論文の概要: A Markov Chain Model for Identifying Changes in Daily Activity Patterns
of People Living with Dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11126v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 15:47:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 14:51:44.031419
- Title: A Markov Chain Model for Identifying Changes in Daily Activity Patterns
of People Living with Dementia
- Title（参考訳）: 認知症患者の日常生活行動パターンの変化を識別するためのマルコフ連鎖モデル
- Authors: Nan Fletcher-Lloyd, Alina-Irina Serban, Magdalena Kolanko, David
Wingfield, Danielle Wilson, Ramin Nilforooshan, Payam Barnaghi, and Eyal
Soreq
- Abstract要約: 食事や飲酒行動の過度な変化は、しばしば栄養失調や脱水を引き起こす。
現在、このような変化を客観的に検出する方法は確立されていない。
PLWDの73世帯から収集した家庭内モニタリングデータについて,広範囲にわたる定量的分析を行った結果について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Malnutrition and dehydration are strongly associated with increased cognitive
and functional decline in people living with dementia (PLWD), as well as an
increased rate of hospitalisations in comparison to their healthy counterparts.
Extreme changes in eating and drinking behaviours can often lead to
malnutrition and dehydration, accelerating the progression of cognitive and
functional decline and resulting in a marked reduction in quality of life.
Unfortunately, there are currently no established methods by which to
objectively detect such changes. Here, we present the findings of an extensive
quantitative analysis conducted on in-home monitoring data collected from 73
households of PLWD using Internet of Things technologies. The Coronavirus 2019
(COVID-19) pandemic has previously been shown to have dramatically altered the
behavioural habits, particularly the eating and drinking habits, of PLWD. Using
the COVID-19 pandemic as a natural experiment, we conducted linear
mixed-effects modelling to examine changes in mean kitchen activity within a
subset of 21 households of PLWD that were continuously monitored for 499 days.
We report an observable increase in day-time kitchen activity and a significant
decrease in night-time kitchen activity (t(147) = -2.90, p < 0.001). We further
propose a novel analytical approach to detecting changes in behaviours of PLWD
using Markov modelling applied to remote monitoring data as a proxy for
behaviours that cannot be directly measured. Together, these results pave the
way to introduce improvements into the monitoring of PLWD in naturalistic
settings and for shifting from reactive to proactive care.
- Abstract（参考訳）: 栄養失調と脱水は認知症患者(plwd)の認知機能低下と、健常者と比較して入院率の上昇に強く関係している。
食事や飲酒行動の過度な変化は、しばしば栄養失調や脱水を引き起こし、認知と機能低下の進行を加速させ、生活の質を著しく低下させる。
残念ながら、このような変化を客観的に検出する方法は確立されていない。
本稿では,iot(internet of things, モノのインターネット)技術を用いて,73世帯のplwdから収集した家庭内モニタリングデータを分析した。
コロナウイルス2019(COVID-19)パンデミックは、PLWDの行動習慣、特に飲食習慣を劇的に変えたことがこれまで示されていた。
新型コロナウイルスのパンデミックを自然実験として使用し,499日間連続観察されたPLWD21世帯のキッチン活動の変化を線形混合効果モデルを用いて検討した。
昼間のキッチン活動の増加と夜間のキッチン活動の著しい減少(t(147) = -2.90, p < 0.001)を報告した。
さらに, 遠隔監視データに適用したマルコフモデルを用いたplwdの挙動変化を, 直接計測できない行動のプロキシとして検出する新しい解析手法を提案する。
これらの結果は, PLWDの自然的環境におけるモニタリングの改善と, 反応性から積極的ケアへの転換の道を開くものである。
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