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CogniFit: 전체적인 평가를위한 인지 평가 도구

노인의 전체 평가의 중요성에 대한 과학적 간행물

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원본 이름: A Holistic approach to assess older adults’ wellness using e-health technologies.

저자: 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.

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

인용 기사 (APA 포맷):

  • 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.

연구 결과

복지의 여러 영역, 특히인지 및 생리 영역은 서로 관련됩니다. 데이터는 노인들의 건강과 안녕을 전체적으로 평가하는 것의 중요성에 대해 이야기합니다. 인지 건강을 평가하기 위해 CogniFit은 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 연령과 분할주의 (r = -0.48, p = 0.029), 계획 (r = -0.53, p = 0.013) 및 공간적 인식 (r = -0.718, p <0.0005) 사이의 음의 상관 관계. 일부 만성 질환과 계획 간의 음의 상관 관계 (r = -0.52, p = 0.016).

연구 요약

노인의 만성 질환 진행을 예측하고 느리게하면 기능적 자율성을 유지하는 데 도움이됩니다. 이를 위해 전체론 평가를 사용하여 이 인구의 상태에 대해보다 구체적이고 적응된 아이디어를 얻을 수 있습니다. 현재 장로들의 안녕을 전체적으로 평가하는 방법론은 거의 없습니다. 다행히 CogniFit과 같은 e-헬스는 이러한 평가를 수행하는 데 유용한 도구입니다.

참가자들은 다양한 e-헬스 기술을 사용하여 웰빙의 인지적, 생리적, 기능적 변수를 평가하는 방법을 보여주었습니다. 서로 다른 매개 변수 간의 상관 관계를 평가하고 계층 적 군집 분석을 사용하여 모델의 유효성을 확인했습니다.

인지 적, 신체적 웰빙과 같은 웰빙의 여러 매개 변수 사이에는 강한 연관성이있었습니다. 그러나 영성은 다른 어떤 매개 변수와도 관련이 없었습니다. 참가자들은 또한 e-헬스 기술에 호의적이었습니다.

매개 변수는 웰빙의 여러 영역에서 크게 상관되었습니다. 인지적 영역과 생리적 영역 사이의 큰 관계를 강조했으며, 이는 웰빙을 평가하기 위해 전체 론적 접근 방식을 적용해야 함을 강조합니다.

문맥

노인의 만성 질환 및 일반적인 건강 문제를 측정, 예측, 예방 또는 늦추기 위해서는 전체적이고 학제적인 비전으로 문제를 해결해야합니다. 이를 위해 e-헬스는 좋은 도구가 될 수 있습니다. 우리가 사람의 실제 복지 정도를 평가하려면 일상 환경의 다양한 매개 변수를 고려해야합니다.

  • 신체 건강 및 피트니스.
  • 정신과 인지 건강.
  • 사회 복지.
  • 정신적인 복지.

이 연구에서 우리는이 네 가지 매개 변수가 어떻게 상호 작용하는지 알기 위해 전체적인 방법으로 웰빙을 평가하려고했습니다. 기술은 편안하고 비 침습적인 방식으로 많은 양의 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 데 도움이됩니다. e-헬스를 통해 노인의 복지와 관련된 매개 변수를 측정 할 수 있습니다.

방법론

참가자들

워싱턴, 시애들의 퇴직자 커뮤니티에 있는 만78세에서 94세 사이의 27명이 참여했습니다. 기준을 충족 한 참가자는 자신의 자격에 대한 자세한 평가를 받고 사전 동의를 얻었습니다.

절차

참가자들에게 장비 사용법, 연구 절차 및 사전 테스트 평가 방법을 배웠습니다. 8주 동안 참가자들은 일주일에 3번 인지, 생리 및 기능 데이터를 제공했습니다. 이 모든 것이 약 1시간 걸렸습니다. 참가자는 자신의 데이터에 액세스하여 피드백을 얻을 수 있습니다. 첫 주부터 대부분의 사용자는 도움없이 e-헬스 도구를 구동 할 수있었습니다. 사용된 e-헬스 도구는 다음과 같습니다.

  • 생리 학적매개 변수를 평가하는 Telehealth 키오스크
  • WebQ: 기능적, 사회적 및 영적 복지 를 평가합니다.
  • CogniFit인지 매개 변수를 평가 하는 신경 심리학적 도구입니다.

연구 데이터 수집을 마치면 각 참가자의 결과를 컴퓨터로 다운로드하여 분석을 진행할 수 있습니다.

통계 분석

데이터를 분석하기 위해, SPSS 15.0을 사용하고, 기술 통계량, 파라미터의 피어-투-피어 상관 관계를 획득하고, Hoeffding D 통계량으로 계층적 군집 분석을 수행 하였습니다.

결과 및 결론

전체적으로 참가자들은 건강 문제가 0-9 인 것으로 나타났습니다. 17%는 건강이 우수했으며 67 %는 매우 건강하다고 나타 냈습니다. 그들의 신체 건강에 관해서는, 그들은 지난 30 일 동안 그것이 좋지 않았다고 말하는 경향이있었습니다. 다른 한편으로, 사회적지지는 매우 좋은 것으로 인식되었다. 그들이 영성에 부여한 중요성은 참가자마다 매우 달랐습니다. 연령은 세분화된 주의가 필요한 인지 과제의 점수와 음의 상관 관계를 보였습니다 (r = -0.48, p = 0.029), 계획 (r = -0.53, p = 0.013) 및 공간 인식 (r = -0.718, p <0.0005).

사회적 지지와 영성은 이전의 일부 연구와 충돌하는 복지의 다른 매개 변수와 관련이 없다는 것이 놀랍습니다. 인지적, 신체적 및 기능적 영역에는 계획이 필요한 작업에 대한 점수 (r = -0.52, p = 0.016)와 부정적인 상관 관계를 갖는 여러 만성 질환이 있었지만 생활 활동에는 어려움이 있었습니다. 일일은 억제 상태와 상관 관계가 있었다 (r = 0.46, p = 0.03). 더 나은 건강 상태에 대한 주관적인 인식은 억제 과제 (r = 0.493, p = 0.0027) 및 계획 (r = 0.47, p = 0.037)의 점수와 긍정적으로 관련이 있습니다. 계층 적 군집 분석은 생리 학적 매개 변수와 다른 매개 변수의 두 가지 데이터 그룹을 보여주었습니다.

이 연구에서는 웰빙의 여러 영역, 특히 인지 적 및 생리 학적 영역간에 큰 상관 관계가 관찰됩니다. 이 자료는 노인들의 건강과 안녕을 전체적으로 평가하는 것의 중요성을 말해줍니다. CogniFit은 사람들의 인지 건강을 효율적이고 진실하게 측정 할 수있는 도구로 입증되었습니다.

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