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Città per tutte le età: servizi cittadini a misura di anziano per un invecchiamento attivo e in buona salute

27 giugno 2024 aggiornato da: Oteng Ntsweng, National University of Singapore

Molti anziani che vivono in città possono essere gravemente colpiti dopo un piccolo cambiamento nelle loro condizioni di vita o di salute. Il lieve deterioramento cognitivo (MCI), la demenza precoce e la fragilità sono tra i rischi più comuni con profonde conseguenze sulla qualità della vita degli anziani e degli operatori sanitari. Attraverso la nuova ondata di tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT), l’Internet delle cose (IoT) e il sistema delle città intelligenti, è ora possibile aiutare le persone a catturare e utilizzare i propri dati personali in un modo che li aiuterà a mantenere la propria indipendenza per più a lungo. Il progetto City for all Ages creerà un servizio innovativo basato su:

  • Individuazione precoce dei rischi legati alla fragilità basata sulle ICT
  • Interventi potenziati dalle ICT che possono aiutare la popolazione anziana a migliorare la propria vita quotidiana e anche a promuovere un cambiamento positivo del comportamento

Attraverso siti pilota reali a Singapore in collaborazione con TOUCH Senior Activity Centre (SAC) e Housing Development Board (HDB), questo progetto esplora come i dati sui comportamenti individuali catturati attraverso sensori interni ed esterni potrebbero essere utilizzati per l'osservazione e il rilevamento di i seguenti parametri:

  • Attività della Vita Quotidiana (ADL): alimentazione, igiene, attività del sonno
  • Mobilità: attività fisica, frequenza e durata delle uscite
  • Cognizione: dimenticanza, primi segni di declino mentale
  • Socializzazione: visite al centro attività per anziani, attività frequentate, visite ad altri luoghi di interesse

Questo progetto di 2 anni comprende 3 frasi che coinvolgono 10 anziani sani che vivono in una casa HDB nelle fasi 1 e 2 e 100 anziani nella fase 3. Il nostro obiettivo è utilizzare le tecnologie di rilevamento installate nelle case degli anziani per monitorare e rilevare le loro attività della vita quotidiana . I dati dei sensori raccolti verranno quindi analizzati per identificare comportamenti rilevanti degli individui e per rilevare cambiamenti comportamentali che possono essere correlati ai rischi di MCI/fragilità. Gli interventi appropriati basati sulle ICT (ad es. visualizzazione dei dati e avvisi agli operatori sanitari) verranno quindi applicati per mitigare questi rischi. Inoltre, verranno raccolti anche dati psicosociali relativi alla qualità della vita degli anziani, alla partecipazione alle attività sociali e alle attività della vita quotidiana tramite interviste e registri di attività per valutare i risultati del nostro intervento tecnologico.

Panoramica dello studio

Descrizione dettagliata

Come molti paesi sviluppati, Singapore deve affrontare le sfide legate all’invecchiamento della popolazione. Il numero di singaporiani di età pari o superiore a 65 anni sta aumentando rapidamente con il rallentamento della crescita della popolazione. Il numero degli anziani è raddoppiato, passando da 220.000 nel 2000 a 440.000 nel 2015, e si prevede che aumenterà fino a 900.000 entro il 2030. Tra gli anziani, quasi il 10% vive da solo (da 35.000 nel 2012 a 83.000 nel 2030). Il cambiamento demografico non aumenta solo i costi sanitari, ma anche la domanda di servizi sanitari e di fornitura di assistenza.

Prevenire la fragilità e il MCI è fondamentale affinché gli anziani possano continuare le loro attività quotidiane e rimanere sani e indipendenti a casa. Ricerche precedenti hanno dimostrato che la fragilità, come la disabilità, è un processo dinamico in cui gli individui più anziani si muovono avanti e indietro tra diversi stati di fragilità. La transizione verso la fragilità è una progressione graduale che avviene nel corso di diversi mesi o anni, e ci sono tassi di recupero sorprendentemente elevati. Tuttavia, è importante intervenire entro il giusto intervallo di tempo prima che una persona entri in una condizione di piena fragilità. Pertanto è importante individuare l’insorgenza e la progressione della fragilità e identificare i fattori che possono facilitare la transizione verso stati meno fragili. Ciò può informare lo sviluppo di interventi per gestire gli anziani a rischio di fragilità.

Il progetto City for All Ages cerca di dimostrare che le città intelligenti possono svolgere un ruolo fondamentale nella "prevenzione" (ovvero l'individuazione precoce e il conseguente intervento) del MCI e dei rischi legati alla fragilità. L'idea centrale è che le "città intelligenti", abilitate dall'implementazione di tecnologie di sensori e analisi, possano raccogliere dati sugli individui: a) per identificare segmenti di popolazione potenzialmente a rischio, al fine di avviare un monitoraggio più rigoroso; b) monitorare da vicino individui selezionati, al fine di avviare un intervento proattivo. In entrambi i casi i cambiamenti negativi dei comportamenti identificati attraverso una serie di indicatori possono indurre azioni preventive. L’obiettivo è quello di far avanzare la ricerca sanitaria verso un sistema proattivo piuttosto che reattivo.

Il gruppo di ricerca sfrutterà le sperimentazioni esistenti e i siti pilota che si sono concentrati sul rilevamento di comportamenti a rischio negli anziani sia in Francia che a Singapore. Lezioni apprese dall'affrontare le sfide in termini di comprensione dei dati (come falsi positivi, informazioni significative, ecc.) o di fornitura di un intervento appropriato e tempestivo (come difficoltà nell'identificare e organizzare l'intervento in modo efficace, un ampio gruppo di parti interessate, eccessivo sollecitazione degli operatori sanitari, ecc.) sarebbe utile per questo progetto.

Il nostro obiettivo è utilizzare le tecnologie di rilevamento installate nelle case degli anziani per monitorare e rilevare le loro attività come cucinare, dormire, andare in bagno, uscire dall'appartamento o potenziale vagabondaggio, cadute in bagno. I dati dei sensori verranno raccolti in modo discreto e gestiti utilizzando un paradigma di dati aperti collegati sensibile alla privacy. Ai dati verranno applicati algoritmi di ragionamento e apprendimento di base per identificare comportamenti rilevanti degli individui e per rilevare cambiamenti comportamentali che possono essere correlati ai rischi di MCI/fragilità. Gli interventi appropriati basati sulle ICT (ad es. visualizzazione dei dati e avvisi agli operatori sanitari) verranno quindi applicati per mitigare questi rischi.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

19

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Di seguito sono riportati i criteri di inclusione per i partecipanti anziani:

  • Anziani cognitivamente abili, come stabilito dai caregiver.
  • Vivere da solo o con non più di 2 coinquilini
  • Residente in un appartamento HDB
  • Preferibilmente appartamenti con connessione internet WIFI
  • Chi parla inglese o cinese nella fase 1, nello studio saranno inclusi solo chi parla mandarino. A seconda del numero di anziani dialettali presenti nelle residenze, nelle fasi successive, verranno inseriti soggetti dialettali.
  • Membro del Centro Attività Senior
  • Accettare di condividere i dati relativi all'attività della vita quotidiana (ADL) con il team di ricerca, il team del Senior Activity Center e (se applicabile) i parenti designati
  • Parlante inglese o cinese
  • Possedere uno smartphone, un tablet o un computer

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Anziani cognitivamente abili, come stabilito dal personale del centro attività per anziani durante l'identificazione dei potenziali partecipanti.
  • Vivere da solo o con non più di 2 coinquilini
  • Residente in un appartamento HDB
  • Preferibilmente appartamenti con connessione internet WIFI
  • Chi parla inglese o cinese nella fase 1, nello studio saranno inclusi solo chi parla mandarino. A seconda del numero di anziani dialettali presenti nelle residenze, nelle fasi successive, verranno inseriti soggetti dialettali.
  • Membro del Centro Attività Senior
  • Accettare di condividere i dati relativi all'attività della vita quotidiana (ADL) con il team di ricerca, il team del Senior Activity Center e (se applicabile) i parenti designati

Criteri di esclusione:

  • Coloro che non soddisfano i criteri di inclusione sopra menzionati
  • Avere disabilità gravi
  • Avere mobilità ridotta (utilizzo di sedia a rotelle)
  • Soffri di demenza grave

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Periodo di tempo prima e dopo l'implementazione dei sensori IoT
Poiché il nostro studio coinvolge un unico gruppo di 19 partecipanti, valuteremo la loro qualità di vita in due momenti diversi: prima e dopo l’introduzione dei sensori IoT.
Il sistema di monitoraggio assistito delle attività della vita quotidiana (ADL) proposto è costituito da sensori ambientali a infrarossi integrati perfettamente nell’ambiente di vita e da un’app di visualizzazione. I sensori multimodali con capacità di trasmissione dati wireless verranno installati in luoghi diversi (ad es. camera da letto, cucina, wc, bagno, soggiorno, ecc.) per monitorare e rilevare le attività svolte dal singolo anziano, come cucinare, dormire, andare in bagno, uscire dall'appartamento o eventuale vagabondaggio, cadute in bagno, ecc. Inoltre, un sensore di pressione in fibra ottica micro-curvata verrà posizionato discretamente sotto il materasso del letto per misurare la frequenza cardiaca e respiratoria degli anziani durante il sonno. Questo tappetino aiuta a fornire informazioni sulla qualità del sonno e sui ritmi sonno-veglia degli anziani con disturbi del sonno. I dati raccolti verranno quindi trasferiti attraverso un gateway protetto con Raspberry Pi a un server dedicato per l'elaborazione e l'analisi dei dati.
Assistenza agli anziani tradizionale senza l'uso di sensori IoT.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Cambiamento rispetto al basale nella qualità della vita percepita degli anziani a 6 mesi
Lasso di tempo: 6 mesi
La qualità di vita percepita dagli anziani è stata riportata durante le interviste semi-strutturate
6 mesi

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Variazione rispetto al basale dell'affaticamento percepito dal caregiver a 6 mesi
Lasso di tempo: 6 mesi
Livelli di fatica percepita dai caregiver riportati durante le interviste semi-strutturate
6 mesi

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

30 gennaio 2016

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2025

Completamento dello studio (Stimato)

3 gennaio 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

27 febbraio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

27 giugno 2024

Primo Inserito (Effettivo)

5 luglio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

5 luglio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 giugno 2024

Ultimo verificato

1 giugno 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • SACIoTStudy

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

Per ragioni etiche, non possiamo condividere l'IPD. Solo i risultati aggregati verranno condivisi in una pubblicazione.

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

Prove cliniche su Fase di riferimento/controllo

Prove cliniche su Sensori IoT

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