Yaşlılarda Düşme Riskinin Belirlenmesi İçin Yürüyüş Esnasında Kayıt Edilen İvmelenme Sinyallerinin Zaman Domeni Özelliklerinin Degerlendirilmesi
Evaluation Of Time Domain Features Of The Acceleration Signals Recorded During The Walk To Determine The Risk Of Falling In The Elderly
Yazar: Altunkaya, Sabri
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 20, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Acceleration signal,Time-domain features,Fall in the elderly ; İvmelenme sinyali,Yaşlılarda düşme,Zaman-domeni özellikler

Yaşlanmayla birlikte vücutta meydana gelen anatomik ve fizyolojik değişimlerin bir sonucu olarak yaşlı bireylerde düşme bir sağlık problemi olarak karşımıza çıkmaktadır.  Dünya sağlık örgütüne göre düşme yaşlılarda görülen en önemli sağlık problemidir. Düşmenin yaşlının fiziksel olarak yaralanması ve düşme korkusunun getirdiği psikolojik etkinin yanında hastaya, aileye ve topluma ekonomik olarak etkileri vardır.  Dünyada ve ülkemizde sağlık alanında meydana gelen gelişmelerle beraber bireylerin yaşam süresinin hızla artmasıyla bu etki daha da belirgin hale gelecektir. Ancak yaşlılarda düşmenin önlenmesi ile bu olumsuz etkiler azaltılabilir. Yaşlılarda düşmenin etkilerini azaltmak için etkili yöntem düşmenin önceden tahmin edilmesi ve gerekli önlemlerin alınmasıdır. Düşmenin önceden tahmin edilebilmesi için yaşlılarda rutin kontrollerinde dengenin değerlendirilmesi gerekmektedir. Bunun için birinci basamak sağlık kuruluşlarında kullanılabilecek basit, ucuz ve güvenilir bir denge değerlendirme metodunun geliştirilmesi önemlidir. Duruş ve hareket 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 çalışmada yaşları 65 ile 87 arasında değişen 71 yaşlıdan (38 kontrol 35 düşme riski olan) düz zeminde yürüme esnasında kayıt edilen bir dakikalık üç eksen ivmelenme sinyalleri kullanılarak yaşlılarda düşme riskini tanımlayıcı parametreler bulunmaya çalışılmıştır. Önce kayıt edilen ivmelenme sinyalinden yer çekiminden kaynaklanan bileşen çıkarılmış, daha sonra 0.5Hz-5Hz bant geçiren filtreyle yüksek frekanslı gürültüler temizlenmiştir. Gürültü temizleme işleminden sonra bir dakikalık kayıtlar adımlara bölünmüş ve normalize edilerek özellik çıkarma işlemine geçilmiştir. Özellik çıkarma aşamasında literatürden farklı olarak daha önce yaşlılarda düşme riski için kullanılmayan zaman-domeni özellikleri de değerlendirilmeye alınmıştır. Elde edilen özellikler bağımsız-örneklem t-testi kullanılarak %99 güvenirlik seviyesinde karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak literatürde anlamlı olarak farklı olduğu daha önceki çalışmalarda belirtilen kadans, adım süresi, 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 ivmelenme sinyallerinden elde edilebilecek bütün zaman domeni özellikleri düşme riskinin belirlenmesi için değerlendirilmiştir. Sonuç olarak literatürde daha önce düşme riski için kullanılmayan dört yeni zaman domeni özelliğinin düşme riskini belirlemede kullanılabileceği ortaya konmuştur.

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