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Nuevas perspectivas en la evaluación del riesgo de caídas en personas mayores con el síndrome del declive
New perspectives in fall risk assessment in older adults with the decline syndrome
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Mónica Gutiérrez Martíneza,
Autor para correspondencia
mgutiema86@alumnes.ub.edu

Autor para correspondencia.
, Núria Barrerab
a Facultat de Medicina, Universitat de Barcelona, Barcelona, España
b Servicio de Urgencias, Hospital Universitario Sagrat Cor, Grupo Quirón Salud, Barcelona, España
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Sr. Editor,

Hemos leído con gran interés el artículo de Riera Arias et al., que presenta resultados de gran relevancia sobre la eficacia de la terapia ocupacional en personas mayores con el síndrome del declive1.

El envejecimiento mundial conlleva un aumento de la tasa de dependencia de las personas mayores. Este panorama genera importantes desafíos en la planificación de la atención sociosanitaria y la necesidad de establecer equipos de trabajo multidisciplinar para mejorar la calidad de vida de las personas mayores1.

La incidencia de caídas en este grupo deteriora significativamente su calidad de vida y gran parte experimenta una disminución funcional irreversible, conduciendo a la pérdida de autonomía e independencia1,2. En este contexto, la terapia ocupacional juega un papel fundamental, tanto para ayudar en la recuperación como en la prevención de las caídas, siendo este un punto especialmente importante.

Para reducir el riesgo de caídas y prevenirlas es imprescindible disponer de métodos de evaluación adecuadas. La prueba Timed Up and Go (TUG) –una de las variables escogidas por los autores– refleja el equilibrio de fuerza y la movilidad. Sin embargo, se ha demostrado que el riesgo de caída depende de múltiples factores intrínsecos, extrínsecos y conductuales. El TUG presenta limitaciones para evaluarlos de forma precisa, por lo que no puede determinar objetivamente el riesgo de caída en personas con mayor dificultad2.

En la actualidad existen diversas propuestas que permiten la instrumentación de TUG mediante el uso de sensores corporales para capturar y analizar el movimiento. Esta variante, denominada Instrumented Timed Up and Go (iTUG), identifica transiciones posturales llevadas a cabo durante la prueba y permite segmentar TUG en diferentes subfases (como levantarse, caminar, girar y sentarse) mediante estos sensores inerciales para poder extraer medidas específicas3.

Los principales resultados de los estudios incluidos en la revisión de Ortega-Bastidas et al., describen que iTUG proporciona información significativa de cada subfase en ancianos sin patologías asociadas, permitiendo identificar grupos de bajo y alto riesgo de caída, así como relacionarlas con otras variables y evaluar la respuesta a los diferentes tratamientos3.

Otros estudios indicaron que, en personas mayores con enfermedad de Parkinson, los parámetros relacionados con la marcha y los giros se correlacionaron con el estadio de la enfermedad. Esto significa que la prueba permite identificar déficits en el movimiento incluso en fases tempranas de la enfermedad, especialmente relevante para individualizar las sesiones de tratamiento3.

Estos resultados sugieren que la prueba iTUG ofrece una alternativa para hacer evaluaciones adecuadas sobre el riesgo de caídas en las personas. En este sentido sería interesante considerar el uso de esta prueba modificada para guiar de forma más precisa el tratamiento.

Bibliografía
[1]
G. Riera Arias, J. Serra Corcoll, M. Casadevall Arnaus, J. Vidal-Alaball, A. Ramírez-Morros, G. Arnau Solé.
Mejorando la calidad de vida en personas mayores con el síndrome del declive: el rol de la terapia ocupacional en Atención Primaria.
Aten Primaria, 56 (2024), pp. 102879
[2]
E. Barry, R. Galvin, C. Keogh, F. Horgan, T. Fahey.
Is the Timed Up and Go test a useful predictor of risk of falls in community dwelling older adults: a systematic review and meta-analysis.
BMC Geriatr., 14 (2014), pp. 14
[3]
P. Ortega-Bastidas, B. Gómez, P. Aqueveque, S. Luarte-Martínez, R. Cano-de-la-Cuerda.
Instrumented Timed Up and Go Test (iTUG)-More Than Assessing Time to Predict Falls: A Systematic Review.
Sensors (Basel)., 23 (2023), pp. 3426
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