Fall är ett stort problem för äldre vuxna. Ett kontinuerligt, diskret, miljöanpassat övervakningssystem i hemmet som automatiskt upptäcker när fall har inträffat eller när risken för fall ökar kan varna vårdgivare och familjemedlemmar så att de kan ingripa för att förbättra fysisk funktion eller mange sjukdomar som fäller fall. Forskare vid University of Missouri (MU)Center for Eldercare and Rehabilitation Technology testar sådana sensorsystem för fallriskbedömning och upptäckt i äldre vuxnas lägenheter i ett äldreboende samhälle. Initiala resultat som jämför data från fallriskbedömning av marksanering och GAITRite gångparametrar med gångparametrar som fångas från Mircosoft Kinect och Puls-Dopplar radar rapporteras. Fall är ett stort problem för äldre vuxna. En av tre personer över 65 år faller varje år och 2 miljoner behandlas i akutmottagningar för fallrelaterade skador (Centers for Disease Control, 2013). Forskare har studerat fall, fallriskbedömning och insatser för att förebygga fall. Deras metoder kräver dock att forskningspersonal eller kliniker gör en bedömning av fallrisken med flera faktorer (Parrell et al., 2001) eller att människor upprätthåller stockar av fall, bär anordningar som mäter förändringar i positioner som kan tyda på en NIH Public Access
Rantz utvecklade en kontinuerlig, diskret, och miljömonterad in-home fall riskbedömning och detektionssystem med Kinect REF.
In-Home Fall Risk Assessment and Detection Sensor System
{'venue': 'Journal of Gerontological Nursing', 'journal': 'Journal of Gerontological Nursing', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}