移动常数,一个自报的肩部功能评估方法:发展和验证研究
Jingyuan Fan1, Tao Zhang2, Fanbin Gu1
1Department of Microsurgery, Orthopedic Trauma and Hand Surgery, The First Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
Journal of medical Internet research
|September 3, 2025
概括
使用移动传感器的新自动化系统可靠地评估肩部功能, 匹配人类评分器的准确性, 以持续监测患者并改善生活质量.
科学领域:
- 生物医学工程
- 肌肉骨疾病
- 数字健康
背景情况:
- 肩部疼痛是影响生活质量的常见问题.
- 目前的评估方法需要临床医生的参与,限制了持续监测.
- 位置估计和传感器的进步使得自动评估成为可能.
研究的目的:
- 介绍移动常数,一个自动化系统来评估肩部功能.
- 使用运动图像和惯性传感器数据进行客观测量.
- 根据标准的人类评估对系统的可靠性进行评估.
主要方法:
- 综合的主观问卷,运动范围和力量分析.
- 从培训,内部和外部验证组中收集了141名患者的数据.
- 开发了六个机器学习模型,并使用Cohen κ和ICC评估了可靠性.
主要成果:
- 移动常数显示出相当可靠的运动范围 (κ: 0.4980.819,ICC: 0.8980.956).
- 检测强度的可靠性显著 (κ: 0. 707 0. 809,ICC: 0. 759 0. 906).
- 该系统与经验丰富的人类评价者达成了实质性的共识.
结论:
- 该自动化系统提供可靠的,由患者进行的肩部功能评估.
- 移动恒定显示出远程监控患者的巨大潜力.
- 这项技术可以改善肩部状况的持续管理.
