Instrumented Timed up & Go test를 이용한 고령자 낙상 위험도 정량적 추적연구 Quantitative follow-up study of the elderly fall risk using instrumented Timed up & Go test원문보기
고령화 사회가 시작됨에 따라 고령자에서 발생할 수 있는 다양한 질환 및 사고에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중 낙상은 대표적인 사고에 해당한다. 신체 내부적인 영향인 노화 및 질환에 의해 감소된 신경생리학적 기능으로 균형능력이 저하됨에 원인이 있으므로 정량적인 평가를 통해 균형능력 상태를 파악할 필요성이 있다. 대표적인 기능적 이동성 및 균형능력 평가도구로 Timed up and go(TUG) test가 있다. TUG test는 최근instrumented TUG(iTUG)라는 이름으로 TUG 평가 수행시 관성측정센서(Inertia Measurement ...
고령화 사회가 시작됨에 따라 고령자에서 발생할 수 있는 다양한 질환 및 사고에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중 낙상은 대표적인 사고에 해당한다. 신체 내부적인 영향인 노화 및 질환에 의해 감소된 신경생리학적 기능으로 균형능력이 저하됨에 원인이 있으므로 정량적인 평가를 통해 균형능력 상태를 파악할 필요성이 있다. 대표적인 기능적 이동성 및 균형능력 평가도구로 Timed up and go(TUG) test가 있다. TUG test는 최근instrumented TUG(iTUG)라는 이름으로 TUG 평가 수행시 관성측정센서(Inertia Measurement Unit(IMU) sensor)를 착용, 측정 및 분석하는 더욱 정량적인 방법으로 수행되고 있다. 하지만 iTUG test로부터 낙상발생을 예측할 수 있는 변인으로 제시되는 것이 선행연구에 따라 상이하다. 따라서 본 연구에서는 iTUG test의 phase별 측정값의 신뢰도를 우선적으로 확인하고, 정량적 iTUG test 추적연구(follow-up study)를 통해 사례조절연구(case-control study)에서 확인하기 어려운 faller와 non-faller의 특성을 확인하였으며, 유의한 변인들을 종합하여 follow-up 데이터 기반 낙상예측 모델을 제시하였다. 추적실험은 1년 간격으로 2년간 총 3회, 각 연차별로 2회 반복 수행하였다. 총 69명의 고령자가 참가하였고 faller는 최근 3년간 1회 이상 낙상을 경험한 경우로 정의하였다(faller: 26명, non-faller: 43명). TUG를 수행하는 동안 IMU sensor system(APDM Inc.,)을 사용하여 데이터를 측정하였다. 측정된 데이터를 TUG test 동작에 따라 phase로 구분하였으며 총 48개의 선형변인과 12개의 비선형 변인을 산출하였다. 각 연차별 시험에서 반복 측정된 결과 사이의 재현성 검토를 위해 급내상관계수를 확인하였다. 그 결과 재현성의 결과에서 sit-to-stand phase에서 duration변인의 재현성이 매우 낮게 나타남을 확인하였다. 또한 그룹 간 비교 및 follow-up 연차별 비교결과를 통해 두 그룹 간 그리고 시간의 흐름에 따라 두 그룹에서에 특성을 보이는 변인은 상이함을 알 수 있었다. 측정된 데이터로 낙상예측 모델을 만들기 위해 logistic regression analysis를 수행한 결과에서 연차별 낙상 예측모델 또한 그룹간 비교결과와 동일하게 상이한 변인이 모델에 포함됨을 확인하였다. 최종적으로 2년간 측정된 전체 데이터를 이용하여 분석한 낙상 예측모델의 예측 정확도는 70.2%(sit-to-stand변인 제외 시 69.1%)였다. 재현성의 결과에 따라 sit-to-stand phase에서의 duration변인을 그룹간의 구분에 활용하는 것에 제한이 있을 것으로 예상되며, 그룹간의 비교에서 차이를 보이는 변인이 상이하므로 단순 사례조절연구(case-control study)에서 확인하기 어려운 faller와 non-faller의 특성을 추적연구를 통해 확인하고 유의한 변인들을 종합할 필요성이 있다. 또한 낙상예측 모델의 개발을 위해 개별적인 데이터를 이용한 회귀분석 보다는 장기적인 데이터로부터 획득된 데이터 전체를 이용하여 분석을 실시하고 모델을 개발하는 것이 적절할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과를 통해 더욱 정량화된 iTUG test의 설계와 높은 정확도의 낙상 예측 모델의 개발이 가능할 것이다.
고령화 사회가 시작됨에 따라 고령자에서 발생할 수 있는 다양한 질환 및 사고에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중 낙상은 대표적인 사고에 해당한다. 신체 내부적인 영향인 노화 및 질환에 의해 감소된 신경생리학적 기능으로 균형능력이 저하됨에 원인이 있으므로 정량적인 평가를 통해 균형능력 상태를 파악할 필요성이 있다. 대표적인 기능적 이동성 및 균형능력 평가도구로 Timed up and go(TUG) test가 있다. TUG test는 최근instrumented TUG(iTUG)라는 이름으로 TUG 평가 수행시 관성측정센서(Inertia Measurement Unit(IMU) sensor)를 착용, 측정 및 분석하는 더욱 정량적인 방법으로 수행되고 있다. 하지만 iTUG test로부터 낙상발생을 예측할 수 있는 변인으로 제시되는 것이 선행연구에 따라 상이하다. 따라서 본 연구에서는 iTUG test의 phase별 측정값의 신뢰도를 우선적으로 확인하고, 정량적 iTUG test 추적연구(follow-up study)를 통해 사례조절연구(case-control study)에서 확인하기 어려운 faller와 non-faller의 특성을 확인하였으며, 유의한 변인들을 종합하여 follow-up 데이터 기반 낙상예측 모델을 제시하였다. 추적실험은 1년 간격으로 2년간 총 3회, 각 연차별로 2회 반복 수행하였다. 총 69명의 고령자가 참가하였고 faller는 최근 3년간 1회 이상 낙상을 경험한 경우로 정의하였다(faller: 26명, non-faller: 43명). TUG를 수행하는 동안 IMU sensor system(APDM Inc.,)을 사용하여 데이터를 측정하였다. 측정된 데이터를 TUG test 동작에 따라 phase로 구분하였으며 총 48개의 선형변인과 12개의 비선형 변인을 산출하였다. 각 연차별 시험에서 반복 측정된 결과 사이의 재현성 검토를 위해 급내상관계수를 확인하였다. 그 결과 재현성의 결과에서 sit-to-stand phase에서 duration변인의 재현성이 매우 낮게 나타남을 확인하였다. 또한 그룹 간 비교 및 follow-up 연차별 비교결과를 통해 두 그룹 간 그리고 시간의 흐름에 따라 두 그룹에서에 특성을 보이는 변인은 상이함을 알 수 있었다. 측정된 데이터로 낙상예측 모델을 만들기 위해 logistic regression analysis를 수행한 결과에서 연차별 낙상 예측모델 또한 그룹간 비교결과와 동일하게 상이한 변인이 모델에 포함됨을 확인하였다. 최종적으로 2년간 측정된 전체 데이터를 이용하여 분석한 낙상 예측모델의 예측 정확도는 70.2%(sit-to-stand변인 제외 시 69.1%)였다. 재현성의 결과에 따라 sit-to-stand phase에서의 duration변인을 그룹간의 구분에 활용하는 것에 제한이 있을 것으로 예상되며, 그룹간의 비교에서 차이를 보이는 변인이 상이하므로 단순 사례조절연구(case-control study)에서 확인하기 어려운 faller와 non-faller의 특성을 추적연구를 통해 확인하고 유의한 변인들을 종합할 필요성이 있다. 또한 낙상예측 모델의 개발을 위해 개별적인 데이터를 이용한 회귀분석 보다는 장기적인 데이터로부터 획득된 데이터 전체를 이용하여 분석을 실시하고 모델을 개발하는 것이 적절할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과를 통해 더욱 정량화된 iTUG test의 설계와 높은 정확도의 낙상 예측 모델의 개발이 가능할 것이다.
As a society ages, increasing attention is paid to a variety of diseases and accidents that may occur in the elderly. Falls are one of the most common accidents that affect the elderly. An individual’s balance ability is compromised by the impairments in neuro-physiological functions due to the effe...
As a society ages, increasing attention is paid to a variety of diseases and accidents that may occur in the elderly. Falls are one of the most common accidents that affect the elderly. An individual’s balance ability is compromised by the impairments in neuro-physiological functions due to the effects of aging and diseases on the body; hence, it is necessary to assess the balance capability through quantitative assessments. The Time-Up and Go (TUG) test is a representative assessment tool for evaluating balance and risk of fall. Recently, measurement and analyses have been conducted using an inertia measurement unit (IMU) sensor that is worn by subjects; this provides quantitative evaluations of these parameters, and this test is referred to as the instrumented TUG (iTUG) test. This differs from prior studies because it provides an objective method to predict falls using the results of the iTUG test. In the present study, the reliability of the measured values was evaluated; in addition, a follow-up study was performed using the quantitative iTUG test to examine the characteristics of the fallers and non-fallers that are difficult to identify in a case-control study. A total of 69 elderly people participated in the study (faller: 26, non-faller: 43), and follow-ups were conducted at a specific time of the year for two years. Each experiment was repeated twice. A faller was defined as an individual who experienced a fall more than once in the past 3 years. In the TUG test, acceleration and gyro data were measured using the IMU sensor system (APDM Inc.). The measured data were divided into phases according to the TUG test operation, and a total of 48 linear and 12 non-linear variants were calculated. The test-retest reliability (repeated measure data in each year) of the intra-class correlation coefficient (ICC) was very low in the sit-to-stand phase. The difference in the variables between the faller and non-faller groups differed across each yearly experiment. Results of logistic regression analysis showed that included variables of the fall prediction model showed no correlation in the model for each year. Finally, the predicted accuracy of the fall model based on the entire follow-up data was 70.2%(without sit-to-stand: 69.1%). Variables in the sit-to-stand phase duration had limited use in fall risk assessment. Moreover, because of the limitations of the case-control study, the follow-up study was required for fall risk assessment. Follow-up data were used for analysis using a logistic regression model of fall prediction. The results of this study allow the further development of a more quantitative iTUG test design and a highly accurate fall prediction model.
As a society ages, increasing attention is paid to a variety of diseases and accidents that may occur in the elderly. Falls are one of the most common accidents that affect the elderly. An individual’s balance ability is compromised by the impairments in neuro-physiological functions due to the effects of aging and diseases on the body; hence, it is necessary to assess the balance capability through quantitative assessments. The Time-Up and Go (TUG) test is a representative assessment tool for evaluating balance and risk of fall. Recently, measurement and analyses have been conducted using an inertia measurement unit (IMU) sensor that is worn by subjects; this provides quantitative evaluations of these parameters, and this test is referred to as the instrumented TUG (iTUG) test. This differs from prior studies because it provides an objective method to predict falls using the results of the iTUG test. In the present study, the reliability of the measured values was evaluated; in addition, a follow-up study was performed using the quantitative iTUG test to examine the characteristics of the fallers and non-fallers that are difficult to identify in a case-control study. A total of 69 elderly people participated in the study (faller: 26, non-faller: 43), and follow-ups were conducted at a specific time of the year for two years. Each experiment was repeated twice. A faller was defined as an individual who experienced a fall more than once in the past 3 years. In the TUG test, acceleration and gyro data were measured using the IMU sensor system (APDM Inc.). The measured data were divided into phases according to the TUG test operation, and a total of 48 linear and 12 non-linear variants were calculated. The test-retest reliability (repeated measure data in each year) of the intra-class correlation coefficient (ICC) was very low in the sit-to-stand phase. The difference in the variables between the faller and non-faller groups differed across each yearly experiment. Results of logistic regression analysis showed that included variables of the fall prediction model showed no correlation in the model for each year. Finally, the predicted accuracy of the fall model based on the entire follow-up data was 70.2%(without sit-to-stand: 69.1%). Variables in the sit-to-stand phase duration had limited use in fall risk assessment. Moreover, because of the limitations of the case-control study, the follow-up study was required for fall risk assessment. Follow-up data were used for analysis using a logistic regression model of fall prediction. The results of this study allow the further development of a more quantitative iTUG test design and a highly accurate fall prediction model.
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