Non-obtrusive Gait & Fall Monitoring

步态不突兀

基本信息

  • 批准号:
    8053612
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-09-30 至 2012-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Falls among the elderly, one of the most common reasons requiring medical intervention and a contributing factor in 40% of nursing home admissions, are a major health problem. Several studies have identified quantifiable gait markers that appear to distinguish between elderly "fallers" and non-fallers. These studies have relied on data acquired in gait-laboratories. Extending gait assessment capability, and falls detection, into the home could provide valuable before-the-fact information on gait weakness evolution, which in turn could be used to assess the efficiency of counter measures. Current mobile gait analysis techniques are insufficient because they rely on compliance or are too intrusive. The development of a new gait assessment and falls monitor is proposed. The device is passive and obtains gait data from sensing floor vibrations as well as a minimally invasive wireless device, precluding the need to walk on special surfaces or be observed by cameras. This study's principal aim is to validate the device's performance through a comparison with accepted gait assessment techniques at the Physical Medicine and Rehabilitation Gait lab at the University of Virginia Health System PUBLIC HEALTH RELEVANCE: An estimated 20% - 40% of community-dwelling elderly fall at least once a year 2 and this rate increases for nursing home residents. Fall-related injuries are among the most common reasons requiring medical intervention and are a contributing factor in 40% of nursing home admissions. The cost of falls to the national economy is significant. In 1994 the total cost due to falls was estimated to be $20.2 billion. This number is expected to climb to $32.2 billion by 2020. One suggestion for reducing the number of falls has been the creation of a fall risk assessment for institutional residents, an important component of which is gait assessment. In view of the results obtained during the Phase I effort, it appears that the floor sensor system may be able to answer a well defined need for which there is presently no other solution that promises to be as readily implementable and for which the market potential is significant.
描述(由申请人提供):属于老年人,这是需要医疗干预的最常见原因之一,以及40%的疗养院入院因素是一个主要的健康问题。几项研究已经确定了可量化的步态标记,这些标志物似乎区分了老年人的“堕落者”和非男人。这些研究依赖于步态遗产中获得的数据。将步态评估能力和跌落检测扩展到房屋中,可以提供有关步态弱点演变的有价值的事前信息,而步态无力演变又可以用来评估反措施的效率。当前的移动步态分析技术不足,因为它们依赖合规性或太侵入性。提出了新的步态评估和跌倒监测器的开发。该设备是被动的,并从传感地板振动以及微创无线设备中获取步态数据,从而排除了在特殊表面上行走或通过摄像机观察到的需求。这项研究的主要目的是通过与弗吉尼亚大学卫生系统的物理医学和康复步态实验室的接受步态评估技术进行比较来验证设备的性能 公共卫生相关性:估计有20% - 40%的社区居民老年人至少每年2次,养老院居民的速度增加。与跌倒有关的伤害是需要医疗干预的最常见原因之一,并且是40%的疗养院入院的因素。国民经济跌倒的成本很大。 1994年,由于跌倒造成的总成本估计为202亿美元。预计到2020年,这一数字预计将攀升至322亿美元。减少跌倒数量的一个建议是为机构居民进行了秋季风险评估,其中重要的组成部分是步态评估。鉴于在第一阶段努力中获得的结果,看来地板传感器系统可能能够回答明确的需求,目前没有其他解决方案承诺可以容易实施,并且市场潜力是重要的。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

MARTIN Carl BARUCH其他文献

MARTIN Carl BARUCH的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('MARTIN Carl BARUCH', 18)}}的其他基金

Home Gait Assessment System
家庭步态评估系统
  • 批准号:
    8517923
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Non-obtrusive Gait & Fall Monitoring
步态不突兀
  • 批准号:
    7800032
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Continuous BP monitor for dialysis applications
用于透析应用的连续血压监测仪
  • 批准号:
    7271794
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Floor Monitor for Gait Assessment and Falls Detection
用于步态评估和跌倒检测的地板监视器
  • 批准号:
    6742741
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Non-invasive cardiopulmonary monitor for mice
小鼠无创心肺监护仪
  • 批准号:
    6741565
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Non-invasive cardio-pulmonary monitor for mice
小鼠无创心肺监护仪
  • 批准号:
    7155568
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Non-invasive cardio-pulmonary monitor for mice
小鼠无创心肺监护仪
  • 批准号:
    7286297
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
FIBER-OPTIC-BASED BLOOD PRESSURE/PULSUS PARADOXUS SENSOR
基于光纤的血压/奇异脉传感器
  • 批准号:
    6210466
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Ultrasonic Method for Testing Anti Sickling Agents
超声波法测试抗镰状化剂
  • 批准号:
    6527580
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
ULTRASONIC METHOD FOR TESTING ANTI SICKLING AGENTS
测试抗镰状剂的超声波方法
  • 批准号:
    2785832
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:

相似国自然基金

平台企业算法领导的阴暗面:基于权力失衡和意义建构视角的理论研究
  • 批准号:
    72232005
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    190 万元
  • 项目类别:
    重点项目
地方债制度改革与企业劳动力投入:基于新《预算法》的准自然实验
  • 批准号:
    72272166
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    45 万元
  • 项目类别:
    面上项目
电子商务企业货物分拣与配送联合优化模型与算法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
混频数据环境下的企业违约预警模型及其算法研究
  • 批准号:
    72271040
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    43 万元
  • 项目类别:
    面上项目
高新技术企业价值的实物期权评估方法及应用研究
  • 批准号:
    71901222
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Deep-CDS: Deep Learning Semantic Data Lake for Clinical Decision Support
Deep-CDS:用于临床决策支持的深度学习语义数据湖
  • 批准号:
    10546333
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Automated Seizure Detection for Home Seizure Monitoring with Epilog Sensors
使用 Epilog 传感器进行自动癫痫发作检测,用于家庭癫痫发作监测
  • 批准号:
    10710337
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Feelix@Home: A smart stethoscope to improve pediatric asthma management for urban minority families
Feelix@Home:智能听诊器改善城市少数民族家庭小儿哮喘管理
  • 批准号:
    9796618
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Mobility Life: Monitoring Mobility in Daily Lives of People with Neurological Disease
移动生活:监测神经系统疾病患者日常生活中的移动能力
  • 批准号:
    9202863
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
Mobility Life: Monitoring Mobility in Daily Lives of People with Neurological Disease
移动生活:监测神经系统疾病患者日常生活中的移动能力
  • 批准号:
    9523322
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了