由宾夕法尼亚大学护理学院研究人员牵头的团队开发了一种多要素干预方案，通过被动监测和行为支持相结合的方式，帮助降低高风险老年人的跌倒风险。
跌倒对老年人构成重大威胁，常导致损伤引发其他健康问题、独立能力下降和生活质量降低。这对医疗系统也造成巨大负担——跌倒相关损伤会增加医疗资源消耗，成为治疗成本最高的疾病之一。
在概念验证研究中，宾夕法尼亚大学护理学院和佩雷尔曼医学院的研究人员展示了名为Sense4Safety的创新技术支撑护理干预方案的可行性。相关成果发表于《老年医学杂志A辑：生物科学与医学科学》。
"我们聚焦跌倒问题，因为这对老年人来说是个关键议题——有时跌倒可能引发一系列健康并发症。"宾夕法尼亚大学护理学院与医学院的乔治·德米尔教授指出，"这往往源于认知状态、收入水平、居住条件等累积性脆弱因素。"
"跌倒往往是个人健康衰退的前兆。"宾夕法尼亚大学护理学院的南希·霍奇森教授表示，"因此我们尝试在跌倒事件发生前预测步态变化等预警信号，从而尽早干预避免后续恶化。"
研究招募了11名65岁以上轻度认知障碍患者，接受三个月干预。霍奇森解释："执行功能和处理速度对维持平衡和安全居家活动至关重要。轻度认知障碍者可能在判断距离、使用助行器具、同时处理行走与交谈等任务时存在困难。"
德米尔教授补充："独居在低收入住房中或存在社会脆弱性的轻度认知障碍老人跌倒风险最高，我们希望通过干预方案帮助这类最需要预防跌倒策略的人群。"
Sense4Safety干预方案包含家庭深度传感器的被动监测，以及运动指导专家的主动参与和教育。德米尔解释："该方案既通过深度传感器获取技术评估数据，也能由教练协助改进居家环境——比如改善走廊照明或移除客厅松动地毯。"
方案还整合了可根据个体能力定制的Otago运动计划。霍奇森指出："为社区居住老年人增加运动项目可降低超过三分之一的跌倒风险。任何设计良好的平衡与力量训练都能有效预防跌倒。"
研究发现大多数参与者认为该方案实用，既提供安全感又提升对居家环境的认知。行为干预组件（教练课程、运动和教育）受到认可。
"有位参与者习惯向后倒坐时未观察椅子位置，因椅子移动导致两次险些跌倒。"德米尔举例说明，"通过观看视频分析，他意识到了这种行为的风险性。"
隐私问题通过数据处理解决——图像仅以剪影形式呈现，深度传感器算法仅针对研究参与者调整。德米尔解释："若邻居来访，其步态特征不会被记录。我们选择这种被动监测模型，因为参与者无需学习新硬件或软件。"
研究团队还致力于提升方案的用户友好性。"我们尝试让参与者查看自己的数据，而非仅被动接收提醒。目前的仪表盘面向临床医生，未来希望开发适合老年人查看的步态信息界面。"
下一阶段计划开展随机临床试验，将参与者分为对照组（仅被动监测）和干预组（含完整Sense4Safety方案）。研究者希望该技术未来能服务于高风险人群，如近期出院的老年人。
德米尔教授总结："预防跌倒不仅能改善独居者的生活质量，每年还能为医疗系统节省大量开支。"
*乔治·德米尔是宾夕法尼亚大学护理学院生物行为健康科学系与医学院生物统计学、流行病学及信息学系联合聘任的Mary Alice Bennett大学教授。
*南希·霍奇森是宾夕法尼亚大学护理学院生物行为健康科学系主任及Claire M. Fagin领导力教授。
*其他作者包括宾夕法尼亚大学的Sean Harrison和Therese S. Richmond，德雷塞尔大学的Justine Sefcik，以及密苏里大学的Marjorie Skubic。
*研究获得美国国立卫生研究院国家衰老研究所（资助号R03AG069793和P30AG073105）支持。
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