背景跌倒是老年人的常见和严重的问题之一,跌倒效能是跌倒的重要影响因素,提高老年人跌倒效能的运动方式多样但各种运动干预效果的优劣尚无定论。目的分析比较不同运动方式对老年人跌倒效能的影响,旨在为患者选择最佳运动方式提供参考...背景跌倒是老年人的常见和严重的问题之一,跌倒效能是跌倒的重要影响因素,提高老年人跌倒效能的运动方式多样但各种运动干预效果的优劣尚无定论。目的分析比较不同运动方式对老年人跌倒效能的影响,旨在为患者选择最佳运动方式提供参考。方法计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、SinoMed、PubMed、CINAHL、Web of Science、Embase、Cochrane Library、FMRS等数据库中关于运动提高老年人跌倒效能的相关文献,检索时限为建库至2025-08-15。结局指标为国际版跌倒效能量表(FES-I)、Berg平衡量表(BBS)、计时起立-行走测试(TUGT)。采用Cochrane偏倚评估工具进行文献质量评价,采用Stata 18.0软件进行网状Meta分析,采用累积概率排名曲线下面积(SUCRA)对不同方案的效果进行排名。结果共纳入35项研究,包括2627例研究对象、13种运动方式。在跌倒效能方面,奥塔戈(MD=8.94,95%CI=3.51~14.38)、太极拳(MD=9.24,95%CI=4.96~13.51)、方步运动(MD=8.60,95%CI=2.56~14.64)、普拉提(MD=6.86,95%CI=1.19~12.53)的效果优于常规护理组(P<0.05),太极拳成为最佳干预措施的可能性最大(SUCRA=81.2)。在平衡功能方面,奥塔戈(MD=3.87,95%CI=2.71~5.02)、太极拳(MD=3.87,95%CI=1.71~6.03)、抗阻+平衡训练(MD=3.26,95%CI=0.53~6.00)的效果优于常规护理组(P<0.05),奥塔戈成为最佳干预措施的可能性最大(SUCRA=68.1)。在移动能力方面,奥塔戈(MD=3.90,95%CI=2.77~5.04)、太极拳(MD=4.44,95%CI=3.50~5.39)、八段锦(MD=2.25,95%CI=1.47~3.02)、八卦掌(MD=2.35,95%CI=1.26~3.43)、步态平衡操(MD=3.60,95%CI=2.15~5.05)的效果优于常规护理组(P<0.05),太极拳成为最佳干预措施的可能性最大(SUCRA=95.0)。结论太极拳、奥塔戈运动在改善老年人跌倒效能、平衡功能、移动能力方面效果较好。临床医护人员应结合老年人健康状况及需求,合理选择运动方式,以提高老年人跌倒效能,有效预防跌倒,促进患者健康。未来仍需进一步开展更多高质量的研究以验证此结论。展开更多
针对当前基于视觉的跌倒检测方法无法较好平衡检测精度与响应速度、所设实验环境单一的问题,提出了一种基于YOLOv11n改进的轻量级跌倒检测算法MWA-YOLO。将轻量级的通道注意力机制MLCA(mixed local channel attention)引入C3K2模块,增...针对当前基于视觉的跌倒检测方法无法较好平衡检测精度与响应速度、所设实验环境单一的问题,提出了一种基于YOLOv11n改进的轻量级跌倒检测算法MWA-YOLO。将轻量级的通道注意力机制MLCA(mixed local channel attention)引入C3K2模块,增强通道特征的表现力以减少通道分割导致的信息丢失。引入WIoU替换原模型中的CIoU作为新的边界框损失函数,提升模型在复杂环境中边界框的定位精度。将网络结构中的部分标准卷积Conv层替换为改进后的下采样ADown模块,增强模型对有效信息捕捉能力的同时保持轻量化。实验结果表明,MWA-YOLO跌倒检测算法较YOLOv11n在mAP@0.5指标上从92.3%提升到了93.5%,参数量和计算量仅有2.2×10^(6)和6.0×10^(9),可部署在计算资源有限的硬件设备中,用于日常生活场景中的跌倒检测。展开更多
文摘背景跌倒是老年人的常见和严重的问题之一,跌倒效能是跌倒的重要影响因素,提高老年人跌倒效能的运动方式多样但各种运动干预效果的优劣尚无定论。目的分析比较不同运动方式对老年人跌倒效能的影响,旨在为患者选择最佳运动方式提供参考。方法计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、SinoMed、PubMed、CINAHL、Web of Science、Embase、Cochrane Library、FMRS等数据库中关于运动提高老年人跌倒效能的相关文献,检索时限为建库至2025-08-15。结局指标为国际版跌倒效能量表(FES-I)、Berg平衡量表(BBS)、计时起立-行走测试(TUGT)。采用Cochrane偏倚评估工具进行文献质量评价,采用Stata 18.0软件进行网状Meta分析,采用累积概率排名曲线下面积(SUCRA)对不同方案的效果进行排名。结果共纳入35项研究,包括2627例研究对象、13种运动方式。在跌倒效能方面,奥塔戈(MD=8.94,95%CI=3.51~14.38)、太极拳(MD=9.24,95%CI=4.96~13.51)、方步运动(MD=8.60,95%CI=2.56~14.64)、普拉提(MD=6.86,95%CI=1.19~12.53)的效果优于常规护理组(P<0.05),太极拳成为最佳干预措施的可能性最大(SUCRA=81.2)。在平衡功能方面,奥塔戈(MD=3.87,95%CI=2.71~5.02)、太极拳(MD=3.87,95%CI=1.71~6.03)、抗阻+平衡训练(MD=3.26,95%CI=0.53~6.00)的效果优于常规护理组(P<0.05),奥塔戈成为最佳干预措施的可能性最大(SUCRA=68.1)。在移动能力方面,奥塔戈(MD=3.90,95%CI=2.77~5.04)、太极拳(MD=4.44,95%CI=3.50~5.39)、八段锦(MD=2.25,95%CI=1.47~3.02)、八卦掌(MD=2.35,95%CI=1.26~3.43)、步态平衡操(MD=3.60,95%CI=2.15~5.05)的效果优于常规护理组(P<0.05),太极拳成为最佳干预措施的可能性最大(SUCRA=95.0)。结论太极拳、奥塔戈运动在改善老年人跌倒效能、平衡功能、移动能力方面效果较好。临床医护人员应结合老年人健康状况及需求,合理选择运动方式,以提高老年人跌倒效能,有效预防跌倒,促进患者健康。未来仍需进一步开展更多高质量的研究以验证此结论。
文摘针对当前基于视觉的跌倒检测方法无法较好平衡检测精度与响应速度、所设实验环境单一的问题,提出了一种基于YOLOv11n改进的轻量级跌倒检测算法MWA-YOLO。将轻量级的通道注意力机制MLCA(mixed local channel attention)引入C3K2模块,增强通道特征的表现力以减少通道分割导致的信息丢失。引入WIoU替换原模型中的CIoU作为新的边界框损失函数,提升模型在复杂环境中边界框的定位精度。将网络结构中的部分标准卷积Conv层替换为改进后的下采样ADown模块,增强模型对有效信息捕捉能力的同时保持轻量化。实验结果表明,MWA-YOLO跌倒检测算法较YOLOv11n在mAP@0.5指标上从92.3%提升到了93.5%,参数量和计算量仅有2.2×10^(6)和6.0×10^(9),可部署在计算资源有限的硬件设备中,用于日常生活场景中的跌倒检测。
