高齢者の転倒をスクリーニングするのに有効なパフォーマンステストは結局何?

介護予防
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高齢者の転倒をスクリーニングするのに有効なパフォーマンステストは結局何?

過去にも地域在住高齢者の易転倒性をスクリーニングするテストとしてさまざまな方法が考案されてきました.

最近は目新しいテストも報告されておりますが,結局のところどのテストが最も有用なのでしょうか?

高齢者の転倒をスクリーニングするのに有効なパフォーマンステストは結局何なのかを考えるうえで参考になる論文をご紹介させていただきます.

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今回ご紹介する論文

Age Ageing. 2022 May 1;51(5):afac095. doi: 10.1093/ageing/afac095.

Mobility screening for fall prediction in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA): implications for fall prevention in the decade of healthy ageing

Marla K Beauchamp 1, AyseKuspinar 1, Nazmul Sohel 2, Alexandra Mayhew 2, Cassandra D’Amore 1, Lauren E Griffith 2, Parminder Raina 2

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PMID: 35522622 PMCID: PMC9075154 DOI: 10.1093/ageing/afac095

今回ご紹介する論文は2022年に掲載された論文です.

 

 

 

 

 

 

 

研究の背景

Background: Guidelines for fall prevention in older adults recommend mobility screening for fall risk assessment; however, there is no consensus on which test to use and at what cutoff. This study aimed to determine the accuracy and optimal cut-off values of commonly used mobility tests for predicting falls in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA).

高齢者の転倒予防のためのガイドラインでは,転倒リスク評価のための運動機能スクリーニングが推奨されているが,どのテストを使用し,どのカットオフ値で行うかについてはコンセンサスが得られていません.

この研究では,Canadian Longitudinal Study on Aging(CLSA)において,転倒を予測するために一般的に用いられる運動機能検査の精度と最適なカットオフ値を明らかにすることを目的としております.

 

 

 

 

 

 

 

研究の方法

Methods: Mobility tests at baseline included the Timed Up and Go (TUG), Single Leg Stance (SLS), chair-rise and gait speed. Inclusion criteria were: age ≥ 65 years and meeting first-level fall screening criteria (i.e. history of a fall or mobility problem) at baseline. Accuracy of fall prediction at 18-months for each test was measured by the area under the receiver operating curve (AUC).

ベースライン時の運動機能検査はTimed Up and Go(TUG),片脚起立時間(SLS),椅子立ち上がり,歩行速度としております.

対象者は年齢65歳以上で,ベースライン時に転倒スクリーニングの第一レベル基準(転倒歴または運動機能の問題)を満たす者としております.

各検査における18ヶ月後の転倒予測の精度は,ROC曲線下面積(AUC)により評価が行われております.

 

 

 

 

 

 

 

研究の結果

Results: Of 1,121 participants that met inclusion criteria (mean age 75.2 ± 5.9 years; 66.6% women), 218 (19.4%) reported ≥one fall at 18 months. None of the tests achieved acceptable accuracy for identifying individuals with ≥one fall at follow-up. Among women 65-74 and 75-85 years, the TUG identified recurrent fallers (≥two falls) with optimal cut-off scores of 14.1 and 12.9 s (both AUCs 0.70), respectively. Among men 65-74 years, only the SLS showed acceptable accuracy (AUC 0.85) for identifying recurrent fallers with an optimal cutoff of 3.6 s.

参加基準を満たした1,121例(平均年齢75.2±5.9歳,女性66.6%)のうち,218例(19.4%)が18か月時点で1回以上の転倒を経験しておりました.

どの運動機能テストもフォローアップ時に1回以上転倒した人を識別するのに許容できる精度を達成しませんでした.

65~74歳および75~85歳の女性では,TUGはそれぞれ14.1秒および12.9秒の最適カットオフ値とすると転倒再発者(2回以上の転倒)を識別できました(いずれもAUC0.70).

65-74歳の男性では片脚起立時間のみが,3.6秒を最適なカットオフ値とし,転倒再発者の同定に許容できる精度(AUC 0.85)を示しておりました.

 

 

 

 

 

 

研究の結論

Conclusions: Our findings indicate that commonly used mobility tests do not have sufficient discriminability to identify fallers in a population-based sample of community-dwelling older adults. The TUG and SLS can identify recurrent fallers; however, their accuracy and cut-off values vary by age and sex.

今回の結果から一般的に使用されている運動機能テストは,地域在住高齢者の人口ベースのサンプルにおいて転倒者を特定するのに十分な識別能力を持たないことを示しております.

TUGとSLSは転倒再発者を識別することができますが,その精度とカットオフ値は年齢と性別によって異なることが明らかとなりました.

 

今回は高齢者の転倒をスクリーニングするのに有効なパフォーマンステストは結局何なのかを考えるうえで参考になる論文をご紹介させていただきました.

感度や特異度を見る限り,結局のところ単一のパフォーマンステストだけで予測することに限界がありそうですね.

そもそも運動機能のみで転倒を予測するということ自体に無理があるのでしょうね.

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