ChiCTR2400085499尚未招募早期 1 期
老年人跌倒伤害风险预测模型的构建研究
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年6月17日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 跌倒伤害
研究概览
简要总结
本研究拟通过病例对照研究明确老年人跌倒伤害的风险因素,并基于机器学习算法构建老年人跌倒伤害风险预测模型,为医务人员提供客观的跌倒伤害风险评估工具,帮助医务人员精准识别高风险人群。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 病例对照研究
入排标准
- 年龄范围
- 60 至 100(—)
- 性别
- All
入选标准
- •近 6 个月内未发生过跌倒;
- •具备基本沟通能力,能够配合完成各项指标检查;
- •能够理解并自愿签署知情同意书,自愿完成研究程序。
- •跌倒后轻度或无伤害组纳入标准:
- •近 6 个月发生过跌倒但未因跌倒导致伤害或仅出现擦伤等不需要护理的伤害;
- •具备基本沟通能力,能够配合完成各项指标检查;
- •能够理解并自愿签署知情同意书,自愿完成研究程序。
- •跌倒后中重度伤害组纳入标准:
- •近 6 个月因跌倒导致中重度伤害需要护理或治疗;
- •具备基本沟通能力,能够配合完成各项指标检查;
- •能够理解并自愿签署知情同意书,自愿完成研究程序。
排除标准
- •存在认知障碍、精神障碍;
- •无法步行者,如严重的心、肝、肾等器官衰竭、恶性肿瘤等严重疾病。
- •跌倒后轻度或无伤害组排除标准:
- •存在认知障碍、精神障碍;
- •无法步行者,如严重的心、肝、肾等器官衰竭、恶性肿瘤等严重疾病;
- •无法准确回忆跌倒前状态。
- •跌倒后中重度伤害组排除标准:
- •存在认知障碍、精神障碍;
- •无法步行者,如严重的心、肝、肾等器官衰竭、恶性肿瘤等严重疾病;
- •无法准确回忆跌倒前状态。
研究组 & 干预措施
未跌倒组
跌倒后轻度或无伤害组
跌倒后中重度伤害组
结局指标
主要结局
跌倒伤害
次要结局
- 性别
- 年龄
- BMI 指数
- 高血压
- 糖尿病
- 直立性低血压
- 骨质疏松
- 关节炎
- 腰椎间盘突出
- 帕金森病
- 贫血
- 抑郁症
- 泌尿系统疾病
- 脑卒中
- 前庭功能障碍
- 视力
- 听力
- 衰弱
- 日常生活活动能力
- 睡眠
- 跌倒史
- 日常服用的药物
- 认知功能
- 步态测试
- 平衡测试
- 跌倒效能
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
机器学习构建社区老年人跌倒风险预测模型ChiCTR2500104155自筹
Unknown
不适用
养老机构老年人跌倒风险预测模型的构建及验证ChiCTR2300076830国家社会科学基金(21BSH120)
Unknown
不适用
基于临床大数据构建住院患者跌倒风险预测模型的研究ChiCTR2400083175重庆医科大学研究生智慧医学专项研发计划
Unknown
不适用
跌倒风险的临床多维度评估方法及电子化研究老年人跌倒ChiCTR2000038856国家重点研究计划“主动健康和老龄化科技应对”专项
Unknown
不适用
基于步态联合多模态信息分析的老年人跌倒防护体系及临床应用研究ChiCTR2400085452深圳市科技创新委员会可持续发展专项
