Musculoskeletale pijn, motorische controle, risico op vallen en virtuele realiteit

Achtergrond

Musculoskeletale pijn (MSP) komt vaak voor bij oudere volwassenen, treft een aanzienlijk deel van deze populatie en wordt in verband gebracht met verschillende aandoeningen, zoals onder meer gewrichtspijn, spierpijn of rugpijn. Meer specifiek zijn nekpijn en lage rugpijn wereldwijd zeer pijnlijk en invaliderend, wat aanzienlijke kosten met zich meebrengt, zowel economisch als op het gebied van de gezondheidszorg.

Verschillende onderzoeken hebben een sterk verband aangetoond tussen MSP en vallen bij oudere volwassenen. Er werd met name waargenomen dat MSP een significante voorspeller is van meerdere valpartijen en nauw verband houdt met een saldotekort.

Om de nauwe relatie tussen MSP en vallen goed te begrijpen, is het van cruciaal belang om rekening te houden met disfuncties in de motorische controle die verband houden met pijn, aangezien deze vaak de belangrijkste aanleiding zijn voor vallen. Studies op dit gebied benadrukken het belang van het leiden van nieuw onderzoek met de nadruk op functionele taken, aangezien deze het toonbeeld van motorische controle vertegenwoordigen. Daarom zijn de observatie en analyse van functionele taken cruciaal voor het onderzoeken van de motorische controle van oudere volwassenen, aangezien 3D motion capture-systemen de gouden standaard zijn voor het meten en analyseren van menselijke bewegingen. Aan de andere kant winnen nieuwe technologieën zoals immersive virtual reality (VR) aan erkenning en populariteit als behandelingsmodaliteiten. Dit komt omdat ze gebruikers in staat stellen te communiceren met omgevingen en situaties die het echte leven simuleren, waarbij activiteiten worden aangeboden die zijn afgestemd op hun behoeften, terwijl de potentiële risico's van de echte wereld worden vermeden. Bovendien biedt het de mogelijkheid om oefeningen te herhalen, de prestaties te verbeteren en effectief leren te bereiken.

Doelstellingen Er worden verschillende doelstellingen geschetst, aangezien er een alomvattende aanpak zal worden uitgevoerd die twee verschillende fasen omvat.

• Fase 1 (cross-sectioneel onderzoek) Hoofddoel: het beschrijven van de populatie van 60 jaar en ouder die in de gemeenschap leeft in termen van pijn aan het bewegingsapparaat, functionaliteit en valrisico.
• Fase 2 (experimenteel onderzoek) Hoofddoel: het beoordelen van de werkzaamheid van een virtual reality-interventie bij een thuiswonende populatie van 60 jaar en ouder in termen van pijnvermindering van het bewegingsapparaat, verbetering van de functionaliteit en vermindering van het valrisico.

Methoden

• Omgeving, locaties en relevante data: de tests zullen worden uitgevoerd in het Onderzoekscentrum voor Informatie- en Communicatietechnologieën (CITIC) (A Coruña, Spanje) en het Senior Universitair Centrum van de Universiteit van A Coruña (A Coruña, Spanje).
• Het verzamelen van gegevens is gepland voor de maanden mei 2024 tot en met mei 2025.
• Deelnemers: de rekrutering van deelnemers zal worden uitgevoerd door de verspreiding van het onderzoek via informatieve posters die worden verspreid op de Universiteit van A Coruña, inclusief de Senior Universiteit; in het netwerk van openbare centra in de stad A Coruña; maar ook elektronisch via de sociale medianetwerken van de onderzoekers (Twitter, Facebook en Instagram). Het deelnemersinformatieproces, evenals het verzoek om geïnformeerde toestemming, zullen worden uitgevoerd in het CITIC, nadat de preselectievragenlijsten zijn beantwoord.
• Variabelen: zie "uitkomstmetingen".
• Studiegrootte: de steekproefomvang wordt geschat met behulp van het G-power-programma, wat aangeeft dat het minimumaantal deelnemers nodig is om gemiddelde effectgroottes te detecteren, met een type I-foutkans van 0,05 en een power van 0,95, met een effectgrootte van 0,7 en gezien de analyse via de t-test: het verschil tussen twee onafhankelijke gemiddelden zou in totaal 110 deelnemers zijn.
• Statistische analyse: er zal een beschrijvende analyse worden uitgevoerd om de onderwerpen in detail te karakteriseren. Kwalitatieve variabelen worden gepresenteerd als absolute cijfers met hun respectievelijke percentages, en kwantitatieve variabelen als maatstaven van de centrale tendens (gemiddelde en mediaan) en spreiding (standaarddeviatie, minimum- en maximumwaarden). De Kolmogorov-Smirnov-test zal worden gebruikt om de normaliteit van de gegevensverdeling te beoordelen.

Om significante verschillen tussen groepen te onderzoeken, zal een bivariate statistische analyse worden uitgevoerd. De Student's T-test voor onafhankelijke steekproeven zal worden gebruikt voor het vergelijken van gemiddelden als de beschouwde variabelen normaal zijn; anders wordt de Mann-Whitney U-test gebruikt voor niet-normale variabelen. De chikwadraatstatistiek (X2) met een betrouwbaarheidsinterval van 95% zal worden toegepast voor de associatie van kwalitatieve variabelen. De correlatie tussen kwantitatieve variabelen zal worden beoordeeld met behulp van de Pearson- of Spearman-correlatiecoëfficiënt. Er wordt rekening gehouden met een significantieniveau van p < 0,05. Gegevensverwerking en -analyse zullen worden uitgevoerd met behulp van het statistische pakket SPSS, versie 24.0 voor Windows (Armonk, NY: IBM Corp.).