Projeto da USP e UFSCar, com apoio do Google, pretende desenvolver sistema com acelerômetro para detectar tendências que levem os idosos a caírem (Patrícia Bet e Moacir Ponti durante a apresentação do projeto, no campus do Google / divulgação)
Projeto da USP e da UFSCar, com apoio do Google, pretende desenvolver sistema com acelerômetro para detectar tendências que levem os idosos a caírem
Projeto da USP e da UFSCar, com apoio do Google, pretende desenvolver sistema com acelerômetro para detectar tendências que levem os idosos a caírem
Projeto da USP e UFSCar, com apoio do Google, pretende desenvolver sistema com acelerômetro para detectar tendências que levem os idosos a caírem (Patrícia Bet e Moacir Ponti durante a apresentação do projeto, no campus do Google / divulgação)
Agência FAPESP – Uma pesquisa feita em parceria entre o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) e o Departamento de Gerontologia da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) levará ao desenvolvimento de um produto para auxiliar idosos a evitar quedas.
O projeto foi premiado no fim de agosto com uma bolsa de estudos financiada pelo Google, com duração de um ano.
Quedas em idosos são consideradas um problema de saúde pública devido à gravidade das lesões que podem gerar. Há vários métodos para auxiliar cuidadores e médicos a prevenir esses acontecimentos, mas eles costumam limitar a liberdade dos idosos.
O novo projeto tenta resolver essa questão de outra perspectiva. Com a utilização de um acelerômetro – pequeno aparelho que mede a alteração de velocidade durante um percurso –, a pesquisa pretende detectar tendências que podem levar idosos saudáveis a quedas em um futuro próximo. Como o acelerômetro é pequeno, pode ser convertido em um produto dedicado para esse fim, como uma pulseira.
A pesquisa foi realizada pela aluna de mestrado de Gerontologia da UFSCar Patrícia Bet, com orientação do professor Moacir Ponti, do ICMC, e também conta com o apoio da professora Paula Costa Castro, da UFSCar.
O trabalho de Bet é uma extensão de sua iniciação científica com Bolsa da FAPESP.
Segundo o ICMC, um dos diferenciais da pesquisa em relação a soluções comerciais existentes é que essas detectam a queda depois que ela aconteceu, ou no momento em que ela acontece. No novo modelo, consegue-se identificar se a pessoa tem um histórico de quedas recente, o que pode permitir detectar se a pessoa cairá no futuro.
O projeto da USP e da UFSCar realizou diversos testes e estabeleceu uma amostra de 74 idosos sem histórico de quedas nos últimos seis meses. A avaliação consistiu em um questionário sociodemográfico e outro de rastreio cognitivo, que analisa diversos domínios: atenção, memória, orientação, capacidade de nomeação, de obediência a um comando verbal/escrito, de redação livre de uma sentença e de cópia de um desenho complexo.
Com a etapa de teste concluída, os pesquisadores precisam de tempo para acompanhar os voluntários e analisar os resultados. “Vamos ligar de três em três meses para saber se os idosos caíram e, no final, vamos saber quem caiu em cada período desse tempo. Supondo que uma parte dos participantes venha a cair, nós vamos comparar os dados deles com os dos que não caíram”, disse Ponti.
O resultado final, segundo os pesquisadores, deverá estabelecer padrões de alerta, para que cuidadores e médicos tomem as medidas necessárias que evitem uma queda.
A próxima meta do projeto é desenvolver um produto que colete os dados a todo o tempo e possa ser utilizado no dia a dia, por qualquer idoso.
A pesquisa resultou em artigo publicado em abril na PLOS ONE.
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