RUSI를 사용하여 건강한 출산 및 무산생 자원봉사자의 다이어프램 두께 ​​및 이동성 조사

횡경막은 주요 호흡 근육이지만 독특한 해부학적 구조와 다른 몸통 근육과의 조화로 인해 몸통 안정성과 자세에 크게 기여하는 것으로 간주됩니다(Hodges et al., 1997; Hodges 1999; Hodges and Gandevia, 2000; Hodges et al. ., 2001; Hodges et al., 2007). 재활 초음파 영상(RUSI) 기술은 횡격막 근육 기능을 평가하기 위한 안전하고 비용 효율적인 방법을 제공합니다. RUSI는 재활 효과를 조사하는 방법 또는 근육 훈련을 위한 바이오피드백 도구로 요추 골반 통증과 같은 몸통 상태에서 횡경막 두께 또는 이동성을 평가하기 위한 근골격 물리 치료에 사용됩니다(Janssens et al., 2015; Dülger et al., 2018; Calvo-Lobo 등, 2019). 횡경막 두께와 편위에 대한 RUSI 측정의 신뢰성은 이전에 건강한 인구 집단에서 조사되었지만(Scarlata et al., 2018; Scarlata et al., 2019; Wilches-Luna et al., 2022), 골반 거들 통증이 있는 개인( Nassiri et al., 2020) 및 요골반통이 있는 운동선수(Calvo-Lobo et al., 2019)에 대해 산후 인구에 대한 신뢰성은 연구된 적이 없습니다. 따라서 본 연구에서는 RUSI를 활용하여 다양한 연령대의 미산부 및 산부인을 포함한 건강한 여성의 횡경막 두께 및 편위 측정의 신뢰성을 평가하는 것을 목표로 합니다.

이 신뢰성 연구는 윤리적 고려 사항과 헬싱키 선언을 준수하며 Patras 대학의 연구 윤리 위원회(R.E.C.)의 승인을 받았습니다. Patras 대학교 연구 윤리 위원회(R.E.C.)의 내부 검토 위원회에 따르면, 이 연구에는 R.E.C.의 데이터 모니터링 위원회에서 수행한 데이터 검증 및 등록 절차를 평가하기 위한 데이터 검사를 포함하여 강력한 품질 보증 계획이 포함되어 있습니다. 프로토콜 준수 및 데이터 수집 무결성을 유지하기 위해 Patras 대학의 사이트 모니터링 및 감사를 수행합니다. 레지스트리 데이터의 정확성, 완전성 및 대표성은 유사한 신뢰성 연구에서 발표된 예비 데이터와 데이터를 비교하여 연구팀에 의해 보장됩니다. 연구팀은 상세한 변수 설명, 코딩 정보, 정상 범위를 포함하는 포괄적인 데이터 사전을 구축하여 데이터 수집의 일관성과 명확성을 보장합니다.

RUSI는 숙련된 물리치료사 2명이 수행합니다(근골격 물리치료 분야에서 5년 이상의 임상 경험 보유). 물리치료사는 근골격 초음파 영상을 전문으로 하는 방사선 전문의로부터 하루 동안 교육을 받은 후 방사선 전문의와 물리치료사가 몇 시간 동안 독립적인 공동 실습을 받았습니다. 더 넓은 대학 캠퍼스 지역에서 온 성인 여성의 편의 표본은 광고 및 대학 중재 수단(이메일, e-플랫폼 대학 공지 등)을 통해 연구에 참여하도록 초대됩니다. 모든 참가자로부터 사전 동의를 얻습니다. 참가자는 Versana Active™ 초음파 시스템을 사용하여 반쯤 누운 자세로 초음파 평가를 받습니다. 해부학적 가이드 포인트는 정확성을 위해 수술용 피부 마커로 표시되어 있으며 숙련된 물리치료사 2명이 Boussuges et al.에 따라 평가를 수행합니다. (2020) 추천. 다이어프램 두께는 완전 흡기 및 완전 호기가 끝날 때 B 모드에서 고해상도 선형 변환기를 사용하여 측정됩니다. 횡격막 편위는 일회 호흡량 횡경막 호흡 동안 M 모드의 고해상도 곡선 변환기를 사용하여 평가됩니다. 각 측정 후에는 2분의 휴식 시간이 소요됩니다. 휴식 시간 동안 문헌 권장 사항에 따라 캡처된 이미지에 캘리퍼를 배치하고 측정값을 기록하고 저장합니다. 테스터 내 및 테스터 간 신뢰성은 매개변수당 3회 연속 측정을 수행하여 평가됩니다. 초음파 화면 가장자리에 있는 측정 테이블을 덮어 작업자와 대상자는 모든 측정에 대해 눈을 멀게 합니다. 피험자의 신원을 알지 못하는 독립적인 연구원(초음파 화면의 피험자의 신원은 평가가 끝날 때 작업자에 의해 숨겨짐)과 검사 절차는 스프레드시트 소프트웨어의 모든 변수를 추출하고 문서화하는 일을 담당합니다.

모든 환자 데이터는 연구팀 구성원만 접근할 수 있는 안전한 클라우드 플랫폼에 익명으로/코드화되어 저장됩니다. 변수가 누락되거나, 해석할 수 없거나, 일관성이 없는 상황을 해결하기 위해 대치 방법이 적용됩니다. 모든 부작용은 해결되고 문서화되며 환자 평가 시간 동안 의료 상담이 가능합니다. 연구 프로토콜, 데이터 수집 방법 또는 연구의 기타 측면에 대한 모든 수정 사항은 연구자와 R.E.C.의 내부 검토 위원회에서 철저하게 검토되며, 연구 프로토콜 및 연구 등록도 이에 따라 조정됩니다. 데이터의 통계적 분석은 SPSS 소프트웨어(버전 28.0; SPSS Inc, Chicago, IL)를 사용하여 수행됩니다. 신뢰도는 양방향 무작위 효과 모델(ICC2,1)로 평가된 클래스 내 상관 계수(ICC)와 95% 신뢰 구간을 사용하여 계산됩니다.