摘要：针对室内场景中由于光照变化、人体形态被遮挡以及在特殊视角下人体姿态变化等因素导致行人跌倒检测精度低、实时性差的问题,提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级跌倒检测算法FDW-YOLO。将骨干网络中的C2f模块替换成FasterNext模块,增强有效特征复用的同时降低计算复杂度。根据人体跌倒姿势变化大的特点,设计了3种在颈部层不同位置添加动态可变形卷积模块的网络结构,并在自制的跌倒行为目标检测数据集上进行实验比较,最终根据网络性能选择YOLOv8-C方案。在改进后的网络中引入边界框回归损失函数WIoU取代原有的CIoU。实验结果表明,FDW-YOLO跌倒检测算法较YOLOv8n在mAP@0.5指标上从96.5%提升到97.9%,在mAP@0.5:0.95指标上从72.5%提升到74.3%,同时参数量和计算量只有4.1×10^(6)和7.3×10^(9),符合在低算力工业场景中部署的要求。

摘要：以积极应对人口老龄化国家战略及促进健康中国行动为教学背景,以把弘扬孝亲敬老中华优秀传统文化纳入社会主义核心价值观为引领,对“跌倒”思政示范课进行教学案例设计与实施。该案例将翻转课堂教学模式与思政教育相结合,激发学生学习兴趣,将弘扬孝道文化,构建和谐社会引导于知识传授和能力培养之中,帮助学生塑造正确的世界观、人生观、价值观,以培养更多高素质的老年护理技术技能型人才。

摘要：目的探讨产出导向法理论视角下的创新工作坊在预防住院患者跌倒专项培训中的应用效果。方法便利选取武汉市某三级甲等医院内科7个专科的92名护士为研究对象,在前期调研的基础上,设置培训主题:知风险,防跌倒——我为跌倒动脑筋,通过基于产出导向法的创新工作坊开展预防跌倒的专项培训。比较培训前后住院患者跌倒情况、护士创新能力,调查护士对基于产出导向法的创新工作坊预防跌倒专项培训的满意度。结果培训后患者跌倒风险评估率高于培训前(P0.05);护士创新能力得分较培训前明显提高(P<0.05);培训后护士提交了55个创意报告,产生创新预防跌倒流程改善4项,环境管理改善7项,健康教育方法改善10项,申请国家实用新型专利28项;护士对基于产出导向法的创新工作坊预防跌倒的专项培训满意度高于95%。结论基于产出导向法的创新工作坊预防跌倒专项培训可有效提高住院患者跌倒风险评估率,有助于提升临床护士的创新能力,促进护理创新成果产出,得到护士的高度认可。

摘要：目的 了解长宁区社区老年人居家环境安全现况,识别老年人居家环境跌倒相关危险因素,以采取针对性的整改措施,为老年人创造更加安全的适老环境。方法 采用分阶段随机抽样方法抽取长宁区十个街道201户老年人家庭,采用自行设计的《老年人居家住宅环境跌倒相关安全性评估表》,由社区医生进行现场调查和评估收集信息,采用Epidata 3.1录入数据和SAS 9.2进行统计学分析。结果 调查对象过去一年里跌倒发生率为19.90%,每个家庭的致跌环境危险因素得分/环境危险因素数在0至25之间,平均为9项次(标准差4.71)。多因素logistic回归分析结果显示,在排除了年龄、服药数量等因素的影响外,高致跌环境水平(居家环境致跌危险因素数量≥12个)仍是老年人跌倒的独立危险因素(OR=3.835,95%CI:1.718~8.561)。结论 致跌环境危险因素普遍存在于社区老年人居家环境中,应通过重点改善居家环境,降低老年人跌倒发生风险,为老年人打造安全舒适的居家环境。

摘要：目的系统评价康复期脑卒中患者跌倒风险预测模型,以期为临床实践提供参考依据。方法系统检索中国知网、万方数据知识服务平台、PubMed、Cochrane和Embase数据库截至2021年6月发表的康复期脑卒中患者跌倒风险预测模型相关文献,语种限定为中文和英文。由2名研究者独立筛选文献和提取数据,对纳入研究的人群特征、研究类型、预测因素、模型构建方法及模型预测结果等进行分析和比较。结果共纳入12项研究,包含15个模型,其中10个模型报告了模型的曲线下面积,有4个模型同时报告了曲线下面积的可信区间,4个模型表现出良好的区分度。仅有6个模型进行了拟合优度检验,其中4个模型报告了P值,结果显示一致性良好。12项研究的适用性较好,但存在较高的偏倚风险,主要是因为分析领域的应变量事件数不足、忽略缺失数据、基于单变量分析筛选预测因子、缺乏模型性能评估以及模型过度拟合。结论康复期脑卒中患者跌倒风险预测模型尚存在一些不足,未来研究应完善研究设计和研究报告,并进行内部验证和外部验证。

摘要：背景随着人口老龄化进程加快,老年人防跌倒项目的开展刻不容缓。我国防跌倒项目虽有零星开展,但以运动干预为主要内容的综合性防跌倒项目较少见,而针对社区跌倒高风险老年人综合性防跌倒项目参与意愿的调查尚未见报道。目的了解跌倒高风险老年人参与综合性防跌倒项目的意愿,分析其影响因素,为综合性防跌倒项目的实施提供理论依据。方法根据经济和地理位置分别抽取上海市浦东新区塘桥社区(中心城区)、青浦区赵巷社区(远郊)、崇明区港沿社区(远郊)为研究现场,使用跌倒风险初筛量表(FROP-Com Screen)对2018—2019年在3个社区参加体检的5426例≥65岁老年人进行初筛,纳入FROP-Com Screen评分>3分,即有跌倒风险的老年人;进一步使用修订版社区老年人跌倒风险评估工具(MFROP-Com Tool)评估有跌倒风险老年人,纳入MFROP-Com Tool总分≥11.5分,即跌倒高风险老年人。本研究所用调查问卷由6部分构成:基本情况调查表、FROP-Com Screen、MFROP-Com Tool、自行设计的跌倒情况调查表、患者健康问卷(PHQ-9)、广泛性焦虑量表(GAD-7)。结果本研究共纳入318例跌倒高风险老年人,其中62例(19.5%)认为跌倒不可预防。地面光滑〔73例(23.0%)〕、注意力不集中〔64例(20.1%)〕和身体不适〔59例(18.6%)〕是调查对象认为导致跌倒的前3位原因。318例跌倒高风险老年人中,214例(67.3%)表示愿意参加防跌倒项目。不同居住地区、文化程度、助行器使用情况、睡眠质量自评情况、慢性病种数、足部疾病情况、运动爱好、近1年跌倒情况、对跌倒是否可预防认知情况的老年人参加防跌倒项目的意愿比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,市区老年人〔OR(95%CI)=7.828(2.898,21.149)〕、喜欢运动的老年人〔OR(95%CI)=3.474(1.703,7.087)〕、近1年发生过跌倒的老年人〔OR(95%CI)=2.806(1.364,5.773)〕和认为跌倒可预防的老年人〔OR(95%CI)=4.124(1.749,9.726)〕更倾向参加防跌倒项目(P<0.05)。结论跌倒高风险老年人对于防跌倒的认识有一定局限性,大部分跌倒高风险老人愿意参加综合性防跌倒项目。为了更好地实施综合性防跌倒项目,需进一步改善跌倒高风险老年人对防跌倒的认知,提升其防跌倒项目参与意愿。

摘要：目的设计一种新型防跌倒预警手环,并在临床初步试应用,旨在减少住院患者跌倒发生率。方法采用便利抽样法,选取2020年11—12月在湖南省人民医院老年科住院的患者60例,将2020年11月未使用手环的30例患者作为常规组,2020年12月使用手环的30例患者作为试验组。对常规组患者给予常规防跌倒标识和健康教育,试验组患者在常规组基础之上增加预警手环的使用和健康教育。对2组患者住院期间及出院后2周进行监测,记录其跌倒发生率。出院时采用住院患者护理工作满意度量表和自行设计的手环使用反馈问卷进行评价,比较手环应用前后该科室跌倒发生率和患者满意度的情况。结果试验组患者未发生跌倒,常规组患者4例跌倒占13.3%,试验组跌倒发生率明显低于常规组(χ^(2)=4.29,P<0.05)。试验组护理满意度各维度评分高于常规组(t=-8.20~-4.05,均P<0.05)。试验组26.7%(8/30)的患者表示佩戴手环会对手部活动或休息有一定影响,但调查的30例患者都表示愿意继续佩戴该手环。有3名护士表示不一定会降低跌倒发生率,但参与的10名护士都表示交接班更加便捷。结论该手环的初步临床试应用反馈较好,患者及家属认可度高,有助于患者和家属参与到患者防跌倒活动中,提高患者自我管理能力。

摘要：目的提高住院患者跌倒风险评估效率和准确度。方法分别以2021年2~12月和2022年1~11月的住院患者为对照组和研究组。对照组采用常规方法评估患者跌倒风险及实施相应防范措施;研究组依据患者跌倒风险因素制订画像式患者跌倒风险评估表进行评估及实施相应防范措施。随机选取对照组305例、研究组308例患者比较干预效果。结果画像式患者跌倒风险评估表应用后住院患者跌倒发生率显著降低[RR=0.45,95%CI(0.36,0.65)];研究组跌倒风险评估准确率、跌倒预防措施落实率及患者跌倒风险程度知晓率显著高于对照组(均P<0.05)。结论画像式患者跌倒风险评估表的应用有利于护士快速准确评估患者跌倒风险,有效防范跌倒,提高患者住院安全。

摘要：随着年龄增长,老年人对身体平衡的控制能力下降,容易引起跌倒。鞋具作为人体与地面接触的关键要素,其特征对老年人身体稳定性起着重要作用。本文对鞋具特征与老年人身体稳定性相关文献进行系统回顾,分析鞋具对老年人身体稳定性的影响。结果显示,穿着鞋带或粘扣等束缚物、鞋跟低、鞋底较宽且合脚的鞋,或者使用振动鞋垫和支撑性鞋垫有助于改善老年人身体稳定性;鞋底跷度过大、硬度过小可能对老年人身体稳定性存在不利影响。研究结果可为老年人合理选鞋及企业鞋具设计制造以预防跌倒提供理论依据。

摘要：将假肢穿戴者主要跌倒情形分为绊倒与滑倒两大类,对可能作为假肢穿戴者跌倒预警的潜在数据源进行提取,参考人体运动学,排除掉不能作为预警的数据源,设计了跌倒预警系统的结构,运用支持向量机的原理,并结合采集到的有效数据,训练得出相对应的判别式,将其嵌入跌倒预警系统中.该方法可以保证在患者跌倒之前发出警告信号,使得动力型假肢有足够时间完成保护动作.分别进行绊倒与滑倒实验,结果表明应用此系统的平均预警正确率可达97%.