DOI: https://doi.org/10.3390/geriatrics9040095
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39051259
تاريخ النشر: 2024-07-18
المؤلف: Lorenzo Brognara
الموضوع الرئيسي: التوازن، والمشي، والوقاية من السقوط
نظرة عامة
تستعرض هذه المراجعة المنهجية تطبيق الهواتف الذكية في تقييم المعلمات الزمانية والمكانية للمشي، مثل سرعة المشي وطول الخطوة، لدى كبار السن. تم إجراء المراجعة وفقًا لإرشادات PRISMA، حيث تم تحليل الأدبيات من 2004 إلى 2024، وتحديد 73 مقالة، منها 11 استوفت معايير الإدراج. شملت الدراسات 723 من كبار السن و164 حالة تحكم، مما كشف أن تطبيقات الهواتف الذكية تظهر موثوقية وصلاحية متوسطة إلى ممتازة (معاملات الارتباط داخل الفئة حوالي 0.9) لقياس سرعة المشي. ومن الجدير بالذكر أن سرعات المشي المسجلة عبر التطبيقات المحمولة أظهرت توافقًا ممتازًا مع الأنظمة القياسية المعتمدة، مما يبرز إمكاناتها كأدوات فعالة وغير جراحية وموفرة للتكاليف لتحليل المشي.
تشير النتائج إلى أن تطبيقات الهواتف الذكية يمكن أن تحدد بشكل موثوق المعلمات الزمانية والمكانية للمشي المرتبطة بالنتائج السلبية، مثل سرعة المشي البطيئة، التي تعتبر مؤشرًا على الإعاقة والوفيات لدى كبار السن. تدعم هذه المراجعة ليس فقط صلاحية وموثوقية هذه الأدوات المحمولة في مراقبة اضطرابات المشي، ولكنها تقترح أيضًا اتجاهات واعدة للبحث المستقبلي، لا سيما في النمذجة التنبؤية للتخفيف من المخاطر المتعلقة بالأنشطة اليومية بين السكان المسنين.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على العلاقة الحرجة بين معلمات المشي لدى كبار السن ومختلف النتائج الصحية السلبية، بما في ذلك الإعاقة، الخرف، الاستشفاء، والوفيات. تم تحديد متغيرات زمانية ومكانية رئيسية مثل سرعة المشي، طول الخطوة، والإيقاع كمؤشرات هامة للمخاطر، حيث تعتبر سرعة المشي أقل من 0.8 م/ث وطول الخطوة 0.64 م نقاط قطع موثوقة للتنبؤ بالأحداث السلبية الكبرى. مع توقع زيادة نسبة السكان العالميين الذين تتجاوز أعمارهم 60 عامًا من 12.3% إلى 22% بحلول عام 2050، تصبح الحاجة إلى الكشف المبكر عن تدهور المشي أكثر إلحاحًا، خاصة وأن مشكلات الحركة المرتبطة بالعمر غالبًا ما يتم تشخيصها بشكل ناقص حتى يحدث إصابة.
تشدد الورقة على إمكانات تطبيقات الهواتف الذكية في تسهيل الكشف المبكر عن اضطرابات المشي لدى كبار السن. يمكن لهذه التطبيقات مراقبة معلمات المشي في الوقت الحقيقي، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب التي قد تحسن نوعية الحياة وتقلل من مخاطر السقوط وغيرها من النتائج السلبية. الهدف من المراجعة هو تقييم فعالية تقييمات المشي المعتمدة على التطبيقات المحمولة في السكان المسنين، مما يعزز فهم بروتوكولات تقييم المشي كمؤشرات لمخاطر الصحة في هذه الفئة السكانية.
الطرق
توضح قسم الطرق مراجعة منهجية أجريت وفقًا لإرشادات PRISMA، مع التركيز على استخدام الهواتف الذكية لقياس المشي لدى كبار السن. تم صياغة سؤال البحث باستخدام إطار عمل PICO، وشملت المراجعة مقالات أصلية نشرت حتى أبريل 2024 والتي استوفت معايير محددة: نصوص كاملة باللغة الإنجليزية، دراسات أولية، وبيانات قابلة للتحديد لقياس المشي. تم إجراء بحث شامل عبر عدة قواعد بيانات، بما في ذلك Scopus وEMBASE وMedline وScienceDirect وPubMed وWeb of Science ومكتبة Cochrane، باستخدام مجموعة من الأوصاف المسيطر عليها والكلمات الرئيسية. كما تم إجراء بحث يدوي في قوائم المراجع من الدراسات المختارة لتحديد مقالات ذات صلة إضافية.
في البداية، تم تحديد 165 مقالة، منها 11 استوفت معايير الإدراج وتم تضمينها في المراجعة. تم استبعاد الدراسات التي تركزت على تقييمات الحركة لدى كبار السن الذين يعانون من اضطرابات عصبية وتلك التي أبلغت عن نتائج من أقل من عشرين مشاركًا أو تقيم فقط التوازن. تم إجراء تحليل نوعي للدراسات المختارة، موضحًا خصائص الدراسة، المعلومات الديموغرافية، المعلمات الزمانية والمكانية، التطبيقات المحمولة، الهواتف الذكية المستخدمة، والنتائج الرئيسية، والتي تم تلخيصها في الجدول 1. يتم تمثيل عملية المراجعة بصريًا في مخطط تدفق PRISMA.
النتائج
تشير نتائج الدراسات التي تمت مراجعتها إلى متوسط حجم العينة 74 مريضًا مسنًا، مع أعداد المشاركين تتراوح بين 28 إلى 163. تم الإبلاغ عن متوسط عمر المشاركين كـ 56.12 ± 6.06 سنوات، مع أقصى عمر 75.6 سنوات. استهدفت معظم الدراسات فئة سكانية محددة من الجنس، حيث شملت بشكل أساسي النساء. لوحظ تنوع ملحوظ في المعلمات الزمانية والمكانية للمشي، حيث كانت سرعة المشي وطول الخطوة هي المقاييس الأكثر تكرارًا. بالمقابل، تم توثيق الإيقاع، الذي يعتبر ذا صلة خاصة لكبار السن الذين قد يظهرون خطوات أقصر، في دراستين فقط.
فيما يتعلق بالمنهجية، لم يكن هناك توافق بشأن إعدادات الهواتف الذكية عبر الدراسات؛ ومع ذلك، كانت التهيئة الأكثر شيوعًا تتضمن ربط هاتف ذكي بحزام العجز، الذي تم استخدامه في 8 من 11 دراسة. تضمنت الإعدادات الأخرى وضع الهاتف الذكي في جيب السروال. كما أظهرت الدراسات تنوعًا في أنظمة التشغيل المحمولة، حيث استخدم 5 أنظمة Android و6 أنظمة iOS، بينما كانت تطبيق G&B لنظام iOS هو التطبيق الأكثر استخدامًا. بالإضافة إلى ذلك، أبلغت 6 من 11 دراسة عن تاريخ السقوط لدى المرضى، مع تحليل أقصى لـ 37 مريضًا. ساهم استخدام درجات تقييم الحركة والتوازن المختلفة، مثل مقياس توازن بيرغ واختبار تقييم التوازن المصغر، في تباين النتائج، مما يعقد المقارنات بين القدرات الوظيفية بين المشاركين. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى تقارير موحدة عن تاريخ السقوط في الأبحاث المستقبلية لتعزيز القابلية للمقارنة.
المناقشة
كان الهدف الرئيسي من هذه المراجعة هو تجميع الأدلة الموجودة حول موثوقية تقييمات المشي المعتمدة على الهواتف الذكية لدى كبار السن، مع التركيز بشكل خاص على المعلمات الزمانية والمكانية وقدراتها التنبؤية للنتائج السلبية. باستخدام استراتيجية PCC ومعايير PICOS، شملت المراجعة دراسات تتضمن مشاركين تتجاوز أعمارهم 65 عامًا، مع التركيز على التصاميم المستعرضة والمجموعات التطلعية. أشارت النتائج إلى أن تطبيقات الهواتف الذكية يمكن أن تقيس بشكل موثوق معلمات المشي مثل سرعة المشي، الإيقاع، وطول الخطوة، مع موثوقية وصلاحية متوسطة إلى ممتازة عند مقارنتها بالتقييمات السريرية التقليدية.
تسلط المناقشة الضوء على أهمية سرعة المشي كمعلمة حاسمة تتناقص مع تقدم العمر، مما يؤثر على الحركة وجودة الحياة. يوفر ظهور تكنولوجيا الهواتف الذكية بديلاً موفرًا للتكاليف لطرق تحليل المشي التقليدية، مما يسهل جمع بيانات المشي الشاملة في البيئات الواقعية. على الرغم من النتائج الواعدة، تعترف المراجعة بالقيود، بما في ذلك تباين تصاميم الدراسات والحاجة إلى بروتوكولات موحدة بشأن وضع الهواتف الذكية. بشكل عام، تؤكد هذه المراجعة على إمكانات تطبيقات الهواتف الذكية في الممارسة السريرية لمراقبة اضطرابات المشي لدى كبار السن، بينما تقترح أيضًا طرقًا للبحث المستقبلي لتعزيز النمذجة التنبؤية المتعلقة بالأنشطة اليومية ونتائج الصحة في هذه الفئة السكانية.
DOI: https://doi.org/10.3390/geriatrics9040095
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39051259
Publication Date: 2024-07-18
Author(s): Lorenzo Brognara
Primary Topic: Balance, Gait, and Falls Prevention
Overview
This systematic review examines the application of smartphones in assessing spatiotemporal parameters of gait, such as gait velocity and stride length, in older adults. Conducted in accordance with the PRISMA guidelines, the review analyzed literature from 2004 to 2024, identifying 73 articles, of which 11 met the inclusion criteria. The studies collectively involved 723 older adults and 164 control cases, revealing that smartphone applications demonstrate moderate-to-excellent test-retest reliability and validity (intraclass correlation coefficients around 0.9) for measuring gait speed. Notably, gait speeds recorded via mobile apps showed excellent agreement with established gold standard systems, underscoring their potential as effective, non-invasive, and cost-efficient tools for gait analysis.
The findings indicate that smartphone applications can reliably identify spatiotemporal gait parameters associated with adverse outcomes, such as slow gait speed, which serves as a predictor of disability and mortality in older adults. This review not only supports the validity and reliability of these mobile tools in monitoring gait dysfunctions but also suggests promising directions for future research, particularly in predictive modeling to mitigate risks related to daily activities among the elderly population.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical relationship between gait parameters in older adults and various adverse health outcomes, including disability, dementia, hospitalization, and mortality. Key spatiotemporal variables such as gait speed, stride length, and cadence have been identified as significant indicators of risk, with a gait speed below 0.8 m/s and a stride length of 0.64 m serving as reliable cut-off points for predicting major adverse events. As the global population aged 60 and over is projected to increase from 12.3% to 22% by 2050, the need for early detection of gait decline becomes increasingly urgent, particularly given that age-related mobility issues are often underdiagnosed until after an injury occurs.
The paper emphasizes the potential of smartphone applications to facilitate the early detection of gait impairments in older adults. These apps can monitor gait parameters in real-time, allowing for timely interventions that may improve quality of life and reduce the risk of falls and other adverse outcomes. The aim of the scoping review is to evaluate the effectiveness of mobile app-based gait assessments in the elderly population, thereby enhancing understanding of gait assessment protocols as indicators of health risks in this demographic.
Methods
The methods section outlines a systematic review conducted in accordance with the PRISMA guidelines, focusing on the use of smartphones to measure gait in older adults. The research question was framed using the PICO framework, and the review included original articles published up to April 2024 that met specific criteria: English full texts, primary studies, and identifiable gait measurement data. A comprehensive search was performed across multiple databases, including Scopus, EMBASE, Medline, ScienceDirect, PubMed, Web of Science, and the Cochrane Library, utilizing a combination of controlled descriptors and keywords. Manual searches of reference lists from selected studies were also conducted to identify additional relevant articles.
Initially, 165 articles were identified, from which 11 met the inclusion criteria and were included in the review. Exclusions were made for studies focusing on mobility assessments in older adults with neurological disorders and those reporting results from fewer than twenty participants or assessing only balance. A qualitative synthesis of the selected studies was performed, detailing study characteristics, demographic information, spatiotemporal parameters, mobile applications, smartphones used, and main findings, which are summarized in Table 1. The review process is visually represented in a PRISMA flowchart.
Results
The results of the reviewed studies indicate an average sample size of 74 older patients, with participant numbers ranging from 28 to 163. The average age of participants was reported as 56.12 ± 6.06 years, with a maximum age of 75.6 years. Most studies targeted a specific sex demographic, predominantly including women. A notable variety in gait spatiotemporal parameters was observed, with gait speed and step length being the most frequently reported metrics. In contrast, cadence, which is particularly relevant for older adults who may exhibit shorter steps, was only documented in two studies.
Regarding the methodology, there was no consensus on smartphone setups across the studies; however, the most common configuration involved attaching a smartphone to a sacroiliac belt, utilized in 8 out of 11 studies. Other setups included placing the smartphone in a pant pocket. The studies also exhibited diversity in mobile operating systems, with 5 using Android and 6 using iOS, while the G&B app for iOS was the most frequently employed application. Additionally, 6 out of 11 studies reported patient histories of falls, with a maximum of 37 patients analyzed. The use of various motor and balance assessment scores, such as the Berg Balance Scale and the mini-balance evaluation system test, contributed to the heterogeneity of findings, complicating comparisons of functional abilities among participants. The authors emphasize the need for standardized reporting of fall histories in future research to enhance comparability.
Discussion
The primary objective of this review was to synthesize existing evidence on the reliability of smartphone-based gait assessments in older adults, specifically focusing on spatiotemporal parameters and their predictive capabilities for adverse outcomes. Utilizing the PCC strategy and PICOS criteria, the review encompassed studies involving participants aged 65 and older, with a focus on cross-sectional and prospective cohort designs. Findings indicated that smartphone applications can reliably quantify gait parameters such as gait speed, cadence, and step length, with moderate-to-excellent reliability and validity when compared to traditional clinical assessments.
The discussion highlights the significance of gait speed as a critical parameter that declines with age, impacting mobility and quality of life. The advent of smartphone technology offers a cost-effective alternative to conventional gait analysis methods, facilitating the collection of extensive gait data in real-world settings. Despite the promising results, the review acknowledges limitations, including the heterogeneity of study designs and the need for standardized protocols regarding smartphone placement. Overall, this review underscores the potential of smartphone applications in clinical practice for monitoring gait impairments in older adults, while also suggesting avenues for future research to enhance predictive modeling related to daily activities and health outcomes in this population.