Ferramentas para determinar o risco de quedas em idosos e em pessoas de meia idade

Abstract

Introdução: O aumento da expectativa de vida é um fato no Brasil e o processo de envelhecimento é composto por alterações morfológicas, fisiológicas, bioquímicas e psicológicas. As quedas são uma das principais causas de morte entre os idosos e o motivo mais comum de procura por serviços de emergência. Portanto, a prevenção é um desafio de saúde pública, sendo importante encontrar formas de avaliação para a sua prevenção. Objetivo 1: desenvolver uma ferramenta de triagem para risco de queda com base em testes, suas métricas e fatores de risco potenciais e validar prospectivamente um modelo de previsão de risco de quedas para idosos. Objetivo 2: Verificar diferenças entre sexo biológico, faixas etárias e grupo caidor e não caidor com as variáveis incluídas no modelo de regressão. Materiais e métodos: Foram recrutados indivíduos com 50 anos ou mais da cidade de Marília - SP. Foi aplicado um questionário para coleta de informações sobre dados demográficos, avaliações antropométricas, histórico de quedas (12 meses anteriores), medo de cair. Os testes aplicados foram: Time Up and Go (TUG) e o teste de caminhada de 10 metros (velocidade de marcha). Além disso, foram avaliadas a preensão palmar por meio de um dinamômetro hidráulico manual, o questionário de mobilidade e a autoeficácia para a prática de atividade física. Análise estatística: Os participantes foram categorizados como “caidores” e “não caidores”, conforme as ocorrências de queda durante o seguimento de 12 meses após a avaliação inicial. A análise descritiva determinou a média e o desvio-padrão para as variáveis quantitativas e frequências para as qualitativas. Objetivo 1: foi realizada uma análise de regressão logística binária para determinar um modelo que permita a previsão de quedas a partir dos testes funcionais e outras variáveis. Objetivo 2: comparações entre “caidores” e “não caidores” e entre gêneros foram feitas pelo teste de Mann-Whitney e o teste t não pareado. Diferenças entre as faixas etárias foram feitas pela ANOVA de 1 via com poshoc de Bonferroni e pelo teste de Kruskal Wallis com com poshoc de Dunn. Um valor significativo foi considerado com p≤ 0,05. O risco de ocorrerem quedas futuras foi avaliado por meio de uma tabela de contingência. Resultados: Na regressão logística binaria, a história prévia da ocorrência de quedas foi um previsor da ocorrência de quedas futuras [χ2(1) = 10,25; p = 0,01, R2 Negelkerke = 0,235], mas as outras variáveis incluídas não. Os homens apresentaram de forma significativa menor tempo no desempenho do TUG (p=0,003), maior velocidade média no TC10M (<0,0001), maior força de preensão palmar bilateral (p<0,0001) e maior capacidade nas AVD e mobilidade (p=0,001). Houve diferenças significativas na velocidade média de marcha (p=0,02), no teste de cognição (p=0,03) e na AVD e mobilidade (≤0,01) ao comparar as variáveis por faixa etária. Na comparação dos resultados entre caidor e não caidor, foi possível observar que o grupo caidor precisou de mais tempo para realizar o TUG (p=0,002), apresentou menor força de preensão palmar bilateral (<0,01) e diminuição da pontuação do questionário de AVD e mobilidade (p=0,03). Conclusão: A pesquisa não conseguiu determinar uma ferramenta de triagem para quedas futuras em idosos e adultos de meia - idade residentes na comunidade, pois, das variáveis incluídas, a única com capacidade preditora foi a história de quedas anteriores. As comparações mostraram diferença nos testes empregados para gênero, faixa etária e grupo caidor e não caidor.

Introduction: Increased life expectancy is a fact in Brazil and the aging process is made up of morphological, physiological, biochemical and psychological changes. Falls are one of the main causes of death among the elderly and the most common reason for seeking emergency services. Therefore, prevention is a public health challenge, and it is important to find ways of evaluating prevention. Objective 1: Develop a test-based fall risk screening tool, its metrics, and potential risk factors and prospectively validate a fall risk prediction model for older adults. Objective 2: Verify differences between biological sex, age groups and faller and non-faller groups with the variables included in the regression model. Materials and methods: Individuals aged 50 or over were recruited from the city of Marília, SP. A questionnaire was applied to collect information on demographic data, anthropometric assessments, history of falls (previous 12 months), fear of falling. The tests applied were: Time Up and Go (TUG) and the 10-meter walk test (gait speed). In addition, hand grip was assessed using a manual hydraulic dynamometer, the mobility questionnaire and self-efficacy for physical activity. Statistical analysis: Participants were categorized as “fallers” (and “non-fallers”, according to the occurrences of falls during the 12-month follow-up after the initial assessment. The descriptive analysis determined the mean and standard deviation for the variables quantitative and frequencies for qualitative ones. Objective 1: a binary logistic regression analysis was performed to determine a model that allows the prediction of falls based on functional tests and other variables. Objective 2: comparisons between “fallers” and “non-fallers”. and between genders were made by the Mann-Whitney test and the unpaired t test. Differences between age groups were made by 1-way ANOVA with Bonferroni poshoc and the Kruskal Wallis test with Dunn's poshoc. considered with p≤ 0.05. The risk of future falls was assessed using a contingency table. Results: In binary logistic regression, the previous history of falls was a predictor of the occurrence of future falls [χ2(1). ) = 10.25; p = 0.01, R2 Negelkerke = 0.235], but the other variables included were not. Men had a significantly shorter time performing the TUG (p=0.003), higher average speed in the 10MWT (<0.0001), greater bilateral handgrip strength (p<0.0001) and greater capacity in ADL and mobility (p=0.001). There were significant differences in average gait speed (p=0.02), in the cognition test (p=0.03) and in ADL and mobility (≤0.01) when comparing the variables by age group. When comparing the results between fallers and non-fallers, it was possible to observe that the faller group needed more time to perform the TUG (p=0.002), had lower bilateral handgrip strength (<0.01) and decreased questionnaire scores. of ADL and mobility (p=0.03). Conclusion: The research was unable to determine a screening tool for future falls in elderly and middle-aged adults living in the community, as, of the variables included, the only one with predictive capacity was the history of previous falls. Comparisons showed differences in the tests used for gender, age group and faller and non-faller group.