CogniFit - e-ヘルス技術を用いて高齢者の幸福度を評価するためのホリスティック・アプローチ

元の名前: A Holistic approach to assess older adults’ wellness using e-health technologies.

作家: Hilaire J. Thompson1, George Demiris1,2, Tessa Rue3, Evelyn Shatil4,5, Katarzyna Wilamowska2,Oleg Zaslavsky1 y Blaine Reeder1.

• 1. Biobehavioral Nursing and Health Systems, School of Nursing, University of Washington, Seattle, Washington.
• 2. Department of Medical Education and Biomedical Informatics, School of Medicine, University, University of Washington, Seattle, Washington.
• 3. Center for Biomedical Statistics, Institute for Translational Health Sciences, University of Washington, Seattle, Washington.
• 4. Department of Psychology and the Center for Psychobiological Research, Max Stern Academic College of Emek Yezreel, Yoqneam Ilit, Israel.
• 5. CogniFit Ltd., Yoqneam Ilit, Israel.

雑誌: Telemedicine and e-health (2011), vol. 17 (10): 794-800.

この記事を引用する(APA形式):

• Thompson, H., Demiris, G., Rue, T., Shatil, E., Wilamowska, K., Zaslavsky, O., Reeder, B. (2011). A Holistic approach to assess older adults’ wellness using e-health technologies. Telemedicine and e-health, vol. 17 (10), pp.794-800.

研究のまとめ

幸福の様々な分野、特に認知的および生理学的分野は、互いに多くの相関関係があります。データは、高齢者の健康と幸福を総合的に評価することの重要性を語っています。認知の健康を評価するために、CogniFitは優れたツールになることができます。年齢と分割的注意の間の負の相関(r=-0.48, p=0.029)、計画力(r=-0,53, p=0.013)と空間知覚(r=-0.718, p<0.0005)。いくつかの慢性疾患と計画力の間の負の相関(r=-0,52, p=0,016).

研究のまとめ

高齢者の慢性疾患の進行を予測し、その進行を遅らせることは、彼らの機能的自律性を維持するのに役立ちます.。このために、この人口の状態のより具体的で適応するアイデアを得るために、私たちは全体論的評価を使用することが出来ます。現在、私たちの年長者の幸福を全体で評価する方法論はほとんどありません。幸いなことに、CogniFitのような e-ヘルス（ヘルステクノロジー）は、これらの評価を実行するための優れたツールになることができます。

幸福の認知的、生理学的および機能的な変数を評価するためにどのように異なるe-ヘルステクノロジーを使用するかを参加者に示されました。異なるパラメータ間の相関関係を評価し、モデルの妥当性を知るために、階層的クラスター分析を用いました。

認知的および身体的幸福など、幸福のさまざまなパラメータ間で強い関連性が.見られました。しかしながら、精神性は研究された他のどのパラメータとも相関しませんでした。さらに参加者は、e-ヘルステクノロジーへの喜びを示しました。

パラメータは、幸福のさまざまな分野を通して強く相関していました。それは認知的および生理学的領域の間の大きな関係を強調し、そのため、関連性は、幸福度を評価するための総合的なアプローチを適用する必要性を示しています。

前後関係

高齢者の慢性疾患および一般的な健康問題を測定、予測、予防、または遅らせることができるようにするため全体的かつ学際的なビジョンで問題に取り組むことが必要です。この目的のために、e-ヘルス（ヘルステクノロジー）は良いツールになります。私達が人の実際の幸福度を評価したいのであれば、彼らの日々の環境の様々なパラメータを考慮に入れなければなりません。

.< li>精神的および認知的健康 .< li>社会的健康.< li>精神的な幸福 .

本研究では、これら4つのパラメータがどのように相互作用するのかを知るための総合的な方法で幸福を評価することを試みました。このテクノロジーは、快適で非侵性の方法で大量のデータを収集、保存、および分析するのに役立ちます。e-ヘルスを使えば、高齢者の幸福に関連するパラメータを測定できます。

方法論

参加者

ワシントン州シアトルの老人コミュニティからの78歳から94歳の間の27人 が参加しました。基準を満たした参加者は、適格性の詳細な評価に進み、インフォームド・コンセントが得られました。

手続き

参加者には機器の使い方、研究手順が教えられ、テスト前の評価が行われました。8週間の間、参加者は週に3回、認知、生理学、機能のデータを提供しました。これには約1時間かかりました。参加者は自分のデータにアクセスすることでフィードバックを得ることができました。最初の週から、ほとんどのユーザーは助けを必要とせずにe-ヘルスツールを管理することが出来ました。使用されたe-ヘルスツールは次のとおりです:

• 遠隔医療キオスク ,パラメータを評価する生理的.
< li>ウェブQ,評価する機能的、社会的、そして精神的な幸福 .< li>CogniFit,神経心理学的ツール認知パラメータを評価する.

調査からのデータ収集が終了したら、各参加者の結果をコンピューターにダウンロードして分析を進めることができます。

統計解析

データを分析するために、SPSS 15.0を使用し、記述統計、パラメータのピアツーピア相関を得て、Hoeffding D統計を用いて階層クラスター分析を行いました。

結果と結論

全体として、参加者は彼らが0から9の健康問題を抱えていることを示しました。17％が彼らの健康が優れていることを示し、67％がそれが非常に良好であることを示しました。体の健康に関しては、過去30日間でそれが良くなかったと言う傾向がありました。一方、社会的支援は非常に良いとされていました。彼らがスピリチュアリティに与えた重要性は、参加者によって非常に異なりました。年齢は次を必要とする認知タスクのスコアと負の相関を示していました。分割的注意 (r=-0.48, p=0.029), 計画力 (r=-0,53, p=0.013) y 空間知覚 (r=-0.718, p<0.0005)。

ソーシャルサポートとスピリチュアル性が他のウェルネスのパラメータと相関していなかったことは、これまでのいくつかの研究と突き当たっています。認知的、身体的、機能的な分野では、計画力 (r=-0,52, p=0,016)を必要なタスクのスコアと負の相関関係にある多数の慢性疾患がありました。一方、日常生活の活動における困難さは抑制（r = 0.46、p = 0.03）の状態と相関しています。健康状態が良いという主観的な認識は、抑制課題のスコア（r = 0.493、p = 0.0027）と計画力（r = 0.47、p = 0.037）に正の相関がありました。階層クラスター分析は２つのグループのデータを示しました：生理学的パラメーターおよび他方ではその他のパラメーター。

この調査では、さまざまな分野のウェルネス、特に認知的および生理的なものの間の大きな相関関係が示されています。これらのデータは、高齢者の健康とウェルネスを総合的に評価することの重要性を物語っています。 CogniFitは、人々の認知状態を効率的かつ真実に測定できるツールであることが証明されています。