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Rehabilitation Assessment of Motor Function In Cerebral Palsy Using Explainable AI

2026年8月5日 更新者：Riphah International University

Rehabilitation Assessment of Motor Function in Ambulatory Children With Cerebral Palsy Using Explainable Machine Learning

The goal of this observational study is to develop and validate an AI-based prediction model for functional mobility and gait outcomes in children with cerebral palsy using low-cost clinical and gait data collected in rehabilitation settings in Pakistan.

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

Children with cerebral palsy (CP) commonly experience limitations in functional independence and mobility, which significantly affect participation and quality of life. Accurate assessment of these functional abilities is essential for rehabilitation planning, prognosis estimation, and monitoring treatment outcomes. However, conventional assessment methods largely depend on therapist observation and standardized clinical scales, which may be subjective, time-consuming, and less sensitive to complex interactions among clinical variables.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

200

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究場所

  • パキスタン
      • Islamabad、パキスタン
      • Islamabad、パキスタン
        • Army special education Academy
      • Islamabad、パキスタン
        • National institute of Rehabilitation medicine
        • コンタクト：
        • コンタクト：
        • 主任研究者：
          • Sidra Ghias, PhD*
      • Karachi、パキスタン
        • Karachi institue of neurological diseases and rehabilitation(KIND-R)
        • コンタクト：
        • 主任研究者：
          • Sidra Ghias, PhD*
        • コンタクト：

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Children with cerebral palsy classified within Gross Motor Function Classification System (GMFCS) Levels I-III who are ambulatory with or without assistive devices and receiving routine physiotherapy rehabilitation. Participants from all cerebral palsy subtypes will be included for clinical, functional, and gait assessment related to AI-based evaluation of functional mobility and gait outcomes.

説明

Inclusion Criteria:

  • Age 4 to18 years
  • Diagnosed any motor type of cerebral palsy (spastic, dyskinetic, ataxic, mixed),)
  • GMFCS levels I -III (able to walk with or without an assistive device).
  • All participants must be able to ambulate at least 10 meters with or without an assistive device.
  • Capable of following simple verbal instructions.
  • Parental informed consent and child assent

Exclusion Criteria:

  • Recent orthopedic or neurosurgical interventions (<6 months).
  • Uncontrolled seizures affecting gait.
  • Non-ambulatory (GMFCS IV-V) or cognitive impairments preventing cooperation.

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
Ambulatory Children with Spastic Cerebral Palsy (GMFCS I-III)
Children diagnosed with spastic cerebral palsy who are ambulatory and classified within Gross Motor Function Classification System (GMFCS) Levels I to III. Participants will undergo clinical, functional, and gait assessments for AI-based prediction of functional mobility and gait outcomes
他の：AI-Based Functional Mobility and Gait Assessment
Participants will continue receiving their standard/routine physiotherapy rehabilitation program as prescribed by their treating therapist. The study will involve observational collection of clinical, functional, and gait-related data using standardized assessment tools, and AI-based video analysis. No additional therapeutic intervention will be administered specifically for research purposes.

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Edinburgh visual gait scale (EVGS)
時間枠：Baseline to 6 Months
Edinburgh visual gait scale (EVGS) EVGS can be a supportive tool that adds quantitative data instead of only qualitative assessment to a video only gait evaluation. Interobserver agreement is 60-90% and Kappa values are 0.18-0.85 for the 17 items in EVGS. Reliability is higher for distal segments (foot/ankle/knee 63-90%; trunk/pelvis/hip 60-76%). Agreement between EVGS and 3DGA is 52-73%.
Baseline to 6 Months
WeeFIM (Functional Independence Measure for Children)
時間枠：Baseline to 6 months
WeeFIM (Functional Independence Measure for Children) Reliability: High internal consistency and ICCs (motor and cognitive scales) ~0.91-0.98 in children with cerebral palsy Validity: Construct and external validity supported (scale fits Rasch model expectations and correlates with related developmental measures)
Baseline to 6 months
GMFM-88
時間枠：Baseline to 6 months followup
GMFM (Gross Motor Function Measure) Reliability: Excellent. Internal consistency Cronbach's α ~0.997-1.00; intra- and inter-rater ICC ~0.994-0.999 (both GMFM-88 & GMFM-66) Validity: Construct and concurrent validity supported by strong correlations with related motor function classifications (e.g., GMFCS, PEDI mobility)
Baseline to 6 months followup
Markerless Gait Analysis
時間枠：Baseline to 6 months

Gait videos will be processed using a validated markerless pose estimation framework . Spatiotemporal and kinematic gait parameters will be extracted, including but not limited to:

  • Step length symmetry
  • Cadence
  • Stride time variability
  • Joint angle trajectories
  • Temporal asymmetry indices
Baseline to 6 months

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Feasibility of markerless video-based gait analysis for routine physiotherapy assessment in low-resource clinical settings
時間枠：Through study completion, 12 month
Feasibility will be evaluated using: (1) video acquisition success rate; (2) data processing completion rate; (3) time required for analysis; and (4) clinician usability and interpretability feedback, obtained through structured questionnaires and semi-structured interviews with practicing physiotherapists regarding SHAP-based model outputs.
Through study completion, 12 month
Predictive accuracy of the machine learning model for gait and motor function
時間枠：At model validation ,post data collection ,6 month
Model performance will be evaluated using RMSE, MAE, and R² for continuous outcomes. Explainability will be assessed using SHAP values, with examination of feature importance consistency across cross-validation folds. based on gait and motor function data collected from participants with ambulatory cerebral palsy.
At model validation ,post data collection ,6 month
Robustness of model predictive performance and change in functional and gait outcomes across heterogeneous therapy exposure contexts
時間枠：Baseline to 6-month follow-up
The Phase 2 trained model will be applied to 6-month follow-up data without retraining. Predictive performance (RMSE, MAE, R²) will be compared across therapy exposure subgroups (regular vs. irregular/no physiotherapy). Temporal prognosis will additionally be characterized using change from baseline in GMFM-66, WeeFIM, and EVGS, alongside gait symmetry indices derived from video analysis.
Baseline to 6-month follow-up

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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Riphah International University

捜査官

  • 主任研究者：Sidra Ghias, PhD* Rehab、Riphah International university Isalambad

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (推定)

2026年8月30日

一次修了 (推定)

2027年6月30日

研究の完了 (推定)

2027年12月30日

試験登録日

最初に提出

2026年5月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年6月1日

最初の投稿 (実際)

2026年6月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年8月10日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年8月5日

最終確認日

2026年8月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • RCRAHS-ISB/REC/PhD/011111

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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