Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Risk factors for falls and technologies for fall risk assessment in older adults

Immonen, Milla (2020-02-04)

 
Avaa tiedosto
isbn978-952-62-2506-7.pdf (1.922Mt)
isbn978-952-62-2506-7_meta.xml (110.4Kt)
isbn978-952-62-2506-7_solr.xml (73.82Kt)
Lataukset: 


Immonen, Milla
University of Oulu
04.02.2020
Tämä Kohde on tekijänoikeuden ja/tai lähioikeuksien suojaama. Voit käyttää Kohdetta käyttöösi sovellettavan tekijänoikeutta ja lähioikeuksia koskevan lainsäädännön sallimilla tavoilla. Muunlaista käyttöä varten tarvitset oikeudenhaltijoiden luvan.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:ISBN:9789526225067

Kuvaus

Academic dissertation to be presented with the assent of the Doctoral Training Committee of Health and Biosciences of the University of Oulu for public defence in the Auditorium of Kastelli Research Centre (Aapistie 1), on 14 February 2020, at 12 noon
Tiivistelmä

Abstract

Falls are a serious cause of morbidity and costs to society and frequent falls are associated with impaired quality of life of older people. Screening for high fall risk persons among the older population consumes resources and public funding. Novel, low-cost methods for identifying older persons at high fall risk are thus needed to be able to target preventive actions. The aim of this study was to examine whether individual clustering of chronic diseases is associated with higher fall risk and how technical solutions and connected data, with a special focus on the use of accelerometers, can be utilized in measuring acutely or incrementally appearing risk factors for falls in older adults. The research was carried out by collecting population-based survey data on older people (age 65–98) and by utilizing existing databases. A total of 918 people filled in a questionnaire including items on health status, lifestyle and falls. In addition, 42 volunteers participated in large-scale fall risk measurements. During the measurements, accelerometers were attached to the lumbar spine and front hip of the subject. A mobile application utilizing a separate accelerometer was developed to assess the risk of falls. The feasibility of the mobile application was tested with 11 volunteers of working age. In addition, an easy-to-use application for home-based training was developed and user experiences were collected from six older test subjects in Finland and ten older subjects in Spain. In Spain, four healthcare professionals evaluated the applicability and usability of the application. The results of the study showed that chronic diseases and multiple morbidity are associated with an increased risk of falling. Several technologies have been developed to assess the risk of a fall. Preliminary results indicated that a mobile application utilizing a separate accelerometer can detect deficiencies in walking style, which, in turn, may indicate an increased risk of falling. This study also showed that a sensor attached to the front of the hip could reliably assess some of the gait features associated with fall risk. Both the older people themselves and health care professionals felt positive about the home-based exercise application.

 

Tiivistelmä

Kaatumiset aiheuttavat merkittäviä kustannuksia ja heikentävät iäkkäiden henkilöiden terveyttä ja elämänlaatua. Kaatumisriskissä olevien seulonta vaatii henkilökuntaresursseja ja aiheuttaa kustannuksia terveydenhuollolle, joten seulontaan tarvitaan uusia yksinkertaisia ja edullisia menetelmiä. Tässä tutkimuksessa haluttiin selvittää, onko kroonisilla sairauksilla ja monisairastavuudella yhteys korkeampaan kaatumisriskiin. Lisäksi tutkimuksessa haluttiin selvittää, millaisia menetelmiä ja teknologioita kaatumisriskin arviointiin on olemassa. Teknologioista haluttiin erityisesti tutkia kiihtyvyysantureiden käyttöä kaatumisriskin arvioinnissa. Tutkimus toteutettiin keräämällä väestöpohjainen ikääntyneiden kyselyaineisto sekä hyödyntämällä tietokantoja. Yhteensä 918 henkilöä täytti kyselylomakkeen, jolla kerättiin tietoa terveydentilasta, elämäntavoista ja kaatumisista. Lisäksi 42 vapaaehtoista henkilöä osallistui laajoihin kaatumisriskimittauksiin. Mittausten ajaksi koehenkilöiden ristiselkään ja lantion etuosaan kiinnitettiin kiihtyvyysanturit. Tutkimuksessa kehitettiin myös kiihtyvyysanturia hyödyntävä mobiilisovellus kaatumisriskin arviontiin. Sovelluksen käyttökelpoisuutta testattiin 11 vapaaehtoisella työikäisellä henkilöllä. Itsenäiseen kotona tapahtuvaan harjoitteluun kehitettiin helppokäyttöinen sovellus, jonka käyttökokemuksia kerättiin kuudelta iäkkäältä testihenkilöltä Suomessa ja kymmeneltä iäkkäältä testihenkilöltä Espanjassa. Lisäksi Espanjassa neljä terveydenhuollon ammattilaista arvioi sovelluksen käyttökelpoisuutta ja käytettävyyttä. Tutkimuksen tulokset osoittivat, että krooniset sairaudet ja monisairastavuus ovat yhteydessä kohonneeseen kaatumisriskiin. Kaatumisriskin arviointiin on olemassa useita teknologisia menetelmiä. Alustavien tulosten mukaan erillistä kiihtyvyysanturia hyödyntävä mobiilisovellus pystyy tunnistamaan henkilön kävelytyylin vajavuuksia, jotka puolestaan voivat viitata kohonneeseen kaatumisriskiin. Tulosten perusteella lonkan etupuolelle kiinnitetyllä anturilla voidaan arvioida joitakin kaatumisriskiin liittyviä kävelyn piirteitä luotettavasti. Sekä iäkkäät itse että terveydenhuollon ammattilaiset suhtautuivat positiivisesti kotikäyttöön kehitettyyn harjoitussovellukseen.

 

Original papers

Original papers are not included in the electronic version of the dissertation.

  1. Immonen, M., Similä, H., Haapea, M., Enwald, H., Keränen, N., Kangas, M., Jämsä, T., & Korpelainen, R. (2020). Association between chronic diseases and recurrent falls among older people in Finland – a population-based GASEL study. Manuscript submitted for publication.

  2. Immonen, M., Similä, H., Lindholm, M., Korpelainen, R., & Jämsä, T. (2019). Technologies for fall risk assessment and conceptual design in personal health record system. Finnish Journal of eHealth and eWelfare, 11(1–2), 53–67. https://doi.org/10.23996/fjhw.73258

    Self-archived version

  3. Similä, H., Immonen, M., & Niemirepo, T. (2018). Mobile fall risk assessment solution for daily-life settings. In 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), pp. 1530–1533. https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8512589

  4. Immonen, M., & Similä, H. (2018). Comparison of accelerometry-based features for fall risk assessment measured from two sensor locations. In 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) (pp. 2076–2079). https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8512713

  5. Immonen, M., Similä. H., Arabiurrutia, E. A., Cano Mañas, M. J., Blanco Laguía, J., Palmer García, C., & García Gordillo, C. (2016). Development and user feedback of home technology for preventing falls in older adults. In 2016 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), pp. 122–125. https://doi.org/10.1109/BHI.2016.7455850

 

Osajulkaisut

Osajulkaisut eivät sisälly väitöskirjan elektroniseen versioon.

  1. Immonen, M., Similä, H., Haapea, M., Enwald, H., Keränen, N., Kangas, M., Jämsä, T., & Korpelainen, R. (2020). Association between chronic diseases and recurrent falls among older people in Finland – a population-based GASEL study. Manuscript submitted for publication.

  2. Immonen, M., Similä, H., Lindholm, M., Korpelainen, R., & Jämsä, T. (2019). Technologies for fall risk assessment and conceptual design in personal health record system. Finnish Journal of eHealth and eWelfare, 11(1–2), 53–67. https://doi.org/10.23996/fjhw.73258

    Rinnakkaistallennettu versio

  3. Similä, H., Immonen, M., & Niemirepo, T. (2018). Mobile fall risk assessment solution for daily-life settings. In 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), pp. 1530–1533. https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8512589

  4. Immonen, M., & Similä, H. (2018). Comparison of accelerometry-based features for fall risk assessment measured from two sensor locations. In 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) (pp. 2076–2079). https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8512713

  5. Immonen, M., Similä. H., Arabiurrutia, E. A., Cano Mañas, M. J., Blanco Laguía, J., Palmer García, C., & García Gordillo, C. (2016). Development and user feedback of home technology for preventing falls in older adults. In 2016 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), pp. 122–125. https://doi.org/10.1109/BHI.2016.7455850

 
Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [37957]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen