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2022
痴呆症患者不良健康状况的无监督数据驱动异常检测方法:队列研究
Nivedita Bijlani,白木Nilforooshan,Samaneh Kouchaki
JMIR老龄化2022(9月19日);5 (3): e38211
基于智能手机的成人轮椅使用者跌倒风险评估应用程序的可用性:观察性研究
迈卡拉弗雷谢特,杰森·范宁,凯瑟琳谢长廷,劳拉大米,雅各Sosnoff
JMIR Form Res 2022(9月16日);6 (9): e32453
使用基于传感器鞋垫的步态分析和机器学习算法预测正老年患者的身体虚弱:横断面研究
莫里茨克劳斯,马西米兰·迈克尔·萨勒,塞巴斯蒂安·菲利克斯·鲍姆巴赫,卡尔Neuerburg,Ulla Cordula Stumpf,沃尔夫冈薄满乐,亚历山大·马丁·凯普勒
JMIR Med Inform 2022(1月05日);10 (1): e32724
2021
评估可穿戴技术在医院环境中持续监测患者的有效性和实用性:系统回顾
维卡斯帕特尔,Ani Orchanian-Cheff,罗伯特·吴
2021年JMIR移动健康Uhealth(8月18日);9 (8): e17411
居家老年人跌倒风险评估、检测和预防的技术平台:准实验研究方案
法蒂玛Araujo,Maria Nilza Nogueira,琼娜席尔瓦,西尔维亚“政府改造”
JMIR Res Protoc 2021(8月12日);10 (8): e25781
记忆护理设施中摔倒实时视频检测相关的地面时间减少:观察性研究
Eleonore拜仁,雪莉·尼克尔斯,格伦熊,朱利安Jacquemot,Raghav苏,Pulkit Agrawal,Raheema Hemraj,亚历山大拜仁,布鲁斯·米勒,乔治Netscher
J Med Internet Res 2021(6月17日);23 (6): e17551
支持基于家庭的痴呆症护理的不引人注目的监测要求:在正式和非正式护理人员中的定性研究
基督教Wrede,安玛丽Braakman-Jansen,Lisette van Gemert-Pijnen
JMIR Aging 2021(4月12日);4 (2): e26875
德国患者使用个人紧急响应的30天紧急医院运输的预测模型:回顾性研究和与美国的比较
Jorn op den Buijs,貂特,Andreas Landgraf
JMIR Med Inform 2021年(3月08日);9 (3): e25121
Deborah Vollmer Dahlke,Shinduk李,马修·李·史密斯,蒂芙尼Shubert,斯蒂芬·波波维奇,马西娅·G·奥瑞
JMIR Aging 2021(1月27日);4 (1): e23381
2020
利用惯性传感器数据再现真实世界跌倒事件的方法:开发和可用性研究
金·萨拉·斯祖卡,佬司Schwickert,克莱门斯贝克,Jochen·可兰克
J Med Internet Res 2020 (Apr 03);(4): 22日e13961
Vincenzo Della Mea,Mihai Horia Popescu,达里奥Gonano,生田斗真žPetaros,Ivo Emili,Maria Grazia Fattori
JMIR Med Inform 2020(2月25日);8 (2): e14583
2019
老年人信息共享、健康评估和药物自我管理的智能家居系统:混合方法研究方案
玛格丽特·诺瑞尔·佩纳,瓦格纳·乌里克·德·莫莱斯,Jens Lundstrom,海琳Laurell,Ingela Skarsater
JMIR Res Protoc 2019(4月30日);8 (4): e12447
基于传感器的被动远程监测和不一致值:美国低收入移民老年人经验的定性研究
克拉拉Berridge,Keith T Chan,Youngjun崔
JMIR Mhealth Uhealth 2019(3月25日);7 (3): e11516
2017
以人为本的设计研究:提高老年用户使用的集成跌倒风险检测系统中手机应用程序的可用性
理查德·哈特,利奥·R·昆兰,利亚姆•格林,亚历杭德罗Rodriguez-Molinero,保罗·贝克,托马斯Scharf,Gearoid OLaighin
2017年JMIR移动健康Uhealth(5月30日);5 (5): e71