Social isolation and loneliness greatly contribute to negative health consequences in older adults. Technological solutions can be an asset in promoting social connections and healthy behaviours. This paper presents an innovative structure for an Internet of Things (IoT) platform specifically tailored for older persons. The framework utilises a supervised learning algorithm to classify users into four identified profiles to facilitate the adoption and engagement of technology. The platform incorporates wearables, such as socks and smart bands, to track physical activity, and a messaging module to encourage social interaction. The platform processes the acquired data to quantify steps and deliver tailored interventions remotely to the older adults through the AGAPE Assistant, the mHealth solution of the platform. Furthermore, the AGAPE Assistant has a user interface design for older adults, with a focus on their specific needs. Additionally, improving digital literacy among older adults is crucial for maximizing the long-term compliance and benefits of such technological solutions. On the other hand, AGAPE Monitor is a web application used by formal caregivers to configure the tailored interventions. The platform’s usability was assessed using different usability scale questionnaires, which revealed a mild level of user satisfaction and acceptance. The proposed framework is currently being deployed on more than 112 older adults across three countries: Italy, Romania, and Portugal. The proposed framework provides a holistic solution to encourage active ageing by adopting technology, implementing hybrid interventions, and promoting social interactions.

Une approche centrée patient pour maximiser l’observance d’une thérapie par pression positive continue : conception orientée IA, déploiement et supervision des interventions: Le syndrome d'apnées obstructives du sommeil (SAOS) est un trouble du sommeil qui se manifeste de diverses manières. En l'absence de traitement, il a un effet néfaste sur le système cardiovasculaire, provoque une somnolence diurne excessive et augmente les accidents de la route. Il se caractérise par le rétrécissement (hypopnée) et la fermeture (apnée) répétés des voies aériennes supérieures pendant le sommeil. Chez les adultes atteints de SAOS, le traitement par pression positive continue (PPC) est le traitement médical de première intention. Pour que le traitement par PPC soit pratique, il faut avant tout que le patient adhère au traitement. Le patient doit utiliser l'appareil CPAP pendant au moins 4 heures par nuit pour constater une amélioration clinique. Cependant, d'après les recherches évaluant ce niveau d'adhésion, la thérapie CPAP est celle qui présente le plus faible taux d'adhésion par rapport à 17 autres thérapies telles que le VIH, le cancer...Avec l'avènement du big data et des données de surveillance très précises dans les soins à domicile, de nouvelles opportunités s'ouvrent pour s'attaquer à ces problèmes permanents. L'une de ces opportunités est une compréhension complète du patient pour donner des interventions ciblées qui permettent au patient d'être plus autonome dans sa thérapie CPAP. Ce projet de recherche, qui est mené en collaboration avec le prestataire de soins à domicile Linde Homecare France, s'inscrit dans le cadre de ces nouvelles opportunités. Dans ce projet de recherche, nous avons quatre objectifs principaux, à savoir : 1) la caractérisation des patients, 2) la conception et la réalisation d'interventions personnalisées, 3) la vérification, la validation et le suivi des interventions, et 4) le réajustement automatique des modèles en fonction des commentaires des experts. Pour répondre pleinement à ces quatre objectifs, nous répondons à la question suivante : "Comment exploiter les données de surveillance de la PPC avec la télémédecine pour fournir des interventions centrées sur le patient afin d'augmenter le niveau d'adhésion au traitement PPC à long terme et comment un système assisté par des experts devrait être développer et déployer sur un large éventail de patients pour une gestion personnalisée ?". Pour répondre à cette question de recherche, nous avons développé le nouveau framework d'intervention de soins à domicile en tant que service (HIaaS). Le HIaaS définit le patient en modélisant de multiples profils de patients et en introduisant un concept de parcours du patient adapté aux soins à domicile. Nous déterminons les interventions les plus efficaces en fonction des obstacles à l'observance des patients. Pour approfondir l'approche centrée sur le patient, nous ajoutons un niveau de personnalisation à chaque intervention. Le système suit à la fois l'utilisation des interventions et la perception des patients par ses interventions. Enfin, au préalable, le framework HIaaS propose un mécanisme de vérification et un mécanisme de validation des résultats intermédiaires. Trois types d'experts sont responsables de ces mécanismes : les experts du sommeil, les gestionnaires des soins à domicile et les prestataires de soins à domicile. Par conséquent, chaque expert est limité à son domaine d'expertise. Nous sollicitons les avis des experts tout au long du processus de vérification et de validation.

Introduction: Rapid technological development requires continuous learning and adaptation, yet many older adults (OAs) face difficulties using digital technologies. The AGAPE project (Active aGeing And Personalised service Ecosystem) aimed to promote active and healthy ageing (AHA) among adults aged 65+ by supporting independent functioning reducing caregiver burden, and improving eHealth literacy through personalized, user-friendly digital services co-created and tested in Italy, Portugal, and Romania. Objective: AGAPE pilot phase evaluated the effectiveness and usability of innovation adoption strategies designed to improve technology acceptance, digital literacy, and behavioural change among older adults and caregivers. This study examined participants’ perceptions of digital technologies and self-reported digital efficacy during a multicomponent intervention combining repeated technology use, personalized coaching, digital literacy and health education, technical assistance, and support from informal and formal caregivers. Material and Methods: The multiple-sites uncontrolled pilot study combined home-based use of the AGAPE digital technologies with long-term combined personalized support. Data were collected at baseline (T0), intermediate (T1), and final (T2) assessments using the System Usability Scale (SUS), technostress questionnaire, digital adoption questionnaire (TAM-derived), EQ-5D-5L, CarerQoL-7D, and the UCLA Loneliness Scale, complemented by participant feedback, technology usage, and activity data. Results: The study included 217 participants, of whom 146 were OAs. Over the course of the intervention, participants showed reductions in technostress and improvements in perceived digital efficacy, although the magnitude and direction of change varied across pilot sites. The findings also indicated that contextual and social factors contributed to technology adoption and engagement. Conclusions: Participation in the multicomponent AGAPE intervention was associated with positive longitudinal changes in technology-related perceptions, technostress, and digital self-efficacy. The findings support the feasibility and potential of combining digital technologies with personalized coaching and broader interpersonal support to facilitate technology adoption among older adults. However, given the uncontrolled study design and the integrated nature of the intervention, the observed changes cannot be attributed independently to coaching or to any single intervention component.