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Sturzerkennung
Methdology: Aim of the studies was the technical and assessment-based fall-prediction of older adults with cognitive impairments in an in-patient setting and the technical fall-detection and assessment- based fall-prediction of older persons without cognitive impairments in a domestic environment.
Methodik: Ziel der Studien war die technische- und Assessment-basierte Sturzvorhersage bei älteren Personen mit kognitiven Einschränkungen im klinisch stationären Bereich sowie die technische Sturzerkennung und Assessment-basierte Sturzvorhersage älterer Personen ohne kognitive Einschränkungen im häuslichen Umfeld.
A simple fall-detection algorithm was chosen, with the specification that the detection of a fall must be independent from the position of the device.
Für die Sturzerkennung wurde ein einfacher Algorithmus gewählt, welcher eine hohe Erkennungsrate und gleichzeitig eine relativ niedrige Fehlerwahrscheinlichkeit bietet.
Results: The study on fall-detection (n=40) revealed that a midterm fall-prediction is possible with a sensitivity of 78.2% and specificity of 71.2%.
Ergebnis: In der Studie zur Sturzvorhersage (n=40) war mittelfristig eine technikbasierte Sturzvorhersage mit einer Sensitivität von 78,2% und einer Spezifität von 71,2% möglich.
The study on fall-detection (n=3) identified 2 of the 9 falls correctly, the number of false positive falls was very high (n=193).
Die Untersuchung zur Sturzerkerkennung (n=3) konnte 2 von 9 stattgefunden Stürzen korrekt erkennen, jedoch war die Anzahl der falsch erkannten Stürze (n=193) sehr hoch.
This bachelor thesis deals with the development of an Android-based fall-detection app, written in the programming language Java.
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