ケア移行を指導するための環境自立対策 (AIMs)

提案された研究は、自立生活に関する予測と意思決定に関する現在の研究と臨床実践のパラダイムを変える可能性を秘めています。 これは、一時的な、自己報告された、または危機事象によって引き起こされたデータへの依存から、生態学的に有効な多次元かつ継続的な生理学的、活動、および行動データの使用に移行することによって達成されます。 このアプローチは、介護の必要性と移行の意思決定を大幅に改善する大きな可能性を秘めています。 この目標を達成するには、利用可能なシステムを超えたいくつかの革新と進行中の研究が注目に値します。 まず、静的な臨床測定値を将来の配置結果に関連付けた先行研究に基づいて、私たちは現在、基本的な生理学的測定値（体重と歩行速度）、活動および行動の測定値を同時かつ継続的に取得し、それによって重要な健康状態および機能の変化を積極的に識別する能力を向上させます。リアルタイム。 高齢化社会において縦断的に収集された既存の在宅活動データと、追加の新しい感覚測定（電話の使用、服薬、体組成）からのシミュレートされたデータを組み合わせて、活動と行動の客観的な動的な測定を提供する派生新しい指標 - AIM - を生成します。それは独立性を維持するために不可欠です。 これらの指標は、医療チームが使用する元のデータセットから文書化された移行結果に基づく予測アルゴリズムを開発するために使用されます (目的 1)。 就労介護移行専門家は、これらの客観的な尺度を改良するために繰り返し質問されます (目的 2)。 これらの介護提供者の専門知識と自立に影響を与える主要な変化の理解は、重要な周囲の自立対策を特定する上で非常に貴重であり、有意義な介護実施経路につながります。 選択され、ケアチームが使用できるユーザーフレンドリーなインターフェースに組み込まれた最終的な対策セットの有効性 (目的 2) は、次に、3 つの比較グループのいずれかに属する自立生活の高齢者を比較することによってテストされます (目的 3): 1) 導入されたテクノロジー、そこから AIM データが抽出され、移行の決定を支援するためにケア移行チームに提供されます。 2) インストールされたテクノロジー。そこから AIM データが抽出されますが、移行チームは利用できません。 3) テクノロジーがない。 検証グループと対照グループの間の有意な変化を認識するには検出力が不十分である可能性があります。 ただし、この研究は主に、アプローチの実現可能性をテストし、移行の意思決定を行うのに最も役立つ種類の AIM データを特定することを目的としており、これは将来の大規模でより決定的な研究に情報を提供するために使用されます。