人工智能辅助分析腰痛患者的运动范围
使用人工智能辅助分析方法比较腰痛患者的运动范围
腰痛（LBP）是一种常见的肌肉骨骼问题，在人群中经常遇到，并且可以发生在任何年龄。 LBP 导致 10-24 岁和 50-74 岁年龄段的人失去一年的健康，造成重大的个人和社会损失，并增加医疗费用。
在腰痛的分类中，持续长达 6 周的疼痛被定义为急性，持续 6-12 周的疼痛被定义为亚急性，持续超过 12 周的疼痛被认为是慢性腰痛 (CLBP) 。
慢性腰痛（CLBP）会导致对运动的恐惧，导致患者限制日常活动和社会参与以避免疼痛。 LBP 患者久坐的生活方式是导致该病慢性化的一个因素。 虽然大多数急性腰痛患者在几周或几个月内恢复良好，但慢性腰痛患者的预后通常较差。 大约四分之一到初级保健机构就诊的患者患有慢性腰痛。
因此，识别慢性腰痛的危险因素、了解慢性腰痛的危险人群、识别高危人群并采取适当的预防和治疗措施非常重要。
一些肌肉骨骼问题在腰痛的发生过程中发挥了危险因素的作用，识别和验证这些风险因素可以提供有效治疗腰痛的潜在机制。 准确识别肌肉骨骼问题和风险因素可以提供一种机制来预防腰痛的发生并减轻与该病相关的社会经济负担。
机器学习 (ML) 是一门科学学科，它使用计算机算法来识别大量数据中的模式，并根据这些模式对新数据集进行预测。 机器学习创建模型来根据历史数据预测未知数据，并允许我们选择最合适的算法。 此外，机器学习算法可以提取有助于目标变量预测的变量，并且与传统统计方法不同的是，可以提高未来数据预测的准确性。 机器学习在提高医学成像的预测价值和术后临床结果方面表现出了出色的性能。
本研究的目的是比较腰痛患者和健康个体的关节活动范围，并使用人工智能支持的分析方法检测这些范围的差异。
研究概览
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Seref Duhan Altug
- 电话号码：05343848233
- 邮箱：altugsd@gmail.com
学习地点
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Denizli、火鸡
- 招聘中
- Pamukkale University
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接触：
- Seref Duhan Altug
- 电话号码：05343848233
- 邮箱：altugsd@gmail.com
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 年龄 18-65 岁
- 腰痛至少 3 个月的人士
- 曾因腰痛至少咨询过一次医生的人士
- 同意参加研究并签署知情同意书的个人
排除标准：
- 因腰痛而接受手术治疗的人士
- 患有急性外伤的人
- 患有与肌肉骨骼系统无关的神经或系统疾病的个体
- 过去三个月内因腰痛接受过物理治疗或手术治疗的人士
- 怀孕
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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健康对照组
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将进行关节运动范围 (ROM) 测量，以评估参与者关节的具体运动范围。
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腰痛患者组
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将进行关节运动范围 (ROM) 测量，以评估参与者关节的具体运动范围。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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疼痛评估
大体时间：5分钟
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该结果测量使用视觉模拟量表 (VAS) 来评估疼痛水平的变化，VAS 是一种经过验证的疼痛评估工具。
通过让参与者按照从 0（无疼痛）到 10（最严重的疼痛）的等级对疼痛进行评分来记录疼痛强度。
将在基线和随访间隔进行疼痛评估，以跟踪报告的疼痛强度随时间的变化。
VAS 提供对微小变化敏感的疼痛定量测量，从而可以准确监测治疗效果或病情进展。
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5分钟
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关节活动范围 (ROM)
大体时间：20分钟
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这项临床研究的主要结果是评估关节运动范围 (ROM)（以度 (°) 为单位），使用 Halo 数字测角仪进行测量。
评估将包括主要关节的主动和被动活动度：肩、肘、腕、颈、腰椎、髋、膝和踝。
每个关节的活动度将以度为单位记录，以提供灵活性和活动性的定量测量。
将根据标准值对数据进行分析，以确定运动中的任何偏差或限制。
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20分钟
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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