Fall är en viktig orsak till skador och dödsfall hos äldre vuxna. Även om ingen skada inträffar, kan omkring hälften av alla äldre vuxna som faller inte stiga upp utan hjälp. Den förlängda perioden av liggande på golvet leder ofta till medicinska komplikationer, inklusive muskelskador, uttorkning, ångest och rädsla för att falla. Bärbara sensorsystem med accelerometrar och/eller gyroskop är utformade för att förhindra långa lögner genom att automatiskt upptäcka och varna vårdgivare för fall. Forskargrupper har rapporterat upp till 100% exakthet i att upptäcka fall i experimentella miljöer. Det saknas dock studier som undersöker exaktheten i verkligheten. I denna studie undersökte vi exaktheten hos ett falldetekteringssystem baserat på verkliga fall- och falldatamängder. Fem unga vuxna och 19 äldre vuxna ägnade sig åt sina dagliga aktiviteter med triaxial accelerometer. Äldre vuxna upplevde 10 oförutsedda fall under datainsamlingen. Cirka 400 timmars verksamhet i det dagliga livet registrerades. Vi använde en maskininlärning algoritm, Support Vector Machine (SVM) klassificerare, för att identifiera fall och icke-fall händelser. Vi fann att vårt system kunde upptäcka 8 av 10 fall hos äldre vuxna med hjälp av signaler från en enda accelerometer (waist eller bröstben). Dessutom rapporterade vårt system inga falska larm under cirka 28,5 timmar av registrerade data från unga vuxna. Men hos äldre vuxna varierade den falska positiva frekvensen bland individer från 0 till 0,3 falsklarm per timme. Medan vårt system visade högre falldetektering och betydligt lägre falsk positiv frekvens än de befintliga falldetekteringssystemen, finns det ett behov av kontinuerliga insatser för att samla in realtidsdata inom målpopulationen för att utföra fallvalideringsstudier för falldetekteringssystem på större fall- och fallfria datauppsättningar i verkligheten. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1).
Aziz m.fl. REF undersökte prestandan hos ett falldetekteringssystem baserat på datamängder för fall och fall utan fall.
Validation of accuracy of SVM-based fall detection system using real-world fall and non-fall datasets
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}