가까운 미래에 침상 이탈 시작 예측 (BEDEXIT)

낙상 및 낙상 관련 부상은 노인의 부상 사망의 주요 원인입니다. 이 제안은 새로운 경보 시스템을 개발하여 야간에 낙상을 방지하는 데 도움이 될 것입니다. 현재의 침대 퇴실 경보 시스템은 환자가 침대에서 반쯤 나왔거나 바닥에 있을 때 소리를 냅니다. 환자가 침대에서 나가려고 할 때 경고가 필요합니다.

조사관은 환자가 침대를 떠나기 전에 환자의 심박수나 호흡이 변한다고 생각합니다. 그들은 또한 침대 내에서 움직이기 시작할 수 있습니다. 이것은 요양원 환자 참가자를 대상으로 한 간략한 연구입니다. 우리의 주요 관심 결과는 침상 퇴원이며, 한 번에 최대 10명의 참가자가 평균 6주 동안(예상 체류보다 적음) 모니터링되며, 그 때까지 250명의 침상 퇴원이 기록됩니다. 거의 모든 참가자는 신체적 및/또는 정신적 장애가 있으며 넘어질 위험이 높습니다.

조사관은 조사 장치를 사용하여 매트리스 아래 패드를 사용하여 환자를 관찰합니다. 이 모니터는 "Early-Sense 5"라고 합니다. 이 시스템은 매우 낮은 소리에 대해 마이크처럼 작동합니다. 심장, 폐, 움직임의 진동을 미세한 전기 신호로 바꾼다. 와이어는 이러한 신호를 컨트롤 박스로 전달합니다.

박스에 수집된 정보는 저장 후 추후 확인됩니다. 패턴을 인식하기 위해 다섯 가지 수학 설명을 사용할 것입니다. 이들 중 하나 이상이 환자가 침대에서 나오려 한다는 것을 1~5분 일찍 경고하는 데 유용할 수 있습니다.

이 계획은 세 영역(심박수, 호흡수 및 신체 움직임)의 차이 패턴을 인식하고 침대에서 나가거나 침대에서 나가려는 시도에 대해 경고하는 데 의존할 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.

네 가지 학습 대상이 있습니다. 첫 번째는 다섯 가지 가능한 수학적 설명을 개발하는 것입니다. 두 번째는 나머지 정보를 사용하여 어떤 설명이 환자가 곧 침대에서 일어날지 예측할 수 있는 의미 있는 능력이 있는지 테스트하는 것입니다. 세 번째는 경고 시간이 1~5분이라는 것을 보여주는 것입니다. 네 번째는 허위 경보 및 진정한 낙상 방지에 대한 최상의 수학적 설명을 테스트하는 것입니다.

1단계의 실행 가능성은 환자가 침대에서 일어날 것을 얼마나 잘 예측할 수 있는지에 달려 있습니다. 패턴을 쉽게 식별할 수 있으면 2단계 연구가 진행됩니다.

이 연구는 미국 국립노화연구소(SBIR-I)의 지원을 받았습니다.