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일상생활체력 측정을 통한 허약노인의 선별 검사 도구의 개발 원문보기

  • 초록

    본 연구는 노인남녀를 대상으로 체력 수준에 따른 건강노인과 허약노인을 선별하고 노인들의 건강 수명 증가 및 노인기의 삶의 질을 높이기 위해 검사가 용이하면서 간편한 도구인 체력측정을 통해 허약 노인을 선별하는 도구를 개발 하였다. 국외에서 타당도와 신뢰도가 검증된 ML과 KCL 설문지를 통해 허약노인을 분류하고 이에 일상생활체력을 측정하여 체력 변화를 평가하고 허약에 관련된 요인을 분석하여 설문지 기준으로 된 추정식을 제안하였다. 또한 각 추정식별로 허약한 노인이 건강한 노인으로 들어가지 않도록 그 기준점을 ROC를 통하여 민감도와 특이도를 Youden's J 공식을 이용하여 설정하였다. 본 연구에 분석 대상자는 총 411명이였으며 설문지로 허약노인을 분석한 결과 ML에서 지역, 운동 습관 유/무, 무릎 통증, 악력, 8자 걷기, 그리고 5회 의자 일어서기가 허약의 요인으로 나타났으며 회기식은 Logit = -1.587 - .082 x Grip + .071 x Walk8 + .322 x Standing로 만들었다. KCL에서는 허약의 요인으로 악력, Time Up & Go, 5회 의자 일어서기, 그리고 낙상으로 나타났으며 회기식은 Logit = -5.877 - .123 x Grip + .179 x 5 chair stand + .308 x TUG로 만들었다. 본 회기 공식에서 허약한 노인을 보다 더 자세하게 예측하기 위해 ROC 곡선을 통해 Youden's J 공식을 사용하여 적정 cut off point를 재설정한 결과 ML에서 AUC가 0.86으로 나타났으며 KCL에서는 AUC가 .87로 높게 나타나, 허약노인을 정확하게 평가 할 수 있는 가능성이 시사되었다.


    The purpose of this study is to develop screening tool for predicting frailty elderly by using physical fitness test. Validity and reliability of the questionnaire has been validated through Mobility Limitation (ML) and Kihon Check List (KCL) were classified frail elderly. A total number of 411 elderly were participated and 13 items of physical function test were used to evaluate their physical function. From ML study area, exercise habits, knee pain, hand-grip strength, walking around two corn, and 5 chair stand were showed for frail factor and regression equation was made Logit = -1.587 - .082 x Grip + .071 x Walk8 + .322 x Standing. From KCL hand-grip strength, time up & go, 5 chair stand, and fall were showed for frail factor and regression equation was made Logit = -5.877 - .123 x Grip + .179 x 5 chair stand + .308 x TUG. From both ML and KCL age, sex, exercise habit, medications, lower back pain, knee pain, and study area were adjusted. The receiver operating characteristic(ROC) curve analysis was performed to identify the sensitivity and specificity of the frail. In order to predict more accurate for frail elderly we used Youden's J formula to reset the appropriate cut off point. As a result of ML the optimal cut-off value(OCV) was 0.369 and areas under the curve(AUC) was 0.86. From KCL OCV was 0.143 and AUC was 0.87. Both ML and KCL prediction shows the probability more than 85% of the prediction through physical fitness test. This prediction may determined by measuring the frail elderly and thought to be possible.


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