CogniFit - Pendekatan holistik untuk menilai kesejahteraan orang lanjut usia menggunakan teknologi e-kesehatan

Nama Asli : Pendekatan holistik untuk menilai kesejahteraan orang dewasa yang lebih tua menggunakan teknologi e-kesehatan .

Penulis : Hilaire J. Thompson 1, George Demiris 1,2, Tessa Rue 3, Evelyn Shatil 4,5, Katarzyna Wilamowska 2, Oleg Zaslavsky 1 dan Blaine Reeder 1.

• 1. Keperawatan Biobehavioral dan Sistem Kesehatan, Sekolah Keperawatan, Universitas Washington, Seattle, Washington.
• 2. Departemen Pendidikan Kedokteran dan Informatika Biomedis, Fakultas Kedokteran, Universitas, Universitas Washington, Seattle, Washington.
• 3. Pusat Statistik Biomedis, Institut Ilmu Kesehatan Translasional, Universitas Washington, Seattle, Washington.
• 4. Departemen Psikologi dan Pusat Penelitian Psikobiologi, Max Stern Academic College of Emek Yezreel, Yokneam Illit, Israel.
• 5. CogniFit Ltd., Yokneam Illit, Israel.

Jurnal : Telemedicine dan e-health (2011), vol. 17 (10): 794-800.

Referensi ke artikel ini (gaya APA) :

• Thompson, H., Demiris, G., Rue, T., Shatil, E., Wilamowska, K., Zaslavsky, O., Reeder, B. (2011). Pendekatan holistik untuk menilai kesejahteraan orang dewasa yang lebih tua menggunakan teknologi e-health. Telemedicine dan e-health, vol. 17 (10), hlm. 794-800.

Kesimpulan Studi

Berbagai bidang kesejahteraan saling berkorelasi, terutama bidang kognitif dan fisiologis. Data menunjukkan pentingnya menilai kesehatan dan kesejahteraan lansia secara holistik. CogniFit dapat menjadi alat yang sangat baik untuk mengevaluasi kesehatan kognitif. Korelasi negatif antara usia dan perhatian terbagi (r=-0,48, p=0,029), perencanaan (r=-0,53, p=0,013) dan persepsi spasial (r=-0,718, p<0,0005). Korelasi negatif antara beberapa penyakit kronis dan perencanaan (r=-0,52, p=0,016).

Ringkasan Studi

Prediksi dan perlambatan perkembangan penyakit kronis pada lansia membantu mempertahankan otonomi fungsional . Oleh karena itu, kita dapat menggunakan penilaian holistik untuk mendapatkan gambaran yang lebih konkret dan sesuai tentang keadaan populasi ini. Saat ini, hanya ada sedikit metodologi yang menilai kesejahteraan lansia secara holistik. Untungnya, e-health (teknologi kesehatan), seperti CogniFit, dapat menjadi alat yang baik untuk melakukan penilaian ini.

Peserta diperlihatkan cara menggunakan berbagai teknologi e-health untuk menilai variabel kognitif, fisiologis, dan fungsional kesejahteraan mereka. Korelasi antara berbagai parameter dievaluasi dan analisis klaster hierarkis digunakan untuk menentukan validitas model.

Terdapat hubungan yang kuat antara berbagai parameter kesehatan, seperti kognitif, fisik . Namun, spiritualitas tidak berkorelasi dengan parameter lain yang diteliti. Peserta juga menyambut baik teknologi e-health.

Parameter tersebut berkorelasi kuat di berbagai bidang kesejahteraan. Ditemukan kaitan kuat antara bidang kognitif dan fisiologis, yang membuat kebutuhan akan pendekatan holistik untuk menilai kesejahteraan menjadi relevan.

Konteks

Untuk dapat mengukur, memprediksi, mencegah atau memperlambat penyakit kronis dan masalah kesehatan umum pada lansia, perlu untuk mengatasi masalah tersebut dengan visi holistik dan interdisipliner . Untuk tujuan ini, e-health dapat menjadi alat yang baik. Jika kita ingin menilai tingkat kesejahteraan seseorang yang sebenarnya, kita harus mempertimbangkan berbagai parameter lingkungan sehari-hari mereka:

• Kesehatan fisik dan kebugaran .
• Kesehatan mental dan kognitif .
• Kesejahteraan sosial .
• Kesejahteraan spiritual

Studi ini berupaya menilai kesejahteraan secara holistik untuk mempelajari bagaimana keempat parameter ini berinteraksi. Teknologi ini membantu mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis sejumlah besar data dengan cara yang mudah dan tidak invasif. Dengan e-health, kita akan dapat mengukur parameter yang relevan dengan kesejahteraan lansia.

Metodologi

Peserta

Dua puluh tujuh orang berusia 78 hingga 94 tahun dari komunitas pensiunan di Seattle, Washington berpartisipasi. Peserta yang memenuhi kriteria menjalani penilaian kelayakan terperinci dan persetujuan yang diberikan telah diperoleh.

Prosedur

Peserta diajarkan cara menggunakan peralatan, prosedur studi, dan evaluasi pra-tes dilakukan. Selama 8 minggu, peserta memberikan data kognitif, fisiologis, dan fungsional tiga kali seminggu. Semua ini memakan waktu sekitar 1 jam. Peserta dapat memperoleh umpan balik dengan mengakses data mereka sendiri. Sejak minggu pertama dan seterusnya, sebagian besar pengguna dapat mengelola alat e-health tanpa bantuan apa pun. Alat e-health yang digunakan adalah

• Kios telekesehatan , yang mengevaluasi pola fisiologis .
• WebQ , yang mengevaluasi kesejahteraan fungsional, sosial dan spiritual .
• CogniFit , alat neuropsikologis yang mengevaluasi parameter kognitif .

Setelah kami menyelesaikan pengumpulan data dari penelitian, kami akan dapat mengunduh hasil setiap partisipan ke komputer kami untuk dianalisis.

Analisis Statistik

Untuk menganalisis data, statistik deskriptif SPSS 15.0 digunakan, korelasi parameter dan analisis klaster hierarkis dengan statistik Hoeffding D dilakukan.

Hasil dan Kesimpulan

Secara keseluruhan, peserta menyatakan bahwa mereka memiliki 0-9 masalah kesehatan. 17% mengatakan kesehatan mereka sangat baik dan 67% mengatakan sangat baik. Mengenai kesehatan fisik mereka, mereka cenderung mengatakan bahwa dalam 30 hari terakhir kesehatan mereka tidak baik. Di sisi lain, dukungan sosial dianggap sangat baik. Kepentingan yang mereka berikan pada spiritualitas sangat berbeda dari satu peserta ke peserta lainnya. Usia berkorelasi negatif dengan skor dalam tugas kognitif yang membutuhkan perhatian terbagi (r=-0,48, p=0,029), perencanaan (r=-0,53, p=0,013) dan persepsi spasial (r=-0,718, p<0,0005).

Sungguh mengejutkan bahwa dukungan sosial dan spiritualitas tidak berkorelasi dengan parameter kesejahteraan lainnya , yang berbenturan dengan beberapa penelitian sebelumnya. Dalam area kognitif, fisik dan fungsional, ada sejumlah penyakit kronis yang berkorelasi negatif dengan skor dalam tugas yang memerlukan perencanaan (r=-0,52, p=0,016) , sementara kesulitan dalam aktivitas hidup sehari-hari berkorelasi dengan inhibisi (r=0).46, p=0,03) . Persepsi subjektif tentang memiliki kesehatan yang lebih baik berkorelasi positif dengan skor dalam tugas inhibisi (r=0,493, p=0,0027) dan tugas perencanaan (r=0,47, p=0,037) . Analisis klaster hierarkis menunjukkan dua kelompok data: fisiologis dan parameter lainnya.

Dalam studi ini, korelasi besar antara berbagai bidang kesejahteraan diamati, terutama kognitif dan fisiologis . Data ini menunjukkan pentingnya menilai kesehatan dan kesejahteraan lansia secara holistik. CogniFit telah terbukti menjadi alat yang mampu mengukur kesehatan kognitif secara efektif dan jujur.