Kontakt

Leitung

Prof. Dr. med. Tania Zieschang

+49 (0)441 798-4644

 

Postanschrift

Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Fakultät VI - Medizin und Gesundheitswissenschaften
Abteilung Geriatrie
Ammerländer Heerstr. 114-118
26129 Oldenburg

Besucheranschrift

Campus Haarentor, Gebäude V04
Ammerländer Heerstraße 140
26129 Oldenburg

SeFallED

SeFallED - Ältere Patient*innen nach Index-Sturz mit Vorstellung im Notfallzentrum ohne stationäre Aufnahme: Trajektorien und Bedürfnisse dieser Hochrisikogruppe als Grundlage für die Entwicklung maßgeschneiderter Interventionen für ältere Personen

Stürze und Frakturen zählen zu den fünf häufigsten Ursachen für den Verlust von Selbstständigkeit in Deutschland. Stürze können zu Einschränkungen der individuellen Funktionalität, Selbstständigkeit, Alltagsbewältigung, sozialer Teilhabe und damit Lebensqualität von älteren Menschen führen. Zudem verursachen die Behandlungen der Sturzfolgen hohe Kosten für das Gesundheitssystem. Daher ist es wichtig, durch die Reduktion von Sturzrisken weitere Stürze vorzubeugen.

Eine besondere Risikogruppe keine Sekundärprävention zu erhalten, sind ältere Menschen, die nach einem Sturz in der Notaufnahme vorstellig werden, bei denen die Schwere der Verletzung allerdings keine stationäre Aufnahme erfordert.

Ziel des Projekts „SeFallED“ ist es, langfristige Verläufe (Trajektorien) in Bezug auf die Unabhängigkeit bei der Ausübung von Alltagsaktivitäten, die funktionelle Leistungsfähigkeit, die körperliche Aktivität und das Sturzrisikoprofil dieser Risikogruppe zu identifizieren und vorherzusagen. Hierzu werden Patientinnen und Patienten rekrutiert, die in der Notaufnahme aufgrund eines Sturzes ambulant behandelt wurden. Neben einer umfassenden geriatrischen Untersuchung werden verschiedene innovative Technologien eingesetzt, um Sturzrisikofaktoren und die individuellen funktionellen Verläufe zu analysieren. So werden u. a. Ganganalysen auch auf einem sogenannten Perturbationslaufband durchgeführt, mit dem zur Testung der dynamischen Balance gezielte Störungen des Gangs provoziert werden können, denen durch eine adäquate Reaktion entgegengewirkt werden muss. Zudem wird untersucht, ob diese gezielten Störungen Bewegungsmuster schulen, die die Reaktion auf derartige Störungen verbessern und dadurch einen Einfluss auf den weiteren Verlauf bzw. das Sturzrisiko haben. Während der Diagnostik werden auch Bewegungsdaten durch am Körper getragene Sensoren erfasst. Diese Datensätze sollen genutzt werden, um mit Ansätzen des maschinellen Lernens die funktionelle Leistungsfähigkeit im täglichen Leben zu erfassen und die unter standardisierten Bedingungen im Labor erzeugten Bewegungsabläufe im Alltag durch körpergetragene Sensoren wiederzuerkennen. Basierend auf den umfassenden Erkenntnissen wird ein statistisches Vorhersagemodell erarbeitet.

Dem Team ist es wichtig, die Patientinnen und Patienten sowie deren Betreuungspersonen in einem qualitativen Ansatz am Forschungsprozess zu beteiligen und deren Bedürfnisse, Präferenzen und Barrieren zur Teilnahme an Sturzpräventions-Programmen zu erheben. Die Summe dieser Ergebnisse bildet den Ausgangspunkt für die Auswahl bereits bestehender und Entwicklung neuer Interventionsmaßnahmen, um Stürzen vorzubeugen, bzw. das individuelle Sturzrisiko zu minimieren.

 

 

(Stand: 09.06.2021)