慢性疾患患者の転倒リスクをスクリーニングするための機器付き検査の使用に向けて。 (DETECACTI)

研究者らは、慢性疾患を患う被験者の将来コホートを構成することを提案しています。 主な目的は、計測器を備えたタイムアップ アンド ゴー テスト (TUG) の座位から立位までの段階での垂直加速度と大腿四頭筋の等速性筋力との相関関係を研究することです。 さらに、二次的な目的として、計装テスト（タイムアップ アンド ゴー テストおよび 6 分間ウォーク テスト）中に慣性センサーで収集された他のパラメーターと下肢の等速性筋力との間の潜在的な相関関係を研究します。 、姿勢撮影パラメータ、歩行パラメータ、転倒の懸念など。

本プロトコルでは、パラメーターは包含日 (to) に 1 回測定されます。 減少している発生率のみが、含めた日から 6 か月後および 1 年後に前向きに収集されます。

統計分析は、Stata ソフトウェア (バージョン 13、StataCorp、College Station、USA) を使用して実行されます。 質的変数は、数値とそれに関連するパーセンテージの観点から説明されます。 量的変数は、数値、関連する平均と標準偏差、中央値と四分位範囲の観点から説明されます。 可能な限り、グラフィック表現はこれらの分析に関連付けられます。 すべての検定は両側性仮説に対して実行され、p 値 <5% は統計的に有意であるとみなされます。 主な結果については、ピアソン相関係数 (データが正規分布していない場合はスピアマン相関係数) が 95% 信頼区間で計算されます。 連続基準間の関係の分析は、ピアソン相関係数 (データが正規分布していない場合はスピアマン相関係数) を使用して実行されます。

転倒危険因子の検索（生後 6 か月 / 1 年）は、次の標準テストを使用して実行されます。

• カテゴリ基準のカイ二乗検定 (または適切な場合は正確なフィッシャー検定)。
• 連続基準のスチューデント テスト (データが正規分布していない場合はマンとホイットニーのテスト)。

これらの分析は、臨床的に関連する基準に合わせて調整することにより、ロジスティック回帰モデルを使用して完了するか、単変量分析で強調表示されます。 結果は、95% 信頼区間の奇数比として表示されます。

主な基準では欠損データはほとんど、またはまったくないと予想されますが、欠損データの割合が 5% を超える場合は、欠損データの性質 (MCAR、MAR、MNAR) を順番に特徴付けるために欠損データの感度分析が実行されます。最適な代入手法を提案します。