Confiabilidade interlaboratorial da análise 3D da marcha

O objetivo deste estudo é determinar a confiabilidade interlaboratorial da análise 3D da marcha realizada em indivíduos saudáveis ​​em uma esteira instrumentada em três laboratórios diferentes. Isso nos permitirá avaliar se o agrupamento de dados de controle é viável em estudos futuros. Isso apoiará nossas ambições de entrar em colaborações futuras para conduzir estudos com amostras maiores. Além disso, dessa forma saberemos se podemos compartilhar os dados do paciente no futuro para que os pacientes possam ser encaminhados especificamente para um laboratório com experiência em uma determinada avaliação, por exemplo, o laboratório em Maastricht tem experiência em perturbações, UZ Gent tem experiência em medições de corpo inteiro e UHasselt tem experiência em equilíbrio.

Durante este estudo, aproximadamente 30 indivíduos saudáveis ​​serão recrutados (10 de cada centro) da equipe e alunos de cada centro. Esses sujeitos são funcionários próprios e alunos dos 3 centros. Cada sujeito será submetido a uma análise 3D da marcha em cada centro (na UZGent, UHasselt e UMaastricht). Portanto, cada sujeito será avaliado 3 vezes. O tempo entre cada avaliação será de no máximo uma semana.

As avaliações serão realizadas conforme procedimento padrão em cada laboratório. No entanto, será usado um modelo padronizado (membro inferior HBM2), uma velocidade de caminhada acordada (0,9 m/s, 1,0 m/s, 1,1 m/s) e uma duração acordada por registro (3 min). O mesmo software será usado para processar os dados coletados. A cinemática 3D e os dados de série temporal cinética dos membros inferiores serão extraídos como dados de resultado. Os índices de confiabilidade absoluta serão calculados da seguinte forma: primeiro, o desvio padrão (DP) dos dados de séries temporais em diferentes ciclos de marcha será calculado por participante por centro. Os valores SD em diferentes centros por participante serão então calculados. Por fim, os valores de DP entre diferentes participantes formarão os índices de confiabilidade interlaboratoriais. Além disso, usaremos mapeamento paramétrico estatístico (medidas repetidas Anova) para comparar os dados completos da série temporal de cada parâmetro de resultado.