基于智能手机的远程步态分析的时空参数与下肢功能尺度类别有关
Gabriela Rozanski1, Andrew Delgado1, David Putrino1
1Department of Rehabilitation and Human Performance, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, United States.
Frontiers in rehabilitation sciences
|August 11, 2023
概括
智能手机步行分析与自我报告的功能有关. 这项研究发现,基于下肢功能尺度 (LEFS) 评分的行走指标存在显著差异,突出显示了移动健康技术的价值.
科学领域:
- 生物力学和康复工程 生物力学和康复工程
- 数字健康与移动传感
- 临床结果测量临床结果测量
背景情况:
- 像下肢功能尺度 (LEFS) 这样的自我报告措施对于评估感知健康状况至关重要,但与客观表现的相关性很小.
- 虽然LEFS经过客观测试的验证,但基于智能手机的步态分析和主观功能尺度之间的关系仍然未被探索.
- 移动步态评估软件在现实环境中提供了详细的运动跟踪,为弥合主观和客观功能评估之间的差距提供了机会.
研究的目的:
- 调查基于智能手机的远程监控获得的下肢功能尺度 (LEFS) 和步态变量之间的关联.
- 为了确定是否远程收集的行走数据可以区分由LEFS得分类别定义的功能水平.
主要方法:
- 对132名接受物理治疗的受试者进行了横截面的回顾性分析.
- 通过OneStep数字平台从智能手机惯性测量单元中使用专有算法提取时空步态参数.
- 差异分析 (ANOVA) 用于比较按LEFS分数切线分类的功能组的步态指标.
主要成果:
- 远程收集的生物机械行走数据显示,与基于LEFS分类的自我评估功能有显著的关联.
- 几种步态变量显示功能组之间的显著差异 (低中高LEFS分数).
- 步行速度在分析的变量中表现出最强的效果大小.
结论:
- 基于智能手机的步态分析可以有效地识别出量化行走测量中的显著差异,当患者按主观移动水平分层时.
- 这项技术提供了有价值的实时运动信息,增强了对日常功能表现及其与临床结果的关系的理解.
- 将移动传感与主观尺度集成为康复和临床实践中全面评估患者提供了一个有希望的方法.
