器具によるタイムアップ・アンド・ゴーテスト: 骨折した高齢者のための信頼性のある有効なツール

科学分野:

• ゲロントロジー
• 生物医学工学
• 整形外科

背景:

• タイムアップ・アンド・ゴー (TUG) テストは標準的な落下予測ツールです.
• 機械式TUG (iTUG) は,客観的なデータのための慣性センサーでTUGを強化します.
• 以前の信頼性研究は,神経学的および一般的な整形外科の集団に焦点を当てていた.

研究 の 目的:

• 股関節骨折患者におけるiTUGの信頼性 (intra-rater,inter-rater,test-retest) を評価する
• iTUGデータの解釈モデルを開発する.
• 落下リスクの高い患者を特定するための差別的なモデルを作成します.

主な方法:

• 股関節骨折の入院患者201人がiTUGテストを完了しました.
• 退院後1ヶ月で電話で追跡調査
• クラス内相関係数は48人の患者で信頼性を評価した.
• 探査因子とロジスティック回帰分析により,転落の予測要因が特定されました.

主要な成果:

• 100のiTUG変数のうち27の変数は優れた信頼性を示した.
• 15の変数を用いた3要素モデルで 74%の差が説明されました
• 3つのiTUG変数を用いた落下リスクモデルは,R2=0. 31とAUC=0. 91を達成した.

結論:

• iTUGは 骨折した人を評価するための 信頼できるツールです
• 3要素の歩行評価モデルは 焦点を当てた枠組みを提供します
• iTUGの転倒リスクモデルは,高齢者の転倒を予測する上で有意義な効果を示しています.