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消費者向けのウェアラブル デバイスを使用した転倒リスクの評価とアラート

2026年8月12日 更新者：Jennifer Liao、University of Michigan
高齢者が転倒のリスクを評価するために使用するスマートフォン アプリケーションの作成と使用。 フェーズ 1: スマートフォンと、平衡感覚や歩行活動中に収集されたゴールドスタンダードのウェアラブル センサーからの加速度計とジャイロスコープ データの精度と有効性を比較します。 フェーズ 2: 高齢者の転倒リスクを評価するために、ウェアラブル センサー データと個人の特性 (年齢、病状、運動、過去の転倒、転倒の恐怖など) を統合したモデルを開発し、歩行やバランスの結果の測定も行います。 フェーズ 3: 高齢者向けのウェアラブル デバイス用モバイル アプリの設計に計算モデルを統合し、転倒リスク評価を自己管理し、個別の転倒リスク情報を提供します。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

転倒は高齢者に多く見られ、深刻な問題を引き起こす可能性があります。 高齢者の転倒は重大な怪我を引き起こす可能性があり、生活の質に悪影響を及ぼし、生命を脅かす可能性があります。 個人の転倒リスクを評価することは、通常、転倒を予防するための重要な第一歩です。 転倒リスクは、一般に、Tinetti Performance Oriented Mobility Assessment (POMA) や Berg Balance Scale (BBS) などの臨床測定スケールを通じて評価されます。 慣性測定ユニット (IMU、加速度計およびジャイロスコープ) やフォース プレートなどの機器を使用した物理的測定も、個人の転倒リスクを評価するために使用できます。 しかし、臨床的測定値と機器化された測定値はどちらも、多くの場合、臨床または研究環境でのみ収集されるため、高齢者とその介護提供者にとっては利用しにくいものとなっています。 さらに、転倒リスクはまれにしか評価できませんが、高齢者の生活における健康や環境の変化により、転倒リスクのより頻繁な測定が必要になる可能性があるため、これが問題となる可能性があります。 研究チームは、消費者向けのウェアラブル デバイス (例: スマートフォンや時計など）を利用して、現在の転倒リスク評価のギャップを埋めることができます。 転倒リスクを迅速、簡単、タイムリーかつ頻繁に測定することで、高齢者の転倒リスクを軽減できるため、このアプローチには大きな可能性があります。 提案された研究では、ウェアラブルセンサーの測定値と転倒リスクとの間の潜在的な関連性を特定するために、高齢者の歩行とバ​​ランスを調査しています。 消費者向けのウェアラブル デバイスで収集できる身体活動に関するデータの種類と粒度は、研究向けの測定を使用する場合よりも限定されています。 私たちは、研究グレードのセンサーを使用して、消費者グレードのウェアラブル デバイスを介して歩行とバランスの測定値を検証する予定です。 信号処理アルゴリズムは、定期的な転倒リスクのモニタリングに使用できる重要なパターンをウェアラブル デバイスの測定値から抽出するために使用されます。 ウェアラブルデータを臨床スケールに関連付けるための機械学習計算モデルも開発されます。 次に、このデータを使用して、高齢者が自宅で転倒リスク検査を自己管理できるモバイル アプリの設計と構築に役立てます。 私たちのアプリのデザインは、人の物理的環境、健康状態、転倒の恐怖などの要因に基づいて行われ、目標は、転倒リスク評価を提供し、高齢者に警告を発する統合システムを開発することです。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

100

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。

研究連絡先

  • 名前：Nathan Miller, Ph.D.
  • 電話番号：810-762-3234
  • メール：natmille@umich.edu

研究連絡先のバックアップ

  • 名前：Cathy A Larson, PT, Ph.D.
  • 電話番号：8107623373
  • メール：clarson@umich.edu

研究場所

  • アメリカ
    • Michigan
      • Flint、Michigan、アメリカ、48502
        • 募集
        • University of Michigan-Flint
        • コンタクト：
        • コンタクト：
        • 副調査官：
          • Linda Zhu, Ph.D.
        • 主任研究者：
          • Jennifer Liao, Ph.D.
        • 副調査官：
          • Charlotte Tang, Ph.D.

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

  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

65歳以上の高齢者

説明

包含基準:

  • 65歳以上

除外基準:

  • 半年以内に転倒があった
  • 多発性硬化症、パーキンソン病、外傷性脳損傷、アルツハイマー病などの神経疾患と診断されている、または過去1年以内に脳卒中を患ったことがある
  • 過去1年以内に整形外科または心肺疾患および/または手術を受けている
  • 物理的な制限があるため、実験作業を行うことが困難または不快になります。

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
バランス動作時の加速度と3D回転の比較
携帯電話で使用される消費者グレードのセンサーは、ゴールドスタンダードの研究グレードのセンサーと比較して、バランスと歩行の正確かつ有効な測定値を提供できますか? 転倒リスクの計算モデルが開発される予定です。
行動：転倒の危険性
転倒の危険性を判断するのに役立つ情報を収集します。 研究者らは被験者にいくつかの運動テストと研究関連のアンケートを実施するよう依頼する。

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
3Dアクセラレーション
時間枠：60秒から6分
垂直方向、内側-外側方向、前後方向の加速度
60秒から6分
3D回転
時間枠：60秒から6分
垂直方向、内側-外側方向、および前後方向の回転
60秒から6分

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
モントリオール認知評価 (MoCA)
時間枠：15分
認知的関与を検出します。26 を超えるスコアは正常な認知を示します。スコアが 26 未満の場合は、認知障害を示します。 したがって、スコアが低いほど悪い結果となります。 18-25: 軽度の認知障害。 10-17: 中等度の認知障害。 10 未満: 重度の認知障害。
15分
ベルグバランススケール (BBS)
時間枠：15分
静的および動的バランスと転倒の危険性を評価します。 14項目スケール。 スコアが低いほどバランスが悪く、スコアが高いほどバランスが良いことを示します。 56 点中 45 点未満のスコアは、その人が転倒の危険性がより高い可能性があることを示します。 56人中、41～56人が自立、21～40人が介助で歩行、0～20人が車椅子生活。
15分
タイムアップ・アンド・ゴー (TUG)
時間枠：5分
可動性、バランス、歩行能力、転倒の危険性を評価します。 10 秒以下: 通常。 11～30秒: 良好な可動性、一人で外出可能、歩行補助装置なしで移動可能。 30 秒以上: 問題があり、一人で外出できない、歩行補助装置が必要。
5分
5 回の座位から立位まで (5XSTS)
時間枠：5分
下肢の機能的な筋力を評価します。 5XSTS タスクの完了にかかる時間が記録されます。 地域在住の高齢者の場合、カットオフスコアは 15 秒以上で、転倒の危険性を示します。 12 秒以上の場合は、転倒についてさらに評価する必要があると判断されます。 したがって、秒数が長くなるほど、転倒の危険性が高くなります。
5分
アクティビティ固有のバランス信頼度 (ABC) スケール
時間枠：10分

認識されたバランス信頼度の自己報告尺度。 16 項目が 0% ～ 100% の整数評価スケールで評価されます。 スコア 0 は信頼性がないことを表します。スコア 100 は完全な自信を示します。

評価を合計し (可能な範囲 = 0 ～ 1600)、16 (項目数) で割って、患者の ABC スコアまたはバランス信頼度の全体的なパーセントを取得します。 高齢者の場合、67% 未満のスコアは転倒のリスクを示し、84% の確率で転倒する人を正確に分類します。 80% を超える場合は身体機能が高いレベルであることを示し、50 ～ 80% は身体機能が中程度のレベルであることを示し、50% 未満は身体機能が低いレベルであることを示します。
10分
6分間の歩行テスト (6MWT)
時間枠：6分
6 分間の歩行距離を評価し、最大未満の持久力をテストします。 地域在住の高齢者の場合: 60 ～ 69 歳: 572 (男性) および 538 (女性) メートル。 70～79歳：男性527メートル、女性471メートル、80～90歳：男性417メートル、女性392メートル。 したがって、6 分間に歩く距離が短いということは、その人の有酸素性および機能的歩行能力が最大以下であることを示しています。
6分
Falls Efficacy Scale International
時間枠：10 minutes
FES-I is a modified measure that was introduced to improve the generalizability and the construct validity of the original. It is a measure of self efficacy which is commonly used to measure fear of falling. It gauges a person's perception of their ability to complete common activities without losing balance. It includes sixteen activities and the answer's possible lay on a scale of 1 (not at all concerned) to 4 (very concerned). Scores between 16-19 are low concern (i.e. high self efficacy), 20-27 have moderate concern, and 28-64 have high concern about falling.
10 minutes
Updated Perceived-Control Over Falling
時間枠：5 minutes
UP-COF was developed to uncover maladaptive fear of falling. It identifies perceived control over balance threats as the bridging attribute between fear and increased fall risk. Thus it is able to distinguish between protective and maladaptive reactions to threats. It is composed of four statements that participants reply to 0 (strongly disagree) to 5 (strongly agree). Results of 13 or below indicate low perceived control.
5 minutes
Fear of Falling Questionnaire Revised
時間枠：10 minutes
The FFQ-R is a multi-item scale developed from the original Fear of Falling Questionnaire (FFQ) capable of uncovering fear of falling in community dwelling adults as well as in cases post hip injury. It assesses concepts related to FoF and has low correlation with depression and negative or positive affect. It is composed of 15 items self-report questionnaire with each item reported on a Likert scale of 1 (strongly disagree) - 4 (strongly agree). Higher scores indicate a higher degree of fear of falling.
10 minutes

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。

スポンサー

University of Michigan

協力者

University of Michigan-Flint

捜査官

  • 主任研究者：Jennifer Liao, PT, Ph.D.、University of Michigan-Flint

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

便利なリンク

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)

2024年7月29日

一次修了 (推定)

2027年12月31日

研究の完了 (推定)

2027年12月31日

試験登録日

最初に提出

2024年7月12日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年7月12日

最初の投稿 (実際)

2024年7月18日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年8月14日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年8月12日

最終確認日

2026年8月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • U081219

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

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