Yaşlılarda Düşme Riskinin Belirlenmesi İçin Yürüyüş EsnasındaKayıt Edilen İvmelenme Sinyallerinin Zaman Domeni ÖzelliklerininDegerlendirilmesi

Evaluation Of Time Domain Features Of The Acceleration Signals Recorded During The Walk To Determine The Risk Of Falling In The Elderly

Özet

Yaşlanmayla birlikte vücutta meydana gelen anatomik ve fizyolojik değişimlerin bir sonucu olarak yaşlı bireylerde düşme bir sağlıkproblemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Dünya sağlık örgütüne göre düşme yaşlılarda görülen en önemli sağlık problemidir. Düşmeninyaşlının fiziksel olarak yaralanması ve düşme korkusunun getirdiği psikolojik etkinin yanında hastaya, aileye ve topluma ekonomikolarak etkileri vardır. Dünyada ve ülkemizde sağlık alanında meydana gelen gelişmelerle beraber bireylerin yaşam süresinin hızlaartmasıyla bu etki daha da belirgin hale gelecektir. Ancak yaşlılarda düşmenin önlenmesi ile bu olumsuz etkiler azaltılabilir. Yaşlılardadüşmenin etkilerini azaltmak için etkili yöntem düşmenin önceden tahmin edilmesi ve gerekli önlemlerin alınmasıdır. Düşmeninönceden tahmin edilebilmesi için yaşlılarda rutin kontrollerinde dengenin değerlendirilmesi gerekmektedir. Bunun için birinci basamaksağlık kuruluşlarında kullanılabilecek basit, ucuz ve güvenilir bir denge değerlendirme metodunun geliştirilmesi önemlidir. Duruş vehareket sınıflandırması, enerji harcama tahmini, anlık düşme tespiti ve denge kontrolü gibi fiziksel aktivite izleme ve değerlendirme araştırmalarında sıklıkla kullanılan ivmeölçerler yaşlılarda düşme riskinin değerlendirmesi için rahatlıkla kullanılabilir. Bu çalışmadayaşları 65 ile 87 arasında değişen 71 yaşlıdan (38 kontrol 35 düşme riski olan) düz zeminde yürüme esnasında kayıt edilen bir dakikalıküç eksen ivmelenme sinyalleri kullanılarak yaşlılarda düşme riskini tanımlayıcı parametreler bulunmaya çalışılmıştır. Önce kayıt edilenivmelenme sinyalinden yer çekiminden kaynaklanan bileşen çıkarılmış, daha sonra 0.5Hz-5Hz bant geçiren filtreyle yüksek frekanslıgürültüler temizlenmiştir. Gürültü temizleme işleminden sonra bir dakikalık kayıtlar adımlara bölünmüş ve normalize edilerek özellikçıkarma işlemine geçilmiştir. Özellik çıkarma aşamasında literatürden farklı olarak daha önce yaşlılarda düşme riski için kullanılmayanzaman-domeni özellikleri de değerlendirilmeye alınmıştır. Elde edilen özellikler bağımsız-örneklem t-testi kullanılarak %99 güvenirlikseviyesinde karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak literatürde anlamlı olarak farklı olduğu daha önceki çalışmalarda belirtilen kadans, adımsüresi, çift adım süresi özellikleri benzer şekilde bizim çalışmamızda da kontrol ile düşen grupları arasında anlamlı farklılık göstermiştir.Ayrıca literatürde daha önce düşme riskinin değerlendirilmesi için yapılan çalışmalarda kullanılmayan çarpıklık, çeyrekler arası aralık,ortalama mutlak sapma ve dinamik zaman atlama özelliklerinde de anlamlı farklılık olduğu görülmüştür. Çalışmamızda ivmelenmesinyallerinden elde edilebilecek bütün zaman domeni özellikleri düşme riskinin belirlenmesi için değerlendirilmiştir. Sonuç olarakliteratürde daha önce düşme riski için kullanılmayan dört yeni zaman domeni özelliğinin düşme riskini belirlemede kullanılabileceğiortaya konmuştur.

Abstract

Fall in elderly is a health problem as a result of the anatomical and physiological changes in the body with aging. According to theworld health organization, falling is the most important health problem in the elderly. In addition to physical injury and the psychologicaleffects of fear of falling in elderly, the fall also has economic effects on the patient and society. With the developments of health systemin the world, this effect will become more evident with the rapid increase in the life span of individuals. However, these negative effectscan be reduced by preventing falls in the elderly. The effective method to reduce the fall in the elderly is to predict the fall and take thenecessary prevents. In order to predict the fall, balance of elderly should be evaluated in routine controls. For this, it is important todevelop a simple, cheap and reliable balance assessment method that can be used in primary health care centers. Accelerometers, whichare frequently used in physical activity monitoring and evaluations such as posture and movement classification, energy expenditureestimation, instantaneous fall detection can be easily used for the assessment of fall risk in the elderly. In this study, it was aimed tofind out the parameters that define the risk of falling in the elderly by using one-minute three-axis acceleration signals recorded duringwalking on flat ground from 71 elderly (38 control 35 with risk of falling) between 65 and 87 years of age. First, the component fromgravity was removed from the recorded acceleration signal, then high frequency noises were removed with a filter at 0.5Hz-5Hz. Afterthe noise removal process, recordings were divided into steps and normalized and feature extraction process was started. Unlike theliterature, time-domain features that were not used for the risk of falling in the elderly were also evaluated. The properties were comparedstatically at 99% reliability level. As a result, the cadence, stride duration, double stride duration, which were found to be significantlydifferent in the literature, showed a significant difference between control and falling groups in our study too. In addition, it was foundthat there is a significant difference in skewness, interquartile range, average absolute deviation and dynamic time-wrapping that werenot used in the previous studies to evaluate the risk of falling. In our study, all time domain properties that can be obtained fromacceleration signals were evaluated to determine the risk of falling. As a result, it has been demonstrated that four new time domainfeatures not previously used for assessment of falling risk in the literature can be used to determine the risk of falling.