Signals from real-world falls

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Amaç: Gerçek dünyadaki düşme olaylarının vücut-yıpranmış sensör cihazları kullanılarak ölçülmesi, yaşlı insanlarda düşmelerin anlaşılmasını artırabilir ve yeni teknolojinin düşmeleri önlemesini, tahmin etmesini ve otomatik olarak tanımasını sağlayabilir. Bununla birlikte, gerekli kayıt süresine göre, bu olaylar nadirdir ve bu nedenle yakalanması zordur. Bu nedenle, FARSEEING (Smart ve sElf-adapaive Environments'ın tasarımı için FALL Deposu) konsorsiyumu ve ilişkili ortaklar, gerçek dünyadaki düşüşlerden gelen sinyallerin meta veri tabanını oluşturdu. 2014 yılı sonuna kadar 397 düşüş ölçülmüş ve rapor edilmiştir. Bu, başta geriatrik rehabilitasyon, Parkinson hastalığı, serebellar ve duyusal ataksi olmak üzere çeşitli ayarlardan ve hastalık gruplarından gelen verileri içerir. Düşüşlerin yüzde yetmiş beşi, en az ivmeölçer ve jiroskop içeren cihazlarla 100 Hz örnekleme oranıyla ölçüldü. Bugüne kadar bu gerçek dünya düşüşlerinin 100'den fazlası doğrulandı ve sonunda veri analizleri için işlendi. Gözlemlenen sinyal kalıpları yüksek bir heterojenlik gösterdi ve simüle edilmiş düşmelerden önemli ölçüde farklıydı. Mevcut gerçek dünyanın ön analizleri, dalgacıkların yanı sıra zamansal ve mekanik eşikler kullanılarak iki farklı düşme algılama yaklaşımı ile veri düşer ve algılama performansını önemli ölçüde geliştirdi. FARSEEING konsorsiyumu, meta veri tabanındaki ölçülen gerçek dünya düşüşlerinin sayısını projenin sonundan öteye taşımaya devam edecek. Dış kullanıcılar FARSEEING web sitesinde veri erişimi talep edebilir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Objective: measurement of real-world fall events by using body-worn sensor devices can improve the understanding of falls in older people and enable new technology to prevent, predict, and automatically recognize falls. However, relative to the required recording time, these events are rare and hence challenging to capture. Therefore, the FARSEEING (FAll Repository for the design of Smart and sElf-adapaive Environments prolonging INdependent livinG) consortium and associated partners established a meta-database of signals from real-world falls. Until the end of 2014, 397 falls were measured and reported. This includes falls data from several settings and disease groups, mainly geriatric rehabilitation, Parkinson’s disease, cerebellar and sensory ataxia. Seventy-five per cent of the falls were measured with a sampling rate of 100 Hz with devices including at least accelerometers and gyroscopes. To date more than 100 of these real-world falls have been validated and finally processed for data analyses. The observed signal patterns showed a high heterogeneity and differed considerably from those of simulated falls. Preliminary analyses of the available real-world falls data with two different fall-detection approaches using wavelets as well as temporal and mechanical thresholds considerably improved the detection performance. The FARSEEING consortium will continue to increase the number of measured real-world falls in the meta-database beyond the end of the project. External users can request data access on the FARSEEING website.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.