이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

Rehabilitation Assessment of Motor Function In Cerebral Palsy Using Explainable AI

2026년 8월 5일 업데이트: 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.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

상세 설명

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.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

200

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

      • Islamabad, 파키스탄
      • Islamabad, 파키스탄
        • Army special education Academy
      • Islamabad, 파키스탄
      • Karachi, 파키스탄
        • Karachi institue of neurological diseases and rehabilitation(KIND-R)
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Sidra Ghias, PhD*
        • 연락하다:

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

  • 어린이
  • 성인

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

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.

설명

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.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
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
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.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Edinburgh visual gait scale (EVGS)
기간: 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)
기간: 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
기간: 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
기간: 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

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Feasibility of markerless video-based gait analysis for routine physiotherapy assessment in low-resource clinical settings
기간: 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
기간: 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
기간: 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

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Sidra Ghias, PhD* Rehab, Riphah International university Isalambad

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 (추정된)

2026년 8월 30일

기본 완료 (추정된)

2027년 6월 30일

연구 완료 (추정된)

2027년 12월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 5월 18일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 6월 1일

처음 게시됨 (실제)

2026년 6월 5일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 8월 10일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 8월 5일

마지막으로 확인됨

2026년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • RCRAHS-ISB/REC/PhD/011111

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

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. .

구독하다