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Las caídas se encuentran entre los problemas de salud poblacional más frecuentes y costosos, con un costo de 50 mil millones cada año en EE. UU. En la práctica clínica actual, las caídas (y el riesgo de caída asociado) a menudo son autoinformadas después de la "primera caída", retrasando la prevención primaria de caídas y el desarrollo de intervenciones dirigidas a la prevención de caídas. Los métodos actuales para evaluar el riesgo de caídas pueden ser subjetivos, inexactos, tener baja fiabilidad entre evaluadores, y no abordan factores que contribuyen a las caídas (mal equilibrio, velocidad de marcha, transferencias, giros). Se evaluaron 8521 participantes (72.7 ± 12.0 años, 5392 mujeres) de seis países utilizando un protocolo de evaluación digital del riesgo de caídas. Los datos consistieron en datos de sensores portátiles capturados durante la prueba Timed Up and Go (TUG) junto con datos de cuestionarios autoinformados sobre factores de riesgo de caídas, aplicados a modelos de clasificadores previamente entrenados y validados. Encontramos que el 25.8% de los pacientes informaron haber tenido una caída en los últimos 12 meses; de los 74.6% de participantes que no informaron haber tenido una caída, se encontró que el 21.5% tenía un alto riesgo predicho de caídas. En general, se predijo que el 26.2% de los pacientes estaban en alto riesgo de caídas. El 29.8% de los participantes tenían una velocidad de marcha lenta, mientras que el 19.8% tenía alta variabilidad de marcha y el 17.5% tenía problemas con las transferencias. Informamos un estudio observacional de los resultados obtenidos de un novedoso protocolo de evaluación del riesgo de caídas digital. Este protocolo está destinado a apoyar la identificación temprana de adultos mayores en riesgo de caídas e informar sobre la creación de intervenciones personalizadas adecuadas para prevenir caídas. Un enfoque poblacional para la gestión de caídas utilizando medidas objetivas del riesgo de caídas y la incapacidad de movilidad podría ayudar a reducir la utilización innecesaria de servicios ambulatorios y de emergencia al mejorar la predicción y estratificación del riesgo, dirigiendo a más pacientes hacia actividades clínicas y comunitarias de prevención de caídas.
Greene et al. (Miércoles,) estudiaron esta cuestión.