Autumn Leaves - förbättrad falldetektion i nära vård

Projektet Autumn Leaves - förbättrad falldetektion i nära vård - ska reducera tidsfördröjningar och öka precisionen i den prehospitala vårdprocessen för det stora samhällsproblemet fallskador. Snabbare handläggning, med automatiskt larm från incident till larmcentral, effektiviserar den medicinska handläggningen för en stor och skör patientgrupp. Projektet skapar förutsättningar för detta, men också ett ekosystem för innovation i näringsliv och sjukvård.

Fallskador är den vanligaste och farligaste av skador, och dödar också flest individer. Idag finns lösningar som detekterar fall och varnar t.ex. anhöriga eller omsorg. Men detta räcker inte för att dessa personer skall få det snabba och optimala omhändertagande som förbättrar vårdutfallet t.ex. vid höftfraktur eller skallskada. Vad som saknas är automatisk koppling till sjukvården, larmhantering och ambulans, rikare information från incident, samt en definierad vårdkedja. Vid inträffat fall kan det idag dröja timmar innan hjälp anländer pga. svårigheter för den drabbade att själv kalla på hjälp. Falldetektion med automatiskt larm till larmcentral och tidig utalarmering av ambulans effektiviserar den prehospitala handläggningen.

Vanligaste dödsorsakerna efter fall är skallskador och höftfrakturer. Skallskadorna dominerar bland de som är yngre än 85 år medan höftfrakturer dominerar hos de allra äldsta - hos äldre över 80 år beror nio av tio skador på en fallolycka (MSB 2014). Allvarliga skador i huvud och på halskotpelare i samband med fall bland äldre personer har ökat och cirka 300 000 personer uppsöker varje år specialistvård efter att ha skadats vid fall (SKL 2017). En av de mest allvarliga konsekvenserna är höftfraktur som ensamt står för nästan 40 procent av vårddagarna i alla diagnosgrupper och utgör tredje största diagnosgruppen efter schizofreni och stroke – dvs. fler vårddagar än hjärtinfarkter. Majoriteten (67%) av de drabbade är kvinnor pga. ökad benskörhet och falltendens.