Validierung eines drahtlosen Gangsensors zur Klassifizierung des Sturzrisikos älterer Menschen
17. Juni 2025 aktualisiert von: Sungchul Huh, Pusan National University Yangsan Hospital
Eine Studie zur Validierung der Ganganalyse, eines drahtlosen kleinen Inertialsensors und eines diagnostischen Modells für maschinelles Lernen zur Klassifizierung der Sturzrisikogruppe älterer Menschen
Der Gehstatus älterer Patienten über 65 Jahre im Krankenhaus wird durch politische Analyse und objektive Sturzrisikobewertung durch drahtlose Trägheitssensoren und diagnostische Modelle für maschinelles Lernen überprüft und auf der Grundlage der Ergebnisse als Ermittler eine Grundlage für das Ziel liefern Bewertung des Sturzrisikos von Patienten durch Pflegekräfte auf Allgemeinstationen in der Zukunft.
Studienübersicht
Detaillierte Beschreibung
Derzeit wechselt auf allgemeinen klinischen Stationen in Korea jedes Mal der Gutachter, der das Sturzrisiko während des Krankenhausaufenthalts des Patienten beurteilt, und die Bewertung des Sturzrisikos für denselben Patienten unterscheidet sich je nach Subjektivität des Gutachters.
Daher erfordert die Beurteilung von Stürzen eine Beurteilung des Gangverhaltens des Patienten anhand konsistenter Kriterien.
Durch die Gehanalyse mit einem drahtlosen kleinen Trägheitssensor wird erwartet, dass das Sturzrisiko sinkt.
Bei der Analyse des Gehens zur Klassifizierung von Sturzrisikogruppen sollte eine quantitative Bewertung für Schrittlänge, Ganggeschwindigkeit, Schrittbreite, Trittfrequenz und Gangzyklus vorgenommen werden. Derzeit werden Sturzbewertungen, die dies berücksichtigen, jedoch nicht ordnungsgemäß durchgeführt.
Daher ist es notwendig, quantitative Standards für die Sturzbewertung durch Gehanalyse mithilfe drahtloser kleiner Trägheitssensoren und maschinellem Datenlernen vorzubereiten und anzuwenden, um das Sturzrisiko bei älteren Krankenhauspatienten zu klassifizieren.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
51
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Yangsan, Korea, Republik von
- Sungchul Huh, MD
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- eine Person über 55 Jahre
- Personen, die mindestens eine Minute selbstständig gehen können
- Diejenigen, die keine Medikamente einnehmen, die ihre Fähigkeit beeinträchtigen, das Gleichgewicht zu halten
- Eine Person, die innerhalb von sechs Monaten kein orthopädisches Problem wie einen Bruch der unteren Extremitäten hat
Ausschlusskriterien:
- Personen, die Schwierigkeiten haben, das Ganganalyseprogramm zu verstehen oder Symptome auszudrücken
- Eine Person, die von einem Rehabilitationsspezialisten aufgrund anderer Erkrankungen als für diese Studie ungeeignet erachtet wird
- Eine Person, die dieses Gehanalyseprogramm aufgrund schwerer Herz-Kreislauf-Erkrankungen nicht anwenden kann
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: Ganggruppe
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Ganganalyse der Teilnehmer mit dem Inertialsensor
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Skala zur Risikobewertung bei Stürzen
Zeitfenster: Während des gesamten Studienzeitraums werden kontinuierlich Gangdaten des Patienten erfasst, was eine kontinuierliche Messung des Sturzrisikos ermöglicht.
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Eine Skala zur Bewertung des Sturzrisikos, die durch die Analyse des Gangs des Patienten mithilfe drahtloser Trägheitssensoren und eines diagnostischen Modells für maschinelles Lernen gemessen wird.
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Während des gesamten Studienzeitraums werden kontinuierlich Gangdaten des Patienten erfasst, was eine kontinuierliche Messung des Sturzrisikos ermöglicht.
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Sungchul Huh, PhD, Pusan National University Yangsan Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
1. Dezember 2023
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
5. Januar 2024
Studienabschluss (Tatsächlich)
30. April 2024
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
21. Dezember 2023
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
2. Mai 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
3. Mai 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
22. Juni 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
17. Juni 2025
Zuletzt verifiziert
1. Juni 2025
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 11-2023-001
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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