Freitag, 06.09.2019

08:00 - 09:30

Hörsaal 12

S215

Freie Beiträge - Mobilität und Sturzprophylaxe

Moderation: A. Lukas, Bonn

08:00
Mobilitätsanalyse per App – die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) für die digitale Beurteilung des Sturzrisikos
S215-01 

S. Rabe, T. Fleischhut, D. Heinrichs, A. Steinert, W. Pommer; Berlin

Hintergrund: Die Erfassung des Sturzrisikos ist eine Domäne des geriatrischen Assessments. Digitale Bewegungsanalysen kombiniert mit einem multifaktoriellen Risikoscreening können die Erfassung des Sturzrisikos systematisieren und objektivieren. Durch Verknüpfung der Daten können individuelle Präventionsempfehlungen gemäß dem Risikoprofil des geriatrischen Patienten ermittelt werden. Hierzu wurde eine App entwickelt, die den Prozess zur Sturzrisikoerfassung und einer passgenauen Maßnahmenplanung optimieren soll.

Methodik: Zur Beurteilung der Mobilität, analysiert ein KI-basierter Algorithmus aus dem Video einer herkömmlichen Smartphonekamera das Gangbild des Senioren gemäß dem POMA Assessment (Schrittgeschwindigkeit, Schrittlänge, Schritthöhe). Neben Einschränkungen im Gangbild werden über einen Fragebogen in Anlehnung an die validierten Sturzrisikomodelle STRATIFY Fall Risk Assessment, Hendrich- Sturzrisikomodell und Dowton Fall Risk Assessment folgende Risikofaktoren erhoben: Schwindel, visuelle und akustische Einschränkungen, Medikation, kognitive Beeinträchtigung, Depressivität, Dranginkontinenz, Sturzvorgeschichte und Unruhe. Gemäß dem Expertenstandard „Sturzprophylaxe“ erfasst der Fragebogen auch sturzassoziierte Komorbiditäten, Missempfindungen der Füße, Sturzangst, Hilfsmittelnutzung und umgebungsbedingte Gefahren. Die Mobilitätsanalyse wird von einer unterstützenden Person durchgeführt, die Eingabe des Fragebogens kann selbst durchgeführt werden. In Abhängigkeit der vorhandenen Risikofaktoren ermittelt ein Algorithmus einen Sturzgrad zwischen 0-100 Punkten sowie eine individuelle Analyse in der evidenzbasierte Präventionsmaßnahmen vorgeschlagen werden.

Ergebnis und Ausblick: Aktuell wird die App in 48 Pflegeeinrichtungen deutschlandweit genutzt. Die Nutzung von KI mittels Sturz-App in einem frequentistischen Modell als lernendes System ermöglicht eine zunehmende Adaptation und Validierung der Sturzrisikovorhersage und geeigneter Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus wird die Erfassung und Dokumentation von Sturzrisiken sowie die Maßnahmenplanung in Betreuungseinrichtungen und der klinischen Praxis vereinfacht. Perspektivisch können durch die Nutzung der App auch weitere wissenschaftliche Fragestellungen zur Entwicklung eines Sturzrisikomodells in verschiedenen Hochrisikogruppen beantwortet werden.

08:20
Effekte eines poststationären Heimtrainings auf qualitativ-quantitative Parameter der motorischen Leistungsfähigkeit bei kognitiv eingeschränkten Patient_innen mit Hüft- oder Beckenfraktur
S215-02 

B. Abel, T. Eckert, R. Pomiersky, M. Schäufele, K. Pfeiffer, G. Büchele, K. Hauer; Heidelberg, Mannheim, Stuttgart, Ulm

Hintergrund/Ziel der Studie: Multimorbide, ältere Personen mit Hüft-/Beckenfraktur (HBF) und kognitiver Einschränkung (KE) sind nach einer stationären Rehabilitation von einem erneuten Rückgang ihrer motorischen Leistungsfähigkeit und damit vom Verlust ihrer Autonomie bedroht. Ziel der Studie war es, die Effekte eines von freiwilligen Laienhelfer_innen angeleiteten Heimtrainings auf die motorische Leistungsfähigkeit von geriatrischen Patient_innen mit HBF und KE zu überprüfen.

Methodik: An der randomisierten, kontrollierten Studie nahmen 192 Personen (85 ± 6 Jahre) mit HBF und KE (Mini-Mental State Examination: 22,8 ± 2,7) teil. Vor (T1) und nach einer 4-monatigen Interventionsphase (T2), sowie nach einem 3-monatigen Follow-up (T3), wurden mittels elektronischem, sensor-gestütztem Assessment der Short Physical Performance Battery, qualitativ-quantitative Parameter der posturalen Kontrolle (Schwankungsfläche und –weg sowie anteroposteriore und mediolaterale Schwankung und Geschwindigkeit des Körperschwerpunkts beim Side-by-Side-, Semi-Tandem- und Tandem-Stand), des Sitzen-Stehen-Transfers (Dauer, Winkel und Winkelgeschwindigkeit der Oberkörperflexion/-extension, vertikale Geschwindigkeit sowie Gesamtdauer des Aufstehens und Hinsetzens) sowie die Gehgeschwindigkeit erfasst. Zwischengruppenunterschiede wurden für die Interventionszeit (ΔT1-T2) und für die gesamte Untersuchungszeit (ΔT1-T3) (Mann-Whitney-U-Test) getestet.

Ergebnisse: Für ΔT1-T2 zeigten sich signifikante Zwischengruppenunterschiede zugunsten der Interventionsgruppe in vier Parametern der posturalen Kontrolle (z. B. Schwankungsweg beim Tandem-Stand: p = 0,008; Effektstärke r = 0,434) und zehn Parametern des Sitzen-Stehen-Transfers (z. B. Oberkörperextensionsdauer beim Aufstehen: p < 0,001; r = 0,309), jedoch nicht in der Gehgeschwindigkeit (p = 0,741). Für ΔT1-T3 zeigten sich signifikante Zwischengruppenunterschiede nur noch in einem Parameter der posturalen Kontrolle (anteroposteriore Schwankung beim Semi-Tandem-Stand: p = 0,004; r = 0,257) und drei Parametern des Sitzen-Stehen-Transfers (z. B. Oberkörperextensionsdauer beim Aufstehen: p = 0,003; r = 0,263).

Zusammenfassung: Ein durch freiwillige Laienhelfer_innen supervidiertes Heimtraining verbesserte motorische Schlüsselqualifikationen bei multimorbiden, älteren Patient_innen mit HBF und KE nach stationärer geriatrischer Rehabilitation signifikant. Die Trainingsgewinne bleiben zum Teil über das Trainingsende hinaus erhalten.

08:35
Remote Sturzrisikoassessment bei geriatrischen Heimbewohnern – Vorstellung eines neuen sensorbasierten Protokolls
S215-03 

E. W. Unger, M. Rollmann, M. Orth, T. Fritz, T. Pohlemann, B. Grimm, B. Braun; Homburg, München, Homburg/Saar

Fragestellung: Neben dem individuellen Schaden für den Patienten, sind Sturzereignisse im Alter auch ein erhebliches sozioökonomisches Problem. Sind dabei Heimbewohner betroffen, erhöhen sich nochmals die Morbidität und auch Krankenhausaufenthaltsdauer (Botwinick 2016). Prinzipiell ist eine Sturzrisikoanalyse mit klassischen Methoden der Ganganalyse möglich (Senden 2012), allerdings sind diese meist nur Zentren vorbehalten und nicht im alltäglichen Umfeld der Heimbewohner durchführbar.

Ziel ist es ein auf kabelloser, ambulant einsetzbarer Sensorik basierendes Messprotokoll bezüglich seiner Sturzerkennungsfähigkeit in der gewohnten Lebensumgebung von Heimbewohnern mit besonderem Fokus auf praktische Anwendbarkeit und der von Ferne steuerbaren, sog. Remote–Messung, zu testen.

Methode: Im Rahmen der prospektiv beobachtenden Studie wurde bei Heimbewohnern mit einem Alter über 75 Jahren eine einwöchige, kontinuierliche Messung mit einer Ganganalysesohle (Moticon) durchgeführt. Zusätzlich erfolgten klinische Tests (Tinetti, Dynamic Gait Index, Timed Up and Go). Die Sturzereignisse 6 Monate vor und 6 Monate nach der Messung wurden den Sturzprotokollen des Heims entnommen und statistisch mit den Ganganalysedaten verglichen.

Ergebnisse: Bis zur Einreichung konnten 22 Heimbewohner mit einem durchschnittlichen Alter von 88,2 Jahren (range 78,5 – 99,0) mit der Sohle gemessen werden. Die Messung zeigte gute Akzeptanz und Durchführbarkeit. Bei 15 Patienten ist mindestens ein Sturzereignis vorgefallen (Faller). Zwischen den Patientengruppen Faller und Non-Faller zeigten sich verschiedene auf dem Niveau p<0,05 signifikante Unterschiede, unter anderem bei der Verschiebung des Druckmittelpunkts während der Standphase in mediolateraler Richtung (3,8±3,1 vs. -0,3±2,5 mm), der Standardabweichung der Verschiebung in mediolateraler (4,7±2,6 vs. 1,7±0,7 mm) und anteroposteriorer Richtung (25,1±12,4 vs. 6,5±2,8 mm), sowie der Doppelstützzeit (0,7±0,3 vs. 0,5±0,1 s) und der Abweichung der Schwungzeit (0,2±0,1 vs. 0,3±0,1 s).Unterschiede in den klinischen Tests lagen nicht vor.

Schlussfolgerung: Das vorgestellte Messprotokoll erlaubt grundsätzlich die Unterscheidung zwischen Patienten mit mindestens einem Sturzereignis (Faller) und Patienten ohne (non-Faller). Es stellt eine einfache und mit wenig zeitlichem wie wirtschaftlichem Aufwand verbundene Methode zur Erkennung eines erhöhten individuellen Sturzrisikos dar, das durch Prävention gesenkt werden kann (Gillespie2012).

08:50
Eignet sich der Mobility-Monitor als schlafmedizinisches Messinstrument in der Geriatrie?
S215-04 

H. Frohnhofen, J. Schlitzer, M. Friedhoff; Essen

Qualitativ und quantitativ ausreichender Schlaf sind auch im hohen Alter wichtig für Wohlbefinden Lebensqualität, Leistungsfähigkeit und Hirnleistung. Für die Erfassung von gestörtem Schlaf sind zahlreiche Instrumente verfügbar, die jedoch häufig für geriatrische Patienten nicht validiert wurden. Apparative Messverfahren aus der Schlafmedizin sind oft aufwendig, nicht allgemein verfügbar und werden von vielen älteren Menschen nicht toleriert. Ideal wäre ein körperfern einsetzbares Messsystem, welches valide wichtig Schlafparameter erfasst. Der Compliant-Mobility-Monitor wird zur Sturzprophylaxe eingesetzt, liefert aber auch Daten, die zur Bewertung des Nachtschlafes verwendet werden könnten.

In einer Pilotstudie analysierten wir die Daten, von zehn geriatrischen Patienten, die in der Nacht mittels Mobility-Monitor überwacht wurden hinsichtlich der Schlafqualität. Dabei wurde die Zeit im Bett von 21:00 Uhr bis 7:00 als Analysezeitraum gewählt. Schlaf wurde angenommen, wenn die Aktivität gering war. Detektierte Überaktivität wurde als Wachheit interpretiert. Zusätzlich wurden die Patienten nach Ihrer Gesamtschlafzeit befragt.

Zehr geriatrische Patienten mit einem medianen Alter von 84 Jahren wurden untersucht. Die Mediane für Barthel-Index, MMSE und Charlson Komorbiditätsindex betrugen 45, 20 und 3. Die probatorische Analyse des Schlafes ergab eine Schlafeffizienz von 90% (Quartile 55%-96%). Die gemessene Schlafzeit korrelierte hoch mit der von den Patienten angegeben Schlafzeit.

Diese kleine Pilotstudie zeigt, dass der Mobility-Monitor wahrscheinlich auch als Messverfahren für die Schlafmedizin geeignet ist. Hier müssen jedoch in größeren Validierungsstudien geeignete Beurteilungsparameter identifiziert und validiert werden.

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