비임상 환경에서 지역사회 거주 노인의 1년 낙상 위험에 대한 다변량 예후 예측 모델 개발 (PREFALL)
지역 사회에 거주하는 노인의 낙상은 빈번한 문제로 65세 이상에서 30%, 80세 이상에서 50%의 발생률을 보입니다. 인구 고령화로 인해 향후 발병률이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 2017년 현재 전 세계 65세 이상 인구는 9억 6,200만 명으로 추산되며 2030년과 2050년에는 각각 14억 명과 21억 명으로 증가할 것입니다. 덴마크에서 낙상은 덴마크 보건 서비스에서 매년 약 36,000건의 낙상 사고가 발생하고 연간 약 680건의 사망으로 노인들 사이에서 가장 흔한 사고입니다. 이 높은 빈도의 낙상 사고는 또한 덴마크에서 낙상이 장애를 안고 살아온 기간 중 네 번째로 흔한 원인이라는 사실을 뒷받침하여 삶의 질을 떨어뜨립니다. 또한 낙상은 이환율, 사망률 증가, 신체 기능 저하 및 장기 요양 시설 조기 입원과 관련이 있습니다. 따라서 낙상 사고의 빈번하고 확대되는 문제는 주요 관심사입니다.
따라서 낙상 예방은 매우 관련이 있습니다. 낙상 예방 전략은 낙상의 다인성 병인으로 인해 다각적인 접근 방식을 취해야 한다는 것이 인식되고 있습니다. 이것은 현재 확인된 400개 이상의 낙상의 위험 요소에 의해 입증됩니다. 이들은 사회 인구 통계, 의학적 상태(예: 심방 세동), 약물, 신체적 성능(예: 하지 근력 또는 반응 시간 감소), 심리학(예: 우울증 또는 낙상에 대한 두려움) 및 인지(예: 전반적인 인지 장애 또는 실행 기능 저하).
낙상 예방 개입을 목표로 하는 의료 전문가를 돕기 위해 낙상 위험에 대한 개별 평가가 필수적입니다. 덴마크에서는 지방자치단체가 노인의 기능적 능력 및 삶의 질과 함께 신체적, 정신적, 사회적 건강을 보존하기 위한 예방 이니셔티브를 수행할 의무가 있습니다. 이러한 이니셔티브의 목표는 노인들이 가능한 한 오랫동안 독립적이고 의미 있는 삶을 살 수 있도록 하는 것입니다. 최근 덴마크 보건 당국은 이 작업을 지원하기 위해 업데이트된 매뉴얼을 발표했습니다. 이는 낙상 위험이 있는 노인을 식별하기 위해 시 환경에서 사용할 검증된 예측 모델의 개발 필요성을 강조했습니다. 위에서 언급한 낙상의 결과 때문입니다. 저자가 아는 한, 이것은 임상 환경 외부에서 수집된 데이터(즉, 병원, GP 및 선별 또는 평가 센터).
목표:
주요한:
비임상 환경에서 지역사회 거주 노인의 낙상 위험에 대한 다인성 예후 예측 모델을 개발하고 내부적으로 검증합니다. 이 모델의 의도된 용도는 지자체에서 낙상의 위험이 높은 시민을 식별하고 낙상 예방 개입에 위탁하는 것입니다.
중고등 학년:
- 최종 예측 모델의 시간 소모량을 추정합니다.
- 지역사회에 거주하는 노인의 부정맥 유병률을 설명합니다.
연구 개요
상태
상태
상세 설명
연구 설계 및 샘플 크기:
덴마크 Hjørring 지방자치단체와 협력하여 1년 추적 조사를 통한 전향적 코호트 연구를 수행할 예정입니다. 총 표본 크기는 500명으로 예상됩니다. 이것은 참가자를 포함하고 예측 변수에 대한 데이터를 수집하기 위해 인력에 기여하는 지방 자치 단체의 경제적 및 행정적 이유 때문에 선택되었습니다. 모델의 개발 및 내부 검증을 위한 데이터는 동일한 코호트에서 비롯됩니다.
연구 설정, 참가자, 데이터 수집기, 모집 및 데이터 수집 프로세스:
건강 및 사회 서비스에 관한 덴마크 법률에 따르면 덴마크 지방 자치 단체는 노인을 위한 예방 및 건강 증진 이니셔티브를 개발하고 시작할 책임이 있습니다. 이는 지자체의 여러 기관을 통해 수행됩니다(예: 예방-가정 방문, 노인 활동 센터). 또한 Hjørring 시는 일반 및 환자 협회와 함께 시민을 위한 지역 회관을 관리합니다. 따라서 데이터 수집은 예방적 가정 방문을 통해 참가자의 집, 노인 활동 센터 및 덴마크 Hjørring 시의 지역 회관에서 수행됩니다.
예측 변수:
예측 변수의 데이터 수집은 기준선에서 수행됩니다. 전문가 패널이 다음 예측 변수를 선택했습니다. 이유는 각 예측 변수에 명시되어 있습니다. 먼저, 예측 변수가 선택되는 과정에 대한 간략한 요약과 각 예측 변수에 대한 간략한 설명이 제공됩니다.
- 예측 변수 선택 프로세스: 타당성 조사. 이 모델은 비임상 환경(이 경우 가정 및 활동 센터로 구성된 환경이 있는 Hjørring 지방 자치 단체)의 의료 전문가를 대상으로 합니다. 따라서 시간 효율적이고 비용이 저렴하며 실용적이어야 합니다. 모델의 정확도가 성공적이면 구현을 용이하게 하기 위해 전문가 패널이 본 연구의 전조로 수행된 타당성 조사의 과학적 가치와 경험을 바탕으로 데이터 수집을 위한 예측 변수를 선택했습니다.
타당성 조사는 참가자와 대중의 참여를 보장하기 위해 참가자와 데이터 수집자 모두의 시간 소비 및 사용자 경험과 관련하여 전문가 패널이 선택한 일련의 예측 변수를 측정하는 타당성을 조사했습니다. 이러한 예측 변수는 전향적 코호트 연구를 위한 최종 선택이 수행된 기반을 구성했습니다.
시간 효율적인 방식으로 예측 변수에 대한 데이터를 수집하기 위해. 데이터 수집가가 수행한 테스트와 연구 참가자가 작성한 설문지를 모두 수집하기로 결정했습니다. 테스트 및 설문지의 모든 결과는 덴마크의 Region Nordjylland에서 호스팅되는 REDCap(미국 내슈빌 Vanderbilt 대학의 Research Electronic Data Capture) 전자 데이터 캡처 도구에 입력됩니다.
테스트:
• 부정맥: 조사자의 연구는 참가자의 환경(예: 자신의 집과 활동 센터). 모든 참가자는 5일 동안 2리드 연속 심장 박동 모니터링(E-패치 시스템, BioTelemetry Inc, 덴마크)을 받게 됩니다.
• 하지 반응 시간: 이전 연구에서 느린 반응 시간이 낙상의 위험을 증가시키는 것으로 밝혀졌기 때문에 이것을 선택했습니다.12 측정은 적절한 소프트웨어 Fysiometer(Bronderslev, 덴마크)와 함께 Nintendo Wii Balance Board를 사용하여 수행됩니다.
• 편측 하지 근력: 이전 연구에서 하지의 낮은 근력이 약하면 낙상의 위험이 증가한다는 사실이 밝혀졌기 때문에 이 방법을 선택했습니다. 측정은 적절한 소프트웨어 Fysiometer(Bronderslev, 덴마크)와 함께 Nintendo Wii Balance Board를 사용하여 수행됩니다.
• 그립 강도: 이전 연구에서 불량한 그립 강도가 낙상 위험 증가와 관련된 허약함의 위험을 증가시키는 것으로 밝혀졌기 때문에 이 옵션을 선택했습니다. 측정은 적절한 소프트웨어 Fysiometer(Bronderslev, 덴마크)와 함께 Nintendo Wii Balance Board를 사용하여 수행됩니다.
• 이중 작업과의 균형: 이전 연구에서 열악한 이중 작업 능력이 낙상 위험 증가로 밝혀졌기 때문에 선택했습니다. 측정은 적절한 소프트웨어 Fysiometer(Bronderslev, 덴마크)와 함께 Nintendo Wii 밸런스 보드를 사용하여 수행됩니다.31 동시에 참가자들은 칠판에 가만히 서서 슈퍼마켓에서 살 수 있는 많은 것들을 언급하도록 지시받을 것입니다.
• 보행 속도: 이전 연구에서 보행 속도가 좋지 않으면 낙상 위험이 증가한다는 사실이 밝혀졌기 때문에 이 방법을 선택했습니다. 참가자는 4미터를 일정한 속도로 걷도록 지시를 받습니다. 소요 시간은 스톱워치를 사용하여 기록됩니다. 추가 분석을 위해 두 측정 중 가장 빠른 것이 선택됩니다.
• 신체 활동: 이것은 심장 리듬 모니터링 장치에 통합된 가속도계를 사용하여 측정됩니다.
설문지:
다음 목록은 낙상의 예측 변수와 설문지에 포함될 참가자 특성을 지정합니다.
- 나이.
- 성별.
- 합병증.
- 약물.
- 교육 수준.
- 생활 상태.
- 이전 폭포.
- 보행 보조기.
- 알코올 소비.
- 다초점 렌즈 사용.
- 집에 개나 고양이가 있습니다.
- EuroQol 그룹의 EQ-5D-3L을 사용한 건강 관련 삶의 질
- 영양 상태.
- 요실금, 걸을 때의 통증, 현기증의 증상.
- 낙상 위험에 대한 자기 인식의 척도로서의 환자 자가 평가: 귀하는 내년에 낙상할 수 있다고 생각하십니까?
- Short FES-I 7 아이템을 이용한 낙상 공포증.
- 노인우울척도 4항목을 이용한 우울증.
- Tilburg Frailty Indicator를 사용한 노쇠.
- 취약노인을 활용한 생활활동 실태조사
- 전화상으로 수행되는 방향-기억-집중 테스트
눈가림: 연구 설계의 특성으로 인해 예측할 결과에 대한 예측 변수의 모든 평가, 미래 낙상이 눈가림됩니다.
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
연락처 및 위치
연구 장소
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Hirtshals, 덴마크, 9850
- Aktivitetscenter Lynggården
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Hjørring, 덴마크, 9800
- Aktivitetscenter Vesterlund
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Hjørring, 덴마크, 9800
- Forsamlingsbygningen
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Hjørring, 덴마크, 9800
- Sundhedscenter Hjørring
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Sindal, 덴마크, 9870
- Sindal aktivitetscenter
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
PHV의 대상 그룹은 주로 75세 이상의 지역 사회 거주 노인입니다. PHV는 청소에 대한 도움을 받는 사람을 제외하고 이미 지역 당국의 가정 지원을 받고 있는 시민에게는 제공되지 않습니다. 2017년 현재 Hjørring 시의 PHV 대상 그룹은 약 4,800명의 지역 사회 거주 노인으로 구성되었으며 이 중 2,053명이 PHV를 받았습니다. 우리는 PHV에서 400명의 참가자를 포함할 것으로 예상합니다. 데이터 수집은 숙련된 간호사가 수행합니다.
- SAC의 대상 그룹은 주로 퇴직자(+65세)이지만 신체적, 심리적 또는 사회적 기능 능력이 저하된 조기 퇴직자(+60세)도 있습니다. 2018년 기준 대상 그룹의 시민 318명이 매주 Hjørring 시에서 열리는 SAC에 참석합니다. 우리는 SAC에서 100명의 참가자를 포함할 것으로 예상합니다. 그러나 경제적, 관리적 또는 타이밍 문제의 경우 PHV와 SAC 모두에서 변경될 수 있습니다. 활동 센터에는 이 연구를 위해 데이터를 수집하는 의료 종사자들이 배치되어 있습니다.
설명
포함 기준:
- 지역사회 거주 노인
- 75세 이상
제외 기준:
- 참가자가 보고한 질병 경험의 존재로 정의되는 급성 질병의 존재는 포함 전 7일 이내에 발생하여 이 상태가 존재하는 동안 집 밖에서의 사회 활동을 거부하는 방식으로 일상적인 기능을 손상시킵니다.
- 데이터 수집자가 평가한 덴마크어를 이해할 수 없습니다.
- 치매 진단을 받았습니다.
- 지지대 없이 60초 동안 서 있을 수 없고 동시에 물체에 시각적으로 시선을 고정할 수 없습니다. 지원은 보조 장치 또는 다른 사람의 도움으로 정의됩니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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낙하 횟수
기간: 1년 추적
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낙상은 월별 선불 가을 달력을 사용하여 모니터링되며 낙상이 등록된 경우 전화 통화로 확인됩니다. 또한, 전화 통화를 통해 낙상 상황에 대한 질문을 받게 됩니다. 눈부신: 결과 평가자는 후속 조치가 끝나기 전에 테스트 결과를 사용할 수 없기 때문에 예측자에 대해 자연스럽게 눈이 멀게 됩니다. 또한 결과 평가자는 REDCap에서 설문지 결과에 액세스할 수 없기 때문에 설문지 결과에 대해 눈이 멀게 됩니다. |
1년 추적
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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최종 예측 모델을 위한 시간 소모
기간: 6개월 후
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테스트 및 설문지 모두에 소요되는 시간
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6개월 후
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부정맥
기간: 1년 후
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부정맥 유병률은 기준선 측정 시점에 연구 모집단에서 부정맥이 있는 참가자의 비율로 계산됩니다.
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1년 후
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공동 작업자 및 조사자
수사관
수사관
- 연구 책임자: Stig Andersen, MD, PhD, Aalborg University Hospital
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (실제)
기본 완료
연구 완료 (실제)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
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QC 기준을 충족하는 최초 제출
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마지막으로 확인됨
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