Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/12888
Tipo: masterThesis
Título: Desempenho de longevos caidores e não caidores na avaliação do Timed up and go (Tug) utilizando um aplicativo de smartphone
Autor(es): Oliveira, Gabriela Guimarães
Orientador: Bós, Ângelo José Gonçalves
Pinho, Márcio Sarroglia
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Gerontologia Biomédica
Data de Publicação: 2018
Palavras-chave: LONGEVIDADE
IDOSOS
GERONTOLOGIA BIOMÉDICA
GERIATRIA
MEDICINA
Resumo: Desempenho de longevos caidores e não caidores na avaliação do Timed Up and Go (TUG) utilizando um aplicativo de smartphone A queda é um evento grave na população idosa. Longevos (80 anos ou mais) estão mais susceptíveis à sua ocorrência. Tecnologias móveis mostram-se como uma alternativa facilitadora e preventiva em ações no âmbito da saúde pública. Este estudo consiste em uma investigação transversal observacional e analítica, tendo por objetivo observar o desempenho de longevos caidores e não caidores através do teste Timed Up and Go (TUG) utilizando um aplicativo de smartphone. Participaram longevos (≥90 anos), de Porto Alegre (RS), acompanhados domiciliarmente pelo projeto de Atenção Multiprofissional ao Longevo. Foram incluídos no estudo longevos que deambulavam de forma independente (sem auxílio de cuidador, familiar ou profissional da saúde) e segura, com ou sem o auxílio de dispositivos de marcha (bengala, muleta e andador); assim como aqueles que compreendiam comandos verbais. Utilizou-se para análise as variáveis sociodemográficas (sexo, idade, escolaridade e renda mensal), variáveis clínicas (Mini Exame do Estado Mental (MEEM), Escala de Depressão Geriátrica (Geriatric Depression Scale - GDS), presença de multimorbidades (2≥ doenças) e polifarmácia 5≥ medicamentos) e variáveis relacionadas as quedas (histórico de queda nos últimos seis meses e medo de cair).Assim como, parâmetros rastreados pelo aplicativo, sendo eles temporais (Duração total do TUG (s); Duração da transição de sentado para em pé (s) e Duração da transição de em pé para sentado) e angulares (Variação máxima do ângulo do tronco na fase de inclinação para frente (g) e Velocidade angular máxima durante a fase de inclinação para frente (g/s) do aplicativo). Os graus de significância menores que 5% foram considerados estatisticamente significativos e os entre 5 e 10% como indicativos de significância. Os dados foram analisados no programa Epi InfoTM 7.2. Dos 98 avaliados, 26,5% referiram quedas nos últimos seis meses. As mulheres (25,76%) referiam quedas mais frequentemente que os homens (p=0,492). Longevos caidores apresentaram média de idade (92±3,14 anos) superior aos não caidores (p=0,636), assim como mais sintomas depressivos (p<0,001).No TUG completo, 97% dos longevos não caidores apresentaram a classificação de risco médio ou alto de queda, contra 92% dos caidores, demonstrando a inadequação dessa classificação para longevos. Caidores apresentaram pior desempenho em cada uma das fases do TUG, através do aplicativo, demonstrando ser mais capaz de observar diferenças entre os grupos do que o teste completo. Pontos de corte para o risco de queda foram >1,68 segundos, na fase de sentado para em pé, <1,91 segundos, na fase de pé para sentado, >42,2 graus na variação do ângulo e >84 graus∕segundos na velocidade do ângulo. O aplicativo de smartphone UAH Mobility Suite® foi capaz de avaliar o desempenho de longevos caidores e não caidores através do tempo do TUG e seus parâmetros, embora nenhum parâmetro tenha sido significativo quando comparado os grupos. A depressão mostrou-se a única variável estatisticamente significativa, indicando que, longevos com sintomas depressivos apresentam mais chances de cair. Este foi o primeiro relato da utilização do UAHMobilitySuite® em longevos. O aplicativo mostrou-se útil para utilização no ambiente domiciliar, podendo ser utilizado em investigações futuras.
Performance of oldest-old fallers and do non fallers in the evaluation of Timed Up and Go (TUG) using a smartphone application The falling is a serious event in the elderly population. Oldest-old (80 years or more) are more susceptible to their occurrence. Mobile technologies are shown as a facilitative and preventive alternative in actions in the field of public health. It is a cross-sectional observational and analytical study, with the objective to observe the performance of oldest-old fallers and non-fallers during the Timed Up and Go (TUG) test using a smartphone application. Participants were oldest-old (≥90 years old), from Porto Alegre (RS), accompanied by the Care for the Oldest-Old Multiprofessional Project. We included in the study oldest-old that walked independently (without caregiver, family member or health professional) and safely, with or without the aid of gait devices (walking stick, crutch and walker) were included in the study; as well as those who understood verbal commands. Oldest-old patients who reported significant lower limb or spine pain on the day of the test were excluded from the study.Performance of oldest-old fallers and do non fallers in the evaluation of Timed Up and Go (TUG) using a smartphone application The falling is a serious event in the elderly population. Oldest-old (80 years or more) are more susceptible to their occurrence. Mobile technologies are shown as a facilitative and preventive alternative in actions in the field of public health. It is a cross-sectional observational and analytical study, with the objective to observe the performance of oldest-old fallers and non-fallers during the Timed Up and Go (TUG) test using a smartphone application. Participants were oldest-old (≥90 years old), from Porto Alegre (RS), accompanied by the Care for the Oldest-Old Multiprofessional Project. We included in the study oldest-old that walked independently (without caregiver, family member or health professional) and safely, with or without the aid of gait devices (walking stick, crutch and walker) were included in the study; as well as those who understood verbal commands. Oldest-old patients who reported significant lower limb or spine pain on the day of the test were excluded from the study.In the analysis we use the sociodemographic variables (sex, age, schooling and monthly income), clinical variables (Mini Mental State Examination (MMSE), Geriatric Depression Scale (GDS), presence of multimorbities( ) and polypharmacy 5≥ medications) and variables related to falls (history of falling in the last six months and fear of falling). As well as, parameters tracked by the application, which are temporal (Total TUG Duration, Transition Length from Seating to Standing (s) and Duration of Transition from Standing to Seating) and Angular (Maximum Trunk Angle Variation (g) and Maximum angular velocity during the forward lean phase (g / s) of the application). Significance levels of less than 5% were considered to be statistically significant and those between 5 and 10% were indicative of significance. The data were analyzed in the Epi InfoTM 7.2 program. From the 98 volunteers that participated at the study, 26.5% reported fall in the last six months. Women (25.76%) reported more frequent falls than men (p=0.492).Oldest-old fallers had mean age (92±3.14 years) higher than non-fallers (p=0.636), as well as more depressive symptoms (p<0.001). In the complete TUG, 97% of the non-fallers presented a medium or high risk of falling, compared to 92% of the fallers, showing an inadequacy of this classification for oldest-old. Fallers presented worse performance in each of the phases of the TUG, demonstrating to be more able to find differences between the groups than the complete test. Cut-off points for risk of falls were >1.68 seconds, in the sitting to standing phase, <1.91 seconds, in the standing to sitting phase, >42.2 degrees in the angle variation, and >84 degrees/second at the speed angle. The UAH Mobility Suite® smartphone application was able to evaluate the performance of oldest-old fallers and do non fallers through TUG time and its parameters, although any parameters were significant when compared to groups. Depression proved to be the only statistically significant variable, indicating that oldest-old depressive symptoms are more likely to fall. This was the first report of the use of UAHMobilitySuite® in oldest-old ones. The application has proved to be useful for being used in the home environment, and can be used in future researches.
URI: http://hdl.handle.net/10923/12888
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