Progetto Knee4Life: potenziare il recupero del ginocchio dopo la sostituzione totale del ginocchio attraverso la salute digitale (K4L)

1. Sfondo

   La sostituzione totale del ginocchio (TKR) è una procedura comune, con oltre 100.000 interventi all'anno eseguiti in Inghilterra e Galles. Sebbene la maggior parte dei pazienti abbia un esito positivo dopo la TKR, circa il 10-20% dei pazienti è insoddisfatto, principalmente a causa del dolore e della rigidità del ginocchio. Un metodo per rilevare problemi precoci di dolore e rigidità potrebbe facilitare il ricorso precoce a trattamenti non chirurgici, efficaci nel prevenire la necessità di manipolazione in anestesia [MUA]. Attualmente, i tassi di MUA sono del 2,5% (~ 2.500 pazienti all'anno in Inghilterra e Galles), con un costo di circa £ 14.000 per procedura. La nostra attuale comprensione di quando si sviluppa la rigidità, dei tempi e dei migliori trattamenti per la rigidità è limitata. Un recente partenariato per la definizione delle priorità della James Lind Alliance ha identificato la rigidità dopo TKR come una delle prime 10 priorità di ricerca per comprendere e testare meglio gli interventi. Le misure attuali non sono accurate o adatte all’uso domestico. I ricercatori necessitano di strumenti per misurare con precisione i primi indicatori di rigidità.

2. Fondamento logico

I ricercatori attualmente non dispongono di strumenti per rilevare in remoto e con precisione lo sviluppo della rigidità precoce del ginocchio post-operatoria. Questo studio mira a sviluppare uno strumento economicamente vantaggioso per misurare e quantificare la rigidità del ginocchio prima e dopo l'intervento chirurgico di sostituzione totale del ginocchio (TKR) da utilizzare in tutto il servizio sanitario nazionale. La ricerca cerca di capire come il range di movimento del ginocchio (ROM) si recupera dopo la TKR e di rilevare i primi segni di rigidità. Mira anche a prevedere chi potrebbe sviluppare rigidità dopo TKR ed esplorare la relazione tra dolore e rigidità.

Gli attuali metodi per misurare l'ampiezza di movimento del ginocchio (ROM), come gli strumenti portatili per la misurazione degli angoli, presentano limiti in termini di precisione e necessitano di personale sanitario qualificato per utilizzarli. Lo strumento ideale sarebbe a basso costo, facile da usare e fornirebbe un feedback rapido ai pazienti e ai team clinici. Lo studio comporterà lo sviluppo e la validazione di un approccio basato sulla visione artificiale (utilizzando telecamere per valutare i movimenti) per monitorare la flessione e l'estensione del ginocchio e una valutazione del modello di deambulazione. La tecnologia basata su video o visione artificiale (CV) è stata recentemente sperimentata a Exeter per misurare il movimento della colonna vertebrale in pazienti con spondilite anchilosante. La visione artificiale è una tecnologia emergente che ha un grande potenziale per monitorare la flessione del ginocchio nelle persone con rigidità del ginocchio. Questo approccio prevede l’uso di telecamere e algoritmi di apprendimento automatico per rilevare e analizzare automaticamente gli angoli dell’articolazione del ginocchio durante il movimento. Fornendo misurazioni oggettive e accurate della flessione del ginocchio, la visione artificiale ha il potenziale per migliorare la valutazione della rigidità del ginocchio e facilitare interventi terapeutici mirati. Tuttavia, come con qualsiasi nuova tecnologia, è necessario convalidare il metodo nel contesto dei pazienti con rigidità del ginocchio per garantirne l’accuratezza e l’affidabilità. Gli studi hanno evidenziato l’importanza di sviluppare algoritmi di apprendimento automatico specifici per questa popolazione di pazienti per tenere conto delle differenze individuali nei modelli di movimento e delle limitazioni dovute alla rigidità. Sono necessarie ulteriori ricerche per valutare la validità e la fattibilità degli approcci basati sulla visione artificiale per il monitoraggio della flessione del ginocchio nelle persone con rigidità del ginocchio, che potrebbero in definitiva migliorare la diagnosi, il monitoraggio e la gestione di questa condizione.

La validazione dell’approccio basato sulla visione artificiale per il monitoraggio della flessione del ginocchio nelle persone con rigidità del ginocchio è essenziale per garantirne l’affidabilità e la precisione. Ciò richiede lo sviluppo e il perfezionamento di algoritmi di apprendimento automatico in grado di rilevare e misurare con precisione gli angoli dell’articolazione del ginocchio in questa popolazione di pazienti. Questo studio valuterà l’accuratezza e la precisione dell’algoritmo rispetto ai metodi di misurazione standard, come la motion capture o la goniometria. Inoltre, questo studio esaminerà la sensibilità dell'approccio ai cambiamenti nella flessione del ginocchio dovuti a rigidità e dolore e ne valuterà la fattibilità in un contesto clinico. Una volta convalidato, l’approccio basato sulla visione artificiale ha il potenziale per fornire un mezzo non invasivo e oggettivo per monitorare la flessione del ginocchio nelle persone con rigidità del ginocchio, che potrebbe informare le decisioni terapeutiche e migliorare i risultati per i pazienti.

Un altro strumento utilizzato dagli investigatori è l'app Gaitcapture che sfrutta il sensore dell'accelerometro e del giroscopio di un telefono cellulare e agisce in modo simile a un'unità di misura inerziale (IMU) per fornirci dati di accelerazione e rotazione.

La validazione dell’approccio basato sulla visione artificiale comporterà il confronto con i metodi di misurazione standard (valutazione specialistica fisioterapica).

Oltre all’approccio basato sulla visione artificiale, lo studio utilizzerà sensori indossati sul corpo e app mobili per monitorare i livelli di attività fisica, i modelli di camminata e il conteggio dei passi dei partecipanti. Questi dati forniranno informazioni dettagliate sui modelli complessivi di attività fisica delle persone con TKR e aiuteranno a valutare l'usabilità, l'accettabilità, la fattibilità e l'accuratezza degli strumenti per la diagnostica e il monitoraggio.

I risultati di questo progetto di ricerca hanno il potenziale per migliorare la diagnosi, il monitoraggio e la gestione della rigidità del ginocchio dopo la sostituzione totale del ginocchio (TKR), con la possibilità di ridurre la necessità di un intervento chirurgico MUA. Fornendo misurazioni accurate e una diagnosi precoce, gli strumenti sviluppati in questo studio potrebbero consentire il rinvio precoce a trattamenti non chirurgici e ridurre la necessità di procedure costose e rischiose per migliorare il range di movimento del ginocchio (ROM) dopo un intervento chirurgico di sostituzione totale del ginocchio (TKR). come una manipolazione del ginocchio sotto anestesia.

Qui, i ricercatori condurranno uno studio di validazione di un algoritmo di motion capture senza marcatori per determinarne l’accuratezza e valutarne la fattibilità e l’usabilità per l’implementazione su larga scala in casa. gli investigatori accerteranno anche l'affidabilità test-retest dei risultati dell'algoritmo come gli angoli di flessione/estensione del ginocchio.