Toujours inquiétant le risque de chute des personnes âgées peut être diminué par l’usage de biomarqueurs numériques identifiant les signaux faibles annonciateurs d’une mobilité réduite. Telle est la découverte d’une équipe du CHU de Toulouse qui a mené une recherche en partenariat avec des spécialistes de l’Oregon Center for Aging & Technology* dans la revue scientifique : The Journals of Gerontology: Series A.
Leurs travaux fournissent des indicateurs d’aide à la prédiction d’une chute. Cette démarche de prévention se fonde sur les données obtenues durant une observation de 3 ans. Des capteurs infra-rouge, placés au plafond du salon des participants, ont enregistré en continue les paramètres de vitesse de marche des personnes âgées dont la variabilité. Ces précieuses mesures n’avaient jamais été recueillies jusqu’à présent. Elles viennent compléter les tests cliniques habituels réalisés une fois par an chez les participants qui relèvent d’un suivi rigoureux mais qui ne permettent pas de détecter les personnes qui vont chuter.
Les critères de vitesse apportent l’information manquante, indispensable au repérage des personnes qui vont chuter dans le mois. Ainsi, la baisse progressive de la vitesse de marche quotidienne (imperceptible cliniquement car très faible) indique l’imminence d’une chute car l’équipe a pu vérifier que ce ralentissement survient dans les semaines précédant la chute. En apparence brutale, la chute résulte en réalité d’une altération imperceptible de la marche durant les semaines précédentes. Et seule la précision du numérique arrive à repérer cette infirme variation.
Pour la première fois, démonstration est donc faite de l’utilité d’un " biomarqueur numérique " dans un stratégie de prévention du risque de chute. Ce travail montre notamment l’intérêt des mesures en temps réel pour déterminer quelles sont les personnes qui présentent un risque de chute aggravé. Cette détection aide à cibler les interventions des professionnels de santé et à accroître leur pertinence et leur efficacité.
Source : Piau, A., Mattek, N., Crissey, R., Beattie, Z., Dodge, H., & Kaye, J. (2019). When will my patient fall? Sensor-based in-home walking speed identifies future falls in older adults. The Journals of Gerontology: Series A.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31095283
