Chaque année, des millions de personnes, en particulier âgées de 65 ans et plus font des chutes qui peuvent être sévères et entraîner des fractures, des traumatismes crâniens, des hospitalisations voire même le décès. Ainsi en France, on estime à 9.000 le nombre annuel de décès de personnes âgées de plus de 65 ans associés à une chute. Et, indépendamment du risque de fracture, d’immobilisation et d’institutionnalisation, l’impact psychologique de la chute peut être majeur. Les données d’études montrent que les capacités d’adaptation au risque déclinent régulièrement avec l’âge, conduisant à la dépendance. En cause des facteurs intrinsèques (médicaments ou maladies altérant les fonctions sensitives, cognitives ou motrices) ou extrinsèques (comportementaux ou environnementaux) qui peuvent favoriser la chute. Pouvoir détecter le risque de chutes, c’est pouvoir réduire la perte d’autonomie et la dépendance.
» Ce système de détection permet d’évaluer les évolutions de la marche au domicile, dont la vitesse et la foulée et cette évaluation par le biais de capteurs va permettre d’améliorer la surveillance et les soins de santé coordonnés pour les patients âgés « , résument les auteurs. Ceux-ci sont partis des données recueillies de systèmes de capteurs mis en œuvre dans une » EHPAD » innovante de Columbia (Missouri). L’analyse de ces données constate que :
· une diminution de la vitesse de marche de 5 centimètres par seconde est associée à un risque de 86% de tomber dans les 3 semaines à venir,
· le raccourcissement de longueur de la foulée est associé à un risque de 50% de chute, égalemnt dans les 3 semaines.
· En mettant en œuvre cette technologie de capteurs, les résidents ont une espérance de vie en moyenne, de 4 ans vs 22 mois.
De prochaines recherches sur ces systèmes de capteurs vont affiner la manière dont les infirmières peuvent mieux utiliser les données pour mieux prévenir les chutes. Aujourd’hui, le système génère des images et un message d’alerte pour les infirmières indiquant quand un mouvement irrégulier a été détecté. Des données déjà précieuses pour aider les infirmières à évaluer le déclin fonctionnel et pouvoir prévenir les chutes.
Source: Western Journal of Nursing Research July 27, 2016, doi: 10.1177/0193945916662027 Using Embedded Sensors in Independent Living to Predict Gait Changes and Falls (Visuel@MU Center for Eldercare and Rehabilitation Technology)
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