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A Multidimensional Data Acquisition as a Preliminary Step to the Secondary Prevention of the Loss of Autonomy for Patients with Traumatic Injury and Stroke: An AMISIA Pilot Study - 19/11/20

Doi : 10.1016/j.irbm.2020.06.010 
S. Mandigout a, , A. Perrochon a, L. Fernandez b, N. Rezzoug c, B. Encelle d, I. Kanellos e, D. Ricard f, M. Bouet g, M. Shneider g, S. Buffat f
a Université de Limoges, Laboratoire HAVAE EA 6310, F-87060, France 
b Université de Marseille, Institut des Sciences du Mouvement Humain UMR 7287, France 
c Université de Toulon, UFR STAPS, France 
d Université de Lyon CNRS, Université Lyon 1, LIRIS, UMR5205, F-69622, France 
e Laboratoire LabSTICC – IHSEV/HAAL UMR 6285, France 
f Université Paris-Descartes, Laboratoire Cognition and Action Group UMR-MD4 8257, France 
g Université de Clermont-Ferrand - Auvergne, LIMOS UMR 6158, France 

Corresponding author at: Laboratory HAVAE, EA 6310, Faculty of Science, 123 Avenue Albert Thomas, 87060 Limoges, France.Laboratory HAVAE, EA 6310Faculty of Science123 Avenue Albert ThomasLimoges87060France

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Graphical abstract

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Highlights

Cognitive disorders could be partly explained by the lack of activity.
Identifying the symptoms of activity restriction will define the intervention strategy.
Set of sensors will be combined to produce interpretable data for follow-up.
Artificial intelligence can be a way to monitor and encourage each person's profile.

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Abstract

Background

The aim of our study was to conduct an ad hoc data collection in healthy adults with the intention of extracting individual profiles to study the ability to effectively monitor one's health by extracting relevant indicators. As “each patient is a unique case”, AMISIA (Defi CNRS AUTON project) proposes an integrated approach, combining medical health devices, information technology, and human factors to provide patients, health care actors and family caregivers with both the best incentives and a high degree of monitoring.

Method

We conducted a data collection experiment in Limoges with 61 participants at the Limoges University. Data were biographic elements, socio-economic profiles, cognitive performance (Corsi test results), a psychological battery (anxiety, fatigue, sleep), posture and gait measurement with 4 Imus and a Wii-balance board, and finally physical activity during a week at home (Armband sensors).

Results

For the Corsi virtual walking test, the median memory span for Group A was significantly less (p<0.001) than for Group B. Step count and active energy expenditure were significantly higher in Group B (p<0.05). A multiple regression analysis showed that gender, active energy expenditure, fatigue and tendency to play video games account for 41% of the memory span variance.

Conclusion

We have shown that encouraging physical activity can be based on the knowledge of many parameters, such as weight, age, gender and other bio-psycho-social parameters that must also be included in the model.

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Keywords : Secondary prevention, Stroke, Traumatic brain injury, Activity incentive, Multidimensional data collection


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Vol 41 - N° 6

P. 316-320 - décembre 2020 Retour au numéro
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  • A Generic Approach for Efficient Detection of Vascular Structures
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