高齢者の転倒リスク分類のためのワイヤレス歩行センサーを検証
2025年6月17日 更新者：Sungchul Huh、Pusan National University Yangsan Hospital
高齢者の転倒リスク群分類のための無線小型慣性センサーと診断用機械学習モデルによる歩行解析モデルの検証に関する研究
入院中の65歳以上の高齢患者の歩行状況は、無線慣性センサーと診断用機械学習モデルによる政治的分析と客観的な転倒リスク評価によって検証され、その結果に基づいて研究者として目的の基盤を提供する。将来的には一般病棟の看護師による患者の転倒リスクの評価が可能となる。
調査の概要
詳細な説明
現在、韓国の一般診療病棟の場合、患者の入院中の転倒リスクを評価する評価者が毎回変わり、同じ患者でも評価者の主観によって転倒リスクの評価が異なる。
したがって、転倒を評価するには、一貫した基準に基づいて患者の歩行を評価する必要があります。
無線小型慣性センサーによる歩行解析により、転倒リスクの低減が期待できます。
歩行を分析して転倒リスク群を分類する場合、歩幅、歩行速度、歩幅、歩調、歩行周期などを定量的に評価する必要があるが、これを考慮した転倒評価が適切に行われていないのが現状である。
したがって、高齢入院患者の転倒リスクを分類するには、無線小型慣性センサーによる歩行解析やデータ機械学習による転倒評価の定量的な基準を作成・適用する必要がある。
研究の種類
介入
入学 (実際)
51
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Yangsan、大韓民国
- Sungchul Huh, MD
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 55歳以上の人
- 1分以上自立歩行できる方
- バランスを維持する能力に影響を与える薬を服用していない人
- 半年以内に下肢骨折等の整形外科的疾患がない方
除外基準:
- 歩行解析プログラムの理解が難しい方、症状の表現が難しい方
- その他の疾患によりリハビリテーション専門医が本研究の対象に不適当と判断した方
- 重篤な心血管疾患によりこの歩行分析プログラムを適用できない方
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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実験的：歩行グループ
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慣性センサーによる参加者の歩行分析
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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転倒リスク評価スケール
時間枠：患者の歩行データは研究期間を通じて継続的に収集されるため、転倒リスクを継続的に測定できます。
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無線慣性センサーと診断用機械学習モデルを使用した患者の歩行分析を通じて測定される転倒リスク評価スケール。
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患者の歩行データは研究期間を通じて継続的に収集されるため、転倒リスクを継続的に測定できます。
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Sungchul Huh, PhD、Pusan National University Yangsan Hospital
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2023年12月1日
一次修了 (実際)
2024年1月5日
研究の完了 (実際)
2024年4月30日
試験登録日
最初に提出
2023年12月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年5月2日
最初の投稿 (実際)
2024年5月3日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年6月22日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年6月17日
最終確認日
2025年6月1日
詳しくは
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