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Design and Analysis for Fall Detection System Simplification
Published on: April 6, 2020
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使用基于社区的数据开发和验证老年人中跌倒的预测模型
Chisato Hayashi1, Tadashi Okano2, Hiromitsu Toyoda3,4
1Research Institute of Nursing Care for People and Community, University of Hyogo, 13-71 Kitaoji-Cho, Akashi, Hyogo, 673-8588, Japan.
概括
这项研究开发了一种使用多级建模的预测工具,用于评估参与社区炼的老年人中跌倒风险. 该工具有助于医疗保健工作者选社区住户老年人的跌倒风险.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 公共卫生 公共卫生
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 布是社区居住的老年人的一个重要问题.
- 需要预测工具来识别高风险跌倒的个体.
- 基于社区的炼计划涉及老年人,但需要风险分层.
研究的目的:
- 开发一种预测工具,以提前一年估计跌倒的风险.
- 确定一个最佳的切割值,以检测社区炼队伍中的高风险个体.
- 利用多层次建模进行可靠的跌倒风险预测.
主要方法:
- 对社区炼小组2381名参与者的体力测试和Kihon检查清单数据的回顾性分析.
- 多层次的物流回归分析,以确定显著的跌倒风险因素及其赔率比率.
- 确定一个切割值,平衡高风险下降预测的灵敏度和特异性.
主要成果:
- 跌倒的关键预测因素包括年龄,性别,体重,平衡,椅子站立能力,之前的跌倒史,窒息,认知状态,主观健康和长期参与.
- 开发的工具实现了68.4%的灵敏度和53.8%的特异性.
- 确定确定高跌倒风险的最佳切割值为22%.
结论:
- 开发的预测工具提供了可接受的准确性,用于预测个人在一年内跌倒的风险.
- 建议22%的切割值用于识别高风险跌倒的老年人.
- 该工具可以帮助医疗保健工作者和医生查和管理社区老年人中跌倒风险.
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