노인의 장애 위험을 위한 정밀 평가 및 중재를 위한 디지털 기반 시스템
2026년 3월 30일 업데이트: Jin Jingfen, Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
노인의 장애 위험에 대한 디지털 기반 정밀 평가 및 중재 시스템 구축 및 전주기, 다중 시나리오 실증 연구
- 다차원적 위험 요인 선별을 통해 노인의 장애 발생 주요 위험 요인을 식별합니다.
- 결과 지표와 시간적 특성을 통합하여 노인의 장애 위험 계층화 모델을 개발하고, 장애 위험의 자동 평가 및 모니터링이 가능한 지능형 조기 경보 모델을 구축합니다.
- 노인의 장애 위험 조기 경보 및 예방을 위한 핵심 디지털 기술을 확립하고, 장애 예방 관리를 위한 의사 결정 지원 시스템을 포함한 전 과정 디지털 개입 플랫폼을 개발합니다.
- 노인의 장애 위험 정밀 평가 및 개입을 위한 디지털 기반 병원-지역사회-가정 협력 체계를 구축하여 데이터 기반 전 과정 능동적 장애 관리를 실현합니다. 이 체계는 도시, 군, 농촌 등 다양한 특성을 지닌 지역사회에서 시범 운영 및 평가될 예정입니다.
연구 개요
상세 설명
- 노인의 장애에 대한 다차원적 위험 요인 스크리닝 및 주요 위험 요인 식별: 2018년부터 2022년까지 저장성 도시 및 농촌 지역 노인 10만 명 코호트의 건강 기록을 검토하였습니다. 인구통계학적 특성, 질병 특성, 인지 심리 평가, 가족-사회적 요인을 포함한 데이터 지표를 추출하였습니다. 노인 장애를 결과 변수로 사용하여 위험 요인을 예비 선별하여 장애 위험에 대한 다차원적 지표 집합을 구성하였습니다. 주성분 분석을 적용하여 장애 위험 증후군을 식별하였습니다. Elastic Net 모델을 활용하여 주요 위험 요인을 추가로 추출하였으며, 5년 위험 노출 특성을 기반으로 전주기적 주요 장애 위험 요인을 결정하였습니다.
- 시계열 기반 노인 장애 위험 계층화 및 조기 경보 모델 구축:전주기적 장애 특성(예: 장애 심각도, 특징, 시점)을 주요 결과 지표로 통합합니다. 주요 위험 요인을 기반으로 가중치 및 클러스터링 결정을 적용하여 위험 계층화 및 식별을 달성합니다. 주요 위험 요인 이상, 위험 증후군, 장애 위험 및 실제 장애 발생을 모니터링 노드로 정의하며, 이는 각각 제로 레벨, 레벨 1, 레벨 2 및 레벨 3 경보 계층에 해당합니다. 시계열 특징을 통합하여 장기 단기 메모리(LSTM) 신경망 모델을 구축하여 장애 위험 조기 경보 시스템을 개발합니다.
- 장애 위험 조기 경고 및 예방을 위한 디지털 진단 및 치료 기술 개발 및 중재 결정 지원 시스템 구축:근거 기반 의학, 다중 시나리오 장애 예방 요구 사항 및 전문가 합의를 기반으로 장애 예방 및 통제를 위한 빅데이터 지식 데이터베이스 및 기술 라이브러리를 구축할 것입니다. 장애 위험 중재 결정 지원 시스템의 논리적 프레임워크, 기술 아키텍처 및 기능 설계를 체계적으로 계획하여 장애 관련 지식 그래프 네트워크를 형성합니다. 노인 장애 위험 평가 및 동적 모니터링 모듈을 통합하여 인터넷 기반 노인 장애 관리 기술 모듈을 구축합니다. 이는 정보 수집, 평가 및 모니터링부터 조기 경보 의사 결정 및 표적 중재에 이르는 전 과정을 포괄합니다. 이 시스템은 '인터넷 플러스 간호' 플랫폼과 심층적으로 통합 및 최적화되어 디지털화된 노인 장애 위험 중재 플랫폼을 구축합니다.
- 노인 장애 위험 정밀 평가 및 중재 시스템의 적용: 이 시스템을 사용하여 장애 예방 및 통제 기반에 대한 표준화된 시범 연구를 수행합니다. 저장성 전역의 도시, 군 및 읍면에 시범 기반을 구축하여 병원, 지역사회 및 가정 간의 협력을 통해 노인 장애 예방을 위한 표준화된 프로토콜을 개발합니다.데이터 기반으로 인력 배치, 서비스 프로세스, 자원 통합 및 기술 지원을 최적화하여 노인 장애 위험의 지능형 평가, 모니터링 및 정밀 중재를 위한 종합 기술 실행 계획을 지속적으로 개선할 것입니다.이를 통해 저장성 도시, 군 및 읍면에서 노인 장애 위험 예방 및 통제를 위한 다층적 시범 모델을 구축합니다.장애 위험 점수, 장애 발생률, 장애 중재 순응도와 같은 지표를 통해 노인 장애 위험 정밀 평가 및 중재 시스템의 적용 효과를 평가하였습니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
238
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Jingfen Jin, Master
- 전화번호: +86 15888841161
- 이메일: zrjzkhl@zju.edu.cn
연구 장소
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, 중국, 310009
- 모병
- The Second Affiliated Hospital of Medical College of Zhejiang University
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연락하다:
- Jingfen Jin, Master
- 전화번호: +86 13757118239
- 이메일: zrjzkhl@zju.edu.cn
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 65세 이상의 지역사회 거주 상주 주민;
- 스마트폰을 독립적으로 또는 주 보호자의 도움으로 조작할 수 있는 자;
- 기본적인 이해 및 의사소통 능력을 갖춘 명확한 의식 상태;
- 연구 참여에 자발적으로 동의하고 사전 동의서를 제공하는 자.
제외 기준:
- 기본적인 일상 생활 활동을 독립적으로 수행할 수 없거나, 중대한 인지 또는 의사소통 장애가 있는 자.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 실험군
노인 장애 위험 중재를 위한 디지털 플랫폼을 구현하여 포괄적이고 다중 시나리오의 지능형 평가, 동적 모니터링 및 대상 중심 중재를 장애 위험에 대해 수행합니다.
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노인 장애 위험 중재를 위한 디지털 플랫폼을 구현하여 장애 위험에 대한 종합적이고 다중 시나리오의 지능형 평가, 동적 모니터링 및 표적 중재를 수행합니다.
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간섭 없음: 대조군
건강 교육, 운동 지도 및 식이 상담과 같은 일상적인 지역사회 기반 노인 건강 관리를 수행합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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SPPB(단신체능검사 프로토콜)
기간: 중재 전, 중재 3개월 후, 중재 6개월 후
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점수 범위는 0-12점이며, 점수가 높을수록 더 좋은 결과를 의미합니다.
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중재 전, 중재 3개월 후, 중재 6개월 후
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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장애 발생률
기간: 6개월 후 중재
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장애 발생률은 일상생활활동(ADL) 및 도구적 일상생활활동(IADL)에 대한 검증된 척도를 사용하여 평가됩니다.
장애는 기본적 또는 복잡한 일상 활동 수행에 있어서 새롭게 발생한 중대한 제한으로 정의됩니다.
장애 발생(즉, 새로운 사례 수)은 사전에 정해진 연구 시점에서 결정됩니다.
최종 결과는 연구 기간 동안 장애가 발생한 참가자의 비율 또는 발생률로, 총 참가자 수에 상대적으로 계산됩니다.
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6개월 후 중재
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장애 위험 점수
기간: 기준선에서, 중재 후 3개월 및 중재 후 6개월
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장애 위험 점수는 사전 검증된 예측 모델을 사용하여 계산된 0에서 1까지의 연속 변수입니다.
점수가 높을수록 장애 발생 예측 위험이 더 큽니다. |
기준선에서, 중재 후 3개월 및 중재 후 6개월
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중재 준수도
기간: 중재 후 3개월 및 중재 후 6개월
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중재 프로토콜(예: 운동, 식이 과제) 준수 여부는 전용 스마트폰 애플리케이션을 통해 객관적으로 모니터링 및 기록됩니다.
참가자는 각각의 지정된 과제 완료 시 앱 내에서 로그인 또는 "체크인"을 해야 합니다.
준수율은 연구 기간 동안 할당된 총 과제 수 대비 로그에 기록된 완료된 과제의 백분율로 계산됩니다.
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중재 후 3개월 및 중재 후 6개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Jingfen Jin, Master, The Second Affiliated Hospital of Medical College of Zhejiang University
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2025년 10월 31일
기본 완료 (추정된)
2026년 10월 31일
연구 완료 (추정된)
2026년 12월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 9월 24일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 3월 30일
처음 게시됨 (실제)
2026년 4월 2일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 4월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 30일
마지막으로 확인됨
2025년 9월 1일
추가 정보
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