Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Biometrische herkenning en revalidatiebeoordeling van sportblessures aan de onderste ledematen op basis van loopaanrakingsinformatie

6 juli 2020 bijgewerkt door: Peking University Third Hospital
De huidige gangbare klinische methoden kunnen de biomechanische status van het kniegewricht niet echt weergeven. Gebaseerd op het voet-knie-koppelingsmechanisme, zijn de eenvoudige en praktische dynamische loop-aanrakingsinformatie die wordt geleverd door het 3D-krachtplatform nauw verwant aan de biomechanica van de knie. Het doel van deze studie is om de herkenning van ziektekenmerken, computerondersteunde diagnose en revalidatiebeoordeling te onderzoeken op basis van de loopaanrakingsinformatie met betrekking tot verwondingen aan de onderste ledematen.

Studie Overzicht

Toestand

Onbekend

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Achtergrond:

De huidige gangbare klinische methoden kunnen de biomechanische status van het kniegewricht niet echt weergeven. De driedimensionale ganganalyse is de gouden standaard, maar is klinisch moeilijk toe te passen. Er is dringend behoefte aan een klinisch praktische methode om de biomechanica van het kniegewricht onder dynamische gewichtsbelasting kwantitatief te evalueren.

methoden:

Er werden 50 gezonde vrijwilligers, 450 patiënten met sportblessures (waaronder heup-, knie- en enkelgewrichtsaandoeningen) en 50 patiënten met degeneratieve artrose gerekruteerd.

55 passieve reflecterende markeringen werden bilateraal op het lichaam geplaatst. Kinematica van de onderste ledematen en dynamische plantaire druk tijdens lopen en joggen werden verzameld.

Uitkomstevaluatie-indicatoren en statistische methoden: De volgende indicatoren gebruiken herhaalde meting twee-factor variantieanalyse: de linker- en rechterkant, verschillende revalidatietijden worden gebruikt als herhaalde meetvariabelen, om de biomechanische veranderingen van de biomechanica van het onderste lidmaatgewricht en loopaanraking te analyseren informatie. Een verscheidenheid aan machine learning-methoden (zoals PCA, SVM, CNN, enz.) wordt gebruikt om het juiste algoritme en de juiste parameters te analyseren en te selecteren op basis van het leereffect. Ten slotte zal deze studie machine learning-modellen opstellen voor computerondersteunde diagnose, behandeling en revalidatiebeoordeling.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

550

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

      • Beijing, China, 100191
        • Werving
        • Peking University Third Hospital
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Inclusie: één gezonde controlegroep: gezonde vrijwilligers; en patiënten met een bepaalde sportblessure (weke delen letsel of degeneratieve artrose) van een gewricht van de onderste extremiteit (heup of knie of enkel of voet).

Uitsluiting: Cognitieve stoornissen of andere verwondingen die de bewegingsprestaties beïnvloeden.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • patiënten met een bepaalde sportblessure (weke delen letsel of degeneratieve artrose) van een gewricht van de onderste extremiteit (heup of knie of enkel of voet).

Uitsluitingscriteria:

  • Cognitieve beperking
  • andere verwondingen die de bewegingsprestaties beïnvloeden.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Gezonde controle
Volgens de vorige klinische diagnose, vrijwilligers die nooit sportblessures aan de onderste ledematen hebben opgelopen.
Dit is een observatieonderzoek, zonder tussenkomst
Patiënten met sportblessures
Volgens de vorige klinische diagnose, patiënten die sportblessures hebben opgelopen (waaronder heup-, knie- en enkelgewrichtsaandoeningen).
Dit is een observatieonderzoek, zonder tussenkomst
Patiënten met degeneratieve artrose
Volgens de vorige klinische diagnose, patiënten die degeneratieve artrose hebben gehad.
Dit is een observatieonderzoek, zonder tussenkomst

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
loop snelheid
Tijdsspanne: Op de dag van inschrijving.
Driedimensionaal ganganalysesysteem en voetzooldruk werden gebruikt tijdens het lopen.
Op de dag van inschrijving.
grond reactiekracht
Tijdsspanne: Op de dag van inschrijving.
Driedimensionaal ganganalysesysteem en voetzooldruk werden gebruikt tijdens het lopen.
Op de dag van inschrijving.
knie flexie hoek
Tijdsspanne: Op de dag van inschrijving.
Driedimensionaal ganganalysesysteem en voetzooldruk werden gebruikt tijdens het lopen.
Op de dag van inschrijving.
het moment van knie-extensie in de loopcyclus
Tijdsspanne: Op de dag van inschrijving.
Driedimensionaal ganganalysesysteem en voetzooldruk werden gebruikt tijdens het lopen.
Op de dag van inschrijving.

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
De International Knee Documentation Committee (IKDC) scoort
Tijdsspanne: Op de dag van inschrijving.
De score van de International Knee Documentation Committee (IKDC) werd gebruikt om de gezondheid van de knie te evalueren. De patiënten vulden de score zelf in. De laagste score is 0 en de hoogste score is 100.
Op de dag van inschrijving.

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

28 juli 2017

Primaire voltooiing (Verwacht)

1 december 2022

Studie voltooiing (Verwacht)

30 december 2022

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

29 juni 2020

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

6 juli 2020

Eerst geplaatst (Werkelijk)

8 juli 2020

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

8 juli 2020

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

6 juli 2020

Laatst geverifieerd

1 juni 2020

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren