非臨床環境における地域在住高齢者の1年間の転倒リスクに対する多変量予後予測モデルの開発 (PREFALL)

研究デザインとサンプルサイズ:

デンマークのヨーリング市と協力して、1年間の追跡調査を伴う前向きコホート研究が実施されます。 合計サンプルサイズは 500 名の参加者が予想されます。 これは、自治体が参加者を参加させ、予測因子に関するデータを収集するために人員を提供するという経済的および管理上の理由により選択されました。 モデルの開発と内部検証のためのデータは、同じコホートから取得されます。

研究の設定、参加者、データ収集者、募集およびデータ収集のプロセス:

デンマークの医療および社会サービスに関する法律によれば、デンマークの地方自治体は、高齢者向けの予防および健康増進の取り組みを開発し、開始する責任があります。 これは、自治体のさまざまな当局を通じて行われます（例： 予防的家庭訪問、高齢者活動センター）。 また、ヒョーリング市は、一般協会や患者協会と共同で市民のための地元ホールを運営しています。 したがって、データ収集は、予防的家庭訪問を通じて参加者の自宅、高齢者活動センター、デンマークのイエリング市にある地元のホールで行われます。

予測者:

予測変数のデータ収集はベースラインで実行されます。 以下の予測因子は専門家委員会によって選択されました。 理由は各予測子に記載されています。 まず、予測変数がどのように選択されたかのプロセスに関する簡単な概要が示され、その後、各予測変数について簡単に説明されます。

- 予測子の選択プロセス: 実現可能性の調査。 このモデルは、非臨床環境の医療専門家を対象としています。この場合は、家庭とアクティビティ センターからなる環境を持つヒョーリング市です。 したがって、時間効率が良く、コストが低く、実用的である必要があります。 モデルの精度が成功した場合に実装を容易にするために、データ収集の予測因子は、この研究の前段階として実行された実現可能性研究の科学的価値と経験に基づいて専門家委員会によって選択されました。

実現可能性調査では、参加者と一般の参加を確実にするために、参加者とデータ収集者の両方からの時間消費とユーザーエクスペリエンスに関して、専門家委員会が選択した一連の予測因子を測定する実現可能性を調査しました。 これらの予測因子は、前向きコホート研究の最終選択が実行される基礎を構成しました。

時間効率の良い方法で予測変数に関するデータを収集するため。 データ収集者が実施するテストと研究参加者が記入したアンケートの両方によってこれらを収集することが決定されました。 テストとアンケートのすべての結果は、デンマークのノルジュラン地域でホストされている電子データ キャプチャ ツール REDCap (米国ナッシュビルのヴァンダービルト大学の Research Electronic Data Capture) に入力されます。

テスト:

• 不整脈：研究者の研究は、参加者自身の環境（つまり、75歳以上）でデータ収集を行うことにより、デンマークの高齢者（75歳以上）集団における不整脈の有病率を調査する初めての研究となる。 自分の家とアクティビティセンター）。 すべての参加者は、5 日間の 2 誘導連続心拍リズム モニタリング (E-patch システム、BioTelemetry Inc、デンマーク) を受けます。

• 下肢の反応時間: 反応時間が遅いと転倒のリスクが高まることが以前の研究で判明したため、これが選択されました。12 測定は、適切なソフトウェア Fysiometer (Bronderslev、デンマーク) を備えた Nintendo Wii Balance Board を使用して実行されます。

• 片側の下肢筋力：これは、下肢の筋力低下が転倒のリスクを高めることが初期の研究で判明したため、選択されました。 測定は、適切なソフトウェア Fysiometer (Bronderslev、デンマーク) を備えた Nintendo Wii Balance Board を使用して実行されます。

• 握力: 握力が弱いと、転倒リスクの増加に関連するフレイルのリスクが高まることが以前の研究で判明したため、これが選択されました。 測定は、適切なソフトウェア Fysiometer (Bronderslev、デンマーク) を備えた Nintendo Wii Balance Board を使用して実行されます。

• 二重課題とのバランス: 初期の研究で二重課題能力が低いと転倒リスクが増加することが判明したため、これが選択されました。 測定は、適切なソフトウェア Fysiometer (Bronderslev、デンマーク) を備えた Nintendo Wii Balance Board を使用して実行されます。31 同時に、参加者はボード上で静止しながら、スーパーマーケットで買えるものをできるだけ多く挙げるよう指示されます。

• 歩行速度: これは、以前の研究で歩行速度が低いと転倒リスクが増加することが判明したため、これが選択されました。 参加者は通常の速度で4メートル歩くように指示されます。 費やした時間はストップウォッチを使用して記録されます。 2 つの測定値のうち最速のものが、さらなる分析のために選択されます。

• 身体活動: これは、心臓リズム監視装置に組み込まれた加速度計を使用して測定されます。

アンケート：

次のリストは、アンケートに含まれる転倒の予測因子と参加者の特徴を示しています。

• 年。
• 性別。
• 併存疾患。
• 投薬。
• 教育レベル。
• 生活状況。
• 以前の転倒。
• 歩行補助具。
• アルコール消費量。
• 多焦点レンズを使用。
• 家庭で犬または猫を飼っている。
• EuroQol グループの EQ-5D-3L を使用した健康関連の生活の質
• 栄養状態。
• 尿失禁、歩行時の痛み、めまいの症状。
• 転倒リスクの自己認識の尺度としての患者の自己評価: 来年中に転倒する可能性があると思いますか?
• ショートFES-I 7品を使用すると落下の恐れがあります。
• 老年うつ病スケール 4 項目を使用したうつ病。
• ティルブルフフレイルインジケーターを使用したフレイル。
• 弱者高齢者調査を活用した日常生活活動
• 電話で行われる見当識能力・記憶力・集中力テスト

盲検化: 研究デザインの性質上、予測される結果、つまり将来の落下に関する予測因子のすべての評価は盲検化されます。