Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Использование технологии захвата движения в инструментальном тесте Timed Up and Go для выявления риска падения у пожилых людей

2.1K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/66025

⸱

25 октября 2024 г.

 ,  ,  ,  , 
1Department of Neurology, The Seventh Medical Center of Chinese PLA General Hospital, 27th Department of Health Cadre, The Second Medical Center of Chinese PLA General Hospital, 3Department of Neurology, NO 984 Hospital of PLA, 4Department of Emergency, General Hospital of Baoding First Central Hospital, 5Department of Hand and Foot Surgery, Beijing University of Chinese Medicine Third Affiliated Hospital

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Приборный тест Timed Up and Go (iTUG) привлекает все большее внимание к анализу раскачивания тела и походки с развитием новых технологий. Мы представляем протокол для анализа субкомпонентов iTUG с захватом движения.

Аннотация

Несмотря на усилия, предпринимаемые медициной и технологиями, частота падений среди пожилых людей все еще растет. Таким образом, раннее выявление риска падения становится все более важным для предотвращения падений. Тест Timed Up and Go (TUG) является общепринятым инструментом для оценки подвижности и может использоваться для прогнозирования будущего риска падения у пожилых людей. В клинической практике общее время выполнения теста является основным критерием результата теста TUG. Благодаря своей простоте и универсальности, традиционный тест TUG считается глобальным тестом для анализа движения. Однако в последнее время исследователи попытались разделить тест TUG на подкомпоненты и обновили его систему баллов для дальнейших исследований. Инструментированный тест Time Up and Go (iTUG), который является новой модификацией традиционного теста TUG, как сообщается, является чувствительным инструментом для прогнозирования двигательных расстройств и риска падений у пожилых людей. Целью настоящего исследования был анализ тестовых подкомпонентов iTUG с использованием технологии захвата движения, а также определение того, какие тестовые подзадачи iTUG связаны с потенциальным риском будущих падений.

Введение

Падение является одним из наиболее распространенных гериатрических синдромов и второй по значимости причиной смерти от несчастных случаев или непреднамеренных травм во всем мире1. У взрослых в возрасте старше 65 лет падение может привести к функциональным нарушениям, инвалидности, снижению качества жизни, увеличению продолжительности пребывания в больнице и даже смертности2,3. Поэтому предотвращение падений имеет первостепенное значение.

Чтобы определить предикторы падений, предыдущие исследователи сосредоточились на анализе походки, тестах на равновесие, психическом состоянии, употреблении седативных препаратов, а также на истории падений в предыдущем году 4,5 Тест Timed Up and Go (TUG) является быстрым измерением подвижности, основанным на производительности. Тест TUG был широко изучен у пожилых людей и рекомендуется в качестве простого скринингового теста на риск падений6. Этот широко используемый тест состоит из подъема со стула, ходьбы 3 м с желаемой скоростью, поворота, возвращения и сидения. Традиционный клинический исход этого теста зависит от его общей продолжительности7 и оценивается по секундомеру.

В клинической практике обычный тест TUG измеряет общее время выполнения ряда действий без разделения производительности испытуемого наподкомпоненты. В последнее время некоторые исследователи предположили, что различные компоненты испытаний TUG могут быть особенно чувствительными в качестве предикторов будущих падений9. При использовании оцифрованного инструментального испытания TUG (iTUG) отдельные компоненты теста TUG могут быть проанализированы отдельно. С помощью iTUG можно объективно оценить несколько характеристик каждой испытательной подфазы TUG и получить количественные данные, такие как соответствующая продолжительность, скорости и угловая скорость каждого движения. Имея более подробные данные, тест iTUG показал преимущество обнаружения конкретных дефицитов, которые могут быть более показательнымидля риска падения.

Являясь золотым стандартом в анализе движений, технологии захвата движений используются для обнаружения движений у пациентов с болезнью Паркинсона (БП)11, когнитивными нарушениями12 и артритом голеностопного сустава13, а также у здоровых взрослыхлюдей14. В данном исследовании мы стремились проанализировать тестовые подкомпоненты iTUG с использованием технологии захвата движения и определить корреляцию между тестовыми подзадачами iTUG и потенциальным риском будущих падений.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Данное исследование было одобрено Комитетом по академической этике Седьмого медицинского центра Китайской больницы общего профиля НОАК в Пекине, Китай.

1. Критерии включения/исключения участников

  1. Набирайте участников в возрасте 65 лет и старше и получайте их информированное согласие.
  2. Исключите участников с явными нарушениями зрения и нижних конечностей, такими как артрит коленного сустава, облитерирующий тромбангиит и подагра.

2. Подготовка испытательного участка

  1. Оборудуйте стандартизированную испытательную зону iTUG размером 5 м x 8 м или шире (см. рис. 1) с 12 камерами, распределенными по комнате. Поместите в тестовую зону традиционные установки для буксировки: стул и табличку, которая напомнит участнику о необходимости повернуть назад.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Знаки, обозначающие линии маршрута, не являются обязательными.
  2. Убедитесь, что область захвата движения ограничена областью действия всех камер, а вся испытательная установка TUG не отражает свет.

3. Подготовка программного обеспечения к процедурам перед тестом

  1. Установите программное обеспечение для захвата движения на компьютер, который будет использоваться в комнате.
  2. Нажмите кнопку «Искатель», чтобы запустить программное обеспечение для захвата движения. После запуска программного обеспечения для General Camara Configuration выберите режим по умолчанию (частота кадров = 60 кадров/с, выдержка = 1/1 000 с), который приемлем для большинства ситуаций. Установите выбранные настройки камеры и настройки конфигурации камеры также в режиме по умолчанию.
  3. Выберите режим реального времени , чтобы установить настройки в реальном времени.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для анализа собранных данных используется режим постобработки .
  4. Нажмите на Markersets , чтобы настроить параметры маркера.
  5. Выберите ось XY в поле Калибровка оси заземления и миллиметры в поле Калибровочные единицы.
  6. Нажмите « Калибровать», чтобы выбрать вариант калибровки.
  7. Выберите «Первичная калибровка» и нажмите на кнопку в форме буквы «L». В то же время возьмите калибратор в форме буквы «L» в поле и поместите его в центр поля, чтобы убедиться, что он может быть захвачен всеми камерами.
    ПРИМЕЧАНИЕ: L-образный калибратор содержит четыре светоотражающих маркера.
  8. Проверьте на экране, все ли 12 камер могут обнаружить четыре отражающих маркера. Если какая-либо камера обнаруживает маркер ≤3, уменьшите яркость и порог в левой части экрана. Если какая-либо камера обнаруживает маркеры ≥5, проверьте поле и очистите или закройте нежелательные отражающие маркеры.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Некоторые крошечные вещи бывшего участника могут быть обнаружены камерой.
  9. Снимите калибратор в форме буквы «L» с поля.
  10. Нажмите на кнопку в форме буквы «Т ». В то же время возьмите калибратор в форме буквы «Т» в поле и помашите им, чтобы убедиться, что он может быть зафиксирован всеми камерами.
  11. Выберите ось Z в поле Калибровка верхней оси и миллиметры в поле Калибровочные единицы.
  12. Попросите врачей проверить, все ли камеры могут зафиксировать маркеры. Размахивайте маркерами в каждом углу поля, особенно в том месте, где проводится испытание TUG.
  13. Проверьте на экране, все ли 12 камер могут обнаружить калибратор в форме буквы «Т». Если какая-либо камера не может его обнаружить, измените направление камеры.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Существует две формы маркеров, которые необходимо откалибровать; В форме буквы «L» и «T». L-образный калибратор имеет четыре светоотражающие точки для калибровки оси XY, а Т-образный калибратор имеет четыре светоотражающие точки для калибровки оси Z. Продолжительность калибровки составляет 60 с и более. Эффективный захват сделает цвет экрана зеленым.
  14. Нажмите Finish, чтобы завершить калибровку.
  15. Нажмите Сохранить калибровку, чтобы сохранить действующий режим калибровки.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Калибровка выполняется в 2D модели; во время испытаний часто используется 3D-модель.

4. Тест iTUG

ПРИМЕЧАНИЕ: Участники должны быть одеты в тесную, но удобную одежду и обувь.

  1. Прикрепите отражающие точки на анатомических ориентирах: шейном 7 остистых отростках и грудном 10 остистых отростках, левом акромионе и правом акромионе.
    ПРИМЕЧАНИЕ: К каждому участнику может быть прикреплено до 17 отражающих точек. Чем больше точек отражения прикреплено, тем точнее собранные данные, но и тем менее комфортно чувствуют себя участники.
  2. Щелкните правой кнопкой мыши по отражающим точкам на правой линии экрана и обозначьте их как C7, T10, левое плечо и правое плечо.
  3. Покажите участникам инструкцию. Инструкция звучит так: «Пожалуйста, встаньте со стула, пройдите 3 м с желаемой скоростью, повернитесь, вернитесь и сядьте».
  4. Попросите участников заранее выполнить тест iTUG, чтобы убедиться, что они знакомы с инструкцией.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что каждый участник чувствует себя комфортно после того, как светоотражающие точки прикреплены.
  5. Проинструктируйте участника о выполнении теста iTUG.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для выполнения задания iTUG участникам необходимо пройти пешком.
  6. Пока участник выполняет тест iTUG, нажимайте кнопки запуска и остановки на экране компьютера.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Во время испытания iTUG система захвата движения отбирает данные со всех подключенных точек с частотой 60 Гц; соответствующим образом формируется видео (см. Видео 1).

5. Сбор данных и определение тестовых переменных iTUG

  1. Нажмите кнопку «Настройка записи ».
    ПРИМЕЧАНИЕ: Данные хранятся и находятся в электронной таблице.
  2. Выбор данных камеры в формате RAW |Гусеничный ASCTI | Отслеживаемый двоичный файл. Длительность захвата составляет 20 с.
  3. Введите имя участника.
  4. Нажмите кнопку Запись , чтобы начать сбор данных.
  5. Определите подфазы теста iTUG путем просмотра видео и рассчитайте переменные в соответствии с данными.
    1. Определите следующие переменные: общее время традиционного теста THANG, время фазы 1 (подъем со стула), фаза 1 раскачивание тела (подъем со стула), время фазы 2 (ходьба 3 м с желаемой скоростью), фаза 2 раскачивание тела (ходьба 3 м с желаемой скоростью), время фазы 3 (поворот), фаза 3 раскачивание тела (поворот), фаза 3 раскачивание тела (поворот), Угловая скорость Фазы 3 (разворот), Фазы 4 ( возвращение), Фазы 4 Раскачивания тела (возвращение) и Фазы 5 (сидя).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Детали аналогичны тем, которые описаны Каронни и его коллегами15.

6. Индекс риска падения в Даунтоне (DFRI)

  1. Оценивайте риск падения с помощью индекса риска падения Downton (DFRI).
    ПРИМЕЧАНИЕ: DFRI (Таблица 1) включает в себя 11 рисковых пунктов, каждый из которых оценивается по одному баллу. Баллы суммируются в общий балл индекса, диапазон от 0 до 11. Оценка ≥3 балла считается свидетельством высокого риска падений. Для оценки риска падения DFRI обычно используется для участников, госпитализированных в больницу, а инструмент скрининга домашних падений и несчастных случаев (HOME FAST) больше подходит для жителей сообщества.

7. Статистический анализ

  1. Используйте коммерчески доступный пакет статистического программного обеспечения для выполнения всех статистических анализов. Используйте t-критерий Стьюдента для оценки групповых различий и выберите коэффициент корреляции Пирсона для оценки взаимосвязи между субкомпонентами iTUG и баллом DFRI на общей выборке, где P < 0,05 указывает на статистически значимую разницу.
  2. Используйте процедуры Бланда-Альтмана для оценки согласованности длительности фазы 1, угловой скорости фазы 3 и длительности фазы 4 между нашим методом и датчиком Мак-Робертса (см. таблицу материалов). Рассчитайте среднюю разницу между двумя методами измерения и 95% предел согласия для рассчитанной средней разницы.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

В набор были включены тринадцать участников в возрасте с высоким риском падения (оценка DFRI: 3-11) и 11 пожилых людей с низким риском падения (оценка DFRI: 0-2). Подробная информация о DFRI приведена в таблице 1. Как уже упоминалось ранее, оценка 3 или более считается свидетельством высокого риска падений для пациентов во времягоспитализации.

Демографические данные представлены в

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Важнейшими шагами в протоколе являются точное прикрепление точек отражения к анатомическим ориентирам, чтобы избежать предвзятости. Кроме того, идентификация каждого субкомпонента теста iTUG также является критически важным этапом; Видеообзор полезен для идентификации.

Между группами существовала незначительная разница в баллах теста TUG, подразумевающая, что традиционные баллы TUG могут быть недостаточно чувствительными, чтобы различать риск падения. Мы не об...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конфликта интересов, который можно было бы раскрыть.

Благодарности

Авторы благодарят доктора Хунхуа Чжоу за поддержку цифровых технологий. Это исследование было поддержано Capital Funds for Health Improvement and Research of China (ID:2024-2-7031).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Черная полосаDeli60 мм x 20 м
КалибраторNOKOVрефлекторный маркер1L форма
КалибраторNOKOVотражательТ-образный
стулYUANSHENGYUANDAI" 10076062317820»
КомпьютерHUAWEIHONOR
McRoberts sensor DynaPort Hybrid, McRoberts, Гаага, Нидерланды
Камера захвата движенияNOKOVMars2H
Программное обеспечение для захвата движенияNOKOVDG-01
Отражающий маркерNOKOVмалый маркердля калибраторов
Отражающий маркерNOKOVбольшой маркердля участников
2

Ссылки

  1. Dokuzlar, O., et al. Assessment of factors that increase risk of falling in older women by four different clinical methods. Aging Clin Exp Res. 32 (3), 483-490 (2020).
  2. King, B., Pecanac, K., Krupp, A., Liebzeit, D., Mahoney, J. Impact of fall prevention on nurses and care of fall risk patients. The Gerontologist. 58 (2), 331-340 (2018).
  3. Mazur, K., Wilczyński, K., Szewieczek, J. Geriatric falls in the context of a hospital fall prevention program: delirium, low body mass index, and other risk factors. Clin Interv Aging. 11, 1253-1261 (2016).
  4. Beck Jepsen, D., et al. Predicting falls in older adults: an umbrella review of instruments assessing gait, balance, and functional mobility. BMC Geriatrics. 22 (1), 615(2022).
  5. Meekes, W. M., Korevaar, J. C., Leemrijse, C. J., Van de Goor, I. A. Practical and validated tool to assess falls risk in the primary care setting: a systematic review. BMJ Open. 11 (9), 045431(2021).
  6. Mirelman, A., et al. Association between performance on Timed Up and Go subtasks and mild cognitive impairment: further insights into the links between cognitive and motor function. J Am Geriatr Soc. 62 (4), 673-678 (2014).
  7. Palmerini, L., Mellone, S., Avanzolini, G., Valzania, F., Chiari, L. Quantification of motor impairment in Parkinson's disease using an instrumented timed up and go test. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 21 (4), 664-673 (2013).
  8. Cimolin, V., et al. Do wearable sensors add meaningful information to the Timed Up and Go test? A study on obese women. J Electromyogr Kinesiol. 44, 78-85 (2019).
  9. Ayena, J. C., Chioukh, L., Otis, M. J., Deslandes, D. Risk of falling in a timed up and go test using an UWB Radar and an instrumented insole. Sensors. 21 (3), 722(2021).
  10. Sample, R. B., Kinney, A. L., Jackson, K., Diestelkamp, W., Bigelow, K. E. Identification of key outcome measures when using the instrumented timed up and go and/or posturography for fall screening. Gait Posture. 57, 168-171 (2017).
  11. Beyea, J., McGibbon, C. A., Sexton, A., Noble, J., O'Connell, C. Convergent validity of a wearable sensor system for measuring sub-task performance during the timed up-and-go test. Sensors. 17 (4), 934(2017).
  12. McGough, E. L., Gries, M., Teri, L., Kelly, V. E. Validity of instrumented 360° turn test in older adults with cognitive impairment. Phys Occup Ther Geriatr. 38 (2), 170-184 (2020).
  13. Wang, H., Brown, S. R. The effects of total ankle replacement on ankle joint mechanics during walking. J Sport Health Sci. 6 (3), 340-345 (2017).
  14. Mehdizadeh, S., et al. The Toronto older adults gait archive: video and 3D inertial motion capture data of older adults' walking. Sci Data. 9 (1), 398(2022).
  15. Caronni, A., et al. Criterion validity of the instrumented Timed Up and Go test: A partial least square regression study. Gait Posture. 61, 287-293 (2018).
  16. Mojtaba, M., Alinaghizadeh, H., Rydwik, E. Downton Fall Risk Index during hospitalisation is associated with fall-related injuries after discharge: a longitudinal observational study. J Physiother. 64 (3), 172-177 (2018).
  17. Hershkovitz, L., Malcay, O., Grinberg, Y., Berkowitz, S., Kalron, A. The contribution of the instrumented Timed-Up-and-Go test to detect falls and fear of falling in people with multiple sclerosis. Mult Scler Relat Disord. 27, 226-231 (2019).
  18. Zarzeczny, R., et al. Aging effect on the instrumented Timed-Up-and-Go test variables in nursing home women aged 80-93 years. Biogerontology. 18 (4), 651-663 (2017).
  19. Kim, K. J., et al. The instrumented timed "Up & Go" test distinguishes turning characteristics in vestibular hypofunction. Phys Ther. 101 (7), 103(2021).
  20. Montero-Odasso, M., et al. World guidelines for falls prevention and management for older adults: a global initiative. Age Ageing. 51 (9), (2023).
  21. Rocchi, L., Palmerini, L., Weiss, A., Herman, T., Hausdorff, J. M. Balance testing with inertial sensors in patients with Parkinson's disease: assessment of motor subtypes. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 22 (5), 1064-1071 (2014).
  22. Ngo, T., et al. A comparative severity assessment of impaired balance due to cerebellar ataxia using regression models. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020, 4571-4574 (2020).
  23. Celik, Y., Powell, D., Woo, W. L., Stuart, S., Godfrey, A. A feasibility study towards instrumentation of the Sport Concussion Assessment Tool (iSCAT). Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020, 4624-4627 (2020).
  24. Coni, A., et al. Comparison of standard clinical and instrumented physical performance tests in discriminating functional status of high-functioning people aged 6170 years old. Sensors. 19 (3), 449(2019).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Определение риска паденийинструментальный тест TUGоценка мобильностипожилые людианализ колебаний теласветовозвращающие маркерыиндекс риска падений Даунтонадвигательные расстройства
Использование технологии захвата движения в инструментальном тесте Timed Up and Go для выявления риска падения у пожилых людей
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.