Is the timed-up and go test feasible in mobile devices? A systematic review

The number of older adults is increasing worldwide, and it is expected that by 2050 over 2 billion individuals will be more than 60 years old. Older adults are exposed to numerous pathological problems such as Parkinson’s disease, amyotrophic lateral sclerosis, post-stroke, and orthopedic disturbances. Several physiotherapy methods that involve measurement of movements, such as the Timed-Up and Go test, can be done to support efficient and effective evaluation of pathological symptoms and promotion of health and well-being. In this systematic review, the authors aim to determine how the inertial sensors embedded in mobile devices are employed for the measurement of the different parameters involved in the Timed-Up and Go test. The main contribution of this paper consists of the identification of the different studies that utilize the sensors available in mobile devices for the measurement of the results of the Timed-Up and Go test. The results show that mobile devices embedded motion sensors can be used for these types of studies and the most commonly used sensors are the magnetometer, accelerometer, and gyroscope available in off-the-shelf smartphones. The features analyzed in this paper are categorized as quantitative, quantitative + statistic, dynamic balance, gait properties, state transitions, and raw statistics. These features utilize the accelerometer and gyroscope sensors and facilitate recognition of daily activities, accidents such as falling, some diseases, as well as the measurement of the subject's performance during the test execution.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Signal processing for the measurement of the results of the timed-up and go test using sensors

Dissertação de Mestrado apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos.Os recentes avanços tecnológicos e o crescente uso dos dispositivos móveis tem permitido o surgimento de vários estudos em diferentes áreas da vida humana. Estes dispositivos estão equipados com diversos sensores que permitem adquirir diferentes parâmetros físicos e fisiológicos de diferentes indivíduos. Os dispositivos móveis apresentam-se com cada vez mais soluções, funcionalidades e capacidade de processamento. A presença de sensores nos dispositivos móveis, como o acelerómetro, magnetómetro e giroscópio, permite a aquisição de sinais relacionados com atividade física e movimento do ser humano. Em acréscimo, dado que estes dispositivos incluem possibilidade de ligação via Bluetooth, outros sensores podem ser utilizados em conjunto com os sensores incluídos no dispositivo móvel. O desenvolvimento deste tipo de sistemas inteligentes com sensores é um dos temas abordados no desenvolvimento de sistemas de Ambient Assisted Living (AAL). Diversas áreas da medicina têm beneficiado com estes avanços, proporcionando cuidados de saúde à distância, mas o foco desta dissertação é um dos testes funcionais focados na fisioterapia, o Timed-Up and Go test. O Timed-Up and Go test define-se como um teste muito utilizado por fisioterapeutas na recuperação de lesões e é constituído por seis fases, onde o individuo se encontra sentado numa cadeira, levanta-se, caminha três metros, inverte a marcha, caminha três metros e volta a sentar-se na cadeira. O âmbito desta dissertação consiste na análise estatística e com inteligência artificial dos dados recolhidos durante a execução do Timed-Up and Go test com recurso a diversos sensores, sendo que para isso foi desenvolvida uma aplicação móvel que permite adquirir os dados de diversos sensores durante a execução do teste com pessoas idosas institucionalizadas. A dissertação foca-se na criação de um método de análise dos resultados do Timed-Up and Go test com recurso ao acelerómetro e magnetómetro do dispositivo móvel e um sensor de pressão, ligado a um dispositivo BITalino, posicionado na cadeira. Ao mesmo tempo, foram recolhidos sinais de sensores de Eletrocardiografia e Eletroencefalografia, conectados a outro dispositivo BITalino, para análise de diferentes problemas de saúde. Assim, implementaram-se métodos estatísticos e de inteligência artificial para a análise dos dados recolhidos a partir destes sensores com recurso ao procedimento experimental inicialmente executado. Inicialmente, foi realizada a revisão da literatura relacionada com o Timed- Up and Go test e o uso de sensores, sendo que a revisão de literatura terminou com a identificação das doenças passíveis de serem identificadas com recurso aos sensores inerciais. Seguidamente, apresentou-se a proposta de arquitetura a ser utilizada para a recolha dos dados, tendo em conta os sensores anteriormente referidos. Os dados presentes neste estudo foram recolhidos de 40 idosos institucionalizados da região do Fundão (Portugal), equipados com um dispositivo móvel e um dispositivo BITalino, bem como os restantes sensores. Por fim, passou-se então à análise dos dados recolhidos que foi dividida em 3 estágios, começando pela análise do acelerómetro, magnetómetro e sensor de pressão para identificação dos parâmetros do Timed-Up and Go test, utilizando métodos estatísticos para a análise dos dados recolhidos. No segundo estágio foram implementados métodos estatísticos para correlacionar as doenças passiveis de serem detetadas por sensores de Eletrocardiografia e Eletroencefalografia. Por fim, no terceiro estágio foram implementados métodos de inteligência artificial, i.e., redes neuronais artificiais, para relacionar as doenças do foro cardíaco e nervoso com os dados dos diferentes indivíduos de modo a aferir as suas características. Como trabalho futuro, os resultados apresentados nesta dissertação podem servir para a criação de sistemas de baixo-custo, e de acesso a todos os cidadãos, que permitam a deteção mais atempada de determinados distúrbios e possam servir de auxílio aos profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de doenças

Fall prevention intervention technologies: A conceptual framework and survey of the state of the art

In recent years, an ever increasing range of technology-based applications have been developed with the goal of assisting in the delivery of more effective and efficient fall prevention interventions. Whilst there have been a number of studies that have surveyed technologies for a particular sub-domain of fall prevention, there is no existing research which surveys the full spectrum of falls prevention interventions and characterises the range of technologies that have augmented this landscape. This study presents a conceptual framework and survey of the state of the art of technology-based fall prevention systems which is derived from a systematic template analysis of studies presented in contemporary research literature. The framework proposes four broad categories of fall prevention intervention system: Pre-fall prevention; Post-fall prevention; Fall injury prevention; Cross-fall prevention. Other categories include, Application type, Technology deployment platform, Information sources, Deployment environment, User interface type, and Collaborative function. After presenting the conceptual framework, a detailed survey of the state of the art is presented as a function of the proposed framework. A number of research challenges emerge as a result of surveying the research literature, which include a need for: new systems that focus on overcoming extrinsic falls risk factors; systems that support the environmental risk assessment process; systems that enable patients and practitioners to develop more collaborative relationships and engage in shared decision making during falls risk assessment and prevention activities. In response to these challenges, recommendations and future research directions are proposed to overcome each respective challenge.The Royal Society, grant Ref: RG13082