ABSTRACT
Abstract Introduction The Timed Up and Go (TUG) is a test widely used to assess the risk of falls in older adults. Although it is a complex task, only the total TUG time has been used for evaluation. The widespread use of smartphones has provided the development of applications for monitoring diagnostic procedures. Objective To analyze the ability to predict future falls in older adults. Methods A cohort study (1 year) of 42 participants using the sTUG Doctor. Fall events during 1-year follow-up were monitored by telephone. The number of days between assessment and first fall or last contact was calculated for survival analysis, assessed by unadjusted and adjusted Cox proportional hazards regression models. Tests with p <5 % were considered statistically significant and between 5% and 10% were indicative of significance (Epi-Info™ 7.2). Results Falls were observed in 22 (52.38%) participants (fallers). The results indicated that cognitive impairment, depressive symptoms, women, and participants with fear of falling (FES-I) were more likely to fall. Fallers performed worse on all sTUG Doctor phases. Hazard ratios for predicting falls were significant for total TUG time (1.35; p = 0.029) and total number of steps (1.52; p = 0.057). Total TUG time remained significant when adjusted for sex, age group, FES-I, and depression level. Conclusion The sTUG Doctor was an important tool to predict falls in community-dwelling older adults.
Resumo Introdução O Timed Up and Go (TUG) é um teste bastante utilizado para avaliar o risco de quedas em idosos. Embora seja uma tarefa complexa, apenas o tempo total do TUG (TTUGT) tem sido utilizado para avaliação. A propagação dos smartphones proporcionou o surgimento de aplicativos para monitoramento de procedimentos diagnósticos. Objetivo Analisar a capacidade de predição de quedas futuras em idosos através das fases do TUG utilizando o teste sTUG Doctor. Métodos Estudo de coorte (1 ano) com 42 participantes utilizando o sTUG Doctor. O evento de queda durante um ano de seguimento foi monitorado por meio de contato telefônico. O número de dias entre a avaliação e a primeira queda ou último contato foi calculado para a análise de sobrevida avaliada por modelos não ajustados e ajustados através de modelos de regressão de risco de Cox. Testes com p < 5% foram considerados estatisticamente significantes e entre 5 e 10% indicati-vos de significância (Epi-InfoTM 7.2). Resultados As quedas foram observadas em 22 (52,38%) participantes (caidores). Os resultados indicaram que nível cognitivo, sintomas depressivos, mulheres e participantes com medo de cair (FES-I) são mais propensos a cair. Caidores tiveram pior desempenho em todas as fases do sTUG Doctor. As razões de chance para previsão de queda foram significativas para TTUGT (1,35; p = 0,029) e número total de passos (1,52; p = 0,057). O TTUGT permaneceu significativo ajustando-se ao sexo, faixa etária, FES-I e nível depressivo. Conclusão O sTUG Doctor foi uma ferramenta importante para prever quedas em idosos da comunidade.