#160;shorter latencies or path lengths to locate the escape platform or cage) and/or differences between experimental groups. Even so, the Barnes maze is a widely employed behavioral assessment measuring spatial navigational abilities and their potential disruption by genetic, neurobehavioral manipulations, or drug/ toxicant exposure.

The dry-land Barnes maze is widely used to measure spatial navigation ability in response to mildly aversive stimuli. Over consecutive days, performance (e.g.&#160;latency to locate escape cage) of control subjects improves, indicative of normal learning and memory. Differences between rats and mice necessitate apparatus and methodology changes that are detailed here.

Küçük ve Büyük Kemirgen Modelleri ile Barnes Labirent Test Stratejileri

Spatial learning and memory of laboratory rodents is often assessed via navigational ability in mazes, most popular of which are the water and dry-land ...

Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial expression analysis (AFEA) software. Additionally, we demonstrate a method for extracting relevant emotional data output and plotting the emotional response of a population over a specified time frame. By time pairing each participant's treatment response to a control stimulus (baseline), the overall emotional response over time and across multiple participants can be quantified. AFEA is a prospective analytical tool for assessing unbiased response to food and beverages. At present, most research has mainly focused on beverages. Methodologies and analyses have not yet been standardized for the application of AFEA to beverages and foods; however, a consistent standard methodology is needed. Optimizing video capture procedures and resulting video quality aids in a successful collection of emotional response to foods. Furthermore, the methodology of data analysis is novel for extracting the pertinent data relevant to the emotional response. The combinations of video capture optimization and data analysis will aid in standardizing the protocol for automated facial expression analysis and interpretation of emotional response data.

A protocol for capturing and statistically analyzing emotional response of a population to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial expression analysis software is described.

Duyusal için Veri Toplama ve Otomatik Yüz İfade Analizi Teknoloji Analizi Uygulamalı ve Geçici Analiz Protokolü

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial ...

The Treadmill Fatigue Test: A Simple, High-throughput Assay of Fatigue-like Behavior for the Mouse

Fatigue is a prominent symptom in many diseases and disorders and reduces quality of life for many people. The lack of clear pathogenesis and failure of current interventions to adequately treat fatigue in all patients leaves a need for new treatment options. Despite the therapeutic need and importance of preclinical research in helping identify promising novel treatments, few preclinical assays of fatigue are available. Moreover, the most common preclinical assay used to assess fatigue-like behavior, voluntary wheel running, is not suitable for use with some strains of mice, may not be sensitive to drugs that reduce fatigue, and has relatively low throughput. The current protocol describes a novel, non-voluntary preclinical assay of fatigue-like behavior, the treadmill fatigue test, and provides evidence of its efficacy in detecting fatigue-like behavior in mice treated with a chemotherapy drug known to cause fatigue in humans and fatigue-like behavior in animals. This assay may be a beneficial alternative to wheel running, as fatigue-like behavior and potential interventions can be assessed in a greater number of mice over a shorter time frame, thus permitting faster discovery of new therapeutic options.

Fatigue is a common, undertreated and frequently poorly-understood symptom in many diseases and disorders. New preclinical assays of fatigue may help to improve current understanding and future treatment of fatigue. To that end, the current protocol provides a novel means of measuring fatigue-like behavior in the mouse.

Koşu Bandı Yorulma Testi: Mouse Yorgunluk gibi Davranış Basit, Yüksek verim Deneyi

Fatigue is a prominent symptom in many diseases and disorders and reduces quality of life for many people. The lack of clear pathogenesis and failure of ...

Introducing Clicker Training as a Cognitive Enrichment for Laboratory Mice

Establishing new refinement strategies in laboratory animal science is a central goal in fulfilling the requirements of Directive 2010/63/EU. Previous research determined a profound impact of gentle handling protocols on the well-being of laboratory mice. By introducing clicker training to the keeping of mice, not only do we promote the amicable treatment of mice, but we also enable them to experience cognitive enrichment. Clicker training is a form of positive reinforcement training using a conditioned secondary reinforcer, the "click" sound of a clicker, which serves as a time bridge between the strengthened behavior and an upcoming reward. The effective implementation of the clicker training protocol with a cohort of 12 BALB/c inbred mice of each sex proved to be uncomplicated. The mice learned rather quickly when challenged with tasks of the clicker training protocol, and almost all trained mice overcame the challenges they were given (100% of female mice and 83% of male mice). This study has identified that clicker training for mice strongly correlates with reduced fear in the mice during human-mice interactions, as shown by reduced anxiety-related behaviors (e.g., defecation, vocalization, and urination) and fewer depression-like behaviors (e.g., floating). By developing a reliable protocol that can be easily integrated into the daily routine of the keeping of laboratory mice, the lifetime experience of welfare in the mice can be improved substantially.

The development of new refinement strategies for laboratory mice is a challenging task that contributes towards fulfilling the 3R principle. This protocol introduces clicker training as a cognitive enrichment program for laboratory mice.

Laboratuvar Fareler için Bilişsel Zenginleştirme olarak Clicker Eğitim Tanıtımı

Establishing new refinement strategies in laboratory animal science is a central goal in fulfilling the requirements of Directive 2010/63/EU. Previous ...

Methods of Pairing and Pair Maintenance of New Zealand White Rabbits (Oryctolagus Cuniculus) Via Behavioral Ethogram, Monitoring, and Interventions

New Zealand White (NZW) laboratory rabbits (Oryctolagus cuniculus), as well as their ancestors the European Rabbit, are a social species that exhibit numerous benefits to being housed accordingly. Although these rabbits are innately gregarious, certain behaviors can still arise when kept in captivity, which if left unchecked, can confound research results or lead to wounding, which in extreme cases can be severe. To prevent these issues, there must be a well-structured plan for the monitoring and maintenance of paired laboratory rabbits. The purpose of this protocol is to present effective procedures for establishing newly paired NZW rabbits as well as methods for successful maintenance. Multiple methods have been tested for the creation of newly paired female rabbits from the vendor, but the most efficacious technique emphasizes capitalizing on the stress bonding from transport, urine marking, pairing in a neutral cage with no forced sharing of resources and a system of monitoring and intervention. To determine the best method of housing paired rabbits in a standard caging environment, data were collected to generate a behavioral ethogram. Behaviors were then quantified as positive, neutral or negative and were tracked across the lifespan of the pair to determine which behaviors indicated pair success or failure. With the newfound knowledge of socially housed laboratory NZW rabbit behavior, enrichment intervention was applied to alleviate aggression and prevent wounding, thus resulting in a higher percentage of successful pairs. Through several years of trialing different pairing methods, the development of the ethogram and the resulting enrichment interventions, understanding of the highly complex social constructs that dominate pair housed rabbit behavior has dramatically increased and allowed for the provision of more species-specific care and increased standards of welfare.

Methods of Pairing and Pair Maintenance of New Zealand White Rabbits Oryctolagus Cuniculus Via Behavioral Ethogram, Monitoring, and Interventions

Though European rabbits are a social species, socially housing them can be challenging. Therefore, there must be a thorough understanding of behaviors and social structures of pair-housed laboratory rabbits. Here we present a protocol to identify pairing methods, species-typical hierarchy establishment behaviors and behaviors that warrant appropriate intervention.

Eşleştirme yöntemleri ve tavşan beyaz çift bakım Yeni Zelanda (dikkatli European) üzerinden izleme, davranış Ethogram ve müdahaleler

New Zealand White (NZW) laboratory rabbits (Oryctolagus cuniculus), as well as their ancestors the European Rabbit, are a social species that exhibit ...

Methods for Presenting Real-world Objects Under Controlled Laboratory Conditions

Our knowledge of human object vision is based almost exclusively on studies in which the stimuli are presented in the form of computerized two-dimensional (2-D) images. In everyday life, however, humans interact predominantly with real-world solid objects, not images. Currently, we know very little about whether images of objects trigger similar behavioral or neural processes as do real-world exemplars. Here, we present methods for bringing the real-world into the laboratory. We detail methods for presenting rich, ecologically-valid real-world stimuli under tightly-controlled viewing conditions. We describe how to match closely the visual appearance of real objects and their images, as well as novel apparatus and protocols that can be used to present real objects and computerized images on successively interleaved trials. We use a decision-making paradigm as a case example in which we compare willingness-to-pay (WTP) for real snack foods versus 2-D images of the same items. We show that WTP increases by 6.6% for food items displayed as real objects versus high-resolution 2-D colored&#160;images of the same foods -suggesting that real foods are perceived as being more valuable than their images. Although presenting real object stimuli under controlled conditions presents several practical challenges for the experimenter, this approach will fundamentally expand our understanding of the cognitive and neural processes that underlie naturalistic vision.

We describe methods for presenting real-world objects and matched images of the same objects under tightly-controlled experimental conditions. The methods are described in the context of a decision-making task, but the same real-world approach can be extended to other cognitive domains such as perception, attention, and memory.

Kontrollü laboratuar koşullarında gerçek dünya objeleri sunma yöntemleri

Our knowledge of human object vision is based almost exclusively on studies in which the stimuli are presented in the form of computerized two-dimensional ...

A Methodology for Capturing Joint Visual Attention Using Mobile Eye-Trackers

With the advent of new technological advances, it is possible to study social interactions at a microlevel with unprecedented accuracy. High frequency sensors, such as eye-trackers, electrodermal activity wristbands, EEG bands, and motion sensors provide observations at the millisecond level. This level of precision allows researchers to collect large datasets on social interactions. In this paper, I discuss how multiple eye-trackers can capture a fundamental construct in social interactions, joint visual attention (JVA). JVA has been studied by developmental psychologists to understand how children acquire language, learning scientists to understand how small groups of learners work together, and social scientists to understand interactions in small teams. This paper describes a methodology for capturing JVA in colocated settings using mobile eye-trackers. It presents some empirical results and discusses implications of capturing microobservations to understand social interactions.

Using multimodal sensors is a promising way to understand the role of social interactions in educational settings. This paper describes a methodology for capturing joint visual attention from colocated dyads using mobile eye-trackers.

Mobil Göz İzleyicileri Kullanarak Ortak Görsel Dikkat Yakalama Için Bir Metodoloji

With the advent of new technological advances, it is possible to study social interactions at a microlevel with unprecedented accuracy. High frequency ...

Implementation of a Real-Time Psychosis Risk Detection and Alerting System Based on Electronic Health Records using CogStack

Recent studies have shown that an automated, lifespan-inclusive, transdiagnostic, and clinically based, individualized risk calculator provides a powerful system for supporting the early detection of individuals at-risk of psychosis at a large scale, by leveraging electronic health records (EHRs). This risk calculator has been externally validated twice and is undergoing feasibility testing for clinical implementation. Integration of this risk calculator in clinical routine should be facilitated by prospective feasibility studies, which are required to address pragmatic challenges, such as missing data, and the usability of this risk calculator in a real-world and routine clinical setting. Here, we present an approach for a prospective implementation of a real-time psychosis risk detection and alerting service in a real-world EHR system. This method leverages the CogStack platform, which is an open-source, lightweight, and distributed information retrieval and text extraction system. The CogStack platform incorporates a set of services that allow for full-text search of clinical data, lifespan-inclusive, real-time calculation of psychosis risk, early risk-alerting to clinicians, and the visual monitoring of patients over time. Our method includes: 1) ingestion and synchronization of data from multiple sources into the CogStack platform, 2) implementation of a risk calculator, whose algorithm was previously developed and validated, for timely computation of a patient&#39;s risk of psychosis, 3) creation of interactive visualizations and dashboards to monitor patients&#39; health status over time, and 4) building automated alerting systems to ensure that clinicians are notified of patients at-risk, so that appropriate actions can be pursued. This is the first ever study that has developed and implemented a similar detection and alerting system in clinical routine for early detection of psychosis.

We demonstrate how to deploy a real-time psychosis risk calculation and alerting system based on CogStack, an information retrieval and extraction platform for electronic health records.

CogStack kullanarak Elektronik Sağlık Kayıtlarına Dayalı Gerçek Zamanlı Psikoz Risk Algılama ve Uyarı Sisteminin Uygulanması

Recent studies have shown that an automated, lifespan-inclusive, transdiagnostic, and clinically based, individualized risk calculator provides a powerful ...

The Participant-Reported Implementation Update and Score (PRIUS): A Novel Method for Capturing Implementation-Related Data Over Time

"Implementation" of new initiatives in healthcare settings typically encompasses two distinct components: a "clinical intervention" plus accompanying "implementation strategies" that support putting the clinical intervention into day-to-day practice. A novel clinical intervention, for example, might consist of a new medication, a new protocol, a new device, or a new program. As clinical interventions are not self-implementing, however, they nearly always require effective implementation strategies in order to succeed. Implementation strategies set out to engage healthcare providers, staff and patients in ways that increase the likelihood of the new initiative being successfully adopted, a process that often involves behavior change and new ways of thinking by participants. One of the challenges in studying implementation is that it can be difficult to collect data about the status and progress of implementation, including participants' own perspectives and experiences concerning implementation to date. This protocol describes a novel method for collecting and analyzing data related to ongoing implementation called the Participant-Reported Implementation Update and Score, or PRIUS. The PRIUS method allows for the efficient and systematic capture of qualitative and quantitative data that can provide a detailed and nuanced account of implementation over time and from multiple viewpoints. This longitudinal method can enable researchers, as well as implementation leaders and organizational stakeholders, to monitor implementation progress more closely, conduct formative evaluation, identify improvement opportunities, and gauge the effect of any implementation changes on a rolling basis.

The Participant-Reported Implementation Update and Score PRIUS: A Novel Method for Capturing Implementation-Related Data Over Time

This protocol describes a novel method for collecting and analyzing data related to ongoing implementation called the Participant-Reported Implementation Update and Score (PRIUS). The PRIUS method allows for the efficient and systematic capture of data over time and from multiple viewpoints in healthcare settings.

Katılımcı tarafından bildirilen uygulama güncellemesi ve puanı (PRIUS): Zaman içinde uygulamayla ilgili verileri yakalamak için yeni bir yöntem

"Implementation" of new initiatives in healthcare settings typically encompasses two distinct components: a "clinical intervention" plus accompanying ...