[发明专利]一种基于智能穿戴技术进行老年人生活质量评价的方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能穿戴技术领域，尤其涉及一种基于智能穿戴技术进行老年人生活质量评价的方法。

背景技术

随着老龄化社会的到来，国家养老负担的逐渐增大，为了方便有效的对老年人进行监护，市面上出现了很多服务于老年人的智能穿戴设备。

目前，智能穿戴设备可以获取到老年人的血压、血糖等生理指标，有些还具有定位功能，摔倒提醒功能以及老年人的活动睡眠情况的数据获取等功能，但是，缺乏对老年人的心理及社会因素等相关数据的获取。而WHO认为人身健康包括生理、心理及社会因素，全面评价老人的健康应包含这些因素。所以，现有技术中缺乏对老年人的生活状态及健康状况进行有效评价的智能化技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能穿戴技术进行老年人生活质量评价的方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于智能穿戴技术进行老年人生活质量评价的方法，包括如下步骤：

S1，确定评价老年人生活质量的指标，包括：生理功能指标、心理功能指标、社会功能指标，并获取各指标的组成因子及其数据，将获取到的所有数据同步到智能健康平台的数据库中；

S2，判断所述数据库中的每个指标的数据量是否达到阈值，如果是，则跳至S3，否则，跳至S1；

S3，根据不同组成因子的特征，对所有的所述组成因子进行无量纲化处理，对逆向指标进行正向化转换，计算各组成因子的得分；

S4，将所述各组成因子的得分相加得到老年活力指数得分；根据所述老年人活力指数的得分，评价老年人的生活质量。

优选地，所述生理功能指标的组成因子包括：年龄、性别、身体疼痛/不适、慢性病种类、血压、血糖、呼吸、心率、视力、听力等智能穿戴技术可以测量的生理功能指标；

所述心理功能指标的组成因子包括：认知、情绪、食欲、睡眠等智能穿戴技术可以测量的反映心理功能的指标；

所述社会功能的组成因子包括：教育水平、医疗保险、职业、收入、有无配偶、社会交往、运动水平等智能穿戴技术可以测量的或通过智能健康平台获取反映社会功能的指标。

优选地，所述组成因子中，年龄、性别、教育程度、医保情况、职业、收入、有无配偶和慢性病种类的数据通过所述智能健康平台直接获取；血压、血糖、呼吸、心率、视力、听力、情绪、食欲、睡眠、社会交往和运动水平的数据通过智能穿戴设备获取，并同步到所述智能健康平台上；老年人主观生活满意度、视力、听力和身体疼痛/不适的数据通过智能终端获取。

优选地，S2中，所述阈值为400。

优选地，S3具体为：

所述组成因子包括定性因子和定量因子，所述定量因子分为直线型、折线型和曲线型因子；

所述定性因子的得分根据所述组成因子的特征将转化值转换为数字；

所述直线型因子的得分采用如下公式计算：

其中，

所述折线型因子的得分采用如下公式计算：

所述曲线型因子的得分根据所述组成因子的特征计算。

优选地，S4之后还包括步骤：S5，对S3中处理过的数据进行探索性因子分析，确定对老年活力指数影响较大的指标。

优选地，S5具体包括如下步骤：

S501，采用主成分分析法、方差最大正交旋转法构造协方差矩阵：

其中，

X₁,X₂,…，X_k代表k个可测指标变量，

R_ij代表k个指标变量之间的相关系数；

S502，根据所述协方差矩阵的计算结果，依据如下公式：

|λE-R|＝0，

计算特征值λ_i，主成分Z_i的贡献率：以及累计贡献率：

S503，筛选特征值λ_i>1，累计贡献率＞80％的公共因子；

S504，对各项所述公共因子提出可能的老年活力指数理论模型；

S505，使用AMOS软件，采用最大似然估计法，计算各所述老年活力指数理论模型的绝对拟合指数：x²、GFI、RMR、SRMR、RMSEA；相对拟合指数：NFI、TLI、CFI；信息拟合指数：AI C、CAI C；