基于数字化和可视化的肌肉力量测量的应用在缺血性中风患者的运动功能障碍

科学领域:

• 神经学 神经学
• 康复医学 康复医学 康复医学
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 缺血性中风是神经障碍的常见原因之一.
• 目前评估中风后功能恢复的方法有限.
• 运动功能障碍是中风幸存者面临的重大挑战.

研究的目的:

• 开发一个微信小程序来评估缺血性中风患者的肌肉力量.
• 为了验证applet在评估肌肉力量和运动功能的有效性.
• 探索应用程序衍生的指标和传统的临床评估之间的相关性.

主要方法:

• 开发一个用于评估肌肉力量的微信应用程序.
• 包括157名缺血性中风患者 (平均年龄65岁).
• 使用洛维特分数,NIH中风量表 (NIHSS),肌肉强度值 (MSV) 和肌肉强度比率 (MSR) 的评估.
• 在MSV,MSR,洛维特得分和NIHSS之间的相关性分析.

主要成果:

• 特定的MSV和MSR范围与洛维特得分 (2-4) 和NIHSS (0-3) 相相关.
• 无论是MSV还是MSR,都显示出与洛维特得分和NIHSS的显著正相关性.
• 与MSV相比,MSR与洛维特得分和NIHSS的相关性更强.
• 该小程序成功地将肌肉力量数据数字化和可视化.

结论:

• 开发的微信小程序提供了一种有效的方法来评估缺血性中风患者的肌肉力量.
• 该小程序,特别是MSR,与已建立的临床措施如洛维特得分和NIHSS.相关性很好.
• 这种数字工具对指导和监测中风康复工作具有潜在的意义.