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文檔簡介
1、目的:跌倒是導致老年人生命質(zhì)量下降的重要原因之一,然而跌倒的致因異常復雜。因此,基于多維度姿勢控制因素的跌倒風險預(yù)測研究尤為重要。本研究擬從姿勢控制能力的視角對老年人進行“功能導向”的跌倒優(yōu)勢判別變量分析,并構(gòu)建老年人跌倒風險預(yù)測模型,旨在創(chuàng)新完善老年人跌倒風險評估體系,為老年人跌倒防控及功能鍛煉提供理論支持及實踐應(yīng)用依據(jù)。
方法:(1)本文通過文獻法、訪談法以及專家調(diào)查法優(yōu)選老年人姿勢控制能力測試方案。(2)以隨機方式在社區(qū)
2、及老年公寓招募60歲以上的研究對象300名,最終保留284例有效研究樣本,通過問卷形式采集受試者年齡、現(xiàn)病史、服藥史、跌倒史、生活習慣以及鍛煉習慣等基本信息。采用T·Mobility Lab人體機能測評系統(tǒng)、Footscan Usb2足底壓力測量系統(tǒng)、APAS運動生物力學分析系統(tǒng)、Inbody體成分測量儀、BD-Ⅱ-311型腳踏頻率測試儀、BD-Ⅱ-508型速度知覺儀、EP202型反應(yīng)時測試儀等設(shè)備以及TUG、FTSST、TWT等功能測
3、試方法,對老年人運動功能、感覺功能和認知功能系統(tǒng)的相關(guān)指標進行測試。采用SPSS19.0統(tǒng)計軟件,以跌倒史為變量對測試數(shù)據(jù)進行獨立樣本t檢驗、卡方(X2)檢驗、判別分析,篩選影響老年人跌倒的優(yōu)勢判別指標。(3)利用MATLABR2016a構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將優(yōu)勢判別指標作為輸入變量,進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,創(chuàng)建基于姿勢控制能力的老年人跌倒風險預(yù)測模型,并對跟蹤隨訪6個月的84名受試者進行模型驗證。
結(jié)果:(1)使用社會學專家調(diào)查法和
4、傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探索老年人跌倒的影響因素,并構(gòu)建了基于姿勢控制能力的老年人跌倒風險預(yù)測模型。(2)通過兩輪專家調(diào)查最終篩選出3個核心影響因素、9個隱含影響因素以及包含五次坐立(FTSST)、十米最大行走速度(TWT)、腳靈敏度、閉眼單腳站立、坐-立行走計時(TUG)、步態(tài)、視力、坐-立轉(zhuǎn)身站立搖擺度、髖/膝/踝關(guān)節(jié)動覺方位、選擇反應(yīng)時(CRT)、雙任務(wù)、速度知覺14種相關(guān)測試方法的實驗方案。(3)284例有效樣本中既往12個月
5、內(nèi)有78例至少發(fā)生了一次跌倒,跌倒率為27.46%。(4)通過獨立樣本t檢驗、逐步判別和典型判別分析,最終有10個進入函數(shù)方程的變量作為優(yōu)勢判別指標,分別為:標準化步速(dc=-0.662)、95%橢圓擺動面積(dc=0.541)、第2跖骨受力面積R(dc=-0.321)、選擇反應(yīng)時(dc=0.310)、橫向COP軌跡(dc=0.292)、第1跖骨峰值力L(dc=0.291)、觸地髖角L(dc=0.268)、左右擺動路徑長度(dc=0.
6、218)、閉眼單腳站立時間(dc=-0.208)、峰值壓力點COM位移L(dc=-0.205)。(5)創(chuàng)建3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跌倒預(yù)測模型,隱含層節(jié)點數(shù)為12時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Net5性能最佳,訓練預(yù)測準確率高達97.62%,驗證預(yù)測準確率為96.43%。
結(jié)論:(1)采用社會學專家調(diào)查法及傳統(tǒng)統(tǒng)計方法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探討跌倒的影響因素,并構(gòu)建基于姿勢控制能力的老年人跌倒風險預(yù)測模型在方法學上是可行的。(2)以運動功能、感覺功能和認知功
7、能為基礎(chǔ)的老年人姿勢控制能力測試方案具有較高的科學性和可靠性,能夠較為全面地反映老年人的姿勢控制能力,可實現(xiàn)老年人姿勢控制能力的多維度、多指標測量與客觀評價。(3)篩選出的老年人跌倒相關(guān)姿勢控制能力優(yōu)勢判別指標具有較強的代表性,并具有較高的跌倒風險預(yù)測能力。(4)標準化步速、95%橢圓擺動面積和選擇反應(yīng)時可分別作為運動功能、感覺功能和認知功能系統(tǒng)的核心指標,是老年人跌倒防控的重點觀測變量。(5)身體素質(zhì)是老年人姿勢控制能力的基礎(chǔ),針對性
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