Quedas: o problema em números
3ª maior causa de morte entre idosos brasileiros e responsável por 50 mil internações ao ano.
Motivo de 60% das visitas a pronto-socorro e 95% das fraturas de quadril entre idosos.
Entre os idosos que caem, 25% são hospitalizados e 20% morrem no primeiro ano após a fratura.
Mais de US$ 50 bilhões gastos por ano no atendimento direto a quedas.
Referências: IBGE, Portal de notícias G1, 08/06/2019: "Quedas são a terceira causa de mortalidade entre pessoas com mais de 65 anos".
Pimentel WRT, Pagotto V, Stopa SR, Hoffmann MCCL, Bof de Andrade F, Souza-Junior PRB, et al. Falls among brazilian older adults living in urban areas: ELSI-Brazil. Rev Saude Publica. 2018;52 Suppl 2:12s
Florence CS, Bergen G, Atherly A, Burns E, Stevens J and Drake C. Medical Costs of Fatal and Nonfatal Falls in Older Adults. J Am Geriatr Soc. 2018. doi:10.1111/jgs.15304
Artigos e Projetos de Pesquisa:
1) Análise de uma Aplicação para Triagem de Risco de Queda em Idosos para a Prática Clínica: Um estudo piloto / P.V.S. Moreira, L.H.C. Shinoda, A. Benedetti, M.A.M.R. Staroste, E.V.N. Martins, J.P.P. Beolchi e F.M. Almeida (2020)
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Título original: Analysis of an Application for Fall Risk Screening in the Elderly for Clinical Practice: A Pilot Study
Resumo: Para testar a precisão de um aplicativo na determinação do risco de quedas em mulheres idosas, 24 mulheres idosas admitidas a um hospital foram avaliados pelo TechOne App, em relação a auto-relatório de quedas, pelo questionário clínico ("TFQ") e avaliações motoras subjetivas através do questionário "TMPSE". As variáveis estabilométricas foram medidas na postura bípede estática através do algoritmo de detecção inercial "TBM". O aplicativo TechOne demonstrou ser tecnicamente viável para obter variáveis estabiliométricas, demonstrando clara diferença entre um voluntário que cai e um voluntário que não cai. Conclui-se que a TBM é potencialmente viável e o TFQ apresenta precisão para prever as quedas.
Vídeo de apresentação do artigo:
2) G-TechBalance por Smarphone para Identificação do Risco de Queda no Ambiente Hospitalar/ Clarice Tanaka (Abril/2020)
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Resumo: O estudo esclarece sobre o uso do Sistema para Prevenção de Quedas TechBalance, como uma medida válida para estabilidade postural e identificação do risco de queda entre adultos e idosos. O objetivo do projeto é avaliar a capacidade do Aplicativo de Prevenção de Quedas TechBalance em classificar o risco de quedas de adultos e idosos nas unidades de internação e ambulatorial.
3) Prevenção de Queda por Sensoriamento Inercial do Movimento/ Fabiana Mendes de Almeida, Francielli Antunes de Macedo, Raphael Castilho Gil e Luis Mochizuki (2019)
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Resumo: Sensores inerciais têm sido propostos para medidas de equilíbrio postural devido às suas características de portabilidade e baixo custo. No entanto, a precisão questionável dos dados de posicionamento produzidos por esses dispositivos ainda confere credibilidade incerta aos resultados. Objetivo: Desenvolver uma análise estabilométrica a partir de dados de Unidade de Medida Inercial (IMU) móvel com um indivíduo em postura semiestática. Conclusão: A estabilometria móvel da IMU pode ser promissora como uma medida de equilíbrio devido à sua característica de portabilidade e dados estáveis.
4) Screening risk of falls in people with Parkinson's disease using a digital App: a feasibility study/ Tamine Capato, Johnny Miranda, Venício Grabois, Francielle Santos, Fabiana Almeida, Rafael Carra, Rubens Cury, Manoel T. Jacobsen, Egberto R. Barbosa (2021)
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5) Rastreamento do risco de quedas na doença de Parkinson em população de áreas carentes.
Resumo: O rastreio de quedas representa um enorme desafio na Doença de Parkinson (DP); As tecnologias digitais são ferramentas promissoras para mudar a investigação da DP e a monitorização do tratamento; Não se sabe qual é o sistema digital mais viável e de baixo custo para rastrear as taxas de declínio da DP em áreas mal servidas. OBJETIVO: Verificar a viabilidade do Balance-App para avaliar o risco de quedas na população com DP residente em áreas desassistidas. MÉTODOS: Estudo observacional, 197 pacientes com DP (H&Y 1-4); Idade 67,2 (média); 58% homens. Avaliação única em ambiente clínico. RESULTADOS: Verificamos que os escores de risco de quedas obtidos pelo Balance-App foram significativamente correlacionados com o MDS-UPRDS III (item-3.12) (p=0,004); Os escores de risco de quedas também mostraram uma relação significativa com o Mini-BESTest (p<0,001) e TUG (p=0,003) e diferença significativa entre o estágio de gravidade da DP H&Y vs App's (p=0,005); CONCLUSÃO: O Balance-App pode fornecer taxas de queda sensíveis e é viável para rastrear o risco de queda na população com DP. Estudos adicionais devem investigar a confiabilidade, validade e significado clínico do reteste do teste Balance-App em ensaios futuros.
5) Como a osteoartrite afeta o equilíbrio? Estudo com TechBalance e UERJ
Apresentação PPT: Tema Livre CBOT
Avaliação do equilibrio no pré operatório de ATJ
Avaliação do equilíbrio postural na OA do joelho pelo TB
Estrutura fatorial da análise sensóriomotora do TB
Predição do risco de queda com o TB
Certificado
Resumo
Introdução:
A osteoartrite de joelho (OAJ) é altamente prevalente e está associada a limitações funcionais e aumento do risco de quedas, especialmente em idosos. A instabilidade postural é reconhecida como um dos principais preditores de quedas. Ferramentas digitais baseadas em sensores inerciais, como o TechBalance®, têm emergido como alternativas acessíveis para avaliação objetiva do equilíbrio.
Objetivo:
Avaliar a associação entre características clínicas e o equilíbrio postural, mensurado pelo TechBalance®, em pacientes idosos com osteoartrite avançada do joelho.
Métodos:
Estudo transversal analítico conduzido com pacientes idosos portadores de OAJ avançada, com indicação de artroplastia total do joelho. O equilíbrio postural foi avaliado por meio do software TechBalance®, instalado em smartphone, que utiliza sensores inerciais para análise do controle postural. Foram investigadas associações entre os escores do TechBalance® (equilíbrio global e fragilidade clínica) e variáveis clínicas, incluindo idade, índice de massa corporal (IMC) e gravidade radiográfica da doença (classificação de Kellgren–Lawrence).
Resultados:
A idade apresentou associação significativa com piores escores em todos os domínios do TechBalance®. O aumento do IMC também esteve relacionado a piores resultados nos domínios de equilíbrio global e fragilidade clínica. Por outro lado, a gravidade radiográfica da osteoartrite não demonstrou associação significativa com os escores de equilíbrio.
Conclusão:
Os escores gerados pelo TechBalance® refletem fatores de risco reconhecidos para instabilidade postural e quedas, como idade avançada e maior IMC, independentemente da gravidade radiográfica da doença. Os achados sugerem que o TechBalance® é uma ferramenta promissora para avaliação clínica do equilíbrio em pacientes com osteoartrite do joelho.
Palavras-chave:
Equilíbrio postural; Osteoartrite de joelho; Risco de queda; Smartphone; TechBalance®.