Tecnologie indossabili per il monitoraggio e la prevenzione delle cadute nell'anziano

Se si prende in considerazione uno dei cosiddetti giganti geriatrici, appare evidente come le cadute costituiscano un pesante onere economico e sociale, determinando una significativa riduzione della qualità di vita nella popolazione anziana e/o patologica. Nel solo 2009, le cadute hanno determinato costi che variano tra lo 0,85 e lo 1,5 per cento delle spese sanitarie totali negli Stati Uniti, Australia, UE e Regno Unito (Heinrich et al., 2009). Le cadute hanno anche un impatto notevole sulle condizioni di salute generali di uno stato, dato che lo 81-98% delle fratture sono causate da cadute (Tinetti, 2003), e queste sono la principale causa di accessi al pronto soccorso in USA (Fuller, 2000). Il rischio di una caduta aumenta con l'età (Mathers e Weiss, 1998); le cadute rappresentano l'eziologia primaria di morte accidentale in soggetti con più di 65 anni, e anche il tasso di mortalità associato aumenta notevolmente con l'età, con picchi pari al 70% delle morti accidentali nelle persone di 75 anni di età (Fuller, 2000). I principali costi associati tendono quindi a verificarsi in gruppi di età più avanzata e a seguito di fratture (si veda il capitolo di Luca Cristofolini in questo volume), un problema che si aggrava ulteriormente con l’invecchiamento della popolazione (Hamacher et al., 2011). Risulta quindi chiaro l’interesse nell’individuazione di metodi efficaci, che consentano di identificare i soggetti a rischio e di mettere a punto interventi clinici/riabilitativi capaci di ridurre tale rischio. Purtroppo, però, questo risulta tutt’altro che semplice dato che, in base alle valutazioni epidemiologiche, il rischio di caduta ha una natura multifattoriale e può essere il risultato di quadri clinici e condizioni ambientali molto diversi da un soggetto all’altro. Sia la stabilità posturale che quella motoria sono il risultato dell’azione concorrente di diverse risorse funzionali.