2019 Fiscal Year Annual Research Report
Clarification of accelerometry-based gait parameters for fall prevention in community-dwelling older people
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17K13082
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| Research Institution | Kawasaki University of Medical Welfare |
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Principal Investigator |
大坂 裕 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 講師 (90550385)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 転倒 / 歩行 / 体幹加速度 / 地域在住高齢者 / リハビリテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、歩行中の体幹加速度信号と歩行中の下肢の関節角度や関節モーメントとの関連を明らかにし、高齢者の歩行能力の把握や転倒リスク管理の徹底化に寄与できる加速度歩行分析システムの構築を目指すことである。
令和元年度（3年目）は、歩行中の下肢の関節角度の制限による歩行パターンの変化が鉛直方向体幹加速度信号の自己相関関数により算出した歩行パラメータ（自己相関関数ピーク比）に現れることを明らかとしたこれまでの研究結果を受け、地域在住高齢者を対象として歩行中の体幹加速度を計測するとともに、歩行動作の動画データより、動作解析を行い歩行中の足関節角度の算出を行った。計測日より1年間前向き調査を行い、前向き1年間で転倒した高齢者と転倒しなかった高齢者それぞれの動画解析を行った結果、転倒群では非転倒群に比べて歩行中の足関節底屈角度、足関節角速度が有意に減少し、歩行時体幹加速度から算出した自己相関関数ピーク比も有意に低下していることを明らかとした。また、1年間の前向き調査にて発生した転倒リスクとの関連のある項目を抽出するため、地域在住高齢者における前向き1年間の転倒有無を従属変数とし、質問紙調査結果、歩行速度、体幹加速度より算出される歩行パラメータを従属変数としたロジスティック回帰分析を行った。その結果、歩行速度と体幹加速度より算出した自己相関関数ピーク比が将来的な転倒リスクと関連が大きいことが明らかとなった。本研究の結果より、加速度計を用いて歩行計測を行い、歩行速度に加えて体幹加速度から算出した加速度歩行パラメータを測定することで高齢者の将来的な転倒リスクを検出できる可能性が示唆された。
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