낙상 및 신경인지 장애에 대한 위험 요인 CLSA

노인의 낙상은 다음과 같은 이유로 캐나다의 주요 공중 보건 문제입니다. 1) 유병률과 발생률이 높고(예: 낙상자의 인지 상태에 관계없이 캐나다에서 매년 최대 30%), 2) 개인의 건강에 부정적인 영향을 미칩니다. 상태(예: 고관절 골절) 및 삶의 질(예: 사회적 위축) 및 3) 캐나다 의료 시스템에 높은 재정적 부담을 부과합니다(예: 연간 20억 달러). 주요 신경인지 장애는 낙상 및 그 부작용과 밀접한 관련이 있습니다. 인지 장애가 있는 개인의 경우 낙상 및 낙상 관련 부상 위험이 더 높으며 인지적으로 건강한 개인(CHI)에 비해 두 배 이상 높습니다. 신경인지 장애와 낙상 및 낙상 관련 부상에 대한 기타 위험 요소 간의 상호 작용 특성은 여전히 ​​논쟁의 대상입니다. 예를 들어, CHI와 비교하여 발병 시 신경인지 장애(즉, 경도 인지 장애[MCI] 및 경도 치매)와 관련된 낙상 및 낙상 관련 부상에 대한 위험 요인의 특정 패턴(즉, 유형 및 조합)의 존재에 의문이 제기됩니다. . 최근 연구자들은 낙상의 위험 요인을 식별하는 데 사용된 데이터 분석 방법이 영향을 미친다고 밝혔습니다. 연구자들은 인공 신경망(ANN)과 같은 새로운 모델링 기술이 고전적인 선형 모델에 비해 낙상 예측의 성능 기준을 개선한다는 것을 입증했습니다. 요인 혼합 모델(FMM)과 같은 다른 방법도 신경인지 장애와 관련된 낙상 및 낙상 관련 부상에 대한 위험 요인의 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 노화에 관한 캐나다 종단 연구(CLSA)의 기준선 데이터를 사용하여 연구자는 낙상 및 신경인지 장애와 관련된 낙상 관련 부상에 대한 위험 요인의 패턴(즉, 유형 및 조합)을 1) 역학 조사를 통해 조사합니다. 낙상 및 낙상 관련 부상, 2) CLSA에 참여하는 인지적으로 건강한 성인과 장애(즉, MCI 및 경미한 치매) 노인 간의 낙상 및 낙상 관련 부상의 위험 연관성을 모델링하고 비교합니다.