Entwicklung und Validierung eines prädiktiven Modells zur Bewertung des Sturzrisikos bei älteren Diabetikern mittels videospielebasierter Anwendungen und sensorbestückter Einlegesohlen

Stürze bei älteren Menschen stellen weltweit das häufigste unerwünschte Sicherheitsereignis dar, wobei fast ein Drittel der in der Gemeinschaft lebenden älteren Menschen jährlich von Unfallstürzen betroffen ist. Diese Stürze können zu Frakturen, Hirnschäden oder anderen schwerwiegenden Folgen führen, die die wirtschaftliche Belastung für den Einzelnen, die Familie und das Gesundheitssystem erhöhen. Die multifaktorielle Natur des Sturzrisikos und die damit verbundenen Krankheiten erschweren die Identifizierung besonders gefährdeter Patienten, insbesondere bei Diabetikern, die aufgrund spezieller Risikofaktoren wie diabetischer Retinopathie, Neuropathie, Hypoglykämie, Insulintherapie und der Verwendung von Sulfonylharnstoffen ein erhöhtes Sturzrisiko aufweisen.
In unserem Projekt zielen wir darauf ab, ein prädiktives Modell zur Bewertung des Sturzrisikos bei älteren Diabetikern zu entwickeln. Dieses Modell basiert auf Merkmalen, die aus Datensätzen extrahiert wurden, die mithilfe einer videospielegesteuerten Anwendung und sensorbestückter Einlegesohlen in Sitz- und Stehpositionen erfasst wurden. Durch die Integration dieser speziellen Risikofaktoren in unser Modell streben wir eine präzisere und spezifischere Risikobewertung an als mit herkömmlichen Sturzprädiktionswerkzeugen.
Durch die Entwicklung dieses prädiktiven Modells hoffen wir, das Sturzrisiko bei älteren Diabetikern schnell und genau zu identifizieren, um präventive Maßnahmen zu ermöglichen und letztendlich die Sicherheit und Lebensqualität dieser Risikogruppe zu verbessern.