テクノロジーのファーシー分類法の開発：フォールズ予防研究におけるテクノロジー使用（ICTを含む）の分類と説明

背景：転倒と転倒予防に関する最近のコクランのレビューは、コミュニティやケア施設に住んでいる高齢者の転倒を防ぐことが可能であることを示しています。転倒の検出、評価、予測、予防を目的とした技術が出現していますが、技術を使用した介入の記述または報告に一貫性はありませんでした。eHealthとデータ駆動型の介入の成長に伴い、共通の言語と分類が必要です。 目的：テクノロジーのファーシーの分類法は、生物医学情報学の分野の人々が研究と介入の要素を分類および特性化するためのツールとして開発されました。 方法：分類策開発グループ（TDG）は、ヨーロッパ全土の専門家で構成されていました。対面の会議と電子メールによる貢献を通じて、5つのドメインが開発され、修正され、合意されました。アプローチ。ベース;結果測定のコンポーネント。テクノロジーの記述子;および評価。各ドメインには、定義が付随するサブドメインとカテゴリが含まれていました。分類システムは、オンラインツールの開発を含む、公開された論文とさらなる修正に対してテストされました。6つの論文がTDGによって分類され、コンセンサスのレベルが記録されました。 結果：論文で分類法をテストすることで、TDGメンバーの背景の違いとともに、国際的なヘルスケアシステム全体の定義の困難を強調しました。定義はそれに応じて明確にされ、修正されましたが、いくつかの困難が残っていました。分類法とマニュアルは、長い分類プロセスにつながる大規模な文書でした。オンラインアプリケーションの開発により、カテゴリと定義が関連する場合にのみ表示されるため、はるかに単純な分類プロセスが可能になりました。分類された論文の全体的なコンセンサスは70.66％でした。コンセンサススコアは、分類法の修正が行われると増加しました。 結論：テクノロジーのファーシーの分類法は、共通言語を提示します。これは、生物医学情報学の分野で採用されるべきです。分類法をオンラインツールとして開発する際に、新しいテクノロジーと介入を組み込むために分類システムの開発と変更を続けることが可能になりました。

BACKGROUND: Recent Cochrane reviews on falls and fall prevention have shown that it is possible to prevent falls in older adults living in the community and in care facilities. Technologies aimed at fall detection, assessment, prediction and prevention are emerging, yet there has been no consistency in describing or reporting on interventions using technologies. With the growth of eHealth and data driven interventions, a common language and classification is required. OBJECTIVE: The FARSEEING Taxonomy of Technologies was developed as a tool for those in the field of biomedical informatics to classify and characterise components of studies and interventions. METHODS: The Taxonomy Development Group (TDG) comprised experts from across Europe. Through face-to-face meetings and contributions via email, five domains were developed, modified and agreed: Approach; Base; Components of outcome measures; Descriptors of technologies; and Evaluation. Each domain included sub-domains and categories with accompanying definitions. The classification system was tested against published papers and further amendments undertaken, including development of an online tool. Six papers were classified by the TDG with levels of consensus recorded. RESULTS: Testing the taxonomy with papers highlighted difficulties in definitions across international healthcare systems, together with differences of TDG members' backgrounds. Definitions were clarified and amended accordingly, but some difficulties remained. The taxonomy and manual were large documents leading to a lengthy classification process. The development of the online application enabled a much simpler classification process, as categories and definitions appeared only when relevant. Overall consensus for the classified papers was 70.66%. Consensus scores increased as modifications were made to the taxonomy. CONCLUSION: The FARSEEING Taxonomy of Technologies presents a common language, which should now be adopted in the field of biomedical informatics. In developing the taxonomy as an online tool, it has become possible to continue to develop and modify the classification system to incorporate new technologies and interventions.