Utvikling av en multivariabel prognostisk prediksjonsmodell for 1-års risiko for fall hos eldre voksne som bor i lokalsamfunn i en ikke-klinisk setting (PREFALL)

Studiedesign og prøvestørrelse:

En prospektiv kohortstudie med 1 års oppfølging vil bli utført i samarbeid med Hjørring kommune, Danmark. Det forventes en samlet utvalgsstørrelse på 500 deltakere. Dette ble valgt på grunn av økonomiske og administrative årsaker til at kommunen bidrar med personell for å inkludere deltakere og samle inn data om prediktorer. Data for utvikling og intern validering av modellen vil stamme fra samme kohort.

Studiesetting, deltakere, datainnsamlere, prosess for rekruttering og datainnsamling:

I henhold til dansk lovgivning om helse- og sosialtjenester er danske kommuner ansvarlige for å utvikle og sette i gang profylaktiske og helsefremmende tiltak for sine eldre. Dette gjøres gjennom ulike myndigheter i kommunen (f. forebyggende hjemmebesøk, senioraktivitetssentre). Dessuten administrerer Hjørring kommune en lokalhall for innbyggere sammen med allmenn- og pasientforeninger. Datainnsamling vil derfor foregå i deltakernes egne hjem gjennom forebyggende hjemmebesøk, på senioraktivitetssentre og i lokalhallen i Hjørring kommune, Danmark.

Prediktorer:

Datainnsamling av prediktorer vil bli utført ved baseline. Følgende prediktorer ble valgt av et ekspertpanel. Årsaker er oppgitt ved hver prediktor. Først vil det gis en kort oppsummering av prosessen for hvordan prediktorer ble valgt etterfulgt av en kort beskrivelse av hver prediktor.

- Prediktorvalgprosess: En mulighetsstudie. Denne modellen er beregnet på helsepersonell i en ikke-klinisk setting, i dette tilfellet Hjørring kommune med en setting bestående av boliger og aktivitetssenter. Derfor må det være tidseffektivt, rimelig og gjennomførbart. For å lette implementeringen dersom modellen er vellykket i nøyaktighet, ble prediktorene for datainnsamling valgt av et ekspertpanel på grunnlag av vitenskapelig verdi og erfaringer fra en mulighetsstudie utført som en forløper for denne studien.

Mulighetsstudien undersøkte muligheten for å måle et sett med prediktorer, valgt av ekspertpanelet, med hensyn til tidsforbruk og brukeropplevelser både fra deltakere og datainnsamlere for å sikre deltaker og offentlig involvering. Disse prediktorene utgjorde grunnlaget for det endelige utvalget for den prospektive kohortstudien ble utført.

For å samle inn data om prediktorer på en tidseffektiv måte. Det ble besluttet å samle disse både ved tester utført av datainnsamlere og spørreskjemaer fylt ut av studiedeltakere. Alle resultater fra tester og spørreskjema vil bli skrevet inn i REDCap (Research Electronic Data Capture, Vanderbilt University, Nashville, USA) elektronisk datafangstverktøy som er vert for Region Nordjylland, Danmark.

Tester:

• Arytmier: Utforskerens studie vil være den første som undersøker prevalensen av arytmier i en dansk populasjon av eldre voksne (+75 år) ved å utføre datainnsamling i deltakernes egne miljøer (dvs. egne boliger og aktivitetssentre). Alle deltakere vil motta 5 dager med 2-avlednings kontinuerlig hjerterytmeovervåking (E-patch system, BioTelemetry Inc, Danmark).

• Reaksjonstid for underekstremiteter: Dette ble valgt siden en langsom reaksjonstid ble funnet i tidligere studier for å øke risikoen for å falle.12 Målinger vil bli utført ved hjelp av et Nintendo Wii Balance Board med passende programvare Fysiometer (Bronderslev, Danmark).

• Unilateral underekstremitetsstyrke: Dette ble valgt siden en dårlig underekstremitetsstyrke i tidligere studier ble funnet å øke risikoen for å falle. Målinger vil bli utført ved hjelp av et Nintendo Wii Balance Board med passende programvare Fysiometer (Bronderslev, Danmark).

• Grepstyrke: Dette ble valgt siden en dårlig grepsstyrke ble funnet i tidligere studier for å øke risikoen for skrøpelighet, som er assosiert med økt fallrisiko. Målinger vil bli utført ved hjelp av et Nintendo Wii Balance Board med passende programvare Fysiometer (Bronderslev, Danmark).

• Balanse med dual-tasking: Dette ble valgt siden en dårlig dual-tasking-evne ble funnet i tidligere studier til økt fallrisiko. Målinger vil bli utført ved hjelp av et Nintendo Wii Balance Board med passende programvare Fysiometer (Bronderslev, Danmark).31 Samtidig vil deltakerne bli bedt om å nevne så mange ting man kan kjøpe i et supermarked, mens man forsøker å stå stille på brettet.

• Ganghastighet: Dette ble valgt siden dårlig ganghastighet ble funnet i tidligere studier til økt fallrisiko. Deltakerne vil bli instruert om å gå en 4-meters gange i vanlig hastighet. Tid brukt vil bli notert ved hjelp av en stoppeklokke. Den raskeste av de to målingene vil bli valgt for videre analyse.

• Fysisk aktivitet: Dette vil bli målt ved hjelp av et akselerometer som er integrert i ildstedets rytmeovervåkingsenhet.

Spørreskjema:

Følgende liste spesifiserer prediktorer for fall og deltakerkarakteristikker som vil bli inkludert i spørreskjemaet.

• Alder.
• Kjønn.
• Komorbiditeter.
• Medisinering.
• Utdanningsnivå.
• Levende status.
• Tidligere fall.
• Ganghjelpemidler.
• Alkohol inntak.
• Bruke multifokale linser.
• Å ha hunder eller katter i husholdningen.
• Helserelatert livskvalitet ved bruk av EQ-5D-3L av EuroQol-gruppen
• Ernæringsstatus.
• Symptomer på urininkontinens, smerter ved gange og svimmelhet.
• Pasientens egenvurdering som mål på selvbevissthet om fallrisiko: Tror du at du kan falle i løpet av det neste året?
• Frykt for å falle ved bruk av Short FES-I 7 element.
• Depresjon ved bruk av geriatrisk depresjon skala 4 element.
• Skrøpelighet ved hjelp av Tilburg skrøpelighetsindikator.
• Aktiviteter i dagliglivet ved hjelp av undersøkelsen om sårbare eldre
• Orienterings-minne-konsentrasjonstest utført over telefon

Blinding: På grunn av studiedesignets natur vil alle vurderinger av prediktorer for utfallet som skal forutsies, fremtidige fall, bli blendet.