Inúmeros fatores constituem desafios no que diz respeito ao processo de envelhecimento populacional e transição epidemiológica. As quedas e a fragilidade são listadas entre as síndromes geriátricas mais importantes a serem rastreadas na atenção primária e, portanto, o manejo de ambas as condições e o aumento de sua prevalência podem ser considerados um problema de saúde pública. No entanto, as avaliações clínicas utilizadas para identificar essas condições tem limitações inerentes e podem ter baixa sensibilidade para determinadas populações. Apesar dos equipamentos baseados em sensores de aceleração ao representarem uma opção para este rastreio, existe uma lacuna na literatura quanto aos métodos e procedimentos, às variáveis a serem analisadas e aos pontos de corte para a análise dos dados de acelerometria para investigar tais síndromes na população. Objetivo: O objetivo deste estudo é classificar caidores e frágeis a partir de dados brutos de acelerometria obtidos da utilização de um acelerômetro triaxial durante 7 dias de realização de atividades de vida diária. Materiais e método: Foram realizados dois estudos (um para quedas e outro para fragilidade) de abordagem quantitativa, de caráter transversal observacional, sendo realizados a partir de uma amostra dos participantes do Estudo Epidemiológico do Movimento (EPIMOV). Foram coletados dados relativos ao histórico de quedas e à classificação da fragilidade, além de dados sociodemográficos, clínicos e antropométricos dessa população. Foram extraídas as características da acelerometria referentes a entropia, amplitude e frequência dos sinais obtidos com o uso de um acelerômetro triaxial por 7 dias. Testes estatísticos foram utilizados para identificar quais variáveis geram valores significativamente diferentes na comparação ao dos grupos de caidores e não caidores; e os grupos em fragilização (frágeis e pré-frágeis) e não frágeis. Análises de regressão logística e de acurácia também foram realizadas, o nível de significância estatística foi estabelecido em p < 0, 05. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética da UNIFESP, parecer número 186.796. Resultados: (a) Quedas: 451 indivíduos com 50 anos ou mais foram incluídos no estudo de quedas, sendo 73,2% mulheres e 14,2% caidores. As variáveis de acelerometria referentes à entropia e à terceira amplitude do sinal (p = 0, 019; OR = 0,785 e p = 0, 038; OR = 0,408, respectivamente) foram relacionadas à condição de caidor, sendo que quanto maior a entropia e a terceira amplitude do sinal, menor as chances do indivíduo ser um caidor. As características de entropia e amplitude do sinal de acelerometria foram capazes de identificar os caidores com uma sensibilidade de 70 a 80 %. (b) Fragilidade: 208 indivíduos com 30 anos ou mais foram incluídos no estudo de fragilidade, sendo 66,8% mulheres e 47,1% indivíduos em fragilização. O componente do critério de fragilidade mais prevalente foi o baixo nível de atividade física (31,3%). As variáveis de acelerometria referentes à entropia e as amplitudes do sinal foram relacionadas à condição de frágil, sendo que quanto maior a entropia e a segunda/terceira amplitude do final (p < 0, 001; OR = 0,761, p = 0, 026; OR = 0,704 e p = 0, 003; OR = 0,465, respectivamente) menor as chances do indivíduo ser frágil e quanto maior a primeira amplitude (p = 0, 003; OR = 1,649) maior a chance do indivíduo ser frágil. As características de entropia e amplitude do sinal de acelerometria foram capazes de identificar os indivíduos em frágeis com uma sensibilidade de 65 a 72 %. Considerações finais: As características extraídas do sensor de aceleração foram capazes de discriminar e identificar com uma boa acurácia e sensibilidade indivíduos não caidores de caidores, e indivíduos não frágeis de em fragilização.

Background: Numerous factors constitute challenges with regard to the process of population aging and epidemiological transition. Falls and frailty are listed among the most important geriatric syndromes to be screened in primary care, and therefore, the management of both conditions and the increase in their prevalence can be considered a public health problem. However, the clinical assessments used to identify these conditions have inherent limitations and may have low sensitivity for certain populations. Although equipment based on acceleration sensors represents an option for this screening, there is a gap in the literature regarding the methods and procedures, the variables to be analyzed, and the cutoff points for the analysis of accelerometry data to investigate such syndromes in the population. Objective: The aim of this study is to classify fallers and frailty individuals from the raw accelerometry data obtained with the use of a triaxial accelerometer during 7 days of activities of daily living. Materials and method: Two studies were carried out (one for falls and the other for frailty) with a quantitative approach and observational cross-sectional design, being carried out with participants from the database of the Epidemiological Study of Movement (EPIMOV). Data related to the falls history of falls and classification of frailty were collected in addition to sociodemographic, clinical, and anthropometric data of this population. Accelerometry features related to entropy, amplitude, and frequency of signals obtained using a triaxial accelerometer for 7 days were extracted. Statistical tests were used to identify which features generate significantly diferente values when comparing groups of fallers and non-fallers; and frail (pre-frail and frail) and nonfrail groups. Logistic regression and accuracy analyses were also performed, and the level of statistical significance was calculated at p < 0.05. The study was approved by the UNIFESP Ethics Committee, number 186,796. Results: (a) Falls: 451 individuals aged 50 years or older were included in the falls study, 73.2% women and 14.2% fallers. The accelerometry features referring to entropy and the third amplitude of the signal (p = 0.019; OR = 0.785 and p = 0.038; OR = 0.408, respectively) were related to the faller condition, and the greater the entropy and the third amplitude of the signal, the lower the chances of the individual being a faller. The features of entropy and amplitude of the accelerometry signal were able to identify the fallers with a sensitivity of 70 to 80 %. (b) Frailty: 208 individuals aged 30 years or over were included in the frailty study, 66.8% women and 47.1% frail individuals. The most prevalent frailty classification component was the low level of physical activity (31.3%). The accelerometry features referring to entropy and signal amplitudes were related to the frail condition, and the greater the entropy and the second/third amplitude of the signal (p < 0.001; OR = 0.761, p = 0.026; OR = 0.704 and p = 0.003; OR = 0.465, respectively) the lower the chances of the individual being frail; and the greater the first amplitude (p = 0.003; OR = 1.649) the greater the chance of the individual being frail. The features of entropy and amplitude of the accelerometry signal were able to identify the frail with a sensitivity of 65 to 72 %. Final considerations: The features extracted from the acceleration sensor were able to discriminate and identify with great accuracy and sensitivity non-fallers from fallers, and non-frail from frail (pre-frail and frail).