깊이 카메라 기반 자동화된 신체 기능 및 낙상 위험 평가의 타당성과 신뢰성
2024년 7월 19일 업데이트: Changho Song, Sahmyook University
지역사회 독거 노인을 위한 새로운 깊이 카메라 기반 신체 기능 및 낙상 위험 평가의 타당성과 신뢰성
낙상은 신체 기능과 삶의 질을 크게 저하시켜 노인들의 성공적인 노화 실패로 이어집니다. 혼자 사는 노인들의 낙상 위험을 해결할 수 있는 자동화된 신체 기능 평가가 절실히 필요합니다. 이 연구는 낙상 병력이 있거나 없는 건강한 청년과 노인을 대상으로 깊이 카메라 기반 신체 기능과 낙상 위험 평가의 타당성과 신뢰성을 테스트하는 것을 목표로 합니다.
본 연구에서는 Azure Kinect 기반 신체 기능 평가의 동시, 수렴 및 차별적 유효성과 이러한 측정의 평가자 내 및 평가자 간 신뢰성을 탐구합니다. 낙상 위험을 구별하는 Azure Kinect 기반 테스트의 진단 정확도와 최적 컷오프 값이 제공됩니다.
등록된 참가자는 단일 세션 동안 다음 평가를 완료합니다: 탠덤 자세 테스트(TST), 5회 앉았다 일어설 테스트(FTSS), 턴업 앤 고 테스트(TUG), 버그 균형 척도(BBS), 기능적 도달 범위 테스트( FRT), FSST(4제곱 단계 테스트), GS(악력) 및 SPPB(짧은 신체 성능 배터리). 각 AK 기반 평가는 동일한 물리 치료사가 지시하는 테스트를 동시에 측정하여 3회 측정됩니다. 두 번의 시도는 한 명의 물리 치료사가 측정하고 한 번의 시도는 다른 물리 치료사가 측정합니다.
연구 개요
상태
완전한
개입 / 치료
- 진단 검사: Azure Kinect 기반 ATST(탠덤 자세 테스트) 및 물리 치료사의 PTST(탠덤 자세 테스트) 측정
- 진단 검사: Azure Kinect 기반 AFTSS(5회 기립 테스트) 및 PFTSS(5회 기립 테스트)에 대한 물리 치료사의 측정
- 진단 검사: Azure Kinect 기반 ATUG(Timed Up and Go 테스트) 및 물리 치료사의 PTUG(Timed Up and Go 테스트) 측정
- 진단 검사: SPPB(단기 물리적 성능 배터리)
- 진단 검사: 버그 밸런스 스케일(BBS)
- 진단 검사: 기능 도달 테스트(FRT)
- 진단 검사: FSST(4제곱 단계 테스트)
- 진단 검사: 그립력(GS)
연구 유형
중재적
등록 (실제)
40
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
-
Seoul, 대한민국, 01795
- Sahmyook University
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- (1) 성인(18세 이상), (2) 신체검사 중 지시사항을 따를 수 있어야 합니다. (3) 최소 6미터 이상 독립적으로 걸을 수 있습니다. (4) 참여하고 서면 동의를 제공하는 데 동의합니다.
제외 기준:
- (1) 정형외과적 부상을 입은 사람; (2) 신경 질환; (3) 통증 또는 염증; (4) 시각 또는 청각 문제; (5) 이전 수술 이력; (6) 심각한 의학적 문제; 또는 (7) 참여를 거부합니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 65세 이상 노인
|
Tandem Stance Test 비교를 위해 Azure Kinect 기반 Tandem Stance Test 시스템은 30초 동안 골반 지점에서 X, Y, Z 좌표까지 이동한 거리를 정량화했으며 물리 치료사는 참가자가 잃을 때까지 경과된 시간을 측정했습니다. 밸런스는 최대 30초까지 측정되었습니다.
참가자들은 탠덤 자세를 유지하면서 앞발의 뒤꿈치가 뒷발의 발가락에 닿도록 선호하는 다리를 앞에 위치시켜 두 발이 최대한 일직선이 되도록 했습니다.
그들은 안정성과 안전을 위해 양쪽으로 놓인 의자 두 개를 붙잡고 서 있었습니다.
'시작' 신호에 참가자는 손을 떼고 Azure Kinect 기반 시스템과 물리 치료사의 스톱워치가 측정을 시작했습니다.
참가자들은 30초간 자세를 유지하려고 노력했다.
참가자들은 30초 동안 밟거나 손을 사용하거나 균형을 잃을 때 자세를 바꿔야 했습니다.
Csuka와 McCarty가 표준화한 FTSS(Five Times Sit-to-Stand Test)는 높은 수준의 신뢰성으로 노년층의 하지 근력과 균형 및 자세 조절을 평가하도록 설계되었습니다.
이전 연구에서는 우수한 평가자 내 신뢰도(ICC=.914-.933)가 보고되었습니다.
및 평가자 간 신뢰도(ICC=.988-.995)
건강한 노인들 사이에서
또한 65세 이상 노인의 경우 11.50초 이상의 5회 앉았다 일어서기 테스트가 낙상 위험을 나타내는 것으로 보고되었습니다.
5회 기립 테스트를 평가하기 위해 높이 45cm이고 바닥에 고정된 의자를 카메라에서 3m 떨어진 곳에 배치했습니다.
참가자들은 앉기 시작했고, 시작 신호에 따라 일어섰다 앉기를 5회 반복했습니다.
Azure Kinect 기반 시스템은 참가자가 다섯 번째 스탠드를 완료하면 자동으로 측정을 종료했지만 물리 치료사는 스톱워치를 사용하여 수동으로 시간을 측정했습니다.
시스템과 치료사의 시간 측정을 비교했습니다.
TUG(Timed Up and Go 테스트)는 정적 및 동적 균형이 모두 필요한 개인의 이동성에 대한 간단한 평가로 사용되었습니다.
9.50초를 초과하는 Timed Up and Go 테스트 기간은 65세 이상 개인의 낙상 위험이 높다는 것을 나타내는 것으로 확인되었습니다.
이전 연구에서는 우수한 평가자 내 신뢰도(ICC=.97)가 보고되었습니다.
및 평가자 간 신뢰도(ICC=.96).
앉은 자세로 시작한 참가자는 테스트가 시작될 때 일어섰습니다.
동시에 Azure Kinect 기반 시스템과 스톱워치가 시간 측정을 시작했습니다.
이후 참가자들은 3m 거리를 걷고 뒤돌아서 발걸음을 되돌려 앉은 자세로 돌아갔다.
Azure Kinect 기반 시스템은 참가자가 앉으면 자동으로 타이밍을 종료하는 반면 물리 치료사는 수동으로 스톱워치를 중지했습니다.
시스템과 치료사의 시간 측정을 비교했습니다.
평가에는 세 가지 테스트가 포함됩니다. 참가자가 편안한 속도로 3미터 거리를 걷는 Timed Up and Go 테스트; 지속 시간도 측정되는 5회 기립 테스트; 그리고 나란히, 세미 탠덤, 완전 탠덤의 세 가지 다른 자세를 각각 10초 동안 유지하는 참가자의 능력을 결정하는 기립 균형 테스트입니다.
참가자는 각 작업에 대해 5점 척도로 점수를 매기는데, 0점은 수행 능력이 없음을 의미하고 4점은 실행의 독립성을 의미합니다.
56점 만점은 뛰어난 균형감을 나타냅니다.
Berg Balance Scale의 관리는 10~20분 정도 소요되며 작은 공간 내에서 의자, 스톱워치, 자, 계단 등 기본 장비만 있으면 관리가 효율적입니다.
참가자들은 맨발로 서서 신체의 측면을 벽에 정렬하여 접촉이 없도록 했습니다.
그들의 자세는 발이 편안하게 간격을 두고 평행을 이루었습니다.
어깨를 벽에 가깝게 90° 구부린 채 팔꿈치를 곧게 펴고 손을 꽉 쥐었습니다.
바닥과 같은 높이에 수평으로 부착된 측정 테이프의 시작점은 세 번째 중수골이 닿는 위치에 따라 결정되었습니다.
이 테이프는 각 참가자의 견봉 높이에 맞춰 정렬되었습니다.
한 발짝도 떼지 않고, 발뒤꿈치를 들어올리거나, 균형을 잃지 않은 채 참가자들은 최대한 앞으로 몸을 기울였습니다.
테이프의 처음과 마지막 세 번째 중수골 위치의 차이가 도달 거리를 나타냅니다.
4제곱 단계 테스트 동안 참가자들은 바닥에 십자 모양으로 놓인 각각 길이 90cm의 직선 테이프 4개를 밟도록 지시 받았습니다.
사각형 1에서 시작하여 사각형 2를 바라보는 참가자들은 특정 순서를 따랐습니다. 참가자들은 다음 사분면으로 앞으로 나아간 다음 오른쪽, 뒤로, 마지막으로 왼쪽으로 시계 방향으로 이동했습니다.
그런 다음 이 순서를 시계 반대 방향으로 되돌렸습니다.
두 발이 각 사분면에 닿는 것이 필수적이었습니다.
참가자들은 테이프를 밟지 않고 최대한 빨리 이 패턴을 완료하는 것을 목표로 했습니다.
시퀀스를 완료하는 데 걸린 시간이 기록되었습니다.
상지 근력을 나타내는 주로 사용하는 손의 최대 악력의 강도는 디지털 등각 손 동력계를 사용하여 측정되었습니다.
|
|
활성 비교기: 65세 이하의 건강한 성인
|
Tandem Stance Test 비교를 위해 Azure Kinect 기반 Tandem Stance Test 시스템은 30초 동안 골반 지점에서 X, Y, Z 좌표까지 이동한 거리를 정량화했으며 물리 치료사는 참가자가 잃을 때까지 경과된 시간을 측정했습니다. 밸런스는 최대 30초까지 측정되었습니다.
참가자들은 탠덤 자세를 유지하면서 앞발의 뒤꿈치가 뒷발의 발가락에 닿도록 선호하는 다리를 앞에 위치시켜 두 발이 최대한 일직선이 되도록 했습니다.
그들은 안정성과 안전을 위해 양쪽으로 놓인 의자 두 개를 붙잡고 서 있었습니다.
'시작' 신호에 참가자는 손을 떼고 Azure Kinect 기반 시스템과 물리 치료사의 스톱워치가 측정을 시작했습니다.
참가자들은 30초간 자세를 유지하려고 노력했다.
참가자들은 30초 동안 밟거나 손을 사용하거나 균형을 잃을 때 자세를 바꿔야 했습니다.
Csuka와 McCarty가 표준화한 FTSS(Five Times Sit-to-Stand Test)는 높은 수준의 신뢰성으로 노년층의 하지 근력과 균형 및 자세 조절을 평가하도록 설계되었습니다.
이전 연구에서는 우수한 평가자 내 신뢰도(ICC=.914-.933)가 보고되었습니다.
및 평가자 간 신뢰도(ICC=.988-.995)
건강한 노인들 사이에서
또한 65세 이상 노인의 경우 11.50초 이상의 5회 앉았다 일어서기 테스트가 낙상 위험을 나타내는 것으로 보고되었습니다.
5회 기립 테스트를 평가하기 위해 높이 45cm이고 바닥에 고정된 의자를 카메라에서 3m 떨어진 곳에 배치했습니다.
참가자들은 앉기 시작했고, 시작 신호에 따라 일어섰다 앉기를 5회 반복했습니다.
Azure Kinect 기반 시스템은 참가자가 다섯 번째 스탠드를 완료하면 자동으로 측정을 종료했지만 물리 치료사는 스톱워치를 사용하여 수동으로 시간을 측정했습니다.
시스템과 치료사의 시간 측정을 비교했습니다.
TUG(Timed Up and Go 테스트)는 정적 및 동적 균형이 모두 필요한 개인의 이동성에 대한 간단한 평가로 사용되었습니다.
9.50초를 초과하는 Timed Up and Go 테스트 기간은 65세 이상 개인의 낙상 위험이 높다는 것을 나타내는 것으로 확인되었습니다.
이전 연구에서는 우수한 평가자 내 신뢰도(ICC=.97)가 보고되었습니다.
및 평가자 간 신뢰도(ICC=.96).
앉은 자세로 시작한 참가자는 테스트가 시작될 때 일어섰습니다.
동시에 Azure Kinect 기반 시스템과 스톱워치가 시간 측정을 시작했습니다.
이후 참가자들은 3m 거리를 걷고 뒤돌아서 발걸음을 되돌려 앉은 자세로 돌아갔다.
Azure Kinect 기반 시스템은 참가자가 앉으면 자동으로 타이밍을 종료하는 반면 물리 치료사는 수동으로 스톱워치를 중지했습니다.
시스템과 치료사의 시간 측정을 비교했습니다.
평가에는 세 가지 테스트가 포함됩니다. 참가자가 편안한 속도로 3미터 거리를 걷는 Timed Up and Go 테스트; 지속 시간도 측정되는 5회 기립 테스트; 그리고 나란히, 세미 탠덤, 완전 탠덤의 세 가지 다른 자세를 각각 10초 동안 유지하는 참가자의 능력을 결정하는 기립 균형 테스트입니다.
참가자는 각 작업에 대해 5점 척도로 점수를 매기는데, 0점은 수행 능력이 없음을 의미하고 4점은 실행의 독립성을 의미합니다.
56점 만점은 뛰어난 균형감을 나타냅니다.
Berg Balance Scale의 관리는 10~20분 정도 소요되며 작은 공간 내에서 의자, 스톱워치, 자, 계단 등 기본 장비만 있으면 관리가 효율적입니다.
참가자들은 맨발로 서서 신체의 측면을 벽에 정렬하여 접촉이 없도록 했습니다.
그들의 자세는 발이 편안하게 간격을 두고 평행을 이루었습니다.
어깨를 벽에 가깝게 90° 구부린 채 팔꿈치를 곧게 펴고 손을 꽉 쥐었습니다.
바닥과 같은 높이에 수평으로 부착된 측정 테이프의 시작점은 세 번째 중수골이 닿는 위치에 따라 결정되었습니다.
이 테이프는 각 참가자의 견봉 높이에 맞춰 정렬되었습니다.
한 발짝도 떼지 않고, 발뒤꿈치를 들어올리거나, 균형을 잃지 않은 채 참가자들은 최대한 앞으로 몸을 기울였습니다.
테이프의 처음과 마지막 세 번째 중수골 위치의 차이가 도달 거리를 나타냅니다.
4제곱 단계 테스트 동안 참가자들은 바닥에 십자 모양으로 놓인 각각 길이 90cm의 직선 테이프 4개를 밟도록 지시 받았습니다.
사각형 1에서 시작하여 사각형 2를 바라보는 참가자들은 특정 순서를 따랐습니다. 참가자들은 다음 사분면으로 앞으로 나아간 다음 오른쪽, 뒤로, 마지막으로 왼쪽으로 시계 방향으로 이동했습니다.
그런 다음 이 순서를 시계 반대 방향으로 되돌렸습니다.
두 발이 각 사분면에 닿는 것이 필수적이었습니다.
참가자들은 테이프를 밟지 않고 최대한 빨리 이 패턴을 완료하는 것을 목표로 했습니다.
시퀀스를 완료하는 데 걸린 시간이 기록되었습니다.
상지 근력을 나타내는 주로 사용하는 손의 최대 악력의 강도는 디지털 등각 손 동력계를 사용하여 측정되었습니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
AK 기반 탠덤 스탠스 테스트와 물리치료사의 탠덤 스탠스 테스트 측정
기간: 기준선
|
Tandem Stance Test 비교를 위해 Azure Kinect 기반 Tandem Stance Test 시스템은 30초 동안 X, Y, Z 좌표로 골반 지점이 이동한 거리를 정량화하고 물리 치료사는 참가자가 최대 30초 동안 균형을 잃습니다.
참가자는 일렬 자세를 유지하면서 선호하는 다리를 앞쪽에 배치하여 앞발의 뒤꿈치가 뒷발의 발가락에 닿도록 하고 두 발이 최대한 일직선이 되도록 합니다.
그들은 안정성과 안전을 위해 옆으로 놓인 의자 두 개를 잡고 서 있습니다.
'시작' 신호에 따라 참가자는 손을 떼고 시스템과 물리 치료사의 스톱워치가 모두 측정을 시작합니다.
참가자들은 30초간 자세를 유지하려고 노력합니다.
30초가 되기 전에 걷거나, 손을 사용하거나, 균형을 잃을 때 자세를 바꾸는 것이 나타납니다.
총 변위(미터)와 균형을 잃을 때까지의 시간(초)이 측정됩니다.
|
기준선
|
|
AK 기반 5회 기립 테스트(AFTSS)와 물리치료사의 5회 기립 테스트 측정
기간: 기준선
|
5회 기립 테스트를 평가하기 위해 높이 45cm이고 바닥에 고정된 의자를 카메라에서 3m 떨어진 곳에 놓습니다.
참가자들은 앉기 시작하고 시작 신호에 따라 일어섰다 앉기를 5회 반복했습니다.
Azure Kinect 기반 시스템은 참가자가 다섯 번째 스탠드를 완료하면 자동으로 측정을 종료하는 반면 물리 치료사는 스톱워치를 사용하여 수동으로 시간을 측정합니다.
시스템과 치료사의 시간 측정값(초)을 비교합니다.
|
기준선
|
|
AK 기반 Timed Up and Go 테스트와 물리치료사의 Timed Up and Go 테스트 측정
기간: 기준선
|
Timed Up and Go 테스트는 정적 및 동적 균형이 모두 필요한 사람의 이동성을 측정합니다.
테스트는 참가자가 앉은 자세에서 일어서는 자세로 시작하고 실험실 내에서 3미터 걷기, 돌아서기, 걸음 수를 되짚어 다시 앉기 등을 통해 진행됩니다.
Azure Kinect 기반 시스템은 스톱워치를 사용하는 물리 치료사와 마찬가지로 참가자가 앉는 순간 타이밍을 자동으로 중지합니다.
작업을 완료하는 데 걸리는 시간은 초 단위로 측정됩니다.
|
기준선
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
짧은 물리적 성능 배터리
기간: 기준선
|
Short Physical Performance Battery는 세 가지 테스트로 구성됩니다. 응답자가 편안한 속도로 3미터 거리를 걷는 Timed Up and Go 테스트, 지속 시간도 측정하는 5회 앉아서 일어서기 테스트, 그리고 기립 균형 테스트로 구성됩니다. 나란히, 세미 탠덤, 완전 탠덤의 세 가지 다른 자세를 각각 10초 동안 유지할 수 있는 응답자의 능력. 각 작업을 완료하는 데 걸리는 시간은 초 단위로 측정됩니다. |
기준선
|
|
버그 밸런스 스케일
기간: 기준선
|
참가자는 각 작업에 대해 0-4점으로 점수가 매겨지며, 0점은 작업을 수행할 수 없음을 나타내고 4는 실행의 독립성을 나타냅니다.
최대 총점은 56점으로 개인이 완벽한 균형을 이루고 있음을 나타냅니다.
Berg Balance Scale을 관리하는 것은 10~20분 정도 소요될 정도로 효율적이며 작은 공간 내에서 의자, 스톱워치, 자, 계단 등 기본 장비만 있으면 됩니다.
점수는 Berg Balance Scale의 모든 작업을 완료한 후 측정됩니다.
|
기준선
|
|
기능 도달 범위 테스트
기간: 기준선
|
참가자들은 신발을 신지 않은 채 서서 몸의 접촉이 없도록 옆구리를 벽과 일직선으로 배치합니다.
그들의 자세는 대칭이며 발은 편안하게 간격을 두고 있습니다.
어깨는 벽에 대해 90° 각도로 굽혀지고, 팔꿈치는 펴진 상태로 주먹을 꽉 쥐고 있습니다.
영점은 바닥과 수평으로 수평으로 장착된 측정 테이프의 세 번째 중수골의 접촉 지점에 설정됩니다.
테이프는 각 참가자의 견봉 높이에 맞춰 정렬됩니다.
그런 다음 참가자는 한 걸음도 떼지 않고, 발뒤꿈치를 올리거나, 균형을 잃지 않고 최대한 앞으로 뻗도록 지시받습니다.
도달 거리는 테이프의 첫 번째 중수골 위치와 마지막 세 번째 중수골 위치 간의 차이로 측정됩니다.
도달 거리는 미터 단위로 측정됩니다.
|
기준선
|
|
4제곱 단계 테스트
기간: 기준선
|
피험자에게 바닥에 십자형으로 배열된 직선 테이프(길이 90cm) 4개를 밟도록 지시합니다.
피험자는 다음 사분면으로 앞으로 나아간 다음 오른쪽으로 다음 사분면으로, 그런 다음 뒤로 마지막 사분면으로, 마지막으로 왼쪽으로 시작 사분면으로 시계 방향 순서로 진행합니다.
그런 다음 이 패턴을 역순으로 되돌립니다.
두 발은 모든 사분면에 착지해야 합니다.
피험자들은 테이프를 밟지 않으려고 노력하면서 가능한 한 빨리 이 패턴을 수행하도록 지시받습니다.
이 시퀀스를 완료하는 데 걸린 시간은 초 단위로 기록됩니다.
|
기준선
|
|
그립 강도
기간: 기준선
|
상지의 근력을 대표하는 주로 사용하는 손의 최대 악력 강도는 디지털 등각 손 동력계(전자 손 동력계, PRO-SPECS®, 대한민국 서울)를 사용하여 측정됩니다.
참가자는 팔뚝을 중립 위치로 유지하면서 팔꿈치를 90°로 구부린 상태에서 어깨를 내전시킵니다.
세 번의 압착 시도 평균이 분석에 사용됩니다.
그립력은 무게(킬로그램)로 측정됩니다.
|
기준선
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2023년 8월 1일
기본 완료 (실제)
2023년 10월 22일
연구 완료 (실제)
2023년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 7월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 7월 19일
처음 게시됨 (실제)
2024년 7월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 7월 25일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 7월 19일
마지막으로 확인됨
2024년 7월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- SYU 2022-06-003-005
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .