Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas

Este trabajo desarrolló un prototipo de sistema que permite la prevención de caídas por medio de sensores que monitoreen la posición de un individuo y que sea apto para la utilización en pacientes que acaban de salir de cirugía y se encuentren en periodo de hospitalización.

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.urosario.edu.co:10336/21003
Acceso en línea:
https://doi.org/10.48713/10336_21003
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/21003
Palabra clave:
Prevención de caídas
Detección de movimiento
Sistema de salud
Promoción de salud
Otras ramas de la ingeniería
Fall prevention
Motion detection
Health System
Tecnología medica
Dispositivos para personas con movilidad reducida
Herramientas tecnológicas para enfermería
Sensores de movimiento - Aplicaciones en enfermería
Rights
License
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia
id EDOCUR2_60458f9fb8579b65eb7949d6e3fa8a5d
oai_identifier_str oai:repository.urosario.edu.co:10336/21003
network_acronym_str EDOCUR2
network_name_str Repositorio EdocUR - U. Rosario
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
dc.title.TranslatedTitle.eng.fl_str_mv Evaluation of the development and feasibility of a motion detection system applicable to high-risk patients in falls
title Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
spellingShingle Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
Prevención de caídas
Detección de movimiento
Sistema de salud
Promoción de salud
Otras ramas de la ingeniería
Fall prevention
Motion detection
Health System
Tecnología medica
Dispositivos para personas con movilidad reducida
Herramientas tecnológicas para enfermería
Sensores de movimiento - Aplicaciones en enfermería
title_short Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
title_full Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
title_fullStr Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
title_full_unstemmed Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
title_sort Evaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídas
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Aya-Parra, Pedro-Antonio
Cortes, Olga
Sarmiento, Jefferson
dc.subject.spa.fl_str_mv Prevención de caídas
Detección de movimiento
Sistema de salud
topic Prevención de caídas
Detección de movimiento
Sistema de salud
Promoción de salud
Otras ramas de la ingeniería
Fall prevention
Motion detection
Health System
Tecnología medica
Dispositivos para personas con movilidad reducida
Herramientas tecnológicas para enfermería
Sensores de movimiento - Aplicaciones en enfermería
dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv Promoción de salud
Otras ramas de la ingeniería
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Fall prevention
Motion detection
Health System
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Tecnología medica
Dispositivos para personas con movilidad reducida
Herramientas tecnológicas para enfermería
Sensores de movimiento - Aplicaciones en enfermería
description Este trabajo desarrolló un prototipo de sistema que permite la prevención de caídas por medio de sensores que monitoreen la posición de un individuo y que sea apto para la utilización en pacientes que acaban de salir de cirugía y se encuentren en periodo de hospitalización.
publishDate 2019
dc.date.created.none.fl_str_mv 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-03-16T13:56:44Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-03-16T13:56:44Z
dc.type.eng.fl_str_mv bachelorThesis
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.document.spa.fl_str_mv Trabajo de grado
dc.type.spa.spa.fl_str_mv Trabajo de grado
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv https://doi.org/10.48713/10336_21003
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/21003
url https://doi.org/10.48713/10336_21003
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/21003
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv Bloqueado (Texto referencial)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia
Bloqueado (Texto referencial)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad del Rosario
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería Biomédica
institution Universidad del Rosario
dc.source.bibliographicCitation.spa.fl_str_mv Fundación Cardioinfantil – Instituto de Cardiología. Tomado en línea de: https://www.cardioinfantil.org/ 08/09/2019
Tomado en línea de: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/falls
Olvera A. Sandra Sonalí, Hernández C. Alicia, Arroyo L. Silvino, Nava G. Ma. Guadalupe, Zapien V. María de los Ángeles, Pérez L. María Teresa, Cárdenas S. Patricia Adriana. Factores relacionados con la presencia de caídas en pacientes hospitalizados. Revista de investigación clínica, 2013.
Boushon B, et al. (2012) How-to Guide: Reducing Patient Injuries from Falls. Cambridge, MA: Institute for Healthcare Improvement. Disponible en: www.IHI.org.
da Costa B.R., Rutjes A.W.S., Mendy A., Freund-Heritage R., Vieira E.R.; Can falls risk prediction tools correctly identify fall-prone elderly rehabilitation inpatients? A systematic review and meta-analysis; PLoS ONE (2012) 7:7 Article Number: e41061. Date of Publication: 17 Jul 2012
Boushon B, et al. (2012) How-to Guide: Reducing Patient Injuries from Falls. Cambridge, MA: Institute for Healthcare Improvement. Disponible en: www.IHI.org.
Indicadores Salud. Tomado de: http://rssvr2.sispro.gov.co/IndicadoresMOCA/Resolucion256-2016.aspx
Parra, D.I., Camargo-Figuera, F.A., & Rey Gómez, R.. (2012). Eventos adversos derivados del cuidado de enfermería: flebitis, úlceras por presión y caídas. Enfermería Global, 11(28), 159-169. Consultado en 10 de julio de 2019, de http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1695-61412012000400010&lng=es&tlng=es
M.D. Saiz-Vinuesa, E. Muñoz-Mansilla, T. Muñoz-Serrano, M.P. Córcoles-Jiménez, M.V. Ruiz-García, P. Fernández-Pallarés, L. Herreros-Sáez, F. Calero-Yáñez. Implantación de una guía de buenas prácticas para la prevención de caídas: percepción de los pacientes hospitalizados y sus cuidadores. Revista de Calidad Asistencial. Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España, 2016.
O. L. Cortés, A. Serna-Restrepo, L. D. Salazar-Beltrán, Y. A. Rojas-Castañeda, S. Cabrera-González, y I. Arévalo-Sandoval, «Implementación de guías de práctica clínica de la Asociación de Enfermeras de Ontario-RNAO: Una experiencia de enfermería en un hospital colombiano», MedUNAB, vol. 19, n.º 2, pp. 103-114, feb. 2017.
Aliaga, Braulio, Molina, Natalia, Noguera, Matías, Espinoza, Paula, Sánchez, Sebastián, Lara, Bárbara, Carrasco, Marcela, & Eymin, Gonzalo. (2018). Prevalencia de pacientes con alto riesgo de caídas en un servicio médico-quirúrgico de un hospital universitario. Revista médica de Chile, 146(7), 862-868. https://dx.doi.org/10.4067/s0034-98872018000700862
Hernandez Laura Camila, Informe Medicion De Adherencia Procesos Seguros 2015 – Hospital San Antonio De Villamaria – Caldas. Universidad de Caldas. Facultad de ciencias para la salud, Programa de enfermería. Abril de 2015.
C. Nini Johana, M. Diana María, L. Nidia Isabel. Adherencia al protocolo de riesgo de caídas por parte de las auxiliares de enfermería en la atención domiciliaria en una ips de la ciudad de Palmira. Fundación Universitaria Del Area Andina, Facultad Ciencias de la Salud. Pereira, 2018.
Cleveland clinic 2015 https://my.clevelandclinic.org/
Hamm Julian, Money Arthur, Atwal Anita, Paraskevopoulos, Ioannis. Fall prevention intervention technologies: A conceptual framework and survey of the state of the art. ScienceDirect, 2016.
Shinmoto Torres Roberto L., Visvanathan Renuka, Abbott Derek, Hill Keith D., Ranasinghe Damith C. A Battery-less and Wireless Wearable Sensor System for Identifying Bed and Chair Exits in a Pilot Trial in Hospitalized Older People. PLOS, 2017.
Renuka Visvanathan, Damith C Ranasinghe, Anne Wilson, Kylie Lange, Joanne Dollard. Effectiveness of an Ambient Intelligent Geriatric Management system (AmbIGeM) to prevent falls in older people in hospitals: protocol for the AmbIGeM stepped wedge pragmatic trial. 2017.
A. Ribeiro, S. Pereira, A. Madureira, L. Mourao and L. Coelho. A Low-Cost Automatic Fall Prevention System for Inpatients. GMEPE, Portugal, 2018.
Renuka Visvanathan, Damith C. Ranasinghe, Roberto L. Shinmoto Torres, and Keith Hill. Framework for Preventing Falls in Acute Hospitals using Passive Sensor Enabled Radio Frequency Identification Technology. 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS.California USA, 2012.
Ahmed Nait Aicha, Gwenn Englebienn, Kimberley S. van Schooten,Mirjam Pijnappels and Ben Kröse. Deep Learning to Predict Falls in Older Adults Based on Daily-Life Trunk Accelerometry. Sensors, 2018.
Awais Muhammad, Raza Mohsin, Ali Kamran, Ali Zulfiqar, Irfan Muhammad, Chughtai Omer, Khan Imran, Kim Sunghwan, and Masood Ur Rehman. An Internet of Things Based Bed-Egress Alerting Paradigm Using Wearable Sensors in Elderly Care Environment. Sensors, 2019.
Rucco Rosaria, Sorriso Antonietta, Liparoti Marianna, Ferraioli Giampaolo, Sorrentino Pierpaolo, Ambrosanio Michele and Baselic Fabio. Type and Location of Wearable Sensors for Monitoring Falls during Static and Dynamic Tasks in Healthy Elderly: A Review. Sensors, 2018.
Nico Jähne-Raden, Ulf Kulau 2, Michael Marschollek and Klaus-Hendrik Wolf. INBED: A highly specialized system for bed-exit-detection and fall prevention on a geriatricward. Sensors, Febrary,2019.
Wen-Cheng Chou, Wen-Yen Lin, Ming-Yih Lee and Kin Fong Lei. Design and assessment of a real-time accelerometer-based lying-to-sit sensing system for bed fall prevention. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Taiwan, 2013.
Ramin Ramezani, Yubin Xiao and Arash Naeim. Sensing-Fi: Wi-Fi CSI and Accelerometer Fusion System for Fall Detection.
Registred Nurses' Association of Ontario. Prevention of falls and fall injuries in the older adult. (Revised). Toronto, Canadá: Registered Nurses' Association of Ontario. 2017. Disponible en: http://rnao.ca/bpg/guidelines/prevention-falls-and-fall-injuries-older-adult
National Institute for Health and Care Excellence Falls. Assessment and Prevention of Falls in Older People (Revised). Disponible en http://nice.org.uk/guidance/CG161.
Jadad A. R, Moore R. A, Carroll D, Jenkinson C, Reynolds D. J, Gavaghan D. J, & McQuay H. J. Assessing the quality of reports of randomized clinical trials: Is blinding necessary? Controlled Clinical Trials. 1996; 17: 1–12.
Review Manager (RevMan) [Computer program]. Version 5.3. Copenhagen: The Nordic Cochrane Centre, The Cochrane Collaboration, 2014.
ARDUINO MKR GSM. Tomado en línea de: https://store.arduino.cc/usa/mkr-gsm-1400
MPU 6050.Tomado en línea de: https://www.invensense.com/wp-content/uploads/2015/02/MPU-6000-Datasheet1.pdf
MPU 6050 breakout. Tomado en línea de: https://www.sparkfun.com/products/11028
MPU 605. Tomado en línea de: https://www.sigmaelectronica.net/producto/tarjeta-mpu605/
Lsm9ds1. Tomado en línea de: https://www.st.com/resource/en/datasheet/DM00103319.pdf
Naylamp mechatronics, MPU605. Tomado en línea de: https://naylampmechatronics.com/blog/45_Tutorial-MPU6050-Aceler%C3%B3metro-y-Giroscopio.html
Wolf, K.-H.; Hetzer, K.; zu Schwabedissen, H.M.; Wiese, B.; Marschollek, M. Development and pilot study of a bed-exit alarm based on a body-worn accelerometer [Entwicklung und Pilotstudie eines Bettenausstiegsalarms mittels körperbezogener Beschleunigungssensoren]. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie.2013; 8:727-733.
Kwok T, Mok F, Chien WT, Tam E. Does access to bed-chair pressure sensors reduce physical restraint usein the rehabilitative care setting? Journal of Clinical Nursing. 2006; 15:581–587.
Sahota O, Drummond A, Kendrick D, Grainge M.J, Vass C, Sach T, Mark Avis J.A REFINE (REducing Falls in In-patieNt Elderly) using bed and bedside chair pressure sensorslinked to radio-pagers in acute hospitalcare: a randomised controlled trial. Age and Ageing. 2013; 43:247–253.
Shorr R.I, Chandler A.M, Mion L.C, Waters T. M, Liu M, Daniels M.J, Kessler L.A, PharmD; and Miller S.T. Effects of an Intervention to Increase Bed Alarm Use to Prevent Fallsin Hospitalized PatientsA Cluster Randomized Trial. American College of Physicians. 2012; 157:692-699.
Aguayo-Albasini, J. L., Flores-Pastor, B., & Soria-Aledo, V. (2014). Sistema GRADE: clasificación de la calidad de la evidencia y graduación de la fuerza de la recomendación. Cirugía Española, 92(2), 82–88.
Tomado en linea de: https://www.lanacion.com.ar/tecnologia/cuanto-dura-una-llamada-promedio-de-celular-nid1737397
Nico Jähne-Raden, Ulf Kulau 2, Michael Marschollek and Klaus-Hendrik Wolf. INBED: A highly specialized system for bed-exit-detection and fall prevention on a geriatricward. Sensors, Febrary,2019.
Shinmoto Torres, R., Visvanathan, R., Hoskins, S., van den Hengel, A., & Ranasinghe, D. Effectiveness of a Batteryless and Wireless Wearable Sensor System for Identifying Bed and Chair Exits in Healthy Older People. Sensors, 16(4), 546. 2016
Ranasinghe, D. C., Shinmoto Torres, R. L., Hill, K., & Visvanathan, R. Low cost and batteryless sensor-enabled radio frequency identification tag based approaches to identify patient bed entry and exit posture transitions. Gait & Posture, 39(1), 118–123. 2014.
dc.source.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad del Rosario
instname:Universidad del Rosario
dc.source.reponame.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional EdocUR
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/a55096f2-eaf9-469a-9bf5-c53aeb6dadae/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/ceea6d9e-ba25-4c89-921e-7e6531889d40/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/9aca848d-ac91-46e8-baf9-fbcd58c08006/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/e920409c-2277-425a-a1d3-45b58f245596/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/1ae581b5-0fce-4db6-b9f6-c483a8470a79/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/0900e0bb-770b-4bc9-a8e2-ae773adc2e7b/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/d1fd7d18-2834-40b3-835a-1d365893880d/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/fb40bf7c-176a-4b9a-9791-e5ebb5ec788b/download
bitstream.checksum.fl_str_mv f0c3be39d22b55bb82a7e68f8e6b8abb
68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940
3037572d4bb2497df370c6c09bc2e9ca
ddeaaf26a0568b54e1050c37f08189b8
c230b32a338f6d3cc1e6e74041e0b737
c620bd92e86f7c024c619598079a2724
fab9d9ed61d64f6ac005dee3306ae77e
1487462a1490a8fc01f5999ce7b3b9cc
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional EdocUR
repository.mail.fl_str_mv edocur@urosario.edu.co
_version_ 1831928253415161856
spelling Aya-Parra, Pedro-Antonio80241700600Cortes, Olga77a8edb2-55e8-4149-9af1-1550c13f3972600Sarmiento, Jefferson3618a7a7-2833-490d-80f4-4307f5e39e70600Piñeros Lourenco, Hillary FindlerIngeniero BiomédicoFull timed3f51348-6ed5-4607-8cc0-843bf3147c976002020-03-16T13:56:44Z2020-03-16T13:56:44Z2019Este trabajo desarrolló un prototipo de sistema que permite la prevención de caídas por medio de sensores que monitoreen la posición de un individuo y que sea apto para la utilización en pacientes que acaban de salir de cirugía y se encuentren en periodo de hospitalización.This work developed a prototype system that allows the prevention of falls by means of sensors that monitor the position of an individual and that is suitable for use in patients who have just left surgery and are in the hospitalization period.2022-04-19: Script de automatizacion de embargos. Correo recibido 18 abr 2022, por parte del porfesor Jefferson Sarmiento: El presente correo es para solicitar su apoyo de manera urgente con la restricción para los documentos EVALUACIÓN DEL DESARROLLO Y VIABILIDAD DE UN SISTEMA DE DETECCIÓN DE MOVIMIENTO APLICABLE A PACIENTES DE ALTO RIESGO EN CAÍDAS https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/21003 VALIDACIÓN DE UN DISPOSITIVO EN LA PREVENCIÓN DE ÚLCERAS POR PRESIÓN EN LA UNIDAD DE CUIDADOS INTENSIVOS DE LA FUNDACIÓN CARDIO INFANTIL https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31626 que se encuentra en nuestro repositorio institucional, ya que por solicitud de la empresa estás publicaciones no están permitidas por temas de confidencialidad. Correo respuesta 18 abr 2022: De acuerdo con su solicitud, los documentos han quedado Bloqueados de manera indefinida. Si en algún momento pueden dejarlos con acceso abierto en concordancia con las Políticas de Acceso Abierto de la Universidad, una vez establezcan los derechos de divulgación, pueden enviar un correo a esta misma dirección realizando la solicitud. Tengan en cuenta que los documentos en acceso abierto propician una mayor visibilidad de su producción académica y científica.application/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_21003 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/21003spaUniversidad del RosarioEscuela de Medicina y Ciencias de la SaludIngeniería BiomédicaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 ColombiaBloqueado (Texto referencial)EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_14cbFundación Cardioinfantil – Instituto de Cardiología. Tomado en línea de: https://www.cardioinfantil.org/ 08/09/2019Tomado en línea de: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/fallsOlvera A. Sandra Sonalí, Hernández C. Alicia, Arroyo L. Silvino, Nava G. Ma. Guadalupe, Zapien V. María de los Ángeles, Pérez L. María Teresa, Cárdenas S. Patricia Adriana. Factores relacionados con la presencia de caídas en pacientes hospitalizados. Revista de investigación clínica, 2013.Boushon B, et al. (2012) How-to Guide: Reducing Patient Injuries from Falls. Cambridge, MA: Institute for Healthcare Improvement. Disponible en: www.IHI.org.da Costa B.R., Rutjes A.W.S., Mendy A., Freund-Heritage R., Vieira E.R.; Can falls risk prediction tools correctly identify fall-prone elderly rehabilitation inpatients? A systematic review and meta-analysis; PLoS ONE (2012) 7:7 Article Number: e41061. Date of Publication: 17 Jul 2012Boushon B, et al. (2012) How-to Guide: Reducing Patient Injuries from Falls. Cambridge, MA: Institute for Healthcare Improvement. Disponible en: www.IHI.org.Indicadores Salud. Tomado de: http://rssvr2.sispro.gov.co/IndicadoresMOCA/Resolucion256-2016.aspxParra, D.I., Camargo-Figuera, F.A., & Rey Gómez, R.. (2012). Eventos adversos derivados del cuidado de enfermería: flebitis, úlceras por presión y caídas. Enfermería Global, 11(28), 159-169. Consultado en 10 de julio de 2019, de http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1695-61412012000400010&lng=es&tlng=esM.D. Saiz-Vinuesa, E. Muñoz-Mansilla, T. Muñoz-Serrano, M.P. Córcoles-Jiménez, M.V. Ruiz-García, P. Fernández-Pallarés, L. Herreros-Sáez, F. Calero-Yáñez. Implantación de una guía de buenas prácticas para la prevención de caídas: percepción de los pacientes hospitalizados y sus cuidadores. Revista de Calidad Asistencial. Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España, 2016.O. L. Cortés, A. Serna-Restrepo, L. D. Salazar-Beltrán, Y. A. Rojas-Castañeda, S. Cabrera-González, y I. Arévalo-Sandoval, «Implementación de guías de práctica clínica de la Asociación de Enfermeras de Ontario-RNAO: Una experiencia de enfermería en un hospital colombiano», MedUNAB, vol. 19, n.º 2, pp. 103-114, feb. 2017.Aliaga, Braulio, Molina, Natalia, Noguera, Matías, Espinoza, Paula, Sánchez, Sebastián, Lara, Bárbara, Carrasco, Marcela, & Eymin, Gonzalo. (2018). Prevalencia de pacientes con alto riesgo de caídas en un servicio médico-quirúrgico de un hospital universitario. Revista médica de Chile, 146(7), 862-868. https://dx.doi.org/10.4067/s0034-98872018000700862Hernandez Laura Camila, Informe Medicion De Adherencia Procesos Seguros 2015 – Hospital San Antonio De Villamaria – Caldas. Universidad de Caldas. Facultad de ciencias para la salud, Programa de enfermería. Abril de 2015.C. Nini Johana, M. Diana María, L. Nidia Isabel. Adherencia al protocolo de riesgo de caídas por parte de las auxiliares de enfermería en la atención domiciliaria en una ips de la ciudad de Palmira. Fundación Universitaria Del Area Andina, Facultad Ciencias de la Salud. Pereira, 2018.Cleveland clinic 2015 https://my.clevelandclinic.org/Hamm Julian, Money Arthur, Atwal Anita, Paraskevopoulos, Ioannis. Fall prevention intervention technologies: A conceptual framework and survey of the state of the art. ScienceDirect, 2016.Shinmoto Torres Roberto L., Visvanathan Renuka, Abbott Derek, Hill Keith D., Ranasinghe Damith C. A Battery-less and Wireless Wearable Sensor System for Identifying Bed and Chair Exits in a Pilot Trial in Hospitalized Older People. PLOS, 2017.Renuka Visvanathan, Damith C Ranasinghe, Anne Wilson, Kylie Lange, Joanne Dollard. Effectiveness of an Ambient Intelligent Geriatric Management system (AmbIGeM) to prevent falls in older people in hospitals: protocol for the AmbIGeM stepped wedge pragmatic trial. 2017.A. Ribeiro, S. Pereira, A. Madureira, L. Mourao and L. Coelho. A Low-Cost Automatic Fall Prevention System for Inpatients. GMEPE, Portugal, 2018.Renuka Visvanathan, Damith C. Ranasinghe, Roberto L. Shinmoto Torres, and Keith Hill. Framework for Preventing Falls in Acute Hospitals using Passive Sensor Enabled Radio Frequency Identification Technology. 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS.California USA, 2012.Ahmed Nait Aicha, Gwenn Englebienn, Kimberley S. van Schooten,Mirjam Pijnappels and Ben Kröse. Deep Learning to Predict Falls in Older Adults Based on Daily-Life Trunk Accelerometry. Sensors, 2018.Awais Muhammad, Raza Mohsin, Ali Kamran, Ali Zulfiqar, Irfan Muhammad, Chughtai Omer, Khan Imran, Kim Sunghwan, and Masood Ur Rehman. An Internet of Things Based Bed-Egress Alerting Paradigm Using Wearable Sensors in Elderly Care Environment. Sensors, 2019.Rucco Rosaria, Sorriso Antonietta, Liparoti Marianna, Ferraioli Giampaolo, Sorrentino Pierpaolo, Ambrosanio Michele and Baselic Fabio. Type and Location of Wearable Sensors for Monitoring Falls during Static and Dynamic Tasks in Healthy Elderly: A Review. Sensors, 2018.Nico Jähne-Raden, Ulf Kulau 2, Michael Marschollek and Klaus-Hendrik Wolf. INBED: A highly specialized system for bed-exit-detection and fall prevention on a geriatricward. Sensors, Febrary,2019.Wen-Cheng Chou, Wen-Yen Lin, Ming-Yih Lee and Kin Fong Lei. Design and assessment of a real-time accelerometer-based lying-to-sit sensing system for bed fall prevention. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Taiwan, 2013.Ramin Ramezani, Yubin Xiao and Arash Naeim. Sensing-Fi: Wi-Fi CSI and Accelerometer Fusion System for Fall Detection.Registred Nurses' Association of Ontario. Prevention of falls and fall injuries in the older adult. (Revised). Toronto, Canadá: Registered Nurses' Association of Ontario. 2017. Disponible en: http://rnao.ca/bpg/guidelines/prevention-falls-and-fall-injuries-older-adultNational Institute for Health and Care Excellence Falls. Assessment and Prevention of Falls in Older People (Revised). Disponible en http://nice.org.uk/guidance/CG161.Jadad A. R, Moore R. A, Carroll D, Jenkinson C, Reynolds D. J, Gavaghan D. J, & McQuay H. J. Assessing the quality of reports of randomized clinical trials: Is blinding necessary? Controlled Clinical Trials. 1996; 17: 1–12.Review Manager (RevMan) [Computer program]. Version 5.3. Copenhagen: The Nordic Cochrane Centre, The Cochrane Collaboration, 2014.ARDUINO MKR GSM. Tomado en línea de: https://store.arduino.cc/usa/mkr-gsm-1400MPU 6050.Tomado en línea de: https://www.invensense.com/wp-content/uploads/2015/02/MPU-6000-Datasheet1.pdfMPU 6050 breakout. Tomado en línea de: https://www.sparkfun.com/products/11028MPU 605. Tomado en línea de: https://www.sigmaelectronica.net/producto/tarjeta-mpu605/Lsm9ds1. Tomado en línea de: https://www.st.com/resource/en/datasheet/DM00103319.pdfNaylamp mechatronics, MPU605. Tomado en línea de: https://naylampmechatronics.com/blog/45_Tutorial-MPU6050-Aceler%C3%B3metro-y-Giroscopio.htmlWolf, K.-H.; Hetzer, K.; zu Schwabedissen, H.M.; Wiese, B.; Marschollek, M. Development and pilot study of a bed-exit alarm based on a body-worn accelerometer [Entwicklung und Pilotstudie eines Bettenausstiegsalarms mittels körperbezogener Beschleunigungssensoren]. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie.2013; 8:727-733.Kwok T, Mok F, Chien WT, Tam E. Does access to bed-chair pressure sensors reduce physical restraint usein the rehabilitative care setting? Journal of Clinical Nursing. 2006; 15:581–587.Sahota O, Drummond A, Kendrick D, Grainge M.J, Vass C, Sach T, Mark Avis J.A REFINE (REducing Falls in In-patieNt Elderly) using bed and bedside chair pressure sensorslinked to radio-pagers in acute hospitalcare: a randomised controlled trial. Age and Ageing. 2013; 43:247–253.Shorr R.I, Chandler A.M, Mion L.C, Waters T. M, Liu M, Daniels M.J, Kessler L.A, PharmD; and Miller S.T. Effects of an Intervention to Increase Bed Alarm Use to Prevent Fallsin Hospitalized PatientsA Cluster Randomized Trial. American College of Physicians. 2012; 157:692-699.Aguayo-Albasini, J. L., Flores-Pastor, B., & Soria-Aledo, V. (2014). Sistema GRADE: clasificación de la calidad de la evidencia y graduación de la fuerza de la recomendación. Cirugía Española, 92(2), 82–88.Tomado en linea de: https://www.lanacion.com.ar/tecnologia/cuanto-dura-una-llamada-promedio-de-celular-nid1737397Nico Jähne-Raden, Ulf Kulau 2, Michael Marschollek and Klaus-Hendrik Wolf. INBED: A highly specialized system for bed-exit-detection and fall prevention on a geriatricward. Sensors, Febrary,2019.Shinmoto Torres, R., Visvanathan, R., Hoskins, S., van den Hengel, A., & Ranasinghe, D. Effectiveness of a Batteryless and Wireless Wearable Sensor System for Identifying Bed and Chair Exits in Healthy Older People. Sensors, 16(4), 546. 2016Ranasinghe, D. C., Shinmoto Torres, R. L., Hill, K., & Visvanathan, R. Low cost and batteryless sensor-enabled radio frequency identification tag based approaches to identify patient bed entry and exit posture transitions. Gait & Posture, 39(1), 118–123. 2014.instname:Universidad del Rosarioinstname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURPrevención de caídasDetección de movimientoSistema de saludPromoción de salud613600Otras ramas de la ingeniería629600Fall preventionMotion detectionHealth SystemTecnología medicaDispositivos para personas con movilidad reducidaHerramientas tecnológicas para enfermeríaSensores de movimiento - Aplicaciones en enfermeríaEvaluación del desarrollo y viabilidad de un sistema de detección de movimiento aplicable a pacientes de alto riesgo en caídasEvaluation of the development and feasibility of a motion detection system applicable to high-risk patients in fallsbachelorThesisTrabajo de gradoTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEscuela de Medicina y Ciencias de la SaludTEXTProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco.pdf.txtProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco.pdf.txtExtracted texttext/plain120006https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/a55096f2-eaf9-469a-9bf5-c53aeb6dadae/downloadf0c3be39d22b55bb82a7e68f8e6b8abbMD55Proyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco-Consentimiento.pdf.txtProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco-Consentimiento.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/ceea6d9e-ba25-4c89-921e-7e6531889d40/download68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD57THUMBNAILProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco.pdf.jpgProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2749https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/9aca848d-ac91-46e8-baf9-fbcd58c08006/download3037572d4bb2497df370c6c09bc2e9caMD56Proyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco-Consentimiento.pdf.jpgProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco-Consentimiento.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3823https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/e920409c-2277-425a-a1d3-45b58f245596/downloadddeaaf26a0568b54e1050c37f08189b8MD58ORIGINALProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco.pdfProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco.pdfapplication/pdf1728185https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/1ae581b5-0fce-4db6-b9f6-c483a8470a79/downloadc230b32a338f6d3cc1e6e74041e0b737MD51Proyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco-Consentimiento.pdfProyecto_Hillary_Findler_Pineros_Lourenco-Consentimiento.pdfapplication/pdf30339https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/0900e0bb-770b-4bc9-a8e2-ae773adc2e7b/downloadc620bd92e86f7c024c619598079a2724MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1475https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/d1fd7d18-2834-40b3-835a-1d365893880d/downloadfab9d9ed61d64f6ac005dee3306ae77eMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/fb40bf7c-176a-4b9a-9791-e5ebb5ec788b/download1487462a1490a8fc01f5999ce7b3b9ccMD5410336/21003oai:repository.urosario.edu.co:10336/210032022-04-19 10:20:02.21208http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombiahttps://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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