Regelmäßige Assessments sind erforderlich, um Veränderungen der körperlichen Funktionalität frühzeitig zu erkennen und entsprechende Interventionen einzuleiten. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit einem technischen Lösungsansatz für die Möglichkeit einer regelmäßigen Durchführung von Assessments zur frühzeitigen Erkennung eines funktionellen Abbaus im Alter, ohne medizinisches Personal zusätzlich zu belasten. Dazu wurde ein technikunterstütztes Minimal-Assessment der körperlichen Funktionalität für ältere Menschen entwickelt, das die essentiellen Komponenten der körperlichen Funktionalität abbildet. Der erste Schritt bestand aus einer Studie zur Implementierung und Erprobung einer vollständigen technischen Abbildung eines Assessments mit ambienten und tragbaren Sensoren. Als zweiter Schritt wurde der Assessmentumfang mittels eines datengetriebenen Ansatzes, der Hauptkomponentenanalyse, reduziert. Die Analyse extrahierte zwei Hauptkomponenten, die das Assessment abdecken: Mobilität und Kraft. Um eine umfassendere Ausschöpfung des Testpotenzials zu erlangen, wurden zwei aufeinander aufbauende Auswertestrategien verfolgt. Im Rahmen der ersten Strategie fand zunächst eine Segmentierung der Tests durch Maschinelles Lernen in einzelne Aktivitäten statt, um sowohl eine Analyse der einzelnen Tests im Ganzen als auch ihrer Teilkomponenten zu ermöglichen. Diese Tests und ihre Teilkomponenten wurden deskriptiv ausgewertet. Die Auswertung fokussierte sich auf die Bestimmung klassischer Parameter, wie die Testdauer, aber auch auf die Bestimmung von Kraft- und Leistungsparametern. Auf diese Weise wurden beide essentiellen Komponenten der körperlichen Funktionalität abgedeckt. Die zweite Auswertestrategie verwendete einen regelungstechnischen Ansatz. Hier wurde das Verhalten eines Körpers auf eine Stoßanregung und eine kontinuierliche Anregung untersucht. Abschließend wurde ein Konzept zur selbstständigen Durchführung der Assessments durch Probanden erarbeitet und realisiert.
Aktualisiert: 2021-12-30
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