CogniFit - E-sağlık teknolojilerini kullanarak yaşlı yetişkinlerin sağlığını değerlendirmek için bütünsel bir yaklaşım

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

Yazarlar: 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.

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

Bu makaleye referanslar (APA stili)::

• 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.

Sonuç Çalışması

Farklı refah alanları birbiriyle, özellikle bilişsel ve fizyolojik alanlarla ilişkilidir. Veriler, yaşlıların sağlık ve iyilik halini bütünsel olarak değerlendirmenin önemini göstermektedir. CogniFit bilişsel sağlığı değerlendirmek için mükemmel bir araç olabilir. Yaş ile bölünmüş dikkat arasındaki negatif korelasyon (r = -0.48, p = 0.029), planlama (r = -0,53, p = 0.013) ve mekansal algı (r = -0.718, p <0.0005).Bazı kronik hastalıklar ve planlama arasındaki negatif korelasyon (r = -0.52, p = 0.016).

Çalışma Özeti

Yaşlılarda kronik hastalıkların ilerlemesinin öngörülmesi ve yavaşlaması, işlevsel özerkliğin korunmasına yardımcı olur. Bu nedenle, daha somut ve bu nüfusun durumu fikrini uyarlamak için bütünsel değerlendirmeleri kullanabiliriz. Halen, yaşlılarımızın refahını bütünsel olarak değerlendiren az sayıda metodoloji vardır.Neyse ki, CogniFit gibi e-sağlık (sağlık teknolojileri), bu değerlendirmeleri yapmak için iyi bir araç olabilir.

Katılımcılara bilişsel, fizyolojik ve işlevsel refah değişkenlerini değerlendirmek için farklı e-sağlık teknolojilerinin nasıl kullanılacağı gösterilmiştir. Farklı parametreler arasındaki korelasyonlar değerlendirilmiş ve modelin geçerliliğini belirlemek için hiyerarşik bir küme analizi kullanılmıştır.

Bilişsel, fiziksel gibi farklı sağlıklı yaşam parametreleri arasında güçlü ilişkiler vardı. Ancak, maneviyat çalışılan diğer herhangi bir parametre ile korelasyon göstermedi. Katılımcılar ayrıca e-sağlık teknolojilerini de memnuniyetle karşıladılar.

Parametreler, refahın farklı alanları ile kuvvetle koreledir. Kognitif ve fizyolojik alanlar arasında vurgulanan güçlü bir bağlantı keşfedildi, bu da konuyla ilgili sağlığı değerlendirmek için bütüncül bir yaklaşıma ihtiyaç duyuyor.

Bağlam

Kronik hastalıkları ve yaşlıları genel sağlık sorunlarını ölçebilecek, tahmin edebilecek, önleyebilecek ya da yavaşlatabilecek, sorunu bütüncül ve disiplinlerarası bir vizyonla ele almak gerekir. Bu amaçla, e-sağlık iyi bir araç olabilir. Bir kişinin refahını gerçek derecesini değerlendirmek istiyorsak, günlük ortamlarının farklı parametrelerini göz önünde bulundurmalıyız:

• Fiziksel sağlık ve fitness.
• Zihinsel ve bilişsel sağlık.
• Sosyal refah.
• Manevi esenlik

Bu çalışma, bu dört parametrenin nasıl etkileşime girdiğini öğrenmek için mutluluğu bütüncül bir şekilde değerlendirmeye çalışmıştır. Teknoloji, büyük miktarda veriyi uygun ve istilacı olmayan bir şekilde toplamaya, depolamaya ve analiz etmeye yardımcı olur. E-sağlık ile yaşlıların iyiliği ile ilgili parametreleri ölçebileceğiz.

Metodoloji

Katılımcılar

Washington, Seattle'daki bir emeklilik topluluğundan 78-94 yaş arası 27 kişi katıldı. Kriterlere uyan katılımcılara ayrıntılı bir uygunluk değerlendirmesi yapıldı ve bilgilendirilmiş onam alındı.

Prosedür

Katılımcılara ekipman kullanımı, çalışma prosedürleri ve ön test değerlendirmeleri yapıldığı öğretildi. 8 hafta boyunca, katılımcılar haftada üç kez bilişsel, fizyolojik ve fonksiyonel veriler sağlamıştır. Bütün bunlar yaklaşık 1 saat sürdü. Katılımcılar kendi verilerine erişerek geri bildirim alabilirler. İlk haftadan itibaren, çoğu kullanıcı e-sağlık araçlarını yardım almadan yönetebildi. Kullanılan e-sağlık araçları

• Telehealth kiosk, fizyolojik kalıpları değerlendiren
• WebQ, fonksiyonel, sosyal ve ruhsal refahı değerlendiren.
• CogniFit, bilişsel parametreleri değerlendiren nöropsikolojik araç.

Çalışmadan veri toplama işlemini tamamladığımızda, her bir katılımcının sonuçlarını analiz için bilgisayarımıza indirebiliriz.

İstatistiksel Analiz

Verileri analiz etmek için, SPSS 15.0 betimsel istatistikler kullanılmıştır, parametrelerin korelasyonları ve Hoeffding'in istatistiği D ile hiyerarşik bir küme analizi yapılmıştır.

Sonuçlar ve Yorumlar

Genel olarak, katılımcılar 0-9 sağlık sorunu yaşadıklarını belirtti. % 17'si sağlıklarının mükemmel olduğunu ve% 67'si çok iyi olduğunu söyledi. Fiziksel sağlıklarına gelince, son 30 gün içinde iyi olmadığını söyleme eğilimindeydiler. Öte yandan, sosyal destek çok iyi olarak algılandı. Maneviyat için verdikleri önem bir katılımcıdan diğerine çok farklıydı. Yaşın, bölünmüş dikkat gerektiren bilişsel görevlerdeki puanla olumsuz yönde ilişkili (r=-0.48, p=0.029), planlama (r=-0,53, p=0.013) ve mekansal algı (r=-0.718, p<0.0005).

Sosyal desteğin ve maneviyatın, önceki çalışmalarla çakışan diğer refah parametreleriyle korele olmadığı çarpıcı. Bilişsel olarak, fiziksel ve fonksiyonel alanlar, planlama gerektiren işlerde puanlama ile olumsuz yönde ilişkili birçok kronik hastalık vardı (r=-0.52, p=0.016) , günlük yaşam aktivitelerindeki zorluklar inhibisyonla ilişkilendirilirken (r=0).46, p=0.03) . Daha iyi bir sağlığa sahip olma konusundaki öznel algı, engelleme görevlerinde (r = 0.493, p = 0.0027) ve planlama görevlerinde (r = 0.47, p = 0.037) puanla pozitif yönde ilişkiliydi. Hiyerarşik küme analizi iki grup veriyi göstermiştir: fizyolojik ve diğer parametreler.

Bu çalışmada, özellikle bilişsel ve fizyolojik olmak üzere, farklı refah alanları arasında büyük korelasyonlar gözlenmektedir. Bu veriler, yaşlıların sağlık ve iyilik halini bütünsel olarak değerlendirmenin önemine değinmektedir. CogniFit bilişsel sağlığı etkin ve doğru bir şekilde ölçebilen bir araç olduğunu kanıtladı.