論文の概要: Exposure-Normalized Bed and Chair Fall Rates via Continuous AI Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22785v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 04:20:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.301654
• Title: Exposure-Normalized Bed and Chair Fall Rates via Continuous AI Monitoring
• Title（参考訳）: 連続AIモニタリングによる露光Normalized Bed and Chair Fall Rates
• Abstract要約: この振り返りコホート研究は、連続したAIモニタリングを使用して、占有された就寝日よりも露光時間による転倒率を見積もった。 2024年8月から2025年12月まで、3,980基の監視ユニットが292,914行の時間列を提供し、1000時間当たり17.8フォール、1,000時間当たり4.3フォールを発生させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This retrospective cohort study used continuous AI monitoring to estimate fall rates by exposure time rather than occupied bed-days. From August 2024 to December 2025, 3,980 eligible monitoring units contributed 292,914 hourly rows, yielding probability-weighted rates of 17.8 falls per 1,000 chair exposure-hours and 4.3 per 1,000 bed exposure-hours. Within the study window, 43 adjudicated falls matched the monitoring pipeline, and 40 linked to eligible exposure hours for the primary Poisson model, producing an adjusted chair-versus-bed rate ratio of 2.35 (95% confidence interval 0.87 to 6.33; p=0.0907). In a separate broader observation cohort (n=32 deduplicated events), 6 of 7 direct chair falls involved footrest-positioning failures. Because this was an observational study in a single health system, these findings remain hypothesis-generating and support testing safer chair setups rather than using chairs less.
• Abstract（参考訳）: この振り返りコホート研究は、連続したAIモニタリングを使用して、占有された就寝日よりも露光時間による転倒率を見積もった。 2024年8月から2025年12月まで、3,980基の監視ユニットが292,914行の時間列を提供し、1000時間当たり17.8フォール、1,000時間当たり4.3フォールを発生させた。 調査ウィンドウ内では43の偏差が監視パイプラインと一致し、プライマリ・ポアソンモデルの被曝時間にリンクした40が2.35(95%の信頼区間0.87から6.33; p=0.0907)の調整椅子-逆ベッドレート比を発生させた。 別個のより広い観測コホート(n=32の重複事象)では、7つの直接椅子のうち6つがフットレスト配置の失敗に関係している。 これは単一の健康システムにおける観察的研究であったため、これらの発見は仮説の生成に留まり、椅子の使用を減らすよりも安全な椅子の設置テストを支援している。

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