Belastung des unteren Kniegelenks durch Echtzeit-Biofeedback Treppengehrehabilitation für Patienten mit MCKOA

Herkömmlicherweise wird das Gangtraining notwendigerweise in einer Laborumgebung implementiert, weil die Bewertung von biomechanischen Markern, wie beispielsweise KAM, ein ausgeklügeltes Bewegungserfassungssystem und Kraftmessplatten erfordert. Mit der Weiterentwicklung der tragbaren Sensortechnologie ist es möglich, die Biomechanik des Gangs zu messen und Echtzeit-Biofeedback für die Gangschulung mit der Trägheitsmesseinheit (IMU) bereitzustellen, die ein leichtes und tragbares drahtloses Gerät ist. In einem laufenden staatlich finanzierten Projekt haben die Forscher Schuhe mit IMU-Einbettung entwickelt, die die KAM beim Gehen auf ebenem Boden messen. Die Forscher haben die Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)-Regression und Random Forest bei der Vorhersage von KAM aus IMU-Aufzeichnungen verglichen. Die Ermittler fanden heraus, dass Random Forest eine viel höhere KAM-Vorhersagegenauigkeit bieten könnte als die LASSO-Regression. Die Übereinstimmung zwischen konventioneller laborbasierter und sensorbasierter Messung der KAM lag bei etwa 90 %. Basierend auf der bisherigen Forschungsarbeit der Forscher ist es sinnvoll, die neu entwickelte Technologie für die KAM-Messung während des Treppenauf- und -abstiegs ohne den Einsatz von Laborgeräten zu erweitern. Wenn die tragbaren Sensoren mit den Smartphones verbunden sind, wird Gangtraining außerhalb der Laborumgebung möglich, aber die Auswirkungen des Gangtrainings mit tragbaren Sensoren wurden nicht direkt verifiziert.

Angesichts dieser Überlegungen verfolgt dieses Projekt zwei primäre Ziele. Die Ermittler werden: (1) zunächst einen maschinellen Lernalgorithmus entwickeln, um KAM mithilfe von IMU-Sensoren während des Treppenauf- und -abstiegs vorherzusagen; und dann (2) eine dreiarmige randomisierte kontrollierte Studie durchführen, um den biomechanischen und klinischen Unterschied zwischen Patienten zu vergleichen, die einen Kurs mit herkömmlichem laborbasiertem Treppentraining, sensorbasiertem Treppentraining und Gehübungskontrolle (d. h. Gehübungen ohne Gang) erhalten Umschulung).

Primäre Hypothese

Hypothese 1: Die tragbaren IMUs werden die KAM während der Treppenüberwindung mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus genau vorhersagen, mit einer Messübereinstimmung von mindestens 80 % mit der herkömmlichen Berechnung der KAM.

Hypothese 2: Patienten, die randomisiert den laborbasierten und sensorbasierten Treppen-Retrainingsbedingungen zugeteilt wurden, würden eine ähnliche (d. h. schwache und nicht signifikante Unterschiede) Verringerung der KAM (primäres Ergebnis) und eine Verbesserung der Symptome (sekundäre Ergebnisse) zeigen, aber dass diese Die Probanden zeigten größere Reduktionen der KAM als die Probanden, die der Gehübungs-Kontrollbedingung zugeordnet waren.