Year 2020, Volume , Issue 20, Pages 367 - 373 2020-12-31

Yaşlılarda Düşme Riskinin Belirlenmesi İçin Yürüyüş Esnasında Kayıt Edilen İvmelenme Sinyallerinin Zaman Domeni Özelliklerinin Degerlendirilmesi

Sabri ALTUNKAYA [1]


Yaşlanmayla birlikte vücutta meydana gelen anatomik ve fizyolojik değişimlerin bir sonucu olarak yaşlı bireylerde düşme bir sağlık problemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Dünya sağlık örgütüne göre düşme yaşlılarda görülen en önemli sağlık problemidir. Düşmenin yaşlının fiziksel olarak yaralanması ve düşme korkusunun getirdiği psikolojik etkinin yanında hastaya, aileye ve topluma ekonomik olarak etkileri vardır. Dünyada ve ülkemizde sağlık alanında meydana gelen gelişmelerle beraber bireylerin yaşam süresinin hızla artmasıyla bu etki daha da belirgin hale gelecektir. Ancak yaşlılarda düşmenin önlenmesi ile bu olumsuz etkiler azaltılabilir. Yaşlılarda düşmenin etkilerini azaltmak için etkili yöntem düşmenin önceden tahmin edilmesi ve gerekli önlemlerin alınmasıdır. Düşmenin önceden tahmin edilebilmesi için yaşlılarda rutin kontrollerinde dengenin değerlendirilmesi gerekmektedir. Bunun için birinci basamak sağlık kuruluşlarında kullanılabilecek basit, ucuz ve güvenilir bir denge değerlendirme metodunun geliştirilmesi önemlidir. Duruş ve hareket sınıflandırması, enerji harcama tahmini, anlık düşme tespiti ve denge kontrolü gibi fiziksel aktivite izleme ve değerlendirme araştırmalarında sıklıkla kullanılan ivmeölçerler yaşlılarda düşme riskinin değerlendirmesi için rahatlıkla kullanılabilir. Bu çalışmada yaşları 65 ile 87 arasında değişen 71 yaşlıdan (38 kontrol 35 düşme riski olan) düz zeminde yürüme esnasında kayıt edilen bir dakikalık üç eksen ivmelenme sinyalleri kullanılarak yaşlılarda düşme riskini tanımlayıcı parametreler bulunmaya çalışılmıştır. Önce kayıt edilen ivmelenme sinyalinden yer çekiminden kaynaklanan bileşen çıkarılmış, daha sonra 0.5Hz-5Hz bant geçiren filtreyle yüksek frekanslı gürültüler temizlenmiştir. Gürültü temizleme işleminden sonra bir dakikalık kayıtlar adımlara bölünmüş ve normalize edilerek özellik çıkarma işlemine geçilmiştir. Özellik çıkarma aşamasında literatürden farklı olarak daha önce yaşlılarda düşme riski için kullanılmayan zaman-domeni özellikleri de değerlendirilmeye alınmıştır. Elde edilen özellikler bağımsız-örneklem t-testi kullanılarak %99 güvenirlik seviyesinde karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak literatürde anlamlı olarak farklı olduğu daha önceki çalışmalarda belirtilen kadans, adım süresi, çift adım süresi özellikleri benzer şekilde bizim çalışmamızda da kontrol ile düşen grupları arasında anlamlı farklılık göstermiştir. Ayrıca literatürde daha önce düşme riskinin değerlendirilmesi için yapılan çalışmalarda kullanılmayan çarpıklık, çeyrekler arası aralık, ortalama mutlak sapma ve dinamik zaman atlama özelliklerinde de anlamlı farklılık olduğu görülmüştür. Çalışmamızda ivmelenme sinyallerinden elde edilebilecek bütün zaman domeni özellikleri düşme riskinin belirlenmesi için değerlendirilmiştir. Sonuç olarak literatürde daha önce düşme riski için kullanılmayan dört yeni zaman domeni özelliğinin düşme riskini belirlemede kullanılabileceği ortaya konmuştur.
İvmelenme sinyali, Yaşlılarda düşme, Zaman-domeni özellikler
  • Balaban, Ö., Nacır, B., Erdem, H. R., & Karagöz, A. (2009). Denge Fonksiyonunun De¤erlendirilmesi. Journal of Physical Medicine and Rehabilitation Sciences, 12(9), 133-139.
  • Barden, J. M., Clermont, C. A., Kobsar, D., & Beauchet, O. (2016). Accelerometer-Based Step Regularity Is Lower in Older Adults with Bilateral Knee Osteoarthritis. Frontiers in Human Neuroscience, 10. doi:ARTN 62510.3389/fnhum.2016.00625
  • Bellanca, J. L., Lowry, K. A., VanSwearingen, J. M., Brach, J. S., & Redfern, M. S. (2013). Harmonic ratios: A quantification of step to step symmetry. Journal of Biomechanics, 46(4), 828-831. Retrieved from <Go to ISI>://WOS:000315973700029
  • Castellini, G., Gianola, S., Stucovitz, E., Tramacere, I., Banfi, G., & Moja, L. (2019). Diagnostic test accuracy of an automated device as a screening tool for fall risk assessment in community-residing elderly: A STARD compliant study. Medicine (Baltimore), 98(39), e17105. doi:10.1097/MD.0000000000017105
  • Diego Galar, U. K. (2017). eMaintenance (U. K. Diego Galar Ed.): Academic Press.
  • Goldberger, A. L., Amaral, L. A., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G., . . . Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation, 101(23), E215-220. doi:10.1161/01.cir.101.23.e215
  • Howcroft, J., Kofman, J., & Lemaire, E. D. (2013). Review of fall risk assessment in geriatric populations using inertial sensors. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 10. doi:Artn 9110.1186/1743-0003-10-91
  • Howcroft, J., Kofman, J., & Lemaire, E. D. (2017a). Feature selection for elderly faller classification based on wearable sensors. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 14. doi:ARTN 4710.1186/s12984-017-0255-9
  • Howcroft, J., Kofman, J., & Lemaire, E. D. (2017b). Prospective Fall-Risk Prediction Models for Older Adults Based on Wearable Sensors. Ieee Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 25(10), 1812-1820. doi:10.1109/Tnsre.2017.2687100 Karantonis, D. M., Narayanan, M. R., Mathie, M., Lovell, N. H., & Celler, B. G. (2006). Implementation of a real-time human movement classifier using a triaxial accelerometer for ambulatory monitoring. Ieee Transactions on Information Technology in Biomedicine, 10(1), 156-167. doi:10.1109/Titb.2005.856864
  • Koyuncu, G., Tuna, F., Yavuz, S., Kabayel, D. D., Koyuncu, M., Özdemir, H., & N., S. (2017). The last station before fracture: Assessment of falling and loss of balance in elderly. Turk J Phys Med Rehab, 63(1), 9. doi:10.5606/tftrd.2017.90757
  • Mathie, M. J., Coster, A. C. F., Lovell, N. H., & Celler, B. G. (2004). Accelerometry: providing an integrated, practical method for long-term, ambulatory monitoring of human movement. Physiological Measurement, 25(2), R1-R20. Retrieved from <Go to ISI>://WOS:000221075000001
  • Moncada, L. V. V., & Mire, L. G. (2017). Preventing Falls in Older Persons. American Family Physician, 96(4), 240-247. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28925664
  • Najafi, B., Aminian, K., Loew, F., Blanc, Y., & Robert, P. A. (2002). Measurement of stand-sit and sit-stand transitions using a miniature gyroscope and its application in fall risk evaluation in the elderly. Ieee Transactions on Biomedical Engineering, 49(8), 843-851. doi:10.1109/Tbme.2002.800763
  • Pires IM, G. N., Pombo N, Flórez-Revuelta F, Spinsante S, Canavarro Teixeira M, Zdravevski E. . (2019). Pattern Recognition Techniques for the Identification of Activities of Daily Living using Mobile Device Accelerometer. PeerJ Preprints, 7. doi:https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.27225v2
  • Sun, T. L., & Huang, C. H. (2019). Interactive visualization to assist fall-risk assessment of community-dwelling elderly people. Information Visualization, 18(1), 33-44. doi:10.1177/1473871617721243
  • Weiss, A., Brozgol, M., Dorfman, M., Herman, T., Shema, S., Giladi, N., & Hausdorff, J. M. (2013). Does the evaluation of gait quality during daily life provide insight into fall risk? A novel approach using 3-day accelerometer recordings. Neurorehabil Neural Repair, 27(8), 742-752. doi:10.1177/1545968313491004
  • WHO. (2007). WHO Global Report on Falls Prevention in Older Age. France: WHO Press.
  • Wu, C. H., Lee, C. H., Jiang, B. C., & Sun, T. L. (2019). Multiscale Entropy Analysis of Postural Stability for Estimating Fall Risk via Domain Knowledge of Timed-Up-And-Go Accelerometer Data for Elderly People Living in a Community. Entropy, 21(11). doi:ARTN 107610.3390/e21111076
  • Yang, C. C., & Hsu, Y. L. (2010). A review of accelerometry-based wearable motion detectors for physical activity monitoring. Sensors (Basel), 10(8), 7772-7788. doi:10.3390/s100807772
Primary Language tr
Subjects Engineering
Journal Section Articles
Authors

Orcid: 0000-0002-0853-0095
Author: Sabri ALTUNKAYA (Primary Author)
Institution: Necmettin Erbakan University
Country: Turkey


Supporting Institution Necmettin Erbakan Universitesi
Dates

Publication Date : December 31, 2020

APA Altunkaya, S . (2020). Yaşlılarda Düşme Riskinin Belirlenmesi İçin Yürüyüş Esnasında Kayıt Edilen İvmelenme Sinyallerinin Zaman Domeni Özelliklerinin Degerlendirilmesi . Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , (20) , 367-373 . DOI: 10.31590/ejosat.748156