Fugu-MT 論文翻訳(概要): Obsolete Personal Information Update System for the Prevention of Falls among Elderly Patients

論文の概要: Obsolete Personal Information Update System for the Prevention of Falls among Elderly Patients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10132v1
Date: Wed, 20 Jan 2021 00:15:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-22 01:19:56.769328
Title: Obsolete Personal Information Update System for the Prevention of Falls among Elderly Patients
Title（参考訳）: 高齢者の転倒予防のための個人情報更新システム
Authors: Salma Chaieb and Brahim Hnich and Ali Ben Mrad
Abstract要約: 世界保健機関(who)は、65歳以上の成人の3人に1人が、80歳以上の成人の半数が毎年転倒していると報告している。より効果的な転倒防止の介入を提供するために、広範囲のアプリケーションが開発されている。これらのアプリケーションはすべて、病院や相互健康、高齢者の世話をする組織から収集された巨大な高齢者データベースに依存している。本稿では,高齢者の転倒防止プロジェクトにおけるOIUS(Obsolete Personal Information Update System)の概要について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3535770763481905
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Falls are a common problem affecting the older adults and a major public health issue. Centers for Disease Control and Prevention, and World Health Organization report that one in three adults over the age of 65 and half of the adults over 80 fall each year. In recent years, an ever-increasing range of applications have been developed to help deliver more effective falls prevention interventions. All these applications rely on a huge elderly personal database collected from hospitals, mutual health, and other organizations in caring for elderly. The information describing an elderly is continually evolving and may become obsolete at a given moment and contradict what we already know on the same person. So, it needs to be continuously checked and updated in order to restore the database consistency and then provide better service. This paper provides an outline of an Obsolete personal Information Update System (OIUS) designed in the context of the elderly-fall prevention project. Our OIUS aims to control and update in real-time the information acquired about each older adult, provide on-demand consistent information and supply tailored interventions to caregivers and fall-risk patients. The approach outlined for this purpose is based on a polynomial-time algorithm build on top of a causal Bayesian network representing the elderly data. The result is given as a recommendation tree with some accuracy level. We conduct a thorough empirical study for such a model on an elderly personal information base. Experiments confirm the viability and effectiveness of our OIUS.
Abstract（参考訳）: 転倒は高齢者に共通する問題であり、公衆衛生の問題でもある。世界保健機関(who)は、65歳以上の成人の3人に1人が、80歳以上の成人の半数が毎年転倒していると報告している。近年、より効果的な転倒予防介入を提供するために、ますます多くのアプリケーションが開発されている。これらのアプリケーションはすべて、病院や相互健康、高齢者の世話をする組織から収集された巨大な高齢者データベースに依存している。高齢者に関する情報は常に進化し続けており、ある瞬間に時代遅れになり、我々がすでに知っていることと矛盾する可能性がある。そのため、データベースの一貫性を回復し、より良いサービスを提供するために、継続的にチェックおよび更新する必要があります。本稿では,高齢者の転倒防止プロジェクトにおけるOIUS(Obsolete Personal Information Update System)の概要について述べる。我々のOIUSは、高齢者の情報をリアルタイムで管理・更新し、オンデマンドで一貫した情報を提供し、介護者や転倒リスクのある患者に適切な介入を提供する。この目的のために概説したアプローチは、老人データを表す因果ベイズネットワーク上に構築された多項式時間アルゴリズムに基づいている。結果は、ある程度の精度のレコメンデーションツリーとして与えられる。このようなモデルについて高齢者の個人情報ベースで徹底的な実証研究を行う。実験によりOIUSの有効性と有効性が確認された。