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.