Der Einfluss von Aktivität und Umgebung auf das dynamische Sturzrisiko

• Antragsteller: Professor Dr. Jochen Klenk
• Fachliche Zuordnung: Gerontobiologie und Geriatrie
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 401741517

Stürze sind die Hauptursache für Verletzungen und Behinderungen älterer Menschen. Frakturen und Pflegeheimeinweisung sind schwere gesundheitliche und soziale Folgen. Unser Wissen über Stürze und deren auslösende Faktoren ist begrenzt, da nur unzureichend Daten realer Stürze vorliegen. Diese basieren meist auf ungenauen Berichten Gestürzter, denn die Beobachtung von Stürzen ist schwierig. Zudem ändern sich Sturzrisikofaktoren dynamisch in teilweise sehr kurzer Zeit. Somit sind Sturzrisikomodelle heute ungenau, die Effektivität von Präventionsmaßnahmen ist begrenzt. Die Lösung sind am Körper getragene Sensoren mit Beschleunigungsmessern und Gyroskopen; sie ermöglichen die kontinuierliche biomechanische Messung von Stürzen. Im europäischen FARSEEING-Projekt haben wir damit die weltweit größte Datenbank mit über 200 realen Stürzen aufgebaut. Zudem wurde von uns ein dynamisches Sturzrisikomodell konzeptioniert, das kausale Bedingungen beim Sturz, einschließlich Vorsturzaktivität und Umgebungsfaktoren berücksichtigt.Ziel des beantragten Projekts ist die Operationalisierung dieses Sturzrisikomodells mit Hilfe von am Köper getragenen Sensoren. Unsere Hypothese ist, dass das Modell das momentane individuelle Sturzrisiko einer Person in verschiedenen Situationen bestimmen kann. Wir werden uns auf drei ökologisch valide Szenarien fokussieren, die auf Daten der FARSEEING Datenbank basieren (Sturz im Bus beim Bremsen, Sturz durch Stolpern über ein Hindernis, Sturz beim Rückwärtsgehen während des Türöffnens). Zunächst werden sturzbezogene Aktivitäten (Stehen, Vorwärtsgehen, Rückwärtsgehen) und wichtige Umgebungsfaktoren (z.B. Türöffnen) identifiziert und charakterisiert. Algorithmen zur automatischen Erkennung dieser Faktoren werden entwickelt. In einem weiteren Schritt entwerfen wir eine experimentelle Umgebung, um die Beispielszenarien unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren und so das Sturzrisiko jedes einzelnen betrachteten Risikofaktors in einer experimentellen Studie zu untersuchen. Ein Sturz wird dabei definiert als Belastung eines Kraftsensors mit >30% des Köpergewichts des Probanden. Der Sensor ist mit dem Sicherheitsgurt des Probanden verbunden, der ihn vor einem Sturz schützt. Auf Basis der experimentellen Ergebnisse und der entwickelten Algorithmen wird ein mathematisches Modell entwickelt, das alle Risikofaktoren kombiniert. So wird das momentane individuelle Sturzrisiko in den Beispielszenarien gemessen. Ein abschließendes Experiment validiert das Modell.Im Projekt wird das Konzept des dynamischen Sturzrisikomodells erprobt und die Grundlage für ein umfassendes Modell mit weiteren Szenarien gebildet. So lösen wir die Probleme aktueller Sturzrisikomodelle. Die kontinuierliche und valide Messung des momentanen Sturzrisikos sowie die Identifikation individueller Risikofaktoren ermöglicht das rechtzeitige Einleiten effektiver, personalisierter Präventionsmaßnahmen, um Krankheitslast, Pflegeheimeinweisungen und Krankheitskosten zu reduzieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Clemens Becker