Originalni rad
Mogućnosti korišćenja senzora inercijalne merne jedinice za procenu sposobnosti održavanja ravnoteže kod starijih osoba
- Akademija strukovnih studija Beograd, Visoka zdravstvena škola, Beograd, Srbija
- Univerzitet u Beogradu, Institut za medicinska istraživanja, Beograd, Srbija
- Univerzitet u Beogradu, Medicinski fakultet, Institut za medicinsku fiziologiju „Rihard Burijan”, Beograd, Srbija
- Univerzitet u Kragujevcu, Fakultet medicinskih nauka, Kragujevac, Srbija
- Centar za mozak i neurotehnologije, Moskva 117513, Rusija
- Naučno-klinički centar, Moskva 107031, Rusija
SAŽETAK
Cilj rada: Ova studija imala je za cilj da proceni promene u posturalnoj stabilnosti kod zdravih starijih osoba korišćenjem senzora inercijalne merne jedinice (IMU) i da ispita klinički potencijal prenosive tehnologije za procenu ravnoteže u gerijatrijskoj populaciji.
Metode: Trideset četiri zdrava ispitanika starija od 65 godina podeljena su u dve starosne grupe (65–75 i > 75 godina). Ravnoteža je procenjena korišćenjem IMU senzora postavljenog na sakrum tokom 30-sekundnog stajanja u polu-tandem stavu u tri pokušaja.
Rezultati: Učesnici stariji od 75 godina pokazali su povećane oscilacije tela u odnosu na mlađu grupu. Polne razlike su otkrile veće medio-lateralne oscilacije kod muškaraca (p = 0,038). Nisu uočene značajne razlike u brzini oscilacija ili površini elipse, što ukazuje na efikasne kompenzatorne mehanizme u statičkim uslovima.
Zaključak: IMU-bazirana procena ravnoteže pokazuje osetljivost u otkrivanju suptilnih promena povezanih sa starošću, sa praktičnim prednostima za klinička i zajednička okruženja.
UVOD
Ravnoteža je osnovna komponenta ljudskog kretanja. Funkcija ravnoteže održava se pomoću specifičnih fizioloških mehanizama koji regulišu posturalnu stabilnost kroz preciznu prostorno-vremensku kontrolu centra mase (COM) u odnosu na bazu oslonca [1]. Ovo zahteva kontinuiranu integraciju više senzornih ulaza, uključujući gravitacione signale, karakteristike podloge, vizuelne informacije i proprioceptivne povratne informacije, kako bi se postigla optimalna orijentacija tela [2].
Održavanje ravnoteže tokom antigravitacionih aktivnosti i pravilnog držanja tela predstavlja osnovu za izvođenje složenijih pokreta. Ovi sekundarni pokreti omogućavaju nam da se krećemo kroz prostor ili da stupamo u interakciju sa okruženjem [3]. Ravnoteža i hod imaju ključnu ulogu u očuvanju opšte dobrobiti i nezavisnosti starijih osoba.
Nažalost, starije osobe suočavaju se sa povećanim rizikom od padova zbog fizioloških promena povezanih sa starenjem – uključujući usporene reakcije ravnoteže, senzorne deficite, efekte lekova i neuromišićnu degeneraciju, što narušava složenu senzorimotornu koordinaciju koja je osnova posturalne kontrole [4].
Poteškoće u ovim oblastima ne samo da povećavaju rizik od padova i povreda, već doprinose i smanjenoj pokretljivosti i socijalnoj izolaciji. Studije pokazuju da približno 13% osoba uzrasta od 65 do 69 godina prijavljuje probleme sa ravnotežom, dok se taj procenat naglo povećava na 46% kod osoba starijih od 85 godina. Slično tome, poremećaji hoda predstavljaju čest problem, pogađajući oko 35% starijih od 70 godina koji nisu institucionalizovani. Ovi poremećaji nisu povezani samo sa smanjenom pokretljivošću, već i sa 2,2 puta većim rizikom od institucionalizacije i smrtnosti u poređenju sa osobama bez poremećaja hoda [5]. Ove statistike naglašavaju hitnu potrebu za ranom identifikacijom, preventivnim strategijama i prilagođenim intervencijama kako bi se očuvala pokretljivost i smanjili zdravstveni rizici u starijoj populaciji. Imajući u vidu ozbiljne posledice padova kod starijih osoba, procena poremećaja ravnoteže predstavlja standardnu i ključnu praksu u gerijatrijskoj nezi i rehabilitaciji. Rano otkrivanje i intervencija mogu značajno smanjiti rizik od padova, očuvati nezavisnost i poboljšati kvalitet života.
Klinički alati kao što su Bergova skala ravnoteže, Timed Up and Go (TUG) test, Functional Reach test i Tinetti test široko se koriste zbog svoje efikasnosti, pouzdanosti i mogućnosti da pruže vredne uvide u rizik od padova. Međutim, ovi testovi se u velikoj meri oslanjaju na subjektivnu procenu ispitivača, što može ugroziti njihovu tačnost i doslednost. Takođe, često nemaju dovoljnu osetljivost da razlikuju osobe u relativno zdravoj populaciji, što ograničava njihovu primenu u otkrivanju ranih ili suptilnih poremećaja ravnoteže [6].
Ove kliničke potrebe dovele su do razvoja instrumentalne procene ravnoteže tokom mirovanja, koja je standardizovana u kliničkoj praksi sredinom 20. veka. Među različitim tehnološkim pristupima, posturografija pomoću platformi za merenje sila izdvojila se kao zlatni standard, koristeći ugrađene senzore sila za kvantifikaciju dinamike centra pritiska. Ova tehnika je poznata pod različitim nazivima, uključujući stabilometrija ili stabilografija [7].
Ipak, tradicionalna stabilometrija ima određena ograničenja. Stabilometrijske platforme često imaju velike dimenzije i težinu zbog tehničkih zahteva, što ograničava njihovu prenosivost u kliničkom kontekstu. Pored toga, da bi se dobili podaci u koordinatnom sistemu pacijenta – onom koji uzima u obzir orijentaciju i položaj stopala – neophodno je da pacijent postavi stopala na platformu na unapred definisan način. Postoje utvrđeni standardi za postavljanje stopala koji regulišu ovaj proces. U nekim slučajevima, dimenzije stopala pacijenta koriste se za definisanje koordinatnog sistema u kome se prikazuju rezultati ispitivanja [7]. Međutim, ova praksa može uneti varijabilnost i dovesti do relativizacije rezultata merenja, potencijalno utičući na njihovu konzistentnost i uporedivost.
Prikladna alternativa tradicionalnoj stabilometriji jeste merenje parametara ravnoteže pomoću inercijalnih senzora, poput inercijalnih mernih jedinica (IMU), koje obično sadrže trokomponentne akcelerometre. Suštinski, IMU sistemi se zasnivaju na specijalizovanom čipu koji sadrži senzore raspoređene u tri međusobno upravne ravni. Optimalno postavljanje senzora zavisi od zadatka, pri čemu se anatomska pozicija bira strateški da bi se registrovali relevantni kinematički parametri ciljanog posturalnog zadatka [8]. Nosivi inercijalni senzori se najčešće postavljaju u predelu struka ili trupa radi kvantifikacije posturalnog njihanja i kinematike ubrzanja trupa. Alternativne pozicije (donji ekstremiteti, grudna kost, gornji ekstremiteti ili čelo) omogućavaju segment-specifične podatke o pokretima, dok troosne konfiguracije omogućavaju sveobuhvatnu 3D prostorno-vremensku analizu dinamike zglobova i segmenata tela [9].
Važno je napomenuti da su IMU sistemi isplativi, lagani i omogućavaju sprovođenje procene ravnoteže u različitim uslovima, bez prostornog ograničenja, što ih čini naročito pogodnim za testiranje starije populacije. Najznačajnija prednost jeste to što pružaju detaljne informacije o suptilnim promenama u posturalnom njihaju, kako u statičkim, tako i u dinamičkim uslovima.
U našem istraživanju cilj je da pomoću IMU senzora procenimo ravnotežu kod osoba starijih od 65 godina i ispitamo njihovu sposobnost održavanja stabilnosti.
METODE
Učesnici
U istraživanju je učestvovalo 34 zdrava odrasla ispitanika (muškaraca 5; žena 29), starosti 65 godina i više, podeljenih u dve grupe (65–75 godina i >75 godina). Isključeni su ispitanici sa neurološkim, ortopedskim ili kardiovaskularnim oboljenjima koja utiču na ravnotežu, oni koji koriste pomagala za kretanje, kao i osobe koje uzimaju relevantne lekove. Svi učesnici dali su pismeni pristanak, a istraživanje je odobrio Etički komitet FSBI pri Centru za mozak i neurotehnologiju (br. 7, 19. jul 2021), u skladu sa Helsinškom deklaracijom.
Dizajn studije i postupci merenja
Procena ravnoteže vršena je pomoću Neurosoft IMU senzora (Neurosoft, Ivanovo, Rusija), postavljenog u nivou sakruma (L2–S2) pomoću elastičnog pojasa, u skladu sa utvrđenom metodologijom [8] (Slika 1). Ovakvo pozicioniranje omogućava registrovanje oscilacija tela u blizini centra mase, uz praćenje pokreta karlice. Ispitanici su stajali u polu-tandem položaju (dominantna noga napred, ruke na kukovima) sa otvorenim očima u trajanju od 30 sekundi, mirno i bez pokreta. Nakon inicijalne probe za upoznavanje sa zadatkom, sprovedene su tri test-repeticije, sa pauzama od po 10 sekundi između svake probe. Ugrađeni troosni akcelerometar beležio je podatke frekvencijom od 200 Hz, uz bežični prenos na namenski softver na računaru radi analize.

Slika 1. Postavljanje IMU senzora za merenje ravnoteže
U istraživanju smo analizirali parametre posturalne stabilnosti merenjem pomoću IMU senzora. Za svakog ispitanika izračunate su prosečne vrednosti iz tri merenja za sledeće pokazatelje:
- sway mean X – prosečan pomeraj centra pritiska (COP) u levo-desno (X) pravcu,
- sway mean Y – prosečan pomeraj COP u antero-posteriornom (Y) pravcu,
- prosečna brzina pomeranja,
- površina elipse koja obuhvata 95% oscilacija.
Statistička analiza
Kolmogorov–Smirnov i Shapiro–Wilk testovi korišćeni su za procenu normalnosti distribucije podataka. Pošto podaci nisu pratili normalnu distribuciju, za poređenje razlika između dve grupe korišćen je Mann–Whitney U test, a rezultati su prikazani kao medijane (sa minimalnim i maksimalnim vrednostima).
REZULTATI
Grupa ≥75 godina pokazala je veće prosečne oscilacije u oba smera, X i Y, što može ukazivati na veću nestabilnost (Tabela 1). Međutim, ove razlike nisu bile statistički značajne (p > 0,05). Slično tome, nisu uočene značajne razlike u brzini pomeranja niti u površini elipse, što sugeriše da se grupe ne razlikuju u ukupnoj posturalnoj kontroli.
Tabela 1. Poređenje grupa (< 75 vs. ≥ 75)

Muškarci su pokazali statistički značajno veće oscilacije u X pravcu (p = 0,038), dok su žene imale veću brzinu pomeranja i površinu elipse, iako te razlike nisu bile statistički značajne (Tabela 2).
Tabela 2. Gender comparisons (Female vs. Male) for both subgroups

DISKUSIJA
Istraživanje posturalne stabilnosti kod zdravih starijih osoba pomoću IMU senzora otkrilo je određene trendove, iako većina rezultata nije dostigla statističku značajnost. Ovi nalazi mogu pružiti uvid u proces starenja i njegov uticaj na ravnotežu, istovremeno otvarajući pitanja za dalja istraživanja.
Povećane oscilacije u X i Y pravcu kod ispitanika starijih od 75 godina (Tabela 1) u skladu su sa prethodnim studijama koje ukazuju na progresivno pogoršanje ravnoteže sa starenjem [10],[11]. Ovo se može pripisati opadanju senzorne i motoričke funkcije, uključujući gubitak mišićne mase i oštećenje vestibularnog sistema [11],[12]. Međutim, odsustvo statistički značajnih razlika u brzini njihanja i površini elipse može ukazivati na to da zdrave starije osobe održavaju stabilnost u statičkim uslovima pomoću kompenzatornih mehanizama [13]. Blago povećanje oscilacija kod starijih ispitanika može imati klinički značaj, jer prethodna istraživanja pokazuju da čak i male promene mogu povećati rizik od padova [14],[15].
Polne razlike u posturalnoj kontroli manifestuju se prvenstveno u mediolateralnom njihaju tokom statičkog stajanja [16],[17]. Posebno, stabilizacija stava (šire postavljanje stopala) dovodi do veće redukcije njihanja kod starijih muškaraca u poređenju sa ženama, što sugeriše da muškarci pokazuju slabiju stabilnost u uskim stavovima [18]. Iako su ove razlike suptilne, one ukazuju na potrebu za polno specifičnim pristupima u proceni i tretmanu poremećaja ravnoteže.
Upotreba IMU senzora omogućila je jednostavnu i objektivnu procenu ravnoteže u prirodnim uslovima. Ovi senzori su pouzdani alati za merenje posturalne stabilnosti, posebno u mediolateralnom pravcu kod zadataka niskog nivoa težine [19]. U kontekstu predviđanja padova, inercijalne merne jedinice (IMU), najčešće predstavljene akcelerometrima, korišćene su za razlikovanje osoba sklonih padovima od onih koji nisu, kao i za procenu rizika od padanja [20].
Međutim, mali uzorak i homogena populacija mogli su doprineti odsustvu značajnih razlika. Buduća istraživanja trebalo bi da uključe veći broj ispitanika i osobe sa blagim poremećajima ravnoteže kako bi se bolje razumeli rani znaci rizika od padova. Takođe, procena dodatnih parametara (npr. frekvencijski spektar oscilacija) mogla bi dati preciznije zaključke.
Iako su razlike bile male, kontinuirano praćenje posturalne stabilnosti pomoću IMU senzora može biti korisno za rano otkrivanje promena koje prethode padovima [20]. Ova tehnologija nudi prednosti u odnosu na kliničke testove omogućavajući kvantitativnu i ponovljivu procenu sa minimalnom opremom. Perspektivno, kombinovanje IMU senzora sa drugim modalitetima, kao što su EEG ili elektromiografija, moglo bi pružiti dublji uvid u mehanizme održavanja ravnoteže [21].
ZAKLJUČAK
Ovo istraživanje može doprineti razumevanju promena u kontroli ravnoteže povezanih sa starenjem i ukazuje na potencijalnu kliničku primenu IMU senzora za procenu posture. Praktične prednosti našeg protokola sa IMU senzorom postavljenim na sakrum – uključujući prenosivost, primenjivost u realnim uslovima i biomehaničku relevantnost za kretanje COM – čine ovaj pristup vrednim alatom za gerijatrijske procene u zajednici.
Buduća istraživanja trebalo bi da se fokusiraju na proširenje uzorka i integraciju podataka dobijenih senzorima sa kliničkim merama ravnoteže kako bi se omogućila preciznija stratifikacija rizika.
-
Sukob interesa:Nije prijavljen
Informacije

Volumen 6 Broj 3
Septembar 2025
-
Ključne reči:posturalna stabilnost, starenje, prevencija padova, prenosiva tehnologija, procena ravnoteže
-
Primljen:13 Avgust 2025
-
Revidiran:18 Septembar 2025
-
Prihvaćen:19 Septembar 2025
-
Objavljen online:30 Septembar 2025
-
DOI:
-
Kako citirati ovaj članak:Nedović N, Mutavdžin Krneta S, Vujičić D, Vukov D, Jovanović S, Skvortsov D. Possibilities of using inertial measurement unit sensor for assessing balance abilities in the elderly. Serbian Journal of the Medical Chamber. 2025;6(3):284-90. doi: 10.5937/smclk6-60839
Nenad Nedović
Visoka zdravstvena škola, Akademija strukovnih studija Beograd
Cara Dušana 254, 11080 Beograd, Srbija
Elektronska adresa:
1. Rogers MW, Mille M-L. Balance perturbations. Handb Clin Neurol. 2018;159:85-105.
2. Kongsawasdi S, Wiboonsuntharangkoon C, Tajarernmuang P, Wantanajittikul K. Feasibility study of a prototype wearable inertial measurement unit for elderly postural sway assessment. J Clin Med Res. 2024 Apr;16(4):174-81. doi:10.14740/jocmr5125. [CROSSREF]
3. Panjan A, Sarabon N. Review of methods for the evaluation of human body balance. Sport Sci Rev. 2010 Dec;19(5-6):131-63.
4. Horak FB. Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls? Age Ageing. 2006 Sep;35 Suppl 2:ii7-ii11. doi: 10.1093/ageing/afl077. [CROSSREF]
5. Rodríguez-Almagro D, Achalandabaso-Ochoa A, Ibáñez-Vera AJ, Góngora-Rodríguez J, Rodríguez-Huguet M. Effectiveness of virtual reality therapy on balance and gait in the elderly: a systematic review. Healthcare (Basel). 2024 Jan;12(2):158. doi:10.3390/healthcare12020158. [CROSSREF]
6. Kongsawasdi S, Bunjan P, Wongjak M, Saenmueng W, Wantanajittikul K. Evaluating postural sway in the elderly using inertial measurement units: a study on center of mass measurements via accelerometers and gyroscopes. J Clin Med Res. 2025 Apr;17(4):200-7. doi:10.14740/jocmr6184. [CROSSREF]
7. Skvortsov D, Painev N. Postural stability Romberg’s test in 3D using an inertial sensor in healthy adults. Symmetry (Basel). 2023 May;15(5):1125. doi:10.3390/sym15051125. [CROSSREF]
8. Ghislieri M, Gastaldi L, Pastorelli S, Tadano S, Agostini V. Wearable inertial sensors to assess standing balance: a systematic review. Sensors (Basel). 2019 Sep;19(19):4075. doi:10.3390/s19194075. [CROSSREF]
9. Zampogna A, Mileti I, Palermo E, Celletti C, Paoloni M, Manoni A, et al. Fifteen years of wireless sensors for balance assessment in neurological disorders. Sensors (Basel). 2020 Jun;20(11):3247. doi:10.3390/s20113247. [CROSSREF]
10. Lockhart TE, Frames CW, Soangra R, Lieberman A. Effects of Obesity and Fall Risk on Gait and Posture of Community-Dwelling Older Adults. Int J Progn Health Manag. 2019;10(1):019.
11. Wang J, Li Y, Yang GY, Jin K. Age-related dysfunction in balance: a comprehensive review of causes, consequences, and interventions. Aging Dis. 2024;16(2):714-37. doi:10.14336/AD.2024.0124-1. [CROSSREF]
12. Iwasaki S, Yamasoba T. Dizziness and imbalance in the elderly: age-related decline in the vestibular system. Aging Dis. 2015;6(1):38-47. doi:10.14336/ AD.2014.0128. [CROSSREF]
13. Virk S, McConville KM. Virtual reality applications in improving postural control and minimizing falls. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2006;2006:2694- 7. doi:10.1109/IEMBS.2006.260751. [CROSSREF]
14. Hodgson G, Pace A, Carfagnini Q, Ayanso A, Gardner P, Narushima M, et al. Risky business: factors that increase risk of falls among older adult in-patients. Gerontol Geriatr Med. 2023;9:23337214231189930. doi:10.1177/23337214231189930. [CROSSREF]
15. Hsieh KL, Speiser JL, Neiberg RH, Marsh AP, Tooze JA, Houston DK. Factors associated with falls in older adults: a secondary analysis of a 12-month randomized controlled trial. Arch Gerontol Geriatr. 2023;108:104940. doi- :10.1016/j.archger.2023.104940. [CROSSREF]
16. Kim JW, Eom GM, Kim CS, Kim DH, Lee JH, Park BK, et al. Sex differences in the postural sway characteristics of young and elderly subjects during quiet natural standing. Geriatr Gerontol Int. 2010;10(2):191-8. doi:10.1111/j.1447-0 594.2009.00576.x. [CROSSREF]
17. Kim JW, Kwon Y, Ho Y, Jeon HM, Bang MJ, Jun JH, et al. Age-gender differences in the postural sway during squat and stand-up movement. Biomed Mater Eng. 2014;24(6):2707-13. doi:10.3233/BME-141088. [CROSSREF]
18. Sullivan EV, Rose J, Rohlfing T, Pfefferbaum A. Postural sway reduction in aging men and women: relation to brain structure, cognitive status, and stabilizing factors. Neurobiol Aging. 2009;30(5):793-807. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2007.08.021. [CROSSREF]
19. Liu Y, Liu X, Wang Z, Wang J, Zhang H, Guo L. Improving performance of human action intent recognition: analysis of gait recognition machine learning algorithms and optimal combination with inertial measurement units. Comput Biol Med. 2023;163:107192. doi:10.1016/j.compbiomed.2023.107192. [CROSSREF]
20. Wang T, Liu M, Bao B, Zhang Y, Wang J, Liu Y. Balance evaluation system using wearable IMU sensing. Meas Control. 2024;58(2):281-92. doi:10.1177/00202940241258828. [CROSSREF]
21. Germanotta M, Mileti I, Conforti I, Del Prete Z, Aprile I, Palermo E. Estimation of human center of mass position through the inertial sensors-based methods in postural tasks: an accuracy evaluation. Sensors (Basel). 2021;21(2):601. doi:10.3390/s21020601. [CROSSREF]
LITERATURA
1. Rogers MW, Mille M-L. Balance perturbations. Handb Clin Neurol. 2018;159:85-105.
2. Kongsawasdi S, Wiboonsuntharangkoon C, Tajarernmuang P, Wantanajittikul K. Feasibility study of a prototype wearable inertial measurement unit for elderly postural sway assessment. J Clin Med Res. 2024 Apr;16(4):174-81. doi:10.14740/jocmr5125. [CROSSREF]
3. Panjan A, Sarabon N. Review of methods for the evaluation of human body balance. Sport Sci Rev. 2010 Dec;19(5-6):131-63.
4. Horak FB. Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls? Age Ageing. 2006 Sep;35 Suppl 2:ii7-ii11. doi: 10.1093/ageing/afl077. [CROSSREF]
5. Rodríguez-Almagro D, Achalandabaso-Ochoa A, Ibáñez-Vera AJ, Góngora-Rodríguez J, Rodríguez-Huguet M. Effectiveness of virtual reality therapy on balance and gait in the elderly: a systematic review. Healthcare (Basel). 2024 Jan;12(2):158. doi:10.3390/healthcare12020158. [CROSSREF]
6. Kongsawasdi S, Bunjan P, Wongjak M, Saenmueng W, Wantanajittikul K. Evaluating postural sway in the elderly using inertial measurement units: a study on center of mass measurements via accelerometers and gyroscopes. J Clin Med Res. 2025 Apr;17(4):200-7. doi:10.14740/jocmr6184. [CROSSREF]
7. Skvortsov D, Painev N. Postural stability Romberg’s test in 3D using an inertial sensor in healthy adults. Symmetry (Basel). 2023 May;15(5):1125. doi:10.3390/sym15051125. [CROSSREF]
8. Ghislieri M, Gastaldi L, Pastorelli S, Tadano S, Agostini V. Wearable inertial sensors to assess standing balance: a systematic review. Sensors (Basel). 2019 Sep;19(19):4075. doi:10.3390/s19194075. [CROSSREF]
9. Zampogna A, Mileti I, Palermo E, Celletti C, Paoloni M, Manoni A, et al. Fifteen years of wireless sensors for balance assessment in neurological disorders. Sensors (Basel). 2020 Jun;20(11):3247. doi:10.3390/s20113247. [CROSSREF]
10. Lockhart TE, Frames CW, Soangra R, Lieberman A. Effects of Obesity and Fall Risk on Gait and Posture of Community-Dwelling Older Adults. Int J Progn Health Manag. 2019;10(1):019.
11. Wang J, Li Y, Yang GY, Jin K. Age-related dysfunction in balance: a comprehensive review of causes, consequences, and interventions. Aging Dis. 2024;16(2):714-37. doi:10.14336/AD.2024.0124-1. [CROSSREF]
12. Iwasaki S, Yamasoba T. Dizziness and imbalance in the elderly: age-related decline in the vestibular system. Aging Dis. 2015;6(1):38-47. doi:10.14336/ AD.2014.0128. [CROSSREF]
13. Virk S, McConville KM. Virtual reality applications in improving postural control and minimizing falls. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2006;2006:2694- 7. doi:10.1109/IEMBS.2006.260751. [CROSSREF]
14. Hodgson G, Pace A, Carfagnini Q, Ayanso A, Gardner P, Narushima M, et al. Risky business: factors that increase risk of falls among older adult in-patients. Gerontol Geriatr Med. 2023;9:23337214231189930. doi:10.1177/23337214231189930. [CROSSREF]
15. Hsieh KL, Speiser JL, Neiberg RH, Marsh AP, Tooze JA, Houston DK. Factors associated with falls in older adults: a secondary analysis of a 12-month randomized controlled trial. Arch Gerontol Geriatr. 2023;108:104940. doi- :10.1016/j.archger.2023.104940. [CROSSREF]
16. Kim JW, Eom GM, Kim CS, Kim DH, Lee JH, Park BK, et al. Sex differences in the postural sway characteristics of young and elderly subjects during quiet natural standing. Geriatr Gerontol Int. 2010;10(2):191-8. doi:10.1111/j.1447-0 594.2009.00576.x. [CROSSREF]
17. Kim JW, Kwon Y, Ho Y, Jeon HM, Bang MJ, Jun JH, et al. Age-gender differences in the postural sway during squat and stand-up movement. Biomed Mater Eng. 2014;24(6):2707-13. doi:10.3233/BME-141088. [CROSSREF]
18. Sullivan EV, Rose J, Rohlfing T, Pfefferbaum A. Postural sway reduction in aging men and women: relation to brain structure, cognitive status, and stabilizing factors. Neurobiol Aging. 2009;30(5):793-807. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2007.08.021. [CROSSREF]
19. Liu Y, Liu X, Wang Z, Wang J, Zhang H, Guo L. Improving performance of human action intent recognition: analysis of gait recognition machine learning algorithms and optimal combination with inertial measurement units. Comput Biol Med. 2023;163:107192. doi:10.1016/j.compbiomed.2023.107192. [CROSSREF]
20. Wang T, Liu M, Bao B, Zhang Y, Wang J, Liu Y. Balance evaluation system using wearable IMU sensing. Meas Control. 2024;58(2):281-92. doi:10.1177/00202940241258828. [CROSSREF]
21. Germanotta M, Mileti I, Conforti I, Del Prete Z, Aprile I, Palermo E. Estimation of human center of mass position through the inertial sensors-based methods in postural tasks: an accuracy evaluation. Sensors (Basel). 2021;21(2):601. doi:10.3390/s21020601. [CROSSREF]
1. Rogers MW, Mille M-L. Balance perturbations. Handb Clin Neurol. 2018;159:85-105.
2. Kongsawasdi S, Wiboonsuntharangkoon C, Tajarernmuang P, Wantanajittikul K. Feasibility study of a prototype wearable inertial measurement unit for elderly postural sway assessment. J Clin Med Res. 2024 Apr;16(4):174-81. doi:10.14740/jocmr5125. [CROSSREF]
3. Panjan A, Sarabon N. Review of methods for the evaluation of human body balance. Sport Sci Rev. 2010 Dec;19(5-6):131-63.
4. Horak FB. Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls? Age Ageing. 2006 Sep;35 Suppl 2:ii7-ii11. doi: 10.1093/ageing/afl077. [CROSSREF]
5. Rodríguez-Almagro D, Achalandabaso-Ochoa A, Ibáñez-Vera AJ, Góngora-Rodríguez J, Rodríguez-Huguet M. Effectiveness of virtual reality therapy on balance and gait in the elderly: a systematic review. Healthcare (Basel). 2024 Jan;12(2):158. doi:10.3390/healthcare12020158. [CROSSREF]
6. Kongsawasdi S, Bunjan P, Wongjak M, Saenmueng W, Wantanajittikul K. Evaluating postural sway in the elderly using inertial measurement units: a study on center of mass measurements via accelerometers and gyroscopes. J Clin Med Res. 2025 Apr;17(4):200-7. doi:10.14740/jocmr6184. [CROSSREF]
7. Skvortsov D, Painev N. Postural stability Romberg’s test in 3D using an inertial sensor in healthy adults. Symmetry (Basel). 2023 May;15(5):1125. doi:10.3390/sym15051125. [CROSSREF]
8. Ghislieri M, Gastaldi L, Pastorelli S, Tadano S, Agostini V. Wearable inertial sensors to assess standing balance: a systematic review. Sensors (Basel). 2019 Sep;19(19):4075. doi:10.3390/s19194075. [CROSSREF]
9. Zampogna A, Mileti I, Palermo E, Celletti C, Paoloni M, Manoni A, et al. Fifteen years of wireless sensors for balance assessment in neurological disorders. Sensors (Basel). 2020 Jun;20(11):3247. doi:10.3390/s20113247. [CROSSREF]
10. Lockhart TE, Frames CW, Soangra R, Lieberman A. Effects of Obesity and Fall Risk on Gait and Posture of Community-Dwelling Older Adults. Int J Progn Health Manag. 2019;10(1):019.
11. Wang J, Li Y, Yang GY, Jin K. Age-related dysfunction in balance: a comprehensive review of causes, consequences, and interventions. Aging Dis. 2024;16(2):714-37. doi:10.14336/AD.2024.0124-1. [CROSSREF]
12. Iwasaki S, Yamasoba T. Dizziness and imbalance in the elderly: age-related decline in the vestibular system. Aging Dis. 2015;6(1):38-47. doi:10.14336/ AD.2014.0128. [CROSSREF]
13. Virk S, McConville KM. Virtual reality applications in improving postural control and minimizing falls. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2006;2006:2694- 7. doi:10.1109/IEMBS.2006.260751. [CROSSREF]
14. Hodgson G, Pace A, Carfagnini Q, Ayanso A, Gardner P, Narushima M, et al. Risky business: factors that increase risk of falls among older adult in-patients. Gerontol Geriatr Med. 2023;9:23337214231189930. doi:10.1177/23337214231189930. [CROSSREF]
15. Hsieh KL, Speiser JL, Neiberg RH, Marsh AP, Tooze JA, Houston DK. Factors associated with falls in older adults: a secondary analysis of a 12-month randomized controlled trial. Arch Gerontol Geriatr. 2023;108:104940. doi- :10.1016/j.archger.2023.104940. [CROSSREF]
16. Kim JW, Eom GM, Kim CS, Kim DH, Lee JH, Park BK, et al. Sex differences in the postural sway characteristics of young and elderly subjects during quiet natural standing. Geriatr Gerontol Int. 2010;10(2):191-8. doi:10.1111/j.1447-0 594.2009.00576.x. [CROSSREF]
17. Kim JW, Kwon Y, Ho Y, Jeon HM, Bang MJ, Jun JH, et al. Age-gender differences in the postural sway during squat and stand-up movement. Biomed Mater Eng. 2014;24(6):2707-13. doi:10.3233/BME-141088. [CROSSREF]
18. Sullivan EV, Rose J, Rohlfing T, Pfefferbaum A. Postural sway reduction in aging men and women: relation to brain structure, cognitive status, and stabilizing factors. Neurobiol Aging. 2009;30(5):793-807. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2007.08.021. [CROSSREF]
19. Liu Y, Liu X, Wang Z, Wang J, Zhang H, Guo L. Improving performance of human action intent recognition: analysis of gait recognition machine learning algorithms and optimal combination with inertial measurement units. Comput Biol Med. 2023;163:107192. doi:10.1016/j.compbiomed.2023.107192. [CROSSREF]
20. Wang T, Liu M, Bao B, Zhang Y, Wang J, Liu Y. Balance evaluation system using wearable IMU sensing. Meas Control. 2024;58(2):281-92. doi:10.1177/00202940241258828. [CROSSREF]
21. Germanotta M, Mileti I, Conforti I, Del Prete Z, Aprile I, Palermo E. Estimation of human center of mass position through the inertial sensors-based methods in postural tasks: an accuracy evaluation. Sensors (Basel). 2021;21(2):601. doi:10.3390/s21020601. [CROSSREF]

