Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1942/26862
Title: Software validation of a 24/7 fall risk prediction tool in community-dwelling older adults - a pilot study
Authors: Vinken, Cathérine
Advisors: SPILDOOREN, Joke
STROUWEN, Carolien
Issue Date: 2018
Publisher: UHasselt
Abstract: Een toestel dat ontwikkeld werd om aan constante, 24/7, valrisico-detectie te doen bij thuiswonende ouderen (i.e. ALMA Home wearables), werd gevalideerd in deze vergelijkende pilootstudie. Hiervoor werd een klinische testbatterij uitgevoerd door 21 thuiswonende ouderen waarbij cadans, cyclus duur, snelheid, schrede lengte en schrede lengte variabiliteit geregistreerd werden door o.a. de ALMA Home wearables, APDM sensoren en de GAITRite electronic walkway. Enerzijds werd er een software analyse uitgevoerd waarbij software van van de ALMA Home wearables vergeleken werd met die van de APDM sensoren. Anderzijds werd er een hardware analyse uitgevoerd waarbij de GAITRite vergeleken werd met de APDM sensoren. Enerzijds zijn de ALMA Home wearables valide en betrouwbaar bevonden na analyse, anderzijds werden er veel verschillen gevonden tussen de GAITRite en da APDM sensoren. Ondanks de geregistreerde verschillen bleken de APDM sensoren en de GAITRite goed gecorreleerd te zijn aan elkaar.
Notes: master in de revalidatiewetenschappen en de kinesitherapie-revalidatiewetenschappen en kinesitherapie bij musculoskeletale aandoeningen
Document URI: http://hdl.handle.net/1942/26862
Category: T2
Type: Theses and Dissertations
Appears in Collections:Master theses
Master theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
f4454dfd-3816-42aa-aaf6-4a1550a06c83.pdf2.45 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Page view(s)

24
checked on Jul 2, 2022

Download(s)

10
checked on Jul 2, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.