Kiegyensúlyozott elérésű képzési platform az idős és neurológiai fogyatékos veteránok egyensúlyzavarainak kezelésére (BRTP)

Áttekintés: Ez a tanulmány három konkrét célt (SA-t) foglal magában: SA-1) A Balanced Reach Training Protocol (BRTP) kidolgozása. SA-2) A BRTP képzési hatékonyságának értékelése. SA-3) A motoros tanulás BRTP időbeli lefolyásának értékelése.

Az 1. konkrét célhoz kapcsolódó módszerek: A BRTP SA-1.1 fejlesztése: A BRTP értékelési moduljának fejlesztése. A vizsgálók úgy fejlesztenek ki egy BRTP-t, hogy a vizsgálók meglévő mérőrendszerei által mért minden láb helyzetét és a hozzá tartozó függőleges talajreakciós erőt (amelyet a lépések érzékelésére használnak) folyamatosan streamelnek egy valós idejű számítástechnikai munkaállomásra, és a kísérleti vezérlő olvassa. program, amely lehetővé teszi ezen mennyiségek folyamatos ellenőrzését. A kutatók ezután egy adaptív lépcsős algoritmust építenek be a valós idejű kísérleti vezérlőprogramba, amely lépések alapján meghatározza az alany egyensúlyi határának (LoB) megfelelő céllemez pozíciót. A kutatók hét céllemez mozgási iránynak megfelelő LoB-t határoznak meg, amelyek mindegyike a tömegközéppont (CoM) mozgásának egy adott irányának felel meg. A célmozgás úgy lesz programozva, hogy kiszámíthatatlanul mozogjon egy kis kör alakú területen belül, ahol a középpont r és a középvonal egybeesik a megadott irányvonalak egyikével. Az alany ezután a domináns mutatóujjával követi a célpontot. Az adaptív lépcsős algoritmus fokozatosan növeli az r értéket, aminek következtében a célpont eltávolodik a tárgytól egészen addig, amíg az alanynak (a leesés ellen hevedert visel) meg kell lépnie, hogy elkerülje az egyensúlyvesztést, és ekkor r bizonyos léptékkel csökken. a folyamat megismétlődik. A feladat során az alany arra utasítja, hogy lépjen, ahelyett, hogy korlátozza a követési mozgását, ha úgy gondolja, hogy fennáll a leesés veszélye. Az r növelésének és csökkentésének mértéke az alany korábbi lépésre adott válaszaitól függ, és az adaptív lépcsős algoritmus határozza meg. Ahogy ez a folyamat folytatódik, az algoritmus kidolgoz egy maximális valószínűségi becslést a léptetést kiváltó r értékére. Amikor ez a becslés a kívánt konfidenciaintervallumba esik (itt 95%), a folyamat leáll; és a LoB-t a kapcsolódó erőlemez és testszegmens helyzetmérésekből számítják ki. A hét irányú korong elmozdulása véletlenszerű sorrendben jelenik meg az alany számára.

Az adaptív lépcsős algoritmus által meghatározott r hét értéket ezután 5%-kal csökkentjük, és egy ellipszist illesztünk rájuk. A lemez úgy lesz programozva, hogy 90 másodpercig kiszámíthatatlanul mozogjon a korábban használt szinuszösszeg függvénynek megfelelően, az ellipszis közepén lévő sávon belül; és az alanyok követni fogják. Ez a pálya az alanyokat a LoB-n vagy annak közelében tartja (és az egyensúlyi képességük határán) a követési feladat során. A LoB ilyen módon történő megállapítása kiküszöböli a LoB fennálló klinikai méréseiben rejlő szubjektivitást, és megmagyarázza az alanyok fent említett bizonytalanságát az egyensúlyi állapotuk és az egyensúlyi határértékük helyes észlelésében. A kutatók úgy vélik, hogy ez a megközelítés pontosabban szimulálja azokat a valós életkörülményeket, amelyek közé az emberek esnek, és hogy a LoB jobban méri az egyének tényleges egyensúlyi képességeit. Ezen túlmenően számos egyéb pszichofizikai mérést és funkciót tesz elérhetővé, amelyek segítségével jobban megérthetjük és leírhatjuk az észlelési és szenzoros folyamatok szerepét a kiegyensúlyozatlan állapotok meghatározásában.

Az értékelő modul a következő adatokat rögzíti a követési feladat teljesítményének jellemzésére

1. Az r, , és LoB értékei mindegyiknek megfelelnek (ábrák). 7A és 1);
2. A céllemez mozgása (pozíció vs. idő);
3. A 15 testszegmens mindegyikének mozgása (1. táblázat) és a nyomkövető ujj hegye (a nyomozók Vicon Motion Capture rendszerével mérve);
4. Talajreakciós erők, nyomatékok és CoP mindkét lábra és mindkét lábra együtt (kettős Bertec erőlemezek); Az 1. tétel az adaptív lépcsőházi eljárás során kerül begyűjtésre. A 2., 3. és 4. tétel mind az adaptív lépcsős eljárás, mind az azt követő nyomkövetési feladat (valamint az edzések során, lásd SA-2.1) során összegyűjtésre kerül. Minden adat mentésre kerül offline utóvizsgálati feldolgozás és elemzés céljából.

SA-1.2: A BRTP képzési moduljának fejlesztése. Egyetlen edzés az Assessment Module adminisztrálásával kezdődik, hogy megállapítsa az alany LoB-jét és a megfelelő általános célkimozdulási amplitúdót, és ez alapján kiszámítsa a megjósolhatatlan céllemez pályát. Az oktatómodul ezután bemutatja a kezelő által meghatározott számú edzést; amelyek közül az egyik az alanynak a követendő pályájának bemutatásából áll négy percig, lépés nélkül, majd ezt követi egy három perces ülő pihenőidő. A teljesítményadatokat a követési időszak során rögzítjük. Az edzések és a pihenőidők időtartama változtatható (azzal a céllal, hogy egy edzés 60 perces tényleges edzést biztosítson), hogy optimalizáljuk az edzés hatékonyságát, és alkalmazkodjunk az egyéni tantárgyi igényekhez és képességekhez. A nyomkövetési feladat végrehajtása során az alanyokat felerősítik a leesés elleni védelem érdekében. Az edzés előrehaladtával és az alany teljesítményének javulásával a BRTP egyre nehezebb célpályákat mutat be a megnövekedett LoB-k és a megfelelő általános célkirándulási amplitúdók alapján, amelyeket az értékelő modul mér az egyes edzések elején.

A 2. konkrét célhoz kapcsolódó módszerek: A BRTP képzési hatékonyságának értékelése SA-2.1: Végezze el a BRTP és MCET képzési protokollokat. Valamennyi alanyi vizsgálatot ennek a konkrét célnak megfelelően hajtanak végre. A nyomozók 90 magas esési kockázatú idősebb férfit és nőt vizsgálnak meg, ebből 80-at vesznek fel, és 68-an fejezik be a képzést, 25%-os lemorzsolódási arányt feltételezve.

Az alanyok véletlenszerűen kerülnek besorolásra a BRTP vagy MCET képzési csoportba. Minden csoport hetente háromszor 60 perc edzést kap hat héten keresztül. A BRTP képzés a korábban leírtak szerint történik (lásd SA-1.2). A VA Maryland csapata kidolgozott egy MCET protokollt idős, egyensúly- és mozgássérült egyének számára. A program egyénre szabott, minden résztvevő képessége szerint egyensúlyprofilja és állóképességi szintje alapján. A hat hét során az edzés öt „alapvető” gyakorlatról, amelyek elengedhetetlenek a mindennapi élethez szükséges instrumentális tevékenységekhez, 13 gyakorlattá fejlődik, mivel a résztvevők megfelelnek az edzésbiztonság és a mozgásminőség mérőszámainak. Az egyes gyakorlatok standardizált progressziója a szükséges kézérintkezési támogatás szintje, az adag (időtartam, sorozatok és ismétlések), intenzitás (a mozgás amplitúdója és üteme), valamint a több szegmensű motoros kihívás vagy összetettség szerint halad előre. Az edzés üteme felfelé van állítva, hogy nagyobb kihívást jelentsen az aerob erőnlét számára, és le van állítva, hogy elősegítse a nagyobb ellenállású edzési előnyöket (pl. egy guggolás hosszabb tartása) vagy a résztvevő fáradtsági szintjéhez igazodva. Az MCET képzés csoportos keretek között zajlik majd.

Minden alany a klinikai egyensúly mérésével (lásd alább) és a BRTP Értékelő modullal ugyanabban az időpontban kerül értékelésre az edzés előtt, alatt és után (lásd SA-2.2).

Eredménymérések: Az egyensúly, elérési és esési kockázat alábbi "klinikai mérőszámai" kerülnek felhasználásra a BRTP és MCET által kiváltott edzési hatások értékelésére.

1. Többirányú elérési teszt
2. Falls Efficacy Scale, amely a FoF-et értékeli
3. Fiziológiai profilértékelés (PPA)
4. Tinetti-egyensúlyteszt (mérlegrész)
5. Mini mérleg kiértékelő rendszerek tesztje (Mini-BESTEST)
6. DASH (kar, váll és fej fogyatékossága) teszt

7. Az egyes tantárgyak által tapasztalt esések, valamint az esések körülményei a képzés során és az azt követő első évben.

   Ezeket az intézkedéseket a BRTP értékelési és képzési eljárásaitól külön napon kell elvégezni, hogy ne fárasszák ki indokolatlanul a tesztalanyokat. A nyomozók a következő, BRTP-alapú egyensúly- és elérésmérőket is alkalmazzák.

8. RMSE
9. RMSD-Primary Outcome Measure
10. Átlagos SoB
11. A LoB RMSD lesz a nyomozók elsődleges eredménymérője. SA-2.2: Értékelje a BRTP képzés képzési hatékonyságát az MCET-hez képest. A képzés előtt az alanyokon 48 órás különbséggel kettős alapszintű teszteket végeznek a klinikai és a BRTP-vel kapcsolatos mérések alkalmazásával. Ezt az értékelést az edzés felénél (az edzés kezdete után három héttel), közvetlenül az edzés után és hat héttel az utolsó edzés után (megtartás) meg kell ismételni. Bár a vizsgálók számos klinikai és BRTP-vel kapcsolatos teljesítménymérőt is figyelembe vesznek az edzés hatékonyságának értékelésében, az RMSD lesz a vizsgálók elsődleges eredménymérője. A tanulmány elsődleges célja a BRTP egyensúlyjavító hatékonyságának felmérése. Lehetséges, hogy bár mind a BRTP, mind az MCET javítja az egyensúlyt, a csoportok közötti javulás különbsége kicsi lehet. A vizsgálók által tesztelni fogó alanyok viszonylag szerény száma miatt (a tesztelés igénye és a tesztelés támogatására rendelkezésre álló korlátozott források miatt) előfordulhat, hogy a vizsgálók nem mutatnak különbséget a csoportok között. Annak bizonyítására, hogy minden beavatkozás hatékony, a vizsgálók kétszer tesztelik az alanyokat a kiinduláskor, és összehasonlítják a változást ebben a nem-beavatkozási időszakban, külön-külön az egyes aktív beavatkozások által előidézett változásokkal. Kimutatták, hogy a vizsgálók egyensúlyra vonatkozó klinikai mérései korrelálnak az esés kockázatával és az eséstől való félelemmel (FoF). Az edzőcsoport teljesítményének klinikailag jelentős javulása a klinikai mérések alapján azt jelzi, hogy a BRTP javítja az egyensúlyi funkciót és csökkenti az esés kockázatát.

A nyomozók azt is kérik, hogy az alanyok számoljanak be minden esésről, amelyet a képzési időszak során tapasztaltak, és hogy milyen körülmények között estek el. Amint az alanyok befejezték a képzést, a nyomozók havonta felveszik velük a kapcsolatot e-mailben, a közösségi médiában vagy lepecsételt visszaküldési címmel ellátott levelezőlapokon, hogy őszi információkat szerezzenek meg; és kövesse telefonon, hogy megtudja, milyen körülmények között estek.

Statisztikai elemzés és várt eredmények: A nyomozók a feltáró adatelemzéssel kezdik, hogy megtalálják a szélsőséges értékeket, és ellenőrizni fogják, hogy nincsenek-e átírási hibák. A vizsgálóknak öt időpontban, az 1. alapvonalon (B1) a 2. alapvonalon (B2), az edzés közbeni (MT), a tréning utáni (PT) és az utolsó edzés után hat héttel (R) lesznek adatok. A vizsgálók ismételt mérési ANOVA-t (SAS proc vegyes) alkalmaznak, amelyben a függő változó a személyen belüli változás lesz egyik időperiódusról a másikra, azaz. B2-B1, MT-B2, PT-MT, R-PT. A modell a csoporthoz lesz igazítva (BRTP, MCET); időszak (alapállapot [B1-B2], korai képzés [B2-MT], késői képzés [MT-PT], általános képzés (B2-PT], megtartás [PT-R]); és egy időszak x csoport interakció. Ha a vizsgálók szignifikáns periódus x csoporthatást találnak, a vizsgálók megfelelő post-hoc összehasonlításokat alkalmaznak a szignifikáns különbségeket mutató időpontok meghatározásához. A vizsgálók lineáris kontrasztokat használnak 1) a BRTP és MCET hatékonyságának bemutatására oly módon, hogy összehasonlítják az átlagos változást mindkét csoportban az alapvonal alatt a két csoporton belüli átlagos változással a képzés során; 2) a BRTP és az MCET hatékonyságának összehasonlítása az edzés során a csoporton belüli változások összehasonlításával; és 3) összehasonlítani a két beavatkozás azon képességét, hogy hosszan tartó egyensúlyjavulást idézzen elő, összehasonlítva a megtartás alatti százalékos változást. A kutatók az AICC-t, az Akaike információs kritériumainak egy módosítását fogják használni a kovarianciastruktúra meghatározásához [pl. strukturálatlan, összetett szimmetria és elsőrendű autoregresszív (AR(1)]), amely a legjobban magyarázza az ugyanazon alanytól kapott ismételt megfigyelések sorozatos autokorrelációját.

Az elemzések eredményeinek elfogadása előtt a vizsgálók megbizonyosodnak arról, hogy az adatok megfelelnek az elemzések feltételezéseinek (pl. a maradékok normál eloszlása), és hogy egyetlen adatnak sincs túlzott befolyása vagy tőkeáttétele (pl. Szakács D). A nyomozók többszörös imputációt alkalmaznak az értékek hiányzó alanyok nyomon követési adatainak beszámításához. Mindegyik elsődleges hipotézist a többitől függetlenül teszteljük. A vizsgálók a kétirányú tesztet p<0,05 statisztikai szignifikancia jelzésének tekintik. A kutatók arra számítanak, hogy a BRTP hatékonyabban javítja a funkcionális egyensúlyt, mint az MCET, és ez a javulás az edzés után hat hétig tart. A kutatók továbbá azt várják, hogy a javulás klinikailag jelentős lesz.

A BRTP és MCET képzési csoportok közötti esési arányok összehasonlításához a vizsgálók Poisson-regressziót használnak, amelyben a vizsgálók a Liang és Zeiger általános becslési egyenleteit használják, hogy figyelembe vegyék ugyanazon alany ismételt méréseinek soros autokorrelációját.

A 3. konkrét célhoz kapcsolódó módszerek: A BRTP motoros tanulási időbeli lefolyásának értékelése.

SA-3.1: Értékelje a BRTP motoros tanulási időbeli lefutását. Amellett, hogy összehasonlítja a BRTP és az MCET általános edzési hatékonyságát és megtartását, az SA-2.2 elemzései durva profilt adnak majd az egyes edzési rendek általános motoros tanulásának időbeli lefolyásáról. Ezek az elemzések a korábban meghatározott klinikai egyensúlyméréseken és a BRTP-alapú méréseken alapulnak, amelyeket öt időpontban kaptak edzés előtt, alatt és után. Gyakoribb időpontokat nem lehetett meghatározni, mivel a sok alany klinikai méréseinek elvégzéséhez szükséges manuális értékelések túl időigényesek ahhoz, hogy ezt lehetővé tegyék.

Newell és mtsai. megjegyezték, hogy egy olyan dinamikus rendszer esetében, mint az emberi egyensúlyi rendszer, az edzés által kiváltott teljesítménybeli időbeli változások (azaz a motoros tanulás) az azt alkotó elemek teljesítményváltozásainak összesítése. Ezek az elemi változások rövidebb ideig mennek végbe, mint a fent meghatározott mérési intervallumok. A BRTP teljesítményének alaposabb vizsgálata egy finomabb időskálán nemcsak részletesebb motoros tanulási profilt adna, hanem lehetővé tenné, hogy minőségileg és mennyiségileg jellemezhessünk néhány fontosabb elemi teljesítményváltozást, amelyek az általános tanulási profilt befolyásolják – különösen azokat. a magasabb szintű prediktív és motoros tervezési folyamatokhoz kapcsolódó változások. A klinikai mérőszámok nem megfelelőek ehhez az elemzéshez, még akkor sem, ha gyakrabban is mérhetők, mivel nem mérik közvetlenül a BRTP teljesítményét. A BRTP-alapú méréseket azonban a szükséges gyakorisággal rögzítik és rögzítik is. Az adatokat, amelyekből a SoB, RMSE és RMSD számítják, a rendszer minden edzés során folyamatosan rögzíti.

Ez az elemzés magában foglalja a nyomkövetési és egyensúlyi teljesítményt leíró bemeneti-kimeneti polinom modellek és empirikus átviteli függvények fejlesztését és értelmezését. A nyomozók által használt polinommodell egy AutoRegressive, Moving Average, eXogenous Input (ARMAX) modell, amely A(q)y(ti)=B(q)u(ti-nk)+C(q) alakot ölti. e(ti)1 Egy adott rendszer esetében az y(ti) idősor a rendszer válasza, amelyet ti diszkrét időpillanatokban rögzítenek; u(ti-nk) a rendszer bemenete; és e a modellben szereplő többi tag által nem számolt maradékokat jelenti. A, B és C a q időeltolási operátor polinomiális függvényei; és n a k sec hosszúságú diszkrét időlépések száma, amely a rendszer válaszkésleltetését jelenti. A nyomkövető rendszer esetében y követési hiba (lemez pozíció-ujj pozíciója), u pedig céllemez pozíciója. Az egyensúlyi rendszer esetében y SoB, u pedig az ujjak helyzetét követi; mivel a SoB-t a követési feladat támogatására vezérlik. A modelleket úgy állítjuk össze, hogy meghatározzuk az A, B és C polinomfüggvények mindegyikében az optimális tagszámot (általában 1-4), és ezen tagok állandó együtthatóinak értékét, amelyek a legjobb illeszkedést eredményezik az adatokhoz. az eltérések négyzetes összegének minimalizálásának értelme. Ezt a folyamatot a MatLab Systems Identification Toolbox segítségével hajtják végre.

A polinommodellek elválasztják a rendszer mögöttes válaszdinamikáit [az A(q) y*(ti) = B(q)u(ti-nk)] az ettől a választól való megmagyarázhatatlan eltérésektől [C(q)e(ti)], Ez lehetővé teszi a rendszer input-output kapcsolatának és az eltérések természetének pontosabb jellemzését. A válaszadási késéseket is becsülik. A nyomkövetési hibamodell A(q) és B(q) polinomiális függvényeinek szerkezete (konstans együtthatóik száma és nagysága) mind minőségi, mind mennyiségi leírást ad arról, hogy a magasabb szintű prediktív és motoros tervezési folyamatok milyen módon használják fel a követési hibát. és a lemez mozgási információi a nyomkövetési ujj teljesítményének szabályozásához és a hibák minimalizálásához. mivel egyetlen együttható azt jelentené, hogy a magasabb szintű folyamatok a hibafolyamat vagy a lemez mozgásának alacsony rendű reprezentációját alkalmazzák, amely csak térbeli (pozíciós) információkat tartalmaz; két vagy több együttható gazdagabb reprezentációt jelentene, amely sebesség- és gyorsulási információkat is tartalmaz. A nagyobb nagyságrendű együtthatók azt jelzik, hogy a megfelelő kifejezéseket nagyobb mértékben használják fel az ellenőrzési feladat végrehajtása során. A SoB modell esetében az A(q) értelmezése nagyobb kihívást jelent, mivel ez a függvény a test és a testszegmens mozgásának mechanikáját is leírja. A B(q) értelmezése azonban hasonlóan megy végbe, mint a követési hiba esetén; bár itt a kutatók megjegyzik, hogy a magasabb szintű folyamatok jobban ismerik a nyomkövető ujj mozgását, mint a céllemezé, mert ezek a folyamatok irányítják az előbbit. Ez több vagy nagyobb nagyságrendű B(q) együtthatót, valamint az ujjkövetési modellhez képest csökkentett válaszkéséseket eredményezhet.

A diszkrét Fourier-transzformációk (DFT-k) kiszámításra kerülnek a lemez mozgására, valamint a nyomkövető ujj és az egész test CoM-reakcióira. Ezekből a célpont mozgását ezekhez a válaszokhoz kapcsolódó empirikus átviteli függvények számítják ki úgy, hogy a válasz DFT-jét elosztjuk a lemez mozgásának DFT-jével, frekvenciánként frekvenciánként. Az empirikus átviteli függvényekből nyert magnitúdó-erősítések és fáziskésések a Bode-erősítés és a fázisdiagramok felépítésére szolgálnak a követési és CoM-válaszok frekvenciaválaszának és sávszélességének felmérésére. A Bode diagramok azt mérik, hogy a rendszer mennyire képes reagálni a bemenetére. A kiváló teljesítményt nagyobb sávszélesség és erősítés, valamint kisebb fáziskésések jelzik. Ezeknek a módszereknek az egyensúly elemzésére való felhasználását a.

A BRTP-ben részt vevő minden tantárgyhoz polinom modelleket és átviteli függvényeket készítenek. Mivel a motoros tanulás és az ebből eredő teljesítménybeli változások az egyes edzési rohamok során folyamatosan zajlanak, a polinomiális modellek és az átviteli függvények egy 30 másodperces (3000 adatpontot tartalmazó) ablakra számítanak, amely 15 másodperces időközönként halad előre az egyes rohamokon. A nyomozók az RMSE-t, az átlagos SoB-t és az RMSD-t is kiszámítják minden ablakhoz. Egy négyperces edzés így 15 „pillanatképet” ad a teljesítményről a mérkőzés során. Az ablak méretét és az előrehaladási intervallumot szükség esetén módosítja, hogy a lehető legjobban rögzítse a teljesítmény időbeli változásainak profilját. Ezeket a modelleket, funkciókat és teljesítményméréseket a két alapállapot-értékeléshez és a BRTP értékelési modullal végzett megtartási értékeléshez is meg fogják alkotni (lásd a Módszerek 1.1. konkrét célját). Ezek a modellek, funkciók és teljesítménymérők részletesen bemutatják, hogyan fejlődik a motoros tanulás (a teljesítmény változásai a BRTP-ben) egy edzés, egy többmenetes edzés vagy a teljes többmenetes edzés során. kezelési rendet és a tárolási időszakot.

A képzés előrehaladtával a kutatók arra számítanak, hogy a nyomkövetési hiba (a polinommodell szerint) és az RMSE csökkenni fog, valamint a LoB (minden képzési munkamenet elején mérve), a SoB (a polinommodell szerint), az átlagos SoB és az RMSD növekedni fog. A kutatók továbbá arra számítanak, hogy az egyes polinommodellek A(q) és B(q) együtthatóinak száma és nagysága növekedni fog. Ez azt jelzi, hogy az agy gazdagabb és kidolgozottabb mentális modelleket fejleszt ki, amelyekkel a nyomon követést és a kiegyensúlyozott teljesítményt egyaránt szabályozni tudja a kiegyensúlyozott elérési feladatban. A nyomozók arra számítanak, hogy a Bode-rajzok nagyobb sávszélességet és erősítést, valamint kisebb fáziskésést mutatnak be; jelezve, hogy a nyomkövető és kiegyensúlyozó rendszerek jobban képesek feldolgozni bemeneteiket és reagálni rájuk. A kutatók különösen a nagyfrekvenciás teljesítmény javulására számítanak, ami az öregedés következtében romlik. Ezeket az elemzéseket és értékeléseket alanyonként végzik el annak biztosítása érdekében, hogy az alanyok közötti átlagolás ne fedje el a vizsgálók által azonosítani kívánt teljesítményjellemzőket. Ha azonban a vizsgálók kellően hasonló teljesítménnyel találkoznak az alanyok egy csoportjában, a vizsgálók csoportátlagmodelleket, függvényeket és teljesítménymérőket készítenek ennek leírására. Ezeknek az értékeléseknek az a célja, hogy meghatározzák, hogy az alanyok „fennsíkra” helyezkednek-e az egyes edzések, egyéni edzések vagy az általános edzési rend során, és mikor. Ezt az információt az egyes edzési összetevők optimális időtartamának meghatározásához használjuk fel (edzési rohamok időtartama, edzésenkénti edzések száma, edzések teljes száma).

SA-3.2: Értékelje az elfogadott klinikai egyensúlyi és BRTP-alapú mérések közötti összefüggéseket. A BRTP megvalósítása szükségszerűen magában foglalja a kiegyensúlyozott elérési feladatra jellemző teljesítménymérők alkalmazását annak érdekében, hogy azt az egyes alanyok képességeihez (LoB) és az ebből eredő teljesítményhez (LoB, SoB és RMSD) szabják. Ennek az alcélnak az a célja, hogy felmérje a korreláció mértékét ezen BRTP-mérések változásai és azon klinikai mérések változásai között, amelyeket a vizsgálók a BRTP egyensúlyi teljesítményre gyakorolt ​​hatásának értékelésére használnak.

Statisztikai elemzés és várt eredmények: A BRTP-ben és a klinikai egyensúlymérőkben elért teljesítmény összehasonlítása korlátozott a BRTP-ből és a klinikai mérésekből származó adatok eltérő mérési skálája miatt. A BRTP-mértékeket (RMSD, átlagos SoB és LoB) egy arányskálán kapjuk meg. Egyes klinikai mérőszámokat arányskálán is kapunk, míg másokat ordinális skálán kapunk. A vizsgálók a Pearson-féle módszert fogják használni a BRTP-mértékek és az arányskálán kapott klinikai mérések közötti összefüggések értékelésére; és Spearman-féle a BRTP-mértékek és az ordinális skálán kapott klinikai mérések közötti összefüggések felmérésére. A kutatók arra számítanak, hogy a BRTP mérései korrelálnak a klinikai mérésekkel, de „simábban” és folyamatosabban változnak, és nagyobb tartományt és érzékenységet mutatnak. A kutatók arra számítanak, hogy ezek a korrelációk statisztikailag szignifikánsak, bizonyítékot szolgáltatva arra, hogy a BRTP-alapú egyensúlymérők klinikailag érvényesek. Mivel a Multifunctional Reach teszt, a fiziológiai profil értékelés, a Tinetti-egyensúly tesztek és az esés hatékonysági skála is kimutatták, hogy korrelálnak az esés kockázatával, a BRTP-mértékek statisztikailag szignifikáns korrelációi ezekkel bizonyítékot szolgáltatnak arra, hogy az esés kockázatát jelzik. Végül, a LoB és a Falls Efficacy Scale statisztikailag szignifikáns korrelációja bizonyítja, hogy a LoB az FoF mennyiségi mérőszámaként szolgálhat.