Reducción de la discapacidad relacionada con COVID-19 en adultos mayores que viven en comunidades rurales mediante el uso de tecnología inteligente
23 de julio de 2026 actualizado por: Rachel Proffitt, University of Missouri-Columbia
Los requisitos de distanciamiento social para COVID-19, junto con los impactos adversos en la salud del aislamiento social y la disminución del acceso a la atención médica en las áreas rurales, coloca a los adultos mayores con discapacidades en una situación desesperada.
El sistema de sensores inteligentes que se implementará y estudiará en este proyecto tiene como objetivo reducir la discapacidad de los adultos mayores que viven en comunidades rurales y mejorar la calidad de vida relacionada con la salud, incluida la depresión y la ansiedad.
Se desarrollará una guía de implementación para aumentar el éxito de futuras evaluaciones de ampliación.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Más del 85% de Missouri es rural y las personas en estas áreas rurales son mayores y tienen un acceso reducido a la atención médica regular en comparación con las personas que viven en áreas urbanas de Missouri.
Las personas con discapacidades, en particular los adultos mayores, corren un mayor riesgo de contraer la COVID-19.
Existe una necesidad crítica de reducir la discapacidad y mejorar la calidad de vida de los adultos mayores con discapacidades que viven en la comunidad para lograr un envejecimiento exitoso en el lugar durante la pandemia de COVID-19.
Hemos desarrollado, con nuestra empresa asociada Foresite Healthcare, una solución de tecnología comprobada basada en sensores para monitorear comportamientos relacionados con la salud en el hogar.
En un ensayo controlado aleatorizado de múltiples sitios, demostramos que el sistema de sensores con la coordinación de la atención de enfermería previene la disminución de la función de los adultos mayores que viven en instalaciones de vida asistida.
El objetivo a largo plazo de esta investigación es apoyar la vida independiente de los adultos mayores con discapacidades durante el mayor tiempo posible.
El propósito de este proyecto es implementar el sistema de sensores en los hogares de adultos mayores con discapacidades que viven en comunidades rurales y evaluar el efecto del sistema de sensores en la reducción de la discapacidad y la mejora de la calidad de vida relacionada con la salud.
Mediante un ensayo controlado aleatorio de dos brazos, el sistema de sensores se instalará en los hogares de 64 adultos mayores.
Los participantes asignados al azar al Grupo de estudio 1 recibirán una intervención de autocontrol multidisciplinaria (enfermería, terapia ocupacional y trabajo social) junto con el sistema de sensores.
Esta intervención se basa en el enfoque de autogestión de las 5A y es una traducción directa de la coordinación de cuidados de enfermería en nuestra investigación anterior.
Los participantes asignados al azar al Grupo de estudio 2 recibirán educación sanitaria estándar junto con el sistema de sensores.
Se desarrollará una guía de implementación para uso futuro con diferentes agencias asociadas utilizando datos individuales y de nivel de establecimiento recopilados de los Objetivos 1, 2 y 3 utilizando el marco RE-AIM.
El proyecto se llevará a cabo en tres objetivos.
En el Objetivo 1, evaluamos el efecto de un sistema de sensores junto con una intervención multidisciplinaria de autocuidado en comparación con el sistema de sensores junto con atención estándar de educación sanitaria sobre la discapacidad y la calidad de vida relacionada con la salud después de 1 año.
En el Objetivo 2, evaluaremos el efecto del sistema de sensores en los resultados de salud secundarios (depresión, ansiedad, desempeño ocupacional y carga del cuidador), las tasas de caídas y el uso de atención médica.
En el Objetivo 3, recopilaremos datos de participantes individuales para la satisfacción y adopción y datos de las partes interesadas sobre el entorno organizacional.
Los datos de los Objetivos 1, 2 y 3 se analizarán utilizando RE-AIM para producir una guía de implementación contextualizada por entorno organizacional.
Para los adultos mayores con discapacidad que viven en áreas rurales, el sistema de sensores tiene el potencial de cambiar el enfoque de la atención médica y la gestión de la discapacidad.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
58
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
-
-
Missouri
-
Columbia, Missouri, Estados Unidos, 65211
- University of Missouri
-
-
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
65 años y mayores (Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Descripción
Criterios de inclusión:
- Mayor de 65 años, Vive en un condado rural definido, Tiene dificultad con al menos 1 tarea de cuidado personal o 2 tareas de la vida diaria, Tiene acceso a Internet, Puede ponerse de pie con o sin ayuda
Criterio de exclusión:
- Esperanza de vida inferior a un año, Deterioro cognitivo grave (puntuación del miniexamen del estado mental <17), Vida en un centro que brinda servicios de atención, Puntaje ADL de Katz de 6, Recibe fisioterapia en el hogar, terapia ocupacional o enfermería, Ha sido hospitalizado más de tres veces en los 12 meses anteriores, Planea cambiar de residencia dentro del próximo año
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Tratamiento
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Autogestión
El modo de cambio de comportamiento de 5A [39] es el marco para la intervención de autogestión.
Las cinco "A" se abordarán mediante la integración de la intervención de autogestión y el sistema de sensores.
Habrá un mínimo de cuatro sesiones de intervención con cada profesión médica (OT, RN y SW) para 12 visitas por participante.
|
La intervención de autogestión se entregará en el transcurso de un año.
Habrá un mínimo de cuatro sesiones de intervención con cada profesión médica (OT, RN y SW) para 12 visitas por participante.
El equipo (OT, RN y SW) se reunirá dos veces durante los primeros 2 meses para determinar un interventor líder en función de las metas SMART del participante y las áreas de preocupación.
El intervencionista principal tendrá tres sesiones adicionales con el participante y será la persona de contacto para las alertas y los mensajes del sistema de sensores.
La escala de logro de objetivos [83] se administrará durante la entrevista trimestral para evaluar el progreso de los participantes en los objetivos SMART.
Esta medida se administra de forma colectiva con el participante, brinda mayor responsabilidad, ofrece oportunidades al participante para reflexionar sobre el progreso y es una medida concreta del "éxito" de la intervención de autogestión.
|
|
Comparador activo: Educación para la salud
Los participantes asignados al azar al brazo estándar de educación para la salud recibirán la intervención en el Mes 1 y luego en los meses 3, 6, 9 y 12.
|
Los participantes asignados al azar al brazo estándar de educación para la salud recibirán la intervención en el mes 1 y luego en los meses 3, 6, 9 y 12 (coincidiendo con las entrevistas trimestrales).
El participante utilizará la tableta y la plataforma de telesalud para completar la entrevista y la sesión educativa con el personal de investigación.
El contenido de estas sesiones se centrará en ayudar al participante (y al miembro de la familia/cuidador, según corresponda) a comprender sus datos de salud, ayudarlos con cualquier problema tecnológico y brindarle educación al participante sobre su(s) condición(es) y cualquier recurso solicitado.
El personal de investigación también brindará educación adicional sobre la salud si hay cambios en las condiciones o nuevos diagnósticos después de la visita de un proveedor externo.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Change in Katz ADL Index
Periodo de tiempo: 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
Periodo de tiempo: 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
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Change in Hospital Anxiety and Depression Scale
Periodo de tiempo: 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
Periodo de tiempo: 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
Periodo de tiempo: 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
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Rachel M Proffitt, OTD, University of Missouri-Columbia
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- 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.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de junio de 2022
Finalización primaria (Actual)
31 de octubre de 2024
Finalización del estudio (Actual)
31 de octubre de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
21 de marzo de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
16 de mayo de 2022
Publicado por primera vez (Actual)
18 de mayo de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
24 de julio de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de julio de 2026
Última verificación
1 de julio de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2043542
- 1R01AG072935-01A1 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
SÍ
Descripción del plan IPD
Compartiremos datos de resultados clínicos no identificados y parámetros extraídos del sistema sensor (p. ej., densidad de movimiento, velocidad de la marcha) asociados con los participantes del estudio al depositar estos datos en el Archivo Nacional de Datos Computarizados sobre el Envejecimiento (NACDA) que es un repositorio financiado por los NIH.
Los datos enviados se confirmarán con los estándares relevantes de datos y terminología.
Los datos serán desidentificados siguiendo los procedimientos IRB de la Universidad de Missouri.
Todos los parámetros del sensor se almacenan en el servidor seguro como datos no identificados, por lo que no se requerirá ningún procesamiento adicional antes de depositarlos en NACDA.
Los identificadores se eliminarán de los datos de resultados clínicos antes de depositarlos en NACDA.
Toda la información personal y privada de los participantes del estudio estará protegida mediante nuestro sistema seguro de recopilación de datos (RedCap) en una red cifrada.
No se compartirá ninguna información personal o privada.
Marco de tiempo para compartir IPD
Los datos estarán disponibles al finalizar el estudio y se mantendrán de acuerdo con los parámetros del Archivo Nacional de Datos Computarizados sobre el Envejecimiento (NACDA)
Criterios de acceso compartido de IPD
Dado que usaré el Archivo Nacional de Datos Computarizados sobre el Envejecimiento (NACDA), que es un depósito financiado por los NIH, este depósito tiene políticas y procedimientos establecidos que brindarán acceso a los datos a investigadores calificados, totalmente consistentes con las políticas de intercambio de datos de los NIH y los leyes y regulaciones.
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .