Trots omfattande förebyggande insatser fortsätter fall att vara en viktig källa till sjuklighet och dödlighet bland äldre. I realtid upptäckt av fall och deras brådskande kommunikation till ett telecenter kan möjliggöra snabb medicinsk hjälp, vilket ökar känslan av trygghet för de äldre och minska några av de negativa konsekvenserna av fall. Många olika metoder har utforskats för att automatiskt upptäcka ett fall med hjälp av tröghetssensorer. Även om tidigare publicerade algoritmer rapporterar hög känslighet (SE) och hög specificitet (SP), har de vanligtvis testats på simulerade fall utförs av friska frivilliga. Vi samlade nyligen in accelerationsdata under ett antal verkliga fall bland en patientpopulation med hög fallrisk som en del av SensAction-AAL European-projektet. Syftet med denna studie är att jämföra prestandan hos tretton publicerade falldetekteringsalgoritmer när de tillämpas på databasen av 29 verkliga fall. Såvitt vi vet är detta den första systematiska jämförelsen av falldetekteringsalgoritmer som testats på verkliga fall. Vi fann att SP genomsnittet av de tretton algoritmerna, var (genomsnitt 6std) 83,0%630,3% (maximalt värde = 98%). SE var betydligt lägre (SE = 57,0%627,3%, maxvärde = 82,8%), mycket lägre än de värden som erhölls vid simulerade fall. Antalet falsklarm som genererades av algoritmerna under 1 dagars övervakning av tre representativa fallare varierade mellan 3 och 85. De faktorer som påverkar prestandan hos de publicerade algoritmerna, när de tillämpas på verkliga fall, diskuteras också. Dessa resultat visar hur viktigt det är att testa falldetekteringsalgoritmer i verkliga förhållanden för att producera effektivare automatiserade larmsystem med högre acceptans. Dessutom stöder de aktuella resultaten idén att en stor, delad verklig höstdatabas potentiellt skulle kunna ge en ökad förståelse för höstprocessen och den information som behövs för att utforma och utvärdera en högeffektiv falldetektor.
Trots hur relativt vanliga fall är bland äldre, inspelning av verkliga fall data fortfarande svårt och tidskrävande REF.
Evaluation of Accelerometer-Based Fall Detection Algorithms on Real-World Falls
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}