用于预测和预防的虚弱和跌倒植入系统 (FFallS)

跌倒是一种不断发展的虚弱状态，是老年人前往急诊室 (ER) 和接受长期机构护理的最常见原因。 爱尔兰老龄化纵向研究 (TILDA) 表明，近 40% 的老年人在四年期间至少跌倒过一次，并且近 50% 的人“害怕跌倒”，这是跌倒和丧失独立性的独立风险因素。 监测跌倒早期风险因素的新机制将促进这些疾病的预防和管理，改善医疗保健并支持独立生活。

植入式设备是传感器市场的新成员，但功能有限。

这项研究的重点是“不明原因”或“非意外”跌倒——即不明显是由于滑倒或绊倒造成的跌倒。 先前的研究表明，其中很大一部分可能是由于心率变化和不规则心跳（心律）引起的。 还可能存在与非意外跌倒相关的其他变化，例如活动水平，即跌倒前您的活跃程度。

接受 FASU 照料的患者接受全面的临床评估，医疗团队旨在识别和治疗可能导致跌倒的因素。 他们通常通过植入测量心率和节律的监测设备来控制这种跌倒。 Medtronic™ 的 Reveal LINQ™ 设备是 FASU 中使用的植入式监测设备。 可以进一步开发可植入设备，例如 Reveal LINQ™，以监测额外的生理参数，这可能有助于识别跌倒风险因素。 Medtronic 与 PI 肯尼教授合作开发了 Reveal LINQ™ 的 RAMware 更新，这将能够收集额外的传感器信息。 跌倒预测 RAMware 是在 Reveal LINQ™ 外部编程的，设备的物理属性没有变化。

学习目标：

该项目的目的是使用基于先前工作的研究构建并使用可植入设备 (Reveal LINQ™) 监测心脏参数，例如心率、节律和变异性，并通过其他研究软件增强设备的监测能力(Falls Predictor RAMware)，创建 Reveal LINQ™ 跌倒预测系统 (LINQ FP)。 RAMware 更新将使 Reveal LINQ™ 设备能够收集额外的传感器信息，包括温度、姿势、加速度计（步数测量）和阻抗测量（关于活动和流体状态的信息），以识别这些测量中可能表明风险增加的早期变化掉落。

学习规划：

这是一项前瞻性、单中心、试点可行性研究，旨在调查 Reveal LINQ™ 跌倒预测系统 (LINQ FP) 在预测跌倒或识别跌倒风险方面的价值。 将从提交给 FASU 进行评估的经常性失败者中招募参与者。 必要时将进行全套基线评估。 参与者将植入 Reveal LINQ™ 设备，该设备将使用跌倒预测 RAMware 进行更新。 跌倒预测 RAMware 是在 Reveal LINQ™ 外部编程的，设备的物理属性没有变化。

参与者将在研究中接受为期 12 个月的随访，并在 3、6、9 和 12 个月时进行临床随访评估

如果符合纳入和排除标准，将邀请 50 岁以上的反复非意外跌倒者 (n=30) 参与调查。 该研究将在 MISA 的跌倒和晕厥病房的圣詹姆斯医院进行。

临床数据收集、处理和数据分析将由研究护士和医生以及招募到研究团队的现场数据管理员在现场进行。 研究性 Falls Predictor 软件收集的数据将通过 CareLink ™传输，并由 Medtronic 进行处理和分析。