Prediction of injurious falls in older adults using digital gait biomarkers extracted from large-scale wrist sensor data.

Chan, Lloyd L Y; Arbona, Carmen Herrera; Brodie, Matthew A; Lord, Stephen R

Chan, Lloyd L Y; Arbona, Carmen Herrera; Brodie, Matthew A; Lord, Stephen R.

Afiliación

Chan LLY; Neuroscience Research Australia, Sydney, Australia.
Arbona CH; School of Population Health, University of New South Wales, Sydney, Australia.
Brodie MA; Neuroscience Research Australia, Sydney, Australia.
Lord SR; Getafe University Hospital, Madrid, Spain.

Age Ageing ; 52(9)2023 09 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37738170

Asunto(s)

Accidentes por Caídas; Muñeca; Humanos; Anciano; Accidentes por Caídas/prevención & control; Fuerza de la Mano; Estudios Longitudinales; Marcha; Biomarcadores

Palabras clave

UK Biobank; accidental falls; aged; gait speed; gait variability; older people; physical activity; real-world gait; smartwatch; wearable sensors

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Muñeca / Accidentes por Caídas Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Aged / Humans Idioma: En Revista: Age Ageing Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Australia

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