Título completo: Sistemas de telemonitorización portátiles para la evaluación del riesgo de caídas y la detección de caídas en personas de 65 o más años

Autores: León Salas B, Manzano Armas KJ, Rada Ramírez IC, Herrera Ramos E, Capafons Sosa JL, García Hernández M, González Hernández Y, Pérez García L, Vallejo Torres L, Ramallo Fariña Y, Guirado Fuentes C, Carmona Rodríguez M, Rivas Ruiz F, Trujillo Martín MM

Persona de contacto: Beatriz León Salas (beatriz.leonsalas@sescs.es)

RESUMEN

Introducción

Las caídas representan una de las principales causas de lesiones, discapacidad y mortalidad en personas de 65 o más años, y constituyen un problema de salud pública de gran magnitud. A nivel mundial, entre el 28 y el 35% de las personas mayores sufren al menos una caída al año y se prevé que este problema siga en aumento debido al envejecimiento progresivo de la población. En el año 2020, había en el mundo aproximadamente 727 millones de personas de 65 o más años, lo que representaba el 9.3% de la población total.

Detectar cuando se produce una caída y evaluar el riesgo de que ocurra es crucial para prevenir problemas futuros y mejorar la calidad de vida. Mas allá de las lesiones físicas inmediatas, que pueden ir desde contusiones leves hasta fracturas graves o traumatismos craneoencefálicos, las caídas pueden conllevar periodos prolongados de inmovilidad, con graves repercusiones para la salud, o incluso la muerte.

En la práctica clínica, la detección de caídas y la evaluación del riesgo se realiza mediante autoinformes, historia clínica y pruebas físicas basadas en escalas e instrumentos estandarizados. Sin embargo, se está considerando incorporar nuevas tecnologías, como los sistemas de telemonitorización basados en dispositivos portátiles que se llevan puestos (del inglés, wearables) como, por ejemplo, pulseras, relojes, o cinturones con sensores, que permiten detectar caídas en tiempo real o ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de sufrirlas.

Objetivo

El objetivo principal del presente informe de Evaluación de Tecnología Sanitaria es evaluar la seguridad, efectividad clínica y coste-efectividad de los dispositivos portátiles utilizados para la evaluación del riesgo de caídas y la detección de caídas en personas de 65 o más años. Además, se analizan los aspectos éticos, legales, organizativos y sociales relacionados con su uso. Todo ello con la finalidad de informar la decisión sobre si esta tecnología debe incorporarse a la cartera de servicios comunes del Sistema Nacional de Salud (SNS).

Metodología

Efectividad y seguridad

Se realizó una revisión sistemática (RS) de la literatura científica publicada hasta el 16 de junio de 2025 en las siguientes bases de datos electrónicas: MEDLINE (OVID), Embase (Elsevier), CENTRAL (Cochrane Library-Wiley), CINAHL (EBSCOhost), Web of Science Core Collection (Clarivate Analytics) y PEDro (Institute for Musculoskeletal Health, University of Sydney). Se desarrolló una búsqueda exhaustiva, amplia y sin filtros ni restricciones por fecha o idiomas.

Se seleccionaron estudios originales publicados en inglés o español que evaluaran dispositivos portátiles destinados a detectar caídas y/o evaluar el riesgo de caídas. La prioridad fue seleccionar ensayos clínicos aleatorizados (ECA) y, en su defecto, se consideraron ensayos no aleatorizados (ECnA) o estudios observacionales con grupo control. En ausencia de esta evidencia, se planteó evaluar únicamente la validez diagnóstica de los dispositivos, para lo que se considerarían estudios de rendimiento diagnóstico y estudios longitudinales prospectivos y retrospectivos que desarrollaran y/o validaran modelos predictivos o pronósticos.

Las medidas de resultado consideradas claves fueron: número de caídas, tiempo de respuesta (detección y notificación de la caída), gravedad de las caídas (visitas a urgencias, hospitalizaciones, etc.), calidad de vida relacionada con la salud (CVRS), adherencia, y aceptabilidad. En caso de tener que recurrir a los estudios de rendimiento diagnóstico, se consideraron sensibilidad, especificidad, exactitud y área bajo la curva ROC.

El riesgo de sesgo se evaluó con herramientas específicas según el tipo de estudio: RoB-2 para los ECA, ROBINS-I para los estudios no aleatorizados, y se consideró utilizar las herramientas QUADAS-2, PROBAST o QUIPS para estudios de rendimiento diagnóstico, modelos predictivos o estudios de factores pronóstico.

Se realizó síntesis cuantitativa de los resultados mediante meta-análisis usando el programa Review Manager en su versión 5.4.

La calidad de la evidencia y la graduación de la fuerza de las recomendaciones se valoraron siguiendo la metodología GRADE.

Coste-efectividad y análisis económico

La misma búsqueda bibliográfica realizada para evaluar la efectividad y seguridad permitió identificar evaluaciones económicas, ya fueran realizadas en paralelo a estudios primarios o modelos económicos, que informasen sobre el ratio coste-efectividad incremental (RCEI), costes expresados en unidades monetarias, y beneficios expresados en años de vida ajustados por calidad (AVAC), años de vida ganados (AVG), unidades monetarias o cualquiera de las medidas de resultado incluidas en el apartado de efectividad. Se previó la valoración de la calidad metodológica mediante el listado de criterios de Drummond et al. y/o la Ficha de Lectura Crítica FLC 3.0 de OSTEBA, así como la extracción de datos y una síntesis narrativa de los resultados.

Además, se estimó el coste sanitario inmediato de una caída en el SNS mediante un árbol de decisión con cuatro ramas principales según la atención sanitaria recibida tras la caída (2 en el contexto extrahospitalario y 2 en el hospitalario).

Se realizó también una evaluación económica comparativa del dispositivo portátil G-STRIDE frente a dos pruebas clínicas estándar: el test Timed Up & Go (TUG) y el test Gait Speed (GS). Para ello, se diseñó un segundo árbol de decisión basado en una persona mayor de 65 años que vive en la comunidad y cuyo riesgo inicial de sufrir caídas es incierto. Las alternativas comparadas fueron: dispositivo portátil G-STRIDE, que analiza parámetros de la marcha mediante un sensor inercial y un algoritmo de aprendizaje automático; test TUG, que valora el equilibrio y la capacidad funcional en un recorrido corto; y test GS, que mide la velocidad de la marcha como indicador de fragilidad y riesgo de caída. El análisis de coste-efectividad se diseñó con el fin de estimar el coste incremental por caso adicional correctamente identificado que aporta el dispositivo portátil frente a las pruebas tradicionales.

Aspectos éticos, legales, organizativos, sociales y ambientales

El análisis de estos aspectos se realizó a partir de la misma población, intervención y comparación utilizados en la evaluación de la efectividad y coste-efectividad. También se empleó la misma búsqueda bibliográfica. La síntesis se llevó a cabo de forma narrativa, seleccionando y organizando los resultados según su relevancia y coherencia para la toma de decisiones.

Resultados

Efectividad y seguridad

No se localizaron ECA, ECnA ni estudios observacionales con grupo control que cumplieran los criterios de selección pre-establecidos.

En total se seleccionaron dieciséis estudios: un estudio pronóstico, dos estudios de rendimiento diagnóstico y trece estudios de validación de modelos predictivos. En conjunto, incluyeron 4323 participantes (muestra analizada n=3645), de los cuales el 48.8% eran mujeres, con una edad media de 75 años (DE=6.3 años). El 31% (1338 habían sufrido al menos una caída en los 12 meses previos.

En trece estudios se analizó el rendimiento de los dispositivos portátiles para clasificar a personas que habían caído o predecir el riesgo de caerse, comparándolos con evaluaciones clínicas, test funcionales utilizados en consulta o con otros dispositivos no portátiles. Estos estudios informaron sensibilidad, especificidad, exactitud y/o área bajo la curva ROC.

No se identificaron estudios que evaluasen el uso de dispositivos portátiles para la detección de caídas en tiempo real, ni estudios que evaluaran algunas de las medidas clínicas consideradas de interés: número de caídas, tiempo de respuesta (velocidad de detección y notificación de la caída), gravedad de las caídas (visitas a urgencias, hospitalizaciones, fracturas), CVRS, aceptabilidad o adherencia.

Solo un estudio diagnóstico proporcionó los datos necesarios (tabla 2×2) para calcular sensibilidad y especificidad. En este estudio, el dispositivo portátil G-STRIDE obtuvo una sensibilidad de 77% (IC95%: 55, 85) y una especificidad de 83% (IC95%: 73, 91), frente al test TUG, que tuvo una sensibilidad de 51% (IC95%: 39, 62) y una especificidad de 83% (IC95%: 73, 91), y el test GS, con una sensibilidad de 75% (IC95%: 64, 84) y especificidad de 79% (IC95%: 68, 87).

El resto de estudios solo proporcionaron resultados expresados en porcentajes, por lo que únicamente se pudo realizar meta-análisis de proporciones. En los estudios que analizaron dispositivos portátiles para la identificación/clasificación de sujetos que ya habían experimentado caídas (estudios retrospectivos), se obtuvo una sensibilidad 18.8% superior en los dispositivos respecto a los comparadores (IC95%: 7.95, 29.74; p=0.0007; I²=100%; k= 5), una especificidad 2.5% inferior a los comparadores, sin significación (IC95%: -12.21, 7.28; p=0.62; I²=100%; k=5) y una exactitud 10.81% superior (IC95%: 8.45, 13.16; p<0.0001; I²=99%; k= 4).

En los estudios que evaluaron la capacidad de los dispositivos para predecir caídas futuras (estudios prospectivos, en su mayoría con un seguimiento de 12 meses), se obtuvo una sensibilidad 5.87% inferior a la de los comparadores (IC95%: -11.18%, -0.57; p=0.03; I²=100%; k= 6), una especificidad 13.75% superior a los comparadores (IC95%: 10.47, 17.03; p<0.0001; I²=100%; k=5) y una diferencia no significativa en exactitud 1.33% inferior a la de los comparadores (IC95%: -4.87, 2.21; p=0.46; I²=99%; k= 5).

La calidad global de la evidencia fue considerada muy baja.

Coste-efectividad y análisis económico

No se identificó ninguna evaluación económica que cumpliera los criterios de selección establecidos.

El análisis económico realizado proporciona una primera aproximación al coste sanitario inmediato de las caídas y a la eficiencia diagnóstica del dispositivo portátil G-STRIDE. Los resultados sugieren que G-STRIDE mejora la detección del riesgo de caída respecto al test TUG, aunque su rendimiento es muy similar al test GS. El coste incremental por caso adicional correctamente identificado varía según el contexto de implementación, siendo más favorable en escenarios de adquisición a gran escala y menor coste de software.

Aspectos éticos, legales, organizativos, sociales y ambientales

La revisión sistemática identificó 22 estudios que cumplían los criterios de inclusión establecidos.

Los hallazgos revelan que la aceptabilidad de estos dispositivos depende de su utilidad percibida, la sensación de seguridad que generan y el apoyo que proporciona dentro del sistema de cuidados. La adherencia depende de las condiciones funcionales del usuario, la facilidad de uso, el grado de integración con las rutinas cotidianas y la fiabilidad técnica. Los fallos en las alertas y la complejidad operativa se identifican como barreras relevantes, mientras que los dispositivos de diseño intuitivo y de manejo sencillo favorecen su adopción.

Con respecto a la usabilidad y confort, los usuarios valoran aspectos como tamaño y peso manejable, integración estética con accesorios habituales y adaptación a las necesidades específicas estado de salud. Estas características facilitan su incorporación a la vida diaria. Sin embargo, surgen inquietudes vinculadas al nivel de competencia digital de los usuarios, así como con cuestiones éticas y legales relacionadas con la protección de datos y el posible uso no autorizado de la información. También se señalan desafíos sobre la preservación de la autonomía y privacidad del individuo, lo que exige equilibrar adecuadamente seguridad y control personal.

Conclusiones    

A partir de la RS, la evaluación económica y el análisis de los aspectos éticos, legales, organizativos y sociales, se pueden establecer las siguientes conclusiones relativas a la incorporación de dispositivos portátiles para evaluar el riesgo de caídas en personas de 65 o más años:

• Efectividad y seguridad: la mejor evidencia disponible procede de 16 estudios (N=4323) pero su calidad es muy baja.
  • En un estudio diagnóstico, el dispositivo G-STRIDE mostró una sensibilidad del 77% y una especificidad del 87% para identificar a personas que han sufrido caídas, con resultados superiores a los del test TUG y similares o ligeramente mejores que los del test GS
  • En cinco estudios retrospectivos, los dispositivos portátiles mostraron mayor sensibilidad y exactitud que los comparadores en la identificación/clasificación de las personas que han sufrido caídas, sin diferencia significativa en la especificidad.
  • En siete estudios prospectivos, los dispositivos fueron menos sensibles, pero más específicos que los comparadores para predecir caídas futuras.
• Coste-efectividad: no se identificaron evaluaciones económicas publicadas. El coste sanitario medio de una caída atendida en el SNS español se estimó en 1 489,87 €. La eficiencia económica del uso de dispositivos portátiles depende del contexto de implantación y de la disponibilidad de información precisa sobre sus costes reales.
• Aspectos éticos, legales, organizativos y sociales: la adopción de estos dispositivos depende de la utilidad percibida, la fiabilidad técnica y su adaptación a las características y rutinas de cada persona mayor. Existen además barreras relacionadas con las competencias digitales, los recursos económicos y la funcionalidad del dispositivo, que pueden generar desigualdades en el acceso. Por ello, es necesaria una planificación cuidadosa, así como formación y acompañamiento continuos para todos los actores implicados. Persisten también preocupaciones respecto a la autonomía, la privacidad y el uso adecuado de los datos, lo que subraya la necesidad de marcos regulatorios claros y de apoyo tanto a personas usuarias como a profesionales.

 

DOCUMENTOS:

1. Informe completo: