肩可動域のウェアラブル技術

Capture モバイル アプリケーションまたは「アプリ」(FocusMotion、カリフォルニア州サンタモニカ) は、主任研究員である Ramkumar 博士が使用する 1 台の (CCF) スマートフォンにカスタム設計され、安全にインストールされ、専用のユーザー インターフェイスとして機能します。独自のソフトウェア開発キット (SDK)。 Capture アプリは Bluetooth 接続を使用して Pebble Time Round スマートウォッチとペアリングし、参加者がスマートフォンを使用している間、リモートで計時を行うことができます。 このスマートウォッチは、調査目的で FocusMotion から調査員に貸与されました。

この独自の SDK (FocusMotion) は、ハードウェア (加速度計、ジャイロスコープ、磁力計) によって記録されたユーザーの動きを処理します。 データが収集されると、ソフトウェア開発キット (SDK) はモーションを反復的または非反復的に分類し、反復的なモーションはさらに分析されます。 ユーザーがワークアウトや動きを完了すると、SDK は実行された反復回数、テクニック、休憩時間を追跡します。 SDK は、特定のアクションの理想的なモーションのテンプレートと動きを比較することで、フォームに関するリアルタイムのフィードバックをユーザーに提供できます。 SDK は、あらゆるオペレーティング システム、電話、またはウェアラブル デバイスと互換性があり、既存のテクノロジとのシームレスな統合を実現します。

SDK からの測定値は、4 つの肩の操作 (外転、前屈、内旋、外旋) の手動ゴニオメーターで得られたものと比較されます。 10 人の被験者のそれぞれは、一貫性と再現性のために各操作の 5 つの試験を実行します。

肩の痛みがなく、肩の可動域が十分にあり、肩の手術を事前に行っていない参加者が募集されます。 他の除外基準は設定されません。 個人は、CCFの学部および大学院の医学教育プログラムから採用されます。

SDK と手動ゴニオメーターの両方から測定された肩のモーション アークを評価するために、統計分析が採用されます。 各患者からの角度測定値と角度測定値を比較するために、単変量解析 (カテゴリ変数のカイ 2 乗および連続変数の t 検定) が実行されます。 検出力分析は、5% の信頼水準で 2 つのグループ間で大きな効果サイズを検出する可能性が 94%、中程度の効果サイズを検出する可能性が 60% であることを示しました。 1 サンプル t 検定の場合、検出力分析は、5% の信頼水準で有意な中程度の効果サイズを検出する可能性が 92% であることを示しました。 すべてのデータ分析は、Microsoft を使用して実行されます。 Excel 分析ソフトウェア バージョン 14.5.4 <0.05のp値カットオフを使用して、統計的有意性を決定しました。

すべての有害事象は治験審査委員会に報告されます。