STIMA DELLO STATO DI EQUILIBRIO NEGLI EMIPAPRETICI
STIMA DELLO STATO DI EQUILIBRIO IN PAZIENTI CON EMIPARESI: IMPLEMENTAZIONE DI UNA RETE NEURALE ARTIFICIALE
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Sono stati registrati i dati demografici e le informazioni cliniche dei partecipanti. Le informazioni cliniche consistono in alcuni dati medici di base per i pazienti. Hodkinson Mental Test è stato utilizzato per valutare lo stato cognitivo dei partecipanti se soddisfacevano i criteri di inclusione. Il test dei sistemi di valutazione dell'equilibrio è stato utilizzato per valutare lo stato di equilibrio dei partecipanti.
In questo studio sono state utilizzate ANN di retropropagazione feed-forward utilizzando l'algoritmo di addestramento di Levenberg-Marquardt. Le funzioni di trasferimento iperbolico tangente sono state utilizzate nello strato nascosto. Matlab (versione R2017b, Mathworks Inc, USA) è stato utilizzato nella modellazione delle RNA. Il 70% (n=46), il 15% (n=10) e il 15% (n=10) dei dati ottenuti dai partecipanti sono stati utilizzati rispettivamente per la formazione, la convalida e il test nello studio. Sono stati utilizzati anche modelli di regressione lineare multipla (MLR) per il confronto con le ANN.
In primo luogo, le RNA sono state modellate per il primo scopo dello studio. Abbiamo utilizzato i dati dei cinque test di equilibrio tradizionali nel BESTest che non utilizzavano i valori reali (il tempo o la distanza), ma solo i valori classificati (0-3 punti nel BESTest) per allenare le RNA. Cinque test di equilibrio erano test di portata funzionale (cm), test di una gamba in piedi per il lato destro e sinistro (sec), test di camminata temporizzata di 6 metri (sec) e test timed up and go (sec). Quindi, confrontiamo i punteggi BESTest totali manuali con i punteggi previsti dalle ANN.
In secondo luogo, abbiamo rimosso 6 sezioni del BESTest una per una e modellato con le restanti 5 sezioni del test per stimare il punteggio BESTest totale. Dopo questa modellazione, abbiamo rimosso ogni elemento uno per uno nella prima sezione e stimato il punteggio totale della prima sezione. Abbiamo ripetuto il processo per tutte le sezioni del BESTest.
Analisi statistica
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Avere un'età compresa tra i 35 e i 65 anni,
- In grado di camminare autonomamente o con un ausilio per la deambulazione,
- In grado di stare in piedi almeno 1 minuto in modo indipendente,
- Avere una singola emiparesi,
- Ottenere almeno 8 punti dall'Hodkinson Mental Test.
Criteri di esclusione:
- Avere comorbilità che influenzano il loro equilibrio,
- Avere problemi di comunicazione.
- I pazienti che non sono in grado di comprendere le indicazioni fornite sono stati esclusi dallo studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Altro
- Prospettive temporali: Trasversale
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Test dei sistemi di valutazione dell'equilibrio (BESTest)
Lasso di tempo: due anni
|
Vincoli biomeccanici, limiti di stabilità/verticalità, aggiustamenti posturali anticipatori, risposte posturali, orientamento sensoriale e stabilità nell'andatura
|
due anni
|
|
Modellazione di reti neurali artificiali
Lasso di tempo: due anni
|
confrontando i punteggi BESTest totali manuali con i punteggi previsti dalle ANN
|
due anni
|
|
Modellazione di reti neurali artificiali
Lasso di tempo: due anni
|
determinare i contributi più alti dei sottoinsiemi BESTest al fine di trovare i risultati predittivi delle ANN dei sottoinsiemi BESTest.
|
due anni
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Güzin Kara, PhD, PT, Pamukkale University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Kaczmarczyk K, Wit A, Krawczyk M, Zaborski J, Gajewski J. Associations between gait patterns, brain lesion factors and functional recovery in stroke patients. Gait Posture. 2012 Feb;35(2):214-7. doi: 10.1016/j.gaitpost.2011.09.009. Epub 2011 Sep 19.
- Demir U, Kocaoğlu S, Akdoğan E. Human impedance parameter estimation using artificial neural network for modelling physiotherapist motion. Biocybernetics and Biomedical Engineering. 2016; 36(2): 318-326
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Primo Inserito (Effettivo)
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 60116787-020/5431
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