Snížení počtu postižení souvisejících s COVID-19 u starších dospělých lidí žijících na venkově pomocí chytrých technologií
23. července 2026 aktualizováno: Rachel Proffitt, University of Missouri-Columbia
Požadavky na sociální odstup pro COVID-19 spolu s nepříznivými zdravotními dopady sociální izolace a sníženým přístupem ke zdravotní péči ve venkovských oblastech staví starší dospělé s postižením do zoufalé situace.
Inteligentní senzorový systém, který má být nasazen a studován v tomto projektu, má za cíl snížit zdravotní postižení starších lidí žijících na venkově a zlepšit kvalitu života související se zdravím, včetně deprese a úzkosti.
Pro zvýšení úspěšnosti budoucích scale-up hodnocení bude vypracována implementační příručka.
Přehled studie
Postavení
Dokončeno
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
Více než 85 % Missouri je venkovských a jednotlivci v těchto venkovských oblastech jsou starší a mají omezený přístup k běžné zdravotní péči ve srovnání s jednotlivci žijícími v městských oblastech Missouri.
Osoby se zdravotním postižením, zejména starší dospělí, jsou vystaveni vyššímu riziku nákazy COVID-19.
Pro úspěšné stárnutí na místě během pandemie COVID-19 existuje kritická potřeba snížit zdravotní postižení a zlepšit kvalitu života starších lidí se zdravotním postižením žijících v komunitě.
S naší partnerskou společností Foresite Healthcare jsme vyvinuli osvědčené technologické řešení založené na senzorech pro monitorování chování souvisejícího se zdravím v domácnosti.
V randomizované kontrolované studii na více místech jsme prokázali, že senzorový systém s koordinací ošetřovatelské péče zabraňuje poklesu funkce u starších dospělých žijících v zařízeních asistovaného bydlení.
Dlouhodobým cílem tohoto výzkumu je co nejdéle podporovat samostatný život starších dospělých s postižením.
Účelem tohoto projektu je rozmístit senzorový systém v domácnostech starších lidí se zdravotním postižením žijících na venkově a vyhodnotit účinek senzorového systému na snížení zdravotního postižení a zlepšení kvality života související se zdravím.
Pomocí dvouramenného randomizovaného kontrolovaného pokusu bude senzorový systém instalován v domácnostech 64 starších dospělých.
Účastníci randomizovaní do studijního ramene 1 obdrží multidisciplinární (ošetřovatelství, pracovní terapie a sociální práce) intervence sebeřízení spárované se senzorovým systémem.
Tato intervence je založena na přístupu samosprávy 5As a je přímým překladem koordinace ošetřovatelské péče v našem předchozím výzkumu.
Účastníci randomizovaní do studijního ramene 2 budou mít standardní zdravotní výchovu spárovanou se senzorovým systémem.
Bude vytvořena implementační příručka pro budoucí použití s různými partnerskými agenturami s využitím údajů na úrovni jednotlivců a nastavení shromážděných z cílů 1, 2 a 3 pomocí rámce RE-AIM.
Projekt bude realizován ve třech cílech.
V Cíli 1 hodnotíme účinek senzorového systému spárovaného s intervencí multidisciplinárního sebeřízení ve srovnání se senzorovým systémem spárovaným se standardní zdravotní výchovnou péčí na zdravotní postižení a kvalitu života související se zdravím po 1 roce.
V cíli 2 vyhodnotíme vliv senzorového systému na sekundární zdravotní výsledky (deprese, úzkost, pracovní výkon a zátěž pečovatele), míru pádů a využití zdravotní péče.
V cíli 3 budeme shromažďovat údaje o jednotlivých účastnících pro spokojenost a přijetí a údaje o zainteresovaných subjektech o organizačním nastavení.
Data z cílů 1, 2 a 3 budou analyzována pomocí RE-AIM za účelem vytvoření pokynů pro implementaci v kontextu organizačního prostředí.
Pro starší dospělé s postižením žijící ve venkovských oblastech má senzorový systém potenciál změnit přístup ke zdravotní péči a managementu postižení.
Typ studie
Intervenční
Zápis (Aktuální)
58
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Missouri
-
Columbia, Missouri, Spojené státy, 65211
- University of Missouri
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
65 let a starší (Starší dospělý)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ne
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Ve věku nad 65 let, žije ve venkovském kraji, má potíže s alespoň 1 sebeobsluhou nebo 2 každodenními úkoly, má přístup k internetu, dokáže stát s pomocí nebo bez pomoci
Kritéria vyloučení:
- Očekávaná délka života kratší než jeden rok, Těžká kognitivní porucha (minimální skóre ve zkoušce duševního stavu <17), Život v zařízení, které poskytuje pečovatelské služby, Katz ADL skóre 6, Přijímání domácí fyzikální terapie, pracovní terapie nebo ošetřovatelství, Byli jste hospitalizováni více než třikrát za předchozích 12 měsíců, plánujte změnit bydliště během příštího roku
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Léčba
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Singl
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Experimentální: Vlastní správa
Režim změny chování 5A [39] je rámcem pro zásah samosprávy.
Pět „A“ bude řešeno integrací zásahu samosprávy a senzorového systému.
Proběhnou minimálně čtyři intervenční sezení s každou zdravotnickou profesí (OT, RN a SW) po 12 návštěv na účastníka.
|
Zásah samosprávy bude realizován v průběhu roku.
Proběhnou minimálně čtyři intervenční sezení s každou zdravotnickou profesí (OT, RN a SW) po 12 návštěv na účastníka.
Tým (OT, RN a SW) se během prvních 2 měsíců sejde dvakrát, aby určil vedoucího interventa na základě SMART cílů a oblastí zájmu účastníka.
Vedoucí intervence bude mít tři další sezení s účastníkem a bude bodem pro výstrahy a zprávy senzorového systému.
Škálování dosažení cílů [83] bude prováděno během čtvrtletního rozhovoru, aby bylo možné posoudit pokrok účastníků při plnění cílů SMART.
Toto opatření je spravováno společně s účastníkem, poskytuje další odpovědnost, nabízí účastníkovi příležitosti k reflexi pokroku a je konkrétním měřítkem „úspěchu“ intervence samosprávy.
|
|
Aktivní komparátor: Zdravotnické vzdělání
Účastníkům randomizovaným do standardní zdravotní výchovy bude intervence poskytnuta v 1. měsíci a poté ve 3., 6., 9. a 12. měsíci.
|
Účastníci randomizovaní do standardní zdravotní výchovy obdrží intervenci v měsíci 1 a poté v měsících 3, 6, 9 a 12 (v souladu se čtvrtletními rozhovory).
Účastník použije tablet a platformu telehealth k dokončení rozhovoru a vzdělávacího setkání s výzkumnými pracovníky.
Obsah těchto sezení bude zaměřen na to, aby pomohl účastníkovi (a případně rodinnému příslušníkovi/pečovateli) porozumět jejich zdravotním údajům, pomohl jim s případnými technologickými problémy a poskytl účastníkovi vzdělání o jeho stavu (stavech) a jakýchkoli požadovaných zdrojích.
Výzkumní pracovníci také poskytnou jakékoli další zdravotní vzdělání, pokud po návštěvě externího poskytovatele nastanou změny stavu nebo nové diagnózy.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Change in Katz ADL Index
Časové okno: 1 year
|
The Katz Index of Independence in Activities of Daily Living, commonly referred to as the Katz ADL, assesses functional status as a measurement of the client's ability to perform activities of daily living independently.
The Index ranks adequacy of performance in the six functions of bathing, dressing, toileting, transferring, continence, and feeding.
Clients are scored yes/no for independence in each of the six functions.
A score of 6 indicates full function, 4 indicates moderate impairment, and 2 or less indicates severe functional impairment.
This scale ranges from 0 to 6.
This measure is the calculated change in score from baseline to post-intervention.
|
1 year
|
|
Change in PROMIS-43
Časové okno: 1 year
|
PROMIS® (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System) is a set of person-centered measures that evaluates and monitors physical, mental, and social health in adults and children. The PROMIS-43 is a collection of 6-item short forms assessing anxiety, depression, fatigue, pain interference, physical function, sleep disturbance, and ability to participate in social roles and activities as well as a single pain intensity item. Each short form is scored as a T-score, with a score of 50 being average. This scale is 0 to 100. Higher scores indicate more (anxiety, depression, etc) and lower scores indicate less. This measure is the change in the T-score from baseline to post-intervention. A positive change in T-score is different for each sub-domain. Each will be indicated below in the row title. |
1 year
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Change in Hospital Anxiety and Depression Scale
Časové okno: 1 year
|
The Hospital Anxiety and Depression Scale is a two dimension scale developed to identify depression and anxiety.
There are 14 items.
The respondent rates each item on a 4 point scale ranging from 0 (absence) to 3 (extreme presence).
Some questions are inversely scored.
This outcome was assessed at baseline and post-intervention.
This measure is the change in score on the scale.
The overall range of scores is 0 to 42.
Anxiety and depression domains are reported separately below.
|
1 year
|
|
Change in Canadian Occupational Performance Measure
Časové okno: 1 year
|
The COPM is administered by an occupational therapy practitioner.
The participant ranks their five most important occupations that they currently have difficulty with.
Then they rate their current performance and satisfaction with that performance on a scale of 1-10.
The score on those five occupations are averaged to get a score of self-rated occupational performance and self-rated satisfaction with performance.
The scores on both scales can range from 0 to 10.
This measure is the change from baseline to post-intervention on both scores, reported separately below.
|
1 year
|
|
Change in Patient Activation Measure
Časové okno: 1 year
|
The Patient Activation Measure® is a 13-item survey that assesses an individual's knowledge, skills and confidence integral to managing one's own health and healthcare.
The participants rates how much they agree or disagree (1-4 scale) with 13 statements.
Using a licensed tool, a score ranging 0-100 is calculated.
This measure is the change in that score from baseline to post-intervention.
A positive change score means improvement.
|
1 year
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Rachel M Proffitt, OTD, University of Missouri-Columbia
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Glasgow RE, Funnell MM, Bonomi AE, Davis C, Beckham V, Wagner EH. Self-management aspects of the improving chronic illness care breakthrough series: implementation with diabetes and heart failure teams. Ann Behav Med. 2002 Spring;24(2):80-7. doi: 10.1207/S15324796ABM2402_04.
- Gearing RE, El-Bassel N, Ghesquiere A, Baldwin S, Gillies J, Ngeow E. Major ingredients of fidelity: a review and scientific guide to improving quality of intervention research implementation. Clin Psychol Rev. 2011 Feb;31(1):79-88. doi: 10.1016/j.cpr.2010.09.007. Epub 2010 Oct 7.
- Snaith RP. The Hospital Anxiety And Depression Scale. Health Qual Life Outcomes. 2003 Aug 1;1:29. doi: 10.1186/1477-7525-1-29.
- Missouri Department of Health and Senior Services 2019. Health in rural Missouri: Biennial report 2018-2019. http://health.mo.gov/living/families/ruralhealth/pdf/biennial2019.pdf
- Research and Training Center on Disability in Rural Communities. 2020. Missouri State Profile. http://rtc.ruralinstitute.umt.edu/state-profile-map-series/missouri-state-profile/
- Kane, R, L, (1999). A new model of chronic care. Generations-Journal of the American Society on Aging, 23(2), 35-37
- Rantz M, Phillips LJ, Galambos C, Lane K, Alexander GL, Despins L, Koopman RJ, Skubic M, Hicks L, Miller S, Craver A, Harris BH, Deroche CB. Randomized Trial of Intelligent Sensor System for Early Illness Alerts in Senior Housing. J Am Med Dir Assoc. 2017 Oct 1;18(10):860-870. doi: 10.1016/j.jamda.2017.05.012. Epub 2017 Jul 12.
- Rantz MJ, Scott SD, Miller SJ, Skubic M, Phillips L, Alexander G, Koopman RJ, Musterman K, Back J. Evaluation of health alerts from an early illness warning system in independent living. Comput Inform Nurs. 2013 Jun;31(6):274-80. doi: 10.1097/NXN.0b013e318296298f.
- Rantz MJ, Skubic M, Miller SJ, Galambos C, Alexander G, Keller J, Popescu M. Sensor technology to support Aging in Place. J Am Med Dir Assoc. 2013 Jun;14(6):386-91. doi: 10.1016/j.jamda.2013.02.018. Epub 2013 Apr 3.
- Skubic M, Guevara RD, Rantz M. Automated Health Alerts Using In-Home Sensor Data for Embedded Health Assessment. IEEE J Transl Eng Health Med. 2015 Apr 10;3:2700111. doi: 10.1109/JTEHM.2015.2421499. eCollection 2015.
- Skubic, M., Guevara, R. D., & Rantz, M. (2012). Testing classifiers for embedded health assessment. Proc., International Conference on Smart Homes and Health Telematics, Artimino, Italy, pp. 198-205
- Jain, A., Keller, J., & Popescu, M. (2019, June 23-26). Explainable Al for dataset comparison, {Paper presentation}. 2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE).
- Ibrahim, O. A., Keller, J., & Popescu, M. (2019) An unsupervised framework for detecting early signs of illness in eldercare. [Paper presentation}. 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), San Diego, CA, USA
- Ibrahim, O.A., Keller, J.M., & Popescu, M. (2017). Context preserving representation of daily activities in elder care. {Paper presentation}. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)
- Ibrahim, O.A., Popescu, M., & Keller, J.M. (2017). Unsupervised Analysis of Activity Patterns in Eldercare Monitoring. {Paper presentation}. American Medical Informatics Association (AMIA) Annual Symposium.
- Wu, W., Keller, J.M., Skubic, M., Popescu, M., & Lane, K.R. (in review). Early detection of health changes in the elderly using in-home multi-sensors data streams.
- Mishra, A.K., Skubic, M., Despins, L.A., Popescu, M., Rantz, M., Keller, J., & Lane, K. (2019). Development of a functional health index for older adults using the electronic health record. {Paper presentation}. IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI), Chicago, IL, United States.
- Robinson EL, Park G, Lane K, Skubic M, Rantz M. Technology for Healthy Independent Living: Creating a Tailored In-Home Sensor System for Older Adults and Family Caregivers. J Gerontol Nurs. 2020 Jul 1;46(7):35-40. doi: 10.3928/00989134-20200605-06.
- Shelani, S., Levins, T., Robinson, E.L., Lane, K., Park, G., & Skubic, M. (2019). Development and comparison of customized voice-assistant systems for independent living older adults {Paper presentation}. HCII conference, Orlando, FL, United States
- Federal Interagency Forum on Aging Related Statistics. (2016). Older Americans 2016: Key Indicators of Wellbeing. Washington DC: US Government Printing Office.
- He, W., Larsen, L. J., and U.S. Census Bureau. (2014, December). Older Americans with a disability. Washington, DC, U.S. Government Printing Office.
- Griffith L, Raina P, Wu H, Zhu B, Stathokostas L. Population attributable risk for functional disability associated with chronic conditions in Canadian older adults. Age Ageing. 2010 Nov;39(6):738-45. doi: 10.1093/ageing/afq105. Epub 2010 Sep 1.
- Fong JH. Disability incidence and functional decline among older adults with major chronic diseases. BMC Geriatr. 2019 Nov 21;19(1):323. doi: 10.1186/s12877-019-1348-z.
- Center for Disease Control and Prevention. (2012). Preventing Chronic disease. Multiple Chronic Conditions Among US Adults; A2012 Update. Retrieved from http://www.cdc.gov/pcd/issues/2014/13_0389.htm Accessed May 15, 2020.
- U.S. Administration on Aging. (2014). A Profile of Older Americans; 2014. Department of Health and Human Services Washington, DC, Retrieved from http://www.aoa.acl.gov/Aging_Statistics/Profile/2014/docs/2014-Profile.pdf. Accessed May 15, 2020.
- Herbert C, Molinsky JH. What Can Be Done To Better Support Older Adults To Age Successfully In Their Homes And Communities? Health Aff (Millwood). 2019 May;38(5):860-864. doi: 10.1377/hlthaff.2019.00203. Epub 2019 Apr 24.
- Santos-Eggimann B, Meylan L. Older Citizens' Opinions on Long-Term Care Options: A Vignette Survey. J Am Med Dir Assoc. 2017 Apr 1;18(4):326-334. doi: 10.1016/j.jamda.2016.10.010. Epub 2016 Dec 9.
- Skinner HG, Coffey R, Jones J, Heslin KC, Moy E. The effects of multiple chronic conditions on hospitalization costs and utilization for ambulatory care sensitive conditions in the United States: a nationally representative cross-sectional study. BMC Health Serv Res. 2016 Mar 1;16:77. doi: 10.1186/s12913-016-1304-y.
- Schoen C, Davis K, Willink A. Medicare Beneficiaries' High Out-of-Pocket Costs: Cost Burdens by Income and Health Status. Issue Brief (Commonw Fund). 2017 May;11:1-14.
- Banerjee D. The impact of Covid-19 pandemic on elderly mental health. Int J Geriatr Psychiatry. 2020 Dec;35(12):1466-1467. doi: 10.1002/gps.5320. Epub 2020 Jun 27. No abstract available.
- Armitage R, Nellums LB. COVID-19 and the consequences of isolating the elderly. Lancet Public Health. 2020 May;5(5):e256. doi: 10.1016/S2468-2667(20)30061-X. Epub 2020 Mar 20. No abstract available.
- Steinman MA, Perry L, Perissinotto CM. Meeting the Care Needs of Older Adults Isolated at Home During the COVID-19 Pandemic. JAMA Intern Med. 2020 Jun 1;180(6):819-820. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.1661. No abstract available.
- Beutel ME, Klein EM, Brahler E, Reiner I, Junger C, Michal M, Wiltink J, Wild PS, Munzel T, Lackner KJ, Tibubos AN. Loneliness in the general population: prevalence, determinants and relations to mental health. BMC Psychiatry. 2017 Mar 20;17(1):97. doi: 10.1186/s12888-017-1262-x.
- Boyle CA, Fox MH, Havercamp SM, Zubler J. The public health response to the COVID-19 pandemic for people with disabilities. Disabil Health J. 2020 Jul;13(3):100943. doi: 10.1016/j.dhjo.2020.100943. Epub 2020 May 24.
- Turk MA, McDermott S. The COVID-19 pandemic and people with disability. Disabil Health J. 2020 Jul;13(3):100944. doi: 10.1016/j.dhjo.2020.100944. Epub 2020 May 28. No abstract available.
- Rantz M, Skubic M, Abbott C, Galambos C, Popescu M, Keller J, Stone E, Back J, Miller SJ, Petroski GF. Automated In-Home Fall Risk Assessment and Detection Sensor System for Elders. Gerontologist. 2015 Jun;55 Suppl 1(Suppl 1):S78-87. doi: 10.1093/geront/gnv044.
- Rantz M, Lane K, Phillips LJ, Despins LA, Galambos C, Alexander GL, Koopman RJ, Hicks L, Skubic M, Miller SJ. Enhanced registered nurse care coordination with sensor technology: Impact on length of stay and cost in aging in place housing. Nurs Outlook. 2015 Nov-Dec;63(6):650-5. doi: 10.1016/j.outlook.2015.08.004. Epub 2015 Sep 8.
- Galambos C, Rantz M, Back J, Jun JS, Skubic M, Miller SJ. Older Adults' Perceptions of and Preferences for a Fall Risk Assessment System: Exploring Stages of Acceptance Model. Comput Inform Nurs. 2017 Jul;35(7):331-337. doi: 10.1097/CIN.0000000000000330.
- Connelly K, Molchan H, Bidanta R, Siddh S, Lowens B, Caine K, Demiris G, Siek K, Reeder B. Evaluation framework for selecting wearable activity monitors for research. Mhealth. 2021 Jan 20;7:6. doi: 10.21037/mhealth-19-253. eCollection 2021.
- Wagner EH, Davis C, Schaefer J, Von Korff M, Austin B. A survey of leading chronic disease management programs: are they consistent with the literature? Manag Care Q. 1999 Summer;7(3):56-66.
- Glasgow RE, Orleans CT, Wagner EH. Does the chronic care model serve also as a template for improving prevention? Milbank Q. 2001;79(4):579-612, iv-v. doi: 10.1111/1468-0009.00222.
- Rantz M, Popejoy LL, Galambos C, Phillips LJ, Lane KR, Marek KD, Hicks L, Musterman K, Back J, Miller SJ, Ge B. The continued success of registered nurse care coordination in a state evaluation of aging in place in senior housing. Nurs Outlook. 2014 Jul-Aug;62(4):237-46. doi: 10.1016/j.outlook.2014.02.005. Epub 2014 Feb 22.
- Boockvar KS, Lachs MS. Predictive value of nonspecific symptoms for acute illness in nursing home residents. J Am Geriatr Soc. 2003 Aug;51(8):1111-5. doi: 10.1046/j.1532-5415.2003.51360.x.
- Boockvar K, Brodie HD, Lachs M. Nursing assistants detect behavior changes in nursing home residents that precede acute illness: development and validation of an illness warning instrument. J Am Geriatr Soc. 2000 Sep;48(9):1086-91. doi: 10.1111/j.1532-5415.2000.tb04784.x.
- Hogan J. Why don't nurses monitor the respiratory rates of patients? Br J Nurs. 2006 May 11-24;15(9):489-92. doi: 10.12968/bjon.2006.15.9.21087.
- Ridley S. The recognition and early management of critical illness. Ann R Coll Surg Engl. 2005 Sep;87(5):315-22. doi: 10.1308/003588405X60669.
- Mann DM, Chen J, Chunara R, Testa PA, Nov O. COVID-19 transforms health care through telemedicine: Evidence from the field. J Am Med Inform Assoc. 2020 Jul 1;27(7):1132-1135. doi: 10.1093/jamia/ocaa072.
- Laver KE, Schoene D, Crotty M, George S, Lannin NA, Sherrington C. Telerehabilitation services for stroke. Cochrane Database Syst Rev. 2013 Dec 16;2013(12):CD010255. doi: 10.1002/14651858.CD010255.pub2.
- Varnfield M, Karunanithi M, Lee CK, Honeyman E, Arnold D, Ding H, Smith C, Walters DL. Smartphone-based home care model improved use of cardiac rehabilitation in postmyocardial infarction patients: results from a randomised controlled trial. Heart. 2014 Nov;100(22):1770-9. doi: 10.1136/heartjnl-2014-305783. Epub 2014 Jun 27.
- Piotrowicz E, Baranowski R, Bilinska M, Stepnowska M, Piotrowska M, Wojcik A, Korewicki J, Chojnowska L, Malek LA, Klopotowski M, Piotrowski W, Piotrowicz R. A new model of home-based telemonitored cardiac rehabilitation in patients with heart failure: effectiveness, quality of life, and adherence. Eur J Heart Fail. 2010 Feb;12(2):164-71. doi: 10.1093/eurjhf/hfp181. Epub 2009 Dec 30.
- Little, L., Wallisch, A., Pope, E., & Dunn, W. (2018). Acceptability and cost comparison of telehealth intervention for families of children with autism.
- Little, L., Wallisch, A., Pope, El, & Dunn, W. (2018). Acceptability and cost comparison of a telehealth intervention for families of children with autism. Infants and Young Children. 31(4), 275-286
- Weisz, J.R. (2015). Bridging the research-practice divide in youth psychotherapy. The deployment-focused model and transdiagnostic treatment. Verhaltenstherapie, 25(2), 129-132
- Wainer, A.L., Dvortcsak, A., & Ingersoll, B. (2018). Designing for Dissemination: The Utility of the Deployment. Handbook of Parent-implemented interventions for a Very Young Children with Autism, 425
- Wang, S. (2011). Change Detection for Eldercare Using Passive Sensing. PhD. Thesis, Electrical and Computer Engineering Dept., University of Missouri, Columbia, MO
- Wang S, Skubic M, Zhu Y. Activity density map visualization and dissimilarity comparison for eldercare monitoring. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2012 Jul;16(4):607-14. doi: 10.1109/TITB.2012.2196439. Epub 2012 Apr 25.
- Wang S, Skubic M, Zhu Y, Galambos C. Using Passive Sensing to Estimate Relative Energy Expenditure for Eldercare Monitoring. Proc IEEE Int Conf Pervasive Comput Commun. 2011 Mar 21:642-648. doi: 10.1109/PERCOMW.2011.5766968.
- Heise D, Skubic M. Monitoring pulse and respiration with a non-invasive hydraulic bed sensor. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2010;2010:2119-23. doi: 10.1109/IEMBS.2010.5627219.
- Heise D, Rosales L, Skubic M, Devaney MJ. Refinement and evaluation of a hydraulic bed sensor. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:4356-60. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6091081.
- Rosales, L., Bo-Yu, S., Skkubic, M. & Ho, K.C. (2017). Heart rate estimation from hydraulic bed sensor ballistocardiogram. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 9(2), 193-207
- Lydon K, Su BY, Rosales L, Enayati M, Ho KC, Rantz M, Skubic M. Robust heartbeat detection from in-home ballistocardiogram signals of older adults using a bed sensor. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2015;2015:7175-9. doi: 10.1109/EMBC.2015.7320047.
- Starr, I., Rawson, A., Schroeder, H., & Joseph, N. (1939). Studies on the estimation of cardiac output in man, and of abnormalities in cardiac function , from the heart's recoil and the blood's impacts; the ballistocardiogram, American Journal of Physiology--Legacy Content, 127 (1), 1-28
- Stone, E., & Skubic, M. (2011). Evaluation of an inexpensive depth camera for in-home gait assessment. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 3(4), 349-361.
- Stone EE, Skubic M. Unobtrusive, continuous, in-home gait measurement using the Microsoft Kinect. IEEE Trans Biomed Eng. 2013 Oct;60(10):2925-32. doi: 10.1109/TBME.2013.2266341. Epub 2013 Jun 5.
- Stone EE, Skubic M, Back J. Automated health alerts from Kinect-based in-home gait measurements. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014;2014:2961-4. doi: 10.1109/EMBC.2014.6944244.
- Banerjee T, Keller JM, Skubic M. Resident identification using kinect depth image data and fuzzy clustering techniques. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:5102-5. doi: 10.1109/EMBC.2012.6347141.
- Shumway-Cook A, Brauer S, Woollacott M. Predicting the probability for falls in community-dwelling older adults using the Timed Up & Go Test. Phys Ther. 2000 Sep;80(9):896-903.
- Stone E, Skubic M, Rantz M, Abbott C, Miller S. Average in-home gait speed: investigation of a new metric for mobility and fall risk assessment of elders. Gait Posture. 2015 Jan;41(1):57-62. doi: 10.1016/j.gaitpost.2014.08.019. Epub 2014 Sep 6.
- Stone EE, Skubic M. Fall detection in homes of older adults using the Microsoft Kinect. IEEE J Biomed Health Inform. 2015 Jan;19(1):290-301. doi: 10.1109/JBHI.2014.2312180. Epub 2014 Mar 17.
- Phillips LJ, DeRoche CB, Rantz M, Alexander GL, Skubic M, Despins L, Abbott C, Harris BH, Galambos C, Koopman RJ. Using Embedded Sensors in Independent Living to Predict Gait Changes and Falls. West J Nurs Res. 2017 Jan;39(1):78-94. doi: 10.1177/0193945916662027. Epub 2016 Jul 28.
- Proffitt R, Glegg S, Levac D, Lange B. End-user involvement in rehabilitation virtual reality implementation research. J Enabling Technol. 2019;13(2):92-100. doi: 10.1108/JET-10-2018-0050. Epub 2019 Jun 17.
- Proffitt R, Lange B, Chen C, Winstein C. A comparison of older adults' subjective experiences with virtual and real environments during dynamic balance activities. J Aging Phys Act. 2015 Jan;23(1):24-33. doi: 10.1123/japa.2013-0126. Epub 2013 Dec 11.
- Proffitt R, Lange B. Feasibility of a Customized, In-Home, Game-Based Stroke Exercise Program Using the Microsoft Kinect(R) Sensor. Int J Telerehabil. 2015 Nov 20;7(2):23-34. doi: 10.5195/ijt.2015.6177. eCollection 2015 Fall.
- Reeder B, Chung J. Joe J, Lazar A, Thompson HJ, Demiris G. Understanding Older Adults' Perceptions of IN-Home Sensors Using an Obtrusiveness Framework. HCI International 2016; July 17-22, 2016; Toronto CA: Springer; 2016
- Reeder B, Chung J, Le T, Thompson H, Demiris G. Assessing older adults' perceptions of sensor data and designing visual displays for ambient environments. An exploratory study. Methods Inf Med. 2014;53(3):152-9. doi: 10.3414/ME13-02-0009. Epub 2014 Apr 14.
- Reeder B, Chung J, Lazar A, Joe J, Demiris G, Thompson HJ. Testing a theory-based mobility monitoring protocol using in-home sensors: a feasibility study. Res Gerontol Nurs. 2013 Oct;6(4):253-63. doi: 10.3928/19404921-20130729-02. Epub 2013 Aug 5.
- Pak, R, & McLaughlin, A. (2010). Designing displays for older adults: CRC Press
- Fisk AD, Rogers WA, Charness N, Czaja SJ, & Sharit J. (2009). Designing for older adults: Principles and creative human factors approaches. Boca Raton, FL: CRC press
- Shelkey M, Wallace M. Katz Index of Independence in Activities of Daily Living (ADL). Director. 2000 Spring;8(2):72-3. No abstract available.
- Suijker JJ, Buurman BM, ter Riet G, van Rijn M, de Haan RJ, de Rooij SE, Moll van Charante EP. Comprehensive geriatric assessment, multifactorial interventions and nurse-led care coordination to prevent functional decline in community-dwelling older persons: protocol of a cluster randomized trial. BMC Health Serv Res. 2012 Apr 1;12:85. doi: 10.1186/1472-6963-12-85.
- Szanton, S.L., & Gitlin, L.N. (2016). Meeting the health care financing imperative through focusing on function. The CAPABLE studies. Public Policy & Aging Report. 26(3), 106-110
- Hays RD, Spritzer KL, Schalet BD, Cella D. PROMIS(R)-29 v2.0 profile physical and mental health summary scores. Qual Life Res. 2018 Jul;27(7):1885-1891. doi: 10.1007/s11136-018-1842-3. Epub 2018 Mar 22.
- Lewis, T.F., Larson, M.F., & Korcuska, J.S. (2017). Strengthening the planning process of motivational interviewing using goal attainment scaling. Journal of Mental Health Counseling, 39(3), 195-210
- Cup EH, Scholte op Reimer WJ, Thijssen MC, van Kuyk-Minis MA. Reliability and validity of the Canadian Occupational Performance Measure in stroke patients. Clin Rehabil. 2003 Jul;17(4):402-9. doi: 10.1191/0269215503cr635oa.
- Hibbard JH, Stockard J, Mahoney ER, Tusler M. Development of the Patient Activation Measure (PAM): conceptualizing and measuring activation in patients and consumers. Health Serv Res. 2004 Aug;39(4 Pt 1):1005-26. doi: 10.1111/j.1475-6773.2004.00269.x.
- Barg-Walkow, L.H., Mitzner, T.L., & ROgers, W.A. (2014). Technology Experience Profile (TEP): Assessment and Scoring Guide. HFA-TR-1402). Atlanta, GA: Georgia Institute of Technology, School of Psychology, Human Factors and Aging Laboratory.
- Green LW, Glasgow RE, Atkins D, Stange K. Making evidence from research more relevant, useful, and actionable in policy, program planning, and practice slips "twixt cup and lip". Am J Prev Med. 2009 Dec;37(6 Suppl 1):S187-91. doi: 10.1016/j.amepre.2009.08.017. No abstract available.
- Glasgow RE, Klesges LM, Dzewaltowski DA, Bull SS, Estabrooks P. The future of health behavior change research: what is needed to improve translation of research into health promotion practice? Ann Behav Med. 2004 Feb;27(1):3-12. doi: 10.1207/s15324796abm2701_2.
- Boyatzis RE. Thematic analysis and code development: Transforming qualitative information. London and New Delhi: Sage Publications. 1998
- Turner AM, Reeder B, Ramey J. Scenarios, personas and user stories: user-centered evidence-based design representations of communicable disease investigations. J Biomed Inform. 2013 Aug;46(4):575-84. doi: 10.1016/j.jbi.2013.04.006. Epub 2013 Apr 22.
- Reeder B, Turner AM. Scenario-based design: a method for connecting information system design with public health operations and emergency management. J Biomed Inform. 2011 Dec;44(6):978-88. doi: 10.1016/j.jbi.2011.07.004. Epub 2011 Jul 23.
- Reeder B, Zaslavksy O, Wilamowska KM, Demiris G, Thompson HJ. Modeling the oldest old: personas to design technology-based solutions for older adults. AMIA Annu Symp Proc. 2011;2011:1166-75. Epub 2011 Oct 22.
- Reeder B, Hills RA, Turner AM, Demiris G. Participatory design of an integrated information system design to support public health nurses and nurse managers. Public Health Nurs. 2014 Mar-Apr;31(2):183-92. doi: 10.1111/phn.12081. Epub 2013 Sep 30.
- Reeder B, Demiris G. Building the PHARAOH framework using scenario-based design: a set of pandemic decision-making scenarios for continuity of operations in a large municipal public health agency. J Med Syst. 2010 Aug;34(4):735-9. doi: 10.1007/s10916-009-9288-3. Epub 2009 Apr 23.
- Deyo RA, Katrina Ramsey, Buckley DI, Michaels L, Kobus A, Eckstrom E, Forro V, Morris C. Performance of a Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) Short Form in Older Adults with Chronic Musculoskeletal Pain. Pain Med. 2016 Feb;17(2):314-24. doi: 10.1093/pm/pnv046.
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
1. června 2022
Primární dokončení (Aktuální)
31. října 2024
Dokončení studie (Aktuální)
31. října 2024
Termíny zápisu do studia
První předloženo
21. března 2022
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
16. května 2022
První zveřejněno (Aktuální)
18. května 2022
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
24. července 2026
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
23. července 2026
Naposledy ověřeno
1. července 2026
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 2043542
- 1R01AG072935-01A1 (Grant/smlouva NIH USA)
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
ANO
Popis plánu IPD
Budeme sdílet neidentifikovaná klinická výsledná data a parametry extrahované ze senzorového systému (např. hustota pohybu, rychlost chůze) spojené s účastníky studie uložením těchto dat do Národního archivu počítačových dat o stárnutí (NACDA), který je úložiště financované NIH.
Odeslaná data budou potvrzena příslušnými datovými a terminologickými normami.
Údaje budou deidentifikovány podle postupů IRB University of Missouri.
Všechny parametry senzoru jsou uloženy na zabezpečeném serveru jako neidentifikovaná data, takže před uložením na NACDA nebude vyžadováno žádné další zpracování.
Identifikátory budou odstraněny z dat klinických výsledků před uložením v NACDA.
Všechny osobní a soukromé údaje účastníků studie budou chráněny pomocí našeho zabezpečeného systému sběru dat (RedCap) v šifrované síti.
Nebudou sdíleny žádné osobní ani soukromé údaje.
Časový rámec sdílení IPD
Data budou k dispozici po dokončení studie a budou uchovávána podle parametrů pro Národní archiv počítačových dat o stárnutí (NACDA)
Kritéria přístupu pro sdílení IPD
Protože budu používat Národní archiv počítačových dat o stárnutí (NACDA), což je úložiště financované NIH, má toto úložiště zavedeny zásady a postupy, které poskytnou přístup k údajům kvalifikovaným výzkumníkům, plně v souladu se zásadami sdílení údajů NIH a platnými zákony a předpisy.
Typ podpůrných informací pro sdílení IPD
- PROTOKOL STUDY
- MÍZA
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
produkt vyrobený a vyvážený z USA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .