通过数据分析评估哪些特定步态措施与伤害性跌倒风险相关 通过数据分析评估与伤害性跌倒风险相关的步态措施 (WHS)
2024年10月14日 更新者：Tel-Aviv Sourasky Medical Center
通过数据分析评估哪些特定步态措施与跌倒风险相关
这项研究的目的是了解特定的步态和活动测量是否可以帮助预测老年女性的伤害性跌倒。 它旨在回答的主要问题是：
结合每日步态 (DLG) 和每日体力活动 (DLPA) 测量能否更准确地预测跌倒受伤的风险？ 可穿戴技术和机器学习在分析这些活动指标以进行跌倒预测方面效果如何？ 研究人员将分析女性健康研究 (WHS) 的数据，使用可穿戴技术跟踪日常步行模式和身体活动，并应用机器学习来评估有害跌倒的可能性。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
17466
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Tel Aviv、以色列
- Tel Aviv Medical Center
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
研究人群由 17,466 名老年女性组成，她们参加了女性健康研究 (WHS)，这是一项长期观察性研究。
这些女性最初于 1992 年至 1995 年间被招募，进行一项阿司匹林和维生素 E 用于心血管疾病和癌症一级预防的随机临床试验。
当前的分析重点关注 2011 年至 2015 年间的一组参与者，他们在清醒时间佩戴三轴加速度计一周，以捕获日常生活步态 (DLG) 和日常生活体力活动 (DLPA) 的测量结果。
描述
纳入标准：
- 绝经后或无意怀孕
排除标准：
- 患有冠心病、脑血管疾病、癌症（非黑色素瘤皮肤癌除外）或其他严重疾病史；
- 研究治疗有严重副作用的历史；
- 服用阿司匹林、含有阿司匹林的药物或非甾体抗炎药>每周一次，或准备放弃使用这些药物；
- 服用抗凝剂或皮质类固醇；
- 每周服用一次维生素 A、E 或 β-胡萝卜素补充剂。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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世界健康峰会
参与女性健康研究的老年女性的现有大型匿名数据集 从 2011 年到 2015 年，17,466 名女性在一周清醒时间佩戴三轴加速度计
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该干预措施独特地侧重于通过将日常生活步态 (DLG) 测量（例如步态速度、节奏、变异性）与日常生活体力活动 (DLPA) 测量（例如活动水平、活动碎片）相结合来预测伤害性跌倒。
与其他研究不同，这项分析利用了参加女性健康研究 (WHS) 的一大群老年女性 (n=17,466) 的数据，其中参与者佩戴三轴加速度计 1 周。
此外，该研究还将加速度计数据与长期健康结果联系起来，特别是医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 记录中与跌倒相关的伤害。
这是第一项研究，探讨将源自可穿戴技术的 DLG 和 DLPA 测量相结合，是否可以预测老龄化人口中与跌倒相关的伤害，将先进的机器学习技术应用于这个大型匿名数据集。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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步态速度与跌倒伤害风险的关联 (AIM1)
大体时间：使用事件发生时间分析进行基线评估后，njurious 会在 1 年内下降。
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该研究将评估加速度计评估后一年内步态速度（以米每秒为单位）与跌倒伤害风险之间的关联。
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使用事件发生时间分析进行基线评估后，njurious 会在 1 年内下降。
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步频与跌倒伤害风险的关联 (AIM1)
大体时间：使用事件时间分析进行基线评估后 1 年内发生有害跌倒。
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该研究将评估加速度计评估后一年内步频（以每分钟步数测量）与跌倒伤害风险之间的关联。
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使用事件时间分析进行基线评估后 1 年内发生有害跌倒。
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步态变异与跌倒风险的关联 (AIM1)
大体时间：时间范围：使用事件发生时间分析进行基线评估后 1 年内发生有害事件。
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该研究将评估加速度计评估后一年内步态变异性（以步数标准偏差衡量）与跌倒伤害风险之间的关联。
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时间范围：使用事件发生时间分析进行基线评估后 1 年内发生有害事件。
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总体活动水平与跌倒伤害风险的关联 (AIM2)
大体时间：使用事件时间分析进行基线评估后 1 年内发生伤害性跌倒
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该研究将评估基线评估后一年内总体活动水平（以每分钟平均加速计计数来衡量）与跌倒伤害风险之间的关联。
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使用事件时间分析进行基线评估后 1 年内发生伤害性跌倒
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活动碎片化与跌倒伤害风险的关联 (AIM2)
大体时间：使用事件时间分析进行基线评估后 1 年内发生有害跌倒。
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该研究将评估基线评估后一年内活动碎片化（通过碎片化指数衡量）与跌倒伤害风险之间的关联。
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使用事件时间分析进行基线评估后 1 年内发生有害跌倒。
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用于预测伤害性跌倒风险的 DLG 和 DLPA 组合测量 (AIM3)
大体时间：时间范围：使用组合预测模型，在基线评估后 1 年内发生有害跌倒。
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他的结果将评估从日常生活步态 (DLG) 和日常生活体力活动 (DLPA) 测量中得出的单个综合评分，以评估与受伤跌倒风险的关联。
将 DLG 测量（例如步态速度、变异性）和 DLPA 测量（例如总体活动水平、碎片化）合并到统一的预测器中创建组合分数。
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时间范围：使用组合预测模型，在基线评估后 1 年内发生有害跌倒。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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自我报告的运动史与步态速度的关联
大体时间：在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据。
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该结果将评估参与者自我报告的锻炼历史是否与从加速度计数据得出的步态速度（以米每秒为单位测量）相关。
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在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据。
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自我报告的运动史与步态变异的关联
大体时间：在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据
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该结果将评估参与者自我报告的锻炼历史是否与从加速度计数据得出的步态变异性（以步数的标准差来衡量）相关。
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在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据
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自我报告的运动史与总体活动水平的关联
大体时间：在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据
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该结果将评估参与者自我报告的锻炼历史是否与从加速度计数据得出的总体活动水平（以每分钟加速度计计数测量）相关。
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在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据
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自我报告的运动史与活动碎片化的关联
大体时间：在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据
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他的结果将评估参与者自我报告的锻炼历史是否与从加速度计数据得出的活动碎片化（通过碎片指数测量）相关。
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在基线（自我报告的运动历史）和加速度计数据收集时进行评估，并在基线评估后 1 年内分析数据
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步态速度与跌倒伤害风险的关联（5 年以上）
大体时间：基线后 5 年。
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该结果将评估步态速度（以米每秒为单位）是否与 5 年随访期内跌倒伤害风险相关。
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基线后 5 年。
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步态变异与跌倒伤害风险的关联（5 年以上）
大体时间：基线后 5 年。
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该结果将评估步态变异性（以步数时间的标准差来衡量）是否与 5 年随访期内跌倒的风险相关。
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基线后 5 年。
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总体活动水平与跌倒伤害风险的关联（5 年以上）
大体时间：基线后 5 年。
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该结果将评估总体活动水平（以每分钟加速计计数测量）是否与 5 年随访期内跌倒伤害风险相关。
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基线后 5 年。
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活动碎片化与跌倒伤害风险的关联（5 年以上）
大体时间：基线后 5 年。
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该结果将评估活动碎片化（通过碎片化指数衡量）是否与 5 年随访期内跌倒伤害风险相关。
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基线后 5 年。
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其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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识别预防跌倒的高风险“特征”
大体时间：基于1年、5年和10年跌倒风险预测模型
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该研究将利用机器学习和统计技术，结合 DLG 和 DLPA 措施来识别潜在的“特征”，以识别跌倒伤害高风险的老年人。
这些特征可以为早期跌倒预防策略提供参考。
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基于1年、5年和10年跌倒风险预测模型
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2024年8月6日
初级完成 (估计的)
2030年8月1日
研究完成 (估计的)
2030年8月1日
研究注册日期
首次提交
2024年10月6日
首先提交符合 QC 标准的
2024年10月14日
首次发布 (实际的)
2024年10月16日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年10月16日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年10月14日
最后验证
2024年10月1日
更多信息
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