Abstract
Introductie
Veranderingen in het bewegingspatroon kunnen een aanwijzing zijn voor een verhoogd valrisico. Het monitoren van bewegingen biedt dus de mogelijkheid om mensen met een verhoogd valrisico tijdig op te sporen. Huidige gangbeeldanalyses vereisen echter dure meetapparatuur, een gecontroleerde testruimte en veel tijd. Door deze beperkingen is het niet mogelijk om deze methode in de dagelijkse praktijk toe te passen.
Onze doelstelling is het ontwikkelen van een betaalbare en toegankelijke screeningsmethode voor verhoogd valrisico. In dit onderzoek evalueren we of het mogelijk is veranderingen in het looppatroon te detecteren op basis van korte gestandaardiseerde testen die worden afgenomen in een minder gecontroleerde omgeving, met behulp van betaalbare bewegingssensoren.
De hoofdvraag: Is het mogelijk om met consumententechnologie veranderingen te detecteren in beweegparameters die gerelateerd zijn aan een verhoogd valrisico?
Methode:
Deelnemers (n=201) hebben een balanstest en twee loopanalyses uitgevoerd in twee condities: naast de basismeting kregen zijn een bril op die diepteperceptie sterk vermindert en daardoor het normale looppatroon verstoord.
Bewegingen tijdens test 1 en 2 werden geregistreerd met een Kinect sensor, de laatste looptest met een Shimmer accelerometer. In de looptesten zijn onderdelen uit de STS en TUG verwerkt. Naast standaard analysetechnieken worden ook machine learning methoden gebruikt om nieuwe kenmerken te leren uit de data.
Resultaten:
Het is mogelijk om de verschillende loopparameters te berekenen uit de verzamelde data. Het lijkt ook mogelijk om de invloed van de bril op het looppatroon te detecteren.
Conclusie:
We kunnen voorzichtig concluderen dat het mogelijk is om met eenvoudige technologie beweeganalyse voor het inschatten van valrisico te doen. Mogelijk zijn de effecten van de bril extremer in vergelijking met normale verstoringen. Verdere analyse zal moeten uitwijzen of kleinere verstoringen ook kunnen worden gedetecteerd.
Veranderingen in het bewegingspatroon kunnen een aanwijzing zijn voor een verhoogd valrisico. Het monitoren van bewegingen biedt dus de mogelijkheid om mensen met een verhoogd valrisico tijdig op te sporen. Huidige gangbeeldanalyses vereisen echter dure meetapparatuur, een gecontroleerde testruimte en veel tijd. Door deze beperkingen is het niet mogelijk om deze methode in de dagelijkse praktijk toe te passen.
Onze doelstelling is het ontwikkelen van een betaalbare en toegankelijke screeningsmethode voor verhoogd valrisico. In dit onderzoek evalueren we of het mogelijk is veranderingen in het looppatroon te detecteren op basis van korte gestandaardiseerde testen die worden afgenomen in een minder gecontroleerde omgeving, met behulp van betaalbare bewegingssensoren.
De hoofdvraag: Is het mogelijk om met consumententechnologie veranderingen te detecteren in beweegparameters die gerelateerd zijn aan een verhoogd valrisico?
Methode:
Deelnemers (n=201) hebben een balanstest en twee loopanalyses uitgevoerd in twee condities: naast de basismeting kregen zijn een bril op die diepteperceptie sterk vermindert en daardoor het normale looppatroon verstoord.
Bewegingen tijdens test 1 en 2 werden geregistreerd met een Kinect sensor, de laatste looptest met een Shimmer accelerometer. In de looptesten zijn onderdelen uit de STS en TUG verwerkt. Naast standaard analysetechnieken worden ook machine learning methoden gebruikt om nieuwe kenmerken te leren uit de data.
Resultaten:
Het is mogelijk om de verschillende loopparameters te berekenen uit de verzamelde data. Het lijkt ook mogelijk om de invloed van de bril op het looppatroon te detecteren.
Conclusie:
We kunnen voorzichtig concluderen dat het mogelijk is om met eenvoudige technologie beweeganalyse voor het inschatten van valrisico te doen. Mogelijk zijn de effecten van de bril extremer in vergelijking met normale verstoringen. Verdere analyse zal moeten uitwijzen of kleinere verstoringen ook kunnen worden gedetecteerd.
Original language | Dutch |
---|---|
Publication status | Published - 3 Nov 2017 |
Event | Landelijk Valsymposium 2017: Implementatie van nieuwe kennis en technologie - Amsterdam Medical Centre, Amsterdam, Netherlands Duration: 3 Nov 2017 → 3 Nov 2017 Conference number: 5 https://www.veiligheid.nl/valpreventie/actueel/nieuws/terugblik-landelijk-valsymposium-2017 |
Conference
Conference | Landelijk Valsymposium 2017 |
---|---|
Country | Netherlands |
City | Amsterdam |
Period | 3/11/17 → 3/11/17 |
Internet address |