Методическая статья

Биомеханические изменения, связанные с болью в пояснице: инновационный инструмент для оценки двигательного паттерна и оценки лечения в реабилитации

2.2K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/67006

⸱

13 декабря 2024 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1Physical and Rehabilitative Medicine, Department of Health Sciences, the University of Eastern Piedmont "A. Avogadro", 2Sport Education Team - Medical Rehabilitation and Sport Performance Center, 3Department of Scientific Research, Campus LUdeS, Off-Campus Semmelweis University of Budapest, 4Physical and Rehabilitative Medicine, Department of Medical and Surgical Sciences, University of Catanzaro "Magna Graecia", 5Research Center on Musculoskeletal Health, MusculoSkeletalHealth@UMG, University of Catanzaro "Magna Graecia", 6Dipartimento Attività Integrate Ricerca e Innovazione (DAIRI), Translational Medicine, Azienda Ospedaliera SS. Antonio e Biagio e Cesare Arrigo

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Это исследование показывает роль инновационного инструмента для оценки и лечения биомеханических изменений у пациентов с болью в пояснице (LBP). У трех пациентов с LBP наблюдалось улучшение интенсивности боли и функциональной независимости после оценки. Эта технология помогает в разработке индивидуальных стратегий реабилитации, предлагая понимание биомеханики LBP для персонализированных вмешательств.

Аннотация

Боль в пояснице (LBP) является широко распространенным заболеванием, часто связанным с биомеханическими изменениями. Оценка двигательного паттерна играет роль в ведении реабилитации пациентов с LBP; Тем не менее, точная оценка является сложной задачей в обычных клинических условиях. Таким образом, данное исследование направлено на оценку биомеханических изменений, связанных с LBP, путем разработки и применения инновационного инструмента оценки под названием CameraLab. Пациенты с LBP оценивались с помощью системы видеоанализа. Инструмент оценки характера движения включает в себя интерфейс с сенсорным экраном и четыре высокоскоростные камеры, позволяющие получать данные в режиме реального времени во время оценки движения. Камеры фиксируют динамические движения, что способствует тщательному изучению двигательной функции. Программное обеспечение для анализа видео используется для точной оценки угла наклона и отслеживания суставов. Были обследованы три пациента с LBP, которые продемонстрировали положительные результаты по интенсивности боли, функциональной независимости и общему самочувствию. Интеграция передовых технологий выявила изменения в моделях движений и способствовала разработке индивидуальных стратегий реабилитации. Исследование предлагает смену парадигмы в сторону прецизионной реабилитации. Этот инновационный подход дает ценную информацию о биомеханических изменениях, связанных с LBP, способствуя более глубокому пониманию клиницистами и прокладывая путь к эффективным персонализированным вмешательствам в лечении LBP.

Введение

Боль в пояснице (LBP) — это сложное и распространенное заболевание опорно-двигательного аппарата, которое серьезно влияет на физическое функционирование и качество жизни, связанное со здоровьем (HR-QoL)1,2. LBP является растущей глобальной проблемой общественного здравоохранения, неизменно считающейся основной причиной инвалидности и ограничений функций в повседневной жизни. Согласно исследованию «Глобальное бремя болезней» (ГББ) 2021 года, распространенность LBP растет, и в 2020 году во всем мире насчитывалось почти 619 миллионов человек. В исследовании подчеркивается, что LBP представляет собой значительную часть лет, прожитых с инвалидностью, причем распространенность наблюдается в основном у лиц в возрасте от 45 до 64лет3. Ожидается, что в связи со старением населения его распространенность будет расти в ближайшие десятилетия, в то время как растущие исследования в настоящее время сосредоточены на инновационных подходах к улучшению лечения этого состояния 4,5,6. Анализ ГББ за 2019 год еще раз подтверждает эти выводы, указывая на то, что LBP остается распространенным заболеванием в нескольких регионах мира, оказывая сильное влияние на HR-QoL7. Прогнозы свидетельствуют о том, что без эффективного вмешательства распространенность и бремя ПБП будут продолжать расти, что обусловливает необходимость комплексного глобального подхода к профилактике и лечению 3,7.

В то время как оптимальная терапевтическая стратегия, как правило, основана на точной патофизиологии LBP, были предложены различные терапевтические подходы для решения многогранного лечения этого инвалидизирующего состояния 8,9,10,11,12. Руководство ВОЗ по реабилитации представляет собой всеобъемлющую основу для глобальной реабилитационной практики, подчеркивая ее важнейшую роль в ведении хронического LBP13. Эти рекомендации подчеркивают необходимость комплексного и персонализированного подхода к пациенту, учитывающего биопсихосоциальные аспекты лечения хронической боли. Это включает в себя скоординированные усилия многопрофильных медицинских работников для проведения нехирургических вмешательств, основанных на научных данных и адаптированных к индивидуальным потребностям каждого пациента. Комплексный подход необходим для снижения вариативности в лечении, улучшения качества жизни и улучшения общих результатов для пациентов с LBP. В руководстве также подчеркивается важность доступности и справедливости в реабилитационных услугах, обеспечения осуществимости и приемлемости вмешательств в различных контекстах, тем самым способствуя всеобщему охвату услугами здравоохранения и улучшению глобального общественного здравоохранения13.

В этом контексте интересно отметить, что пациенты с LBP часто характеризуются критическими биомеханическими изменениями, которые должны быть точно устранены для эффективного подхода к реабилитации 14,15,16. Эти изменения могут включать отклонения в выравнивании позвоночника17, мышечный дисбаланс18, скованность суставов или гипермобильность19, аберрантные модели движений20, асимметрию в активации мышц12 и нарушение нервно-мышечного контроля21,22. В результате, идентификация и устранение этих специфических биомеханических изменений имеют решающее значение для адаптации реабилитационных программ, направленных на основные механизмы, способствующие LBP и способствующие оптимальным результатам восстановления23,24.

В этом контексте методы оценки моделей движения могут включать в себя инерциальные датчики движения, силовые пластины, стандартизированные наблюдательные тесты и качественные критерии наблюдения 25,26,27,28,29,30. Инерциальные датчики движения, обеспечивая портативность и простоту использования, имеют ограничения, связанные в первую очередь с точностью и надежностью данных. На их измерения могут влиять дрейф датчика, ошибки ориентации и шум сигнала, что приводит к неточностям в анализе движения. Кроме того, инерциальные датчики движения могут иметь ограниченную способность точно оценивать сложные модели движения, особенно при динамической деятельности, включая быстрые движения или изменения направления20. Силовые пластины, хотя и ценны для количественной оценки сил реакции и кинетики земли во время движения, имеют ограничения в отношении их пространственного ивременного разрешения. Они могут не предоставлять подробной информации о качестве движения или кинематических моделях и в первую очередь сосредоточены на оценке сил, действующих наземлю, а не на схемах движения. С другой стороны, качественные критерии наблюдения, хотя и полезны для фиксации качественных аспектов движения, не стандартизированы и могут варьироваться между наблюдателями, не имеющими стандартизации, и надежными27,28. Интересно, что в недавнем обзоре van Dijk et al.20 подчеркивается, что только конкретные области качества движений (такие как диапазон движений (ROM) и анализ ворот) были эффективно оценены объективными методами у пациентов с LBP и значительно различались в общей популяции.

В результате, отсутствуют объективные и поддающиеся количественной оценке методы оценки движений, и ряд проблем по-прежнему влияет как на процессы вмешательства, так и на мониторинг пациентов с LBP20. Более того, барьеры на пути эффективной интеграции этих инструментов в рутинную клиническую практику еще больше усугубляют проблемы, связанные с эффективным лечением состояний LBP.

В совокупности эти данные свидетельствуют о том, что остается существенный пробел в знаниях о цифровых инструментах, предназначенных для оценки качества движений во время функциональных упражнений. Кроме того, последствия интеграции точного анализа оценки движений в процесс реабилитации еще предстоит полностью охарактеризовать.

Поэтому здесь мы представляем серию кейсов, в которых представлена система CameraLab, инновационное цифровое решение, которое предоставляет объективные данные об анализе двигательных паттернов у пациентов с LBP. В некоторых случаях инструментальные обследования с использованием рентгеновских лучей не имеют особых указаний на последствия реабилитации у пациентов с LBP. В этом случае функциональная оценка с помощью захвата движения могла бы заполнить этот пробел и дать ответына потребности в реабилитации. В этой серии кейсов мы продемонстрировали эффективную интеграцию инновационного инструмента оценки в комплексное ведение реабилитации пациентов с LBP, подчеркнув функциональные и объективные данные, полученные с помощью этого технологического решения, с целью повышения точности и эффективности клинической реабилитационной практики у людей с LBP.

Протокол

Перед сбором данных всем включенным пациентам была предоставлена форма информированного согласия для ознакомления и подписания, что гарантировало их понимание и согласие на участие в исследовании. Исследователи обеспечивали конфиденциальность пациента на протяжении всех процедур исследования и соблюдали этические принципы, изложенные в Хельсинкской декларации32.

1. Организация настройки CameraLab

  1. Включите сенсорный экран интерактивного монитора, центрального узла управления системой видеоанализа (подробнее см. Рисунок 1 ), и нажмите кнопку питания.
  2. Расположение четырех высокоскоростных камер в соответствии с расстояниями, указанными на рисунке 2.
  3. Подключите четыре камеры к интерактивному монитору: вставьте сетевые кабели в соответствующие дверцы.
  4. Запустите интерфейс камеры для просмотра изображений в режиме реального времени. Нажмите на иконку «Система анализа видео», чтобы открыть программу.

2. Первичный опрос пациента

  1. Предоставьте форму информированного согласия для ознакомления и подписания.
  2. Собирайте и записывайте аграфические и антропометрические данные.
  3. Расположите пациента в центре системы видеоанализа с помощью четырех высокоскоростных камер на расстоянии 3 м каждая от пациента в соответствии с расстоянием, указанным на рисунке 2.

3. Оценка с функциональным экраном движения (FMS) в соответствии с действующими рекомендациями 33,34

  1. Попросите пациента выполнить разминку.
    1. Езда на велосипеде низкой интенсивности: попросите пациента крутить педали, сохраняя высоту сиденья, чтобы можно было легко достичь разгибания колена на 0°. Отрегулируйте сопротивление, чтобы предотвратить усталость в течение 12 минут.
    2. Упражнение на растяжку нижних конечностей: попросите пациента лечь в положение лежа на спине. Попросите пациента прижать по одному бедру к груди, сцепив за ним руки. Затем выполните 3 подхода по 10 повторений разгибания колена на каждой ноге.
    3. Активация кора: Проинструктируйте пациента начать с положения лежа на спине, согнув бедра и поставив ступни на землю. Попросите пациента выполнить 15 разгибаний бедра, достигая положения моста в течение 3 подходов, с 15-секундным отдыхом между подходами.
  2. Проведите пациенту тест FMS (камеры выключены), включая глубокие приседания, шаги с препятствиями, выпады на роликах, подвижность плеч, активные подъемы прямых ног, отжимания от устойчивости туловища и вращательную стабильность, в соответствии с рекомендациями FMS33,34.

4. Получение данных о системе

  1. Попросите пациента выполнить два разных повторения движений, чтобы обрести уверенность в моторном паттерне теста. Впоследствии попросите пациента выполнить 2 испытания, записанные с помощью инновационного инструмента оценки. Включите в него движения, упомянутые ниже.
    1. Приседание спереди, без руки: Попросите пациента принять исходное положение, поставив ноги примерно на ширине плеч и выровняв их по сагиттальной плоскости. Руки пациента должны быть вытянуты вперед так, чтобы перекладина опиралась на руки. Затем попросите пациента опуститься как можно дальше в положение приседа, сохраняя туловище прямо, пятки и штангу на месте. Удерживайте положение вниз на счет единицу, затем вернитесь в исходное положение.
    2. Экран контроля моторики нижней части тела (LB-MCS) (для каждой стороны): Попросите пациента принять положение, руки вытянуты вперед и стоят только на стопе оцениваемой стороны, контралатеральная нижняя конечность удерживается с вытянутым коленом и стопой не упирается в землю. Затем попросите пациента опуститься как можно дальше в положение приседа, сохраняя туловище прямо, а стопу в неподвижном положении. Удерживайте положение в положении на счет один, затем вернитесь в исходное положение.
  2. Нажмите кнопку «Старт», чтобы начать запись. Система начинает сбор данных до конца упражнения.
  3. Нажмите Стоп, чтобы остановить сбор данных. Система предоставляла видеофайл, хранящийся в определенной папке.

5. Анализ данных на интерактивном мониторе

  1. Создайте папку пациента на интерактивном мониторе с записанными видеозаписями: щелкните правой кнопкой мыши по рабочему столу, чтобы открыть меню «Рабочий стол », выберите «Новая папка», введите имя новой папки и нажмите клавишу «Ввод».
  2. Откройте выбранное видео (Приседания спереди без рук и LB-MCS для правой стороны и LB-MCS для левой стороны).
    1. Для приседаний спереди, без проверки рук, следуйте шагам 5.2.1.1-5.2.1.8.
      1. Выберите кадр из видео, сгенерированного в виде сбоку в точке максимального снижения.
      2. Запустите инструмент для создания аннотаций к видео для анализа изображений, дважды кликнув по иконке «Собственный ».
      3. Вставьте рамку в отчет.
      4. Выделите суставы в боковой раме (плечевый, тазобедренный, коленный и голеностопный), коснувшись интерактивного монитора и нарисовав скелет оси конечности и туловища (см. рис. 4). Инструмент аннотации к видео автоматически задает целевые углы (бедро и колено).
      5. Выставьте баллы на основе порогового значения (см. Таблицу 1) на этапах 5.2.1.6-5.2.1.7.
      6. Оценка контроля нижних конечностей: Оцените 0 баллов, если ось бедро-стопа не совпадает с коленной чашечкой с коленом, расположенным медиально оси бедра-стопа, оцените 1 балл, если ось бедра-стопа совпадает с коленной чашечкой латерально, и оцените 2 балла, если ось бедра-стопа совпадает с коленной чашечкой медиально.
      7. Оценка моторной стратегии. Оцените 0, если активное сгибание колена > 110° и сгибание бедра > 100°, оцените 1, если активное сгибание колена > 110° или сгибание бедра > 100°, и оцените 2, если активное сгибание колена ≤ 110° и сгибание бедра ≤ 100°.
      8. Сложите контрольную оценку нижних конечностей и оценку двигательной стратегии, чтобы вычислить общую оценку строки.
    2. Для LB-MCS для правой и левой стороны выполните шаги 5.2.2.1-5.2.2.11.
      1. Выберите кадр из сгенерированного видео как в боковом, так и в фронтальном виде в точке максимального снижения.
      2. Запустите инструмент для создания аннотаций к видео для анализа изображений, дважды кликнув по иконке «Собственный ».
      3. Вставьте рамку в отчет.
      4. Выделите сустав во фронтальной раме (ось туловища, бедра и лодыжка сбоку на полу), коснувшись интерактивного монитора и нарисовав скелет оси конечности и туловища (см. рисунок 5).
      5. Выберите сустав в боковой раме (плечо, бедро, колено и лодыжку), коснувшись интерактивного монитора и нарисовав скелет оси конечности и туловища (см. рис. 5). Инструмент аннотации к видео автоматически задает целевые углы (бедро и колено).
      6. Выставьте баллы на основе порогового значения (см. Таблицу 1) на этапах 5.2.2.8-5.2.2.10.
      7. Оценка контроля нижних конечностей: Оцените 0 баллов, если ось бедро-стопа не совпадает с коленной чашечкой с коленом, расположенным медиально оси бедра-стопа, оцените 1 балл, если ось бедра-стопа совпадает с коленной чашечкой латерально, и оцените 2 балла, если ось бедра-стопа совпадает с коленной чашечкой медиально.
      8. Оценка наклона таза: Оцените 0, если угол таза наклоняется ≥ 15° по сравнению с горизонтальной плоскостью, оцените 1, если угол таза наклоняется в пределах 10°-15° по сравнению с горизонтальной плоскостью, и оцените 2, если угол таза наклоняется ≤ 10° по сравнению с горизонтальной плоскостью.
      9. Контрольная оценка ствола: Оцените 0, если отклонение сегмента столбца от перпендикулярной плоскости ≥ 15°, оцените 1, если отклонение сегмента столбца от перпендикулярной плоскости находится в пределах 10°-15°, и оцените 2, если отклонение сегмента столбца от перпендикулярной плоскости ≤ 10°.
      10. Оценка моторной стратегии. Оцените 0, если активное сгибание колена > 110° и сгибание бедра > 100°, оцените 1, если активное сгибание колена > 110° или сгибание бедра > 100°, и оцените 2, если активное сгибание колена ≤ 110° и сгибание бедра ≤ 100°.
      11. Рассчитайте общий балл по строкам, который представляет собой сумму баллов по контролю нижних конечностей, баллу по наклону таза, по контролю туловища и по баллу по моторной стратегии.
  3. Обработка показаний и выдача результатов анализов пациенту.

На рисунке 1 показано схематическое изображение протокола.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Схематическое изображение протокола. На этом рисунке показан пошаговый процесс составления протокола исследования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Результаты

Дизайн исследования и этика
Эта рукопись была написана в соответствии со структурой описания клинических случаев (CARE) и руководящими принципами отчетности, а контрольный список CARE доступен в качестве Дополнительного файла 1. К участию в исследовании допускаются мужчины и женщины с ПБП в возрасте от 18 до 60 лет, которые проходят физиотерапию для улучшения своего состояния и возвращения к повседневной жизни, свободной от постоянного дискомфорта и боли, препятствующих нормальной работе АДЛ.

Критериями включения участников были: а) пациенты с LBP любого типа; б) отраженная боль менее 4/10 по числовой шкале (NRS); в) пациенты, уже завершившие стандартный цикл реабилитации и направленные на дальнейшие циклы реабилитации с целью улучшения двигательной функции; г) Пациенты должны уметь выполнять движение приседания и контролировать движение тазобедренного шарнира. Критериями исключения пациентов были: а) физические ограничения, которые могут препятствовать тестированию; б) Предыдущие переломы позвонков; в) Индекс массы тела (ИМТ) 30 или выше.

Три пациента были включены в эту перспективную серию случаев и были оценены многопрофильной командой, состоящей из врача-эксперта, специализирующегося на физической и реабилитационной медицине, и физиотерапевта с многолетним опытом ведения LBP. Пациенты были поражены LBP различной этиологии и оценивались после стандартной программы реабилитации с использованием системы видеоанализа и стандартных результатов оценки, включая числовую шкалу оценки (NRS)35; краткая форма обследования состояния здоровья из 12 пунктов (SF-12)36, опросник Roland Morris по инвалидности (RM)37; Шкала кинезиофобии Тампы (TSK)38. Тесты функционального скрининга движений (FMS), первоначально разработанные для спортсменов, могут быть эффективно применены для оценки двигательных ограничений и руководства физиотерапевтическими вмешательствами, которые подчеркивают подходы, основанные на движении и физических упражнениях, к пациентам с LBP, даже с такими состояниями, как сколиоз и кифотическая осанка, подчеркивая их потенциал для улучшения функциональных двигательных способностей, уменьшения болевых симптомов и улучшения общего самочувствия. Как сообщается в исследовании Alkhathami et al.39, этот инструмент способен различать людей с LBP и без него. Авторы этого исследования в заключение утверждают, что оно может быть полезным тестом для врачей для оценки ограничений подвижности и оценки качества движений человека у людей с болью в пояснице. Более того, в других исследованиях сообщается о возможной корреляции между тестом FMS и LBP для оценки физической функции 40,41.

Программное и аппаратное обеспечение
Инновационным инструментом для оценки и лечения биомеханических изменений является технологическая система, предназначенная для комплексного анализа движений, состоящая из сенсорного интерфейса и четырех высокоскоростных камер, специально разработанных для клинических условий. Он устраняет ограничения традиционных инструментов анализа движений, предоставляя удобное, портативное и экономичное решение для врачей.

Система анализа движений использует мощный пакет программного обеспечения для обеспечения всестороннего анализа движений42, специально разработанного для клинических условий. Этот инструмент для оценки характера движений представляет собой революционную инновацию в клиническом анализе движений, предлагая удобное, портативное и доступное решение, не имеющее предыдущих версий. В отличие от существующих систем, которые полагаются на сложное программное обеспечение и специализированное оборудование, описанный здесь инструмент оценки оптимизирует процесс анализа, делая его доступным для более широкого круга врачей.

Этот пакет состоит из трех ключевых компонентов: (i) Kinovea: анализ движения, (ii) Synology Surveillance Station: эффективное управление видеонаблюдением и (iii) ApowerREC: захват экрана и аннотации.

Kinovea, широко используемое программное обеспечение для анализа видео в биомеханике и исследованиях в области науки о движении. Он позволяет оценивать угол наклона сустава, позволяя врачам точно измерять и анализировать движения пациентов. Его интерфейс в сочетании с расширенными функциями для отслеживания, измерения и визуализации суставов делает его подходящим активом для погружения в тонкости человеческого движения. Будь то спортивная биомеханика, клинические оценки или исследования, это программное обеспечение для анализа видео способствует точной оценке углов суставов и динамики движений. В рамках программного комплекса Kinovea используется для: (i) Оценки угла сустава: точного измерения углов различных суставов во время движения. (ii) Анализ двигательных паттернов: выявление конкретных двигательных паттернов, которые способствуют боли или дискомфорту, и мониторинг прогресса лечения с течением времени. (iii) Обратная связь с пациентами: Визуальная демонстрация пациентам моделей движений для улучшения их понимания и вовлечения в реабилитацию.

Synology Surveillance Station, система управления видеонаблюдением (VMS), преобразует сетевые устройства хранения (NAS) Synology в решения для централизованного мониторинга. В рамках программного комплекса Surveillance Station играет ключевую роль в управлении видео, снятым высокоскоростными камерами системы. Его функциональные возможности включают: (i) Мониторинг в режиме реального времени: наблюдение за движениями пациентов во время сеансов оценки в режиме реального времени с помощью видеопотоков. (ii) Воспроизведение и анализ видео: воспроизведение записанных видео для более тщательного изучения моделей движения. (iii) Управление пользователями и разрешения: Контроль доступа к видео и функциям анализа для авторизованных пользователей.

ApowerREC служит для захвата и аннотирования активности экрана во время сеансов анализа. Его функциональные возможности включают в себя: (i) Запись экрана: захват активности на экране во время сеансов анализа движения с частотой 10 кадров в секунду. (ii) Возможности аннотаций: добавление аннотаций, рисунков и комментариев к записанным видео для улучшения коммуникации и документирования. (iii) Совместное использование записей: Легкий обмен записями экрана с коллегами или пациентами. В сочетании этот пакет программного обеспечения предлагает потенциальное решение для анализа движений в клинических условиях.

figure-results-1
Рисунок 2: Конфигурация системы для анализа движений пациента. На этом рисунке показана настройка системы, включая позиционирование камер и пациента во время анализа движений. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Аппаратное обеспечение состоит из интерактивного монитора, показанного на рисунке 2. Он служил центральным узлом управления, обеспечивая взаимодействие и сбор данных в процессе оценки движения. Четыре высокоскоростные камеры (рис. 2) являются неотъемлемыми компонентами системы захвата и анализа движения, предназначенной для захвата динамических движений в режиме реального времени. Эти камеры были оснащены для записи точных последовательностей движений, обеспечивая тщательное обследование двигательной функции пациента. На рисунке 3 показано схематическое изображение установки для анализа движения.

figure-results-2
Рисунок 3: Схематическое изображение. Схематическое изображение установки, показывающее размещение высокоскоростных камер (C) и исходное положение пациента (P). C: высокоскоростная камера; : Исходное положение пациента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Пациент был расположен в центре, в окружении четырех высокоскоростных камер, стратегически расположенных на расстоянии 3 м от пациента, чтобы получить полный обзор. Интерфейс с сенсорным экраном служил центром управления для бесперебойного взаимодействия и сбора данных в режиме реального времени в процессе оценки. Такая конфигурация обеспечивает тщательную и детальную запись динамических движений, что позволяет проводить всесторонний анализ двигательной функции в клинических условиях, особенно при таких состояниях, как LBP.

Оценка с помощью функционального экрана движений (FMS)
Функциональный скрининг движений (FMS) — это система, используемая для оценки моделей движений и выявления потенциальных дисфункций или ограничений в физической работоспособности. Он включает в себя серию тестов, предназначенных для оценки фундаментальных моделей движений и асимметрии, способствующих предотвращению травми оптимизации производительности. Хотя FMS не является специфическим тестом для пациентов с LBP, этот тест является валидированным инструментом для оценки функциональной двигательной способности человека. В то время как тесты FMS изначально были разработаны для спортсменов, их акцент на основных моделях движения может быть актуален для людей с LBP, где нарушенные модели движений тесно связаны с интенсивностью боли и функциональнойпроизводительностью. На рисунке 4 представлена более подробная информация о тесте FMS, заполненном цифровыми и цветными итоговыми баллами.

figure-results-3
Рисунок 4: Пример сбора тестовых данных FMS. На этом рисунке представлен пример сбора данных во время теста FMS, показывающий каждый отдельный пункт теста. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Как сообщала ФМС, зеленый «светофор» указывал на то, что учения не бросают вызов дисфункциональной схеме движения. Эти упражнения можно безопасно использовать во время повседневной жизни или тренировок. Желтый «светофор» указывал на правильность движения, но он показывал асимметрию между двумя конечностями. Поэтому в программировании рекомендуется соблюдать осторожность. Красный «светофор» указывает на дисфункцию в выполнении этих двигательных паттернов, и рекомендуется избегать таких движений в программировании, поскольку они необходимы для программы обучения43. Цветовой код, присвоенный итоговому баллу, имел значение для последующего планирования программы (табл. 2).

Инструмент оценки был использован для оценки характера движения именно во время теста FMS. Он выполнялся перед Big-pad, проецирующим изображения с камер в режиме реального времени. Анализ видео считается основополагающим для завершения исследования качества движений и оценки стратегии выполнения движений.

Более подробно оценивались следующие мероприятия:
Переднее приседание, без руки: Первым движением, проанализированным на видео, было приседание (движение на двух ногах) с передним расположением палки. Это движение оценивало, как испытуемый выполнял приседание в ситуации на двух ногах без ограничения положения «над головой», которое мы имели при оценке глубокого приседания во время оценки FMS. Выбор этого движения был сделан потому, что этот двигательный паттерн можно проследить до различных повседневных действий, таких как поднятие предмета с земли, посадка и вставание со стула или дивана и т. д., и поэтому было важно изучить и знать, как субъект выполняет это движение в повседневной жизни. В частности, анализ этого движения включал в себя оценку двух основных критериев исследования: контроль нижних конечностей (при виде спереди) и используемая двигательная стратегия (при виде сбоку). Более подробную информацию см. на рисунке 5.

figure-results-4
Рисунок 5: Пример приседания спереди (без рук), оцененный с фронтальной и боковой проекции, вместе с соответствующей оценкой строки. На рисунке показано переднее движение на корточках (без рук), оцененное как спереди, так и сбоку, с соответствующей оценкой качества движения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Контроль нижних конечностей оценивался путем отслеживания оси между центром стопы и передним верхним подвздошным отделом позвоночника (ASIS) для выявления и количественной оценки наличия динамической вальгусной деформации в коленном суставе. Анализ, выполненный с помощью изображений с боковой камеры, проанализировал углы сгибания, созданные на колене и бедре, определив, была ли использованная стратегия правильной и количественно достаточной.

Экран управления моторикой нижней части тела (LB-MCS): Второй и третий тесты представляли собой приседание на одной ноге (движение на одной ноге) для каждой стороны. Более подробная информация приведена на рисунке 6. Анализ этого движения позволил оценить поведение испытуемого в ситуации на одной ноге. Управление двигательным паттерном на одной ноге имеет решающее значение для динамических действий в повседневной жизни, таких как подъем или спуск по лестнице, например, преодоление препятствия, быстрая ходьба или даже бег при непрерывном чередовании положений на одной ноге.

figure-results-5
Рисунок 6: MCS нижней части тела, проанализированная с фронтальной и боковой проекции, вместе с соответствующей оценкой строки. На рисунке показано движение MCS в нижней части тела, оцененное как с фронтального, так и с бокового обзора, с соответствующей оценкой качества движения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

В дополнение к анализу контроля нижних конечностей и двигательной стратегии, этот тест позволил оценить: 1) контроль таза путем анализа угла наклона, который происходит между ASIS по отношению к горизонту, и 2) контроль туловища путем изучения угла наклона между средней точкой ASIS и яремной ямкой.

Каждое движение подвергалось трем отдельным оценкам, и то, у которого было наибольшее количество баллов по строкам (см. Таблицу 1), было выбрано для включения в итоговый отчет для расчета общего балла. Кадр был получен из видео, сгенерированного как в боковом, так и в фронтальном виде в точке максимального снижения.

Таблица 1: Критерии оценки строк теста CameraLab. В этой таблице перечислены критерии, используемые для оценки движений, выполненных с помощью инструмента оценки, с подробным описанием применяемых параметров и метрик оценки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

На заключительной странице отчета содержалась информация об анализе и результатах. Он также включал в себя советы по программированию во время учебной программы путем повторного обучения двигательным паттернам или аналитических сессий. В программе обучения повторное обучение двигательным паттернам в значительной степени фокусировалось на когнитивной, ассоциативной фазах и фазах автоматизации посредством визуальной биологической обратной связи по правильным дисфункциональным движениям, в то время как на аналитических сессиях выполнялись более напряженные нагрузки для общего подкрепления, гибкости и восстановления функциональных движений.

Повторное обучение двигательным паттернам
Дисфункциональные двигательные паттерны были нацелены на конкретные сеансы повторного обучения путем прохождения через три прогрессивные фазы «моторного обучения»44.

Когнитивная фаза включает в себя распознавание дисфункциональных двигательных паттернов, разбивку всего движения на более мелкие компоненты и коррекцию этих паттернов с помощью различных форм обратной связи, предоставляемых системой, включая визуальную, пространственную и вербальную обратную связь.

Ассоциативная фаза: облегчение осознания правильного движения по сравнению с дисфункциональным, осуществление самокоррекции. Оператор постепенно уменьшал визуальную, вербальную и пространственную обратную связь, что приводило пациента к изучению нового правильного двигательного паттерна.

Фаза автоматизации: пациент выполнял основные изученные, проанализированные и скорректированные движения в пределах траектории без какой-либо визуальной, пространственной или вербальной обратной связи, требуя самокоррекции в случае дисфункциональных установок и выполняя их даже в ситуациях двойной задачи или с деструктивными элементами и/или функциональными перегрузками.

Аналитические сессии
Они использовались для развития всех тех упражнений, которые наиболее схожи с условными двигательными навыками, таких как сила, гибкость, мышечная и сердечно-сосудистая сопротивляемость. Этот тип сеанса также имел основополагающее значение для улучшения ряда и общего балла теста, поскольку некоторые движения, анализируемые в рамках теста, требовали базового уровня силы и гибкости определенных групп мышц, таких как ягодицы, мышцы, принадлежащие к кинетической задней цепи, такие как подколенные сухожилия, или основные мышцы, такие как брюшной пресс (поперечные, прямые мышцы живота, косые мышцы живота и т. д.), широчайшие мышцы спины, поясничный отдел, приводящие мышцы и т. д., которые нуждались в тренировке с помощью аналитических упражнений против сопротивления и при прогрессирующей перегрузке.

Алгоритм для определения того, какую стратегию следует принять (Таблица 2) с учетом сеансов повторного обучения двигательным паттернам и аналитических сеансов, зависел от того, какие движения FMS получили оценку красного света, а критерии анализа видео получили оценку строки ≤ 1.

Таблица 2: Алгоритм для определения стратегии для принятия. В этой таблице показан алгоритм принятия решений, используемый для выбора стратегий вмешательства на основе оценок движения FMS и критериев видеоанализа, определяющий выбор между сеансами повторного обучения двигательным паттернам и аналитическими сеансами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Как только этот процесс был завершен, стало возможным анализировать, проверить и количественно оценить улучшения, которые пациент закрепил в ходе процесса, с помощью последующего теста, выполненного через систему захвата движения.

Презентация кейсов
Случай 1 - Идентификатор пациента: AM
У 18-летнего европеоидного мужчины, профессионального студента с индексом массы тела 26,8 кг/м2 был поясничный гармонический структурированный выпуклый правый сколиоз. Пациентка сообщила о хроническом начале LBP после длительного сидения, с историей болезни, отмеченной тяжелым сколиозом, ранее леченным нехирургическим путем (ночной корсет в течение 4 лет). Пациентка заявила, что хроническая боль присутствует уже более года. Его уровень физической активности составил 36 MET/неделю. В таблице 3 обобщены исходные характеристики пациента.

Во время первоначального осмотра он сообщил о минимальной боли, за исключением случаев, когда он сидел в течение длительного времени. Физикальное обследование показало, что гибкость передней и задней цепи была ограничена, о чем свидетельствовала ограниченная активная подвижность в плечах, грудном плечевом поясе и бедрах. Пациентка проходила стандартную реабилитацию в анамнезе до обращения. Исходная оценка (T0) показала, что его оценка NRS составила 4, SF-12 — 25,8, SF-12 — 46,2, RM — 4 и TSK — 36 (см. Таблицу 4 ). Оценка с помощью системы захвата движения была реализована в комплексной оценке пациента с целью охарактеризовать двигательные паттерны и биомеханику пациента. Оценка выявила ухудшение общего балла FMS (9/21), с нарушениями подвижности плеча (1/3 балла), активного подъема прямых ног (1 балл / 3), отжимания от стабилизации туловища (1 балл / 3), стабильности вращения (1 балл 1 балл 3 балла), контроля нижних конечностей (балл 4 балла / 6 балла), контроля туловища (балл 3 балла / 4) и двигательной стратегии (балл 2 / 6 балла). Более подробную информацию см. в таблице 5 .

Таким образом, пациенту было начато стандартное реабилитационное вмешательство, направленное на уменьшение боли, устранение воспалительных симптомов и достижение восстановления силы определенных мышц. Более подробно пациенту было выполнено 12-сеансовое реабилитационное вмешательство, каждое продолжительностью 1 ч, проводимое в течение 3 дней в неделю, ориентируясь на комплексный подход. Сеансы терапии включали в себя разминку для подготовки тела к движению и уменьшения скованности в пораженных зонах. После разминки пациент выполнял серию целенаправленных упражнений, направленных на укрепление мышц кора, гибкость и упражнения на подвижность. На протяжении всей программы реабилитации особое внимание уделялось методам коррекции осанки, чтобы способствовать правильному выравниванию позвоночника и снизить нагрузку на пораженные участки. Пациент получил знания о принципах эргономики и научился стратегиям поддержания оптимальной осанки во время сидения, стояния и других повседневных действий.

Был реализован стандартный подход к реабилитации с биологической обратной связью и тренировкой двигательного контроля с использованием визуальной обратной связи от системы. Эта технология позволяла пациенту наблюдать за своими движениями в режиме реального времени и вносить коррективы для улучшения осанки и выравнивания. Благодаря практике и повторениям пациент развил большую осведомленность о механике своего тела и научился выполнять движения более эффективно и результативно.

После реабилитационного вмешательства (Т1) наблюдались последовательные улучшения по всем показателям исхода, что указывало на положительный прогресс в состоянии пациента. Оценка NRS снизилась до 2, в то время как SF-12-PCS увеличился до 41,0, а MCS вырос до 62,4. Кроме того, оценка RM снизилась до 1, а оценка TSK снизилась до 25, что отражает улучшение уровня боли, HR-QoL, инвалидности и страха перед движением. Кроме того, оценка выявила заметные улучшения в различных параметрах движения по сравнению с исходным уровнем. В частности, улучшения наблюдались в глубоких приседаниях, шаге с препятствиями, выпадах на роликах, подвижности плеч, активном подъеме прямых ног, отжимании от устойчивости туловища, вращательной устойчивости, контроле нижних конечностей, наклоне таза, контроле туловища и оценке двигательной стратегии. В таблице 5 приведены дополнительные сведения об оценках по каждому оценочному тесту.

Случай 2 - Идентификатор пациента: DB
К нашему вниманию обратился мужчина 38 лет, профессиональный офисный служащий, с индексом массы тела 21,9 кг/м2 , поступивший в клинику после микродискэктомии L4-L5. Перед операцией он сообщал о боли 6/10 от NRS с облучением до икры, парестезии левого бедра и ноги, положительном левом симптоме Ласега и неспособности к общей функциональной активности. Пациент сообщал о боли в течение восьми месяцев. Перед операцией он проходил болеутоляющую терапию, иглоукалывание, массаж и ЧЭНС.

После стандартной программы реабилитации, через шестьдесят четыре дня после операции, пациент не сообщал о боли, иррадиации или ограничении гибкости передней и задней цепей нижних конечностей. Он сообщил о доминировании правой нижней конечности в повседневной жизни, обусловленном боязнью движений на левой стороне. Способность стабилизировать туловище с помощью мышц была хорошей при аналитическом запросе на мышечную активацию (поперечная мышца живота, прямая мышца живота, а также внутренние и внешние косые мышцы живота), но не могла поддерживать стабилизацию во время функциональных нагрузок.

Исходная оценка показала, что его оценка NRS составила 3, SF-12 PCS — 47,5, SF-12 MCS — 51,3, RM — 5, а TSK — 16 (см. Таблицу 4 для получения более подробной информации). Оценка с помощью системы захвата движения была реализована в комплексной оценке пациента с целью охарактеризовать двигательные паттерны и биомеханику пациента. Оценка выявила ухудшение общего балла FMS (10/21), с нарушениями в глубоком приседании (1/3 балла), подвижности плеча (2 балла / 3), активном подъеме прямой ноги (0 балла / 3), наклоне таза (3 балла / 4) и двигательной стратегии (балл 4 / 6). Более подробную информацию см. в таблице 5 . Таким образом, пациенту было выполнено стандартное реабилитационное вмешательство, направленное на уменьшение боли, устранение воспалительных симптомов, полное восстановление ПЗУ и гибкости, а также достижение силового восстановления определенных мышц.

Пациентке было выполнено 14 недель реабилитационного вмешательства, 3 сеанса в неделю, каждый продолжительностью 1 ч, акцент был сделан на комплексном подходе. Сеансы терапии включали в себя разминку, чтобы подготовить тело к движению и получить лучшую гибкость в пораженных зонах. После разминки пациент выполнял ряд целенаправленных упражнений, направленных на укрепление мышц кора, и восстановительных упражнений для активной ROM. Восстановление правильного двигательного паттерна подчеркивалось на протяжении всей программы реабилитации для улучшения подвижности грудного отдела позвоночника, статических и динамических упражнений на кор, упражнений на ягодичные мышцы в статической и динамической версиях, а также с добавлением сопротивления, приседаний и выпадов с особым акцентом на симметрию движений и постепенное устранение визуальной обратной связи. Пациент выполнял прыжки с падения из ящиков возрастающей высоты, упражнения на приседания, упражнения на прыжки, замедленные движения. Пациент получил обучение принципам и научился стратегиям для оптимизации достигнутой цели и воспроизведения правильной осанки во время всех повседневных действий.

Был реализован стандартный подход к реабилитации с биологической обратной связью и тренировкой двигательного контроля с использованием визуальной обратной связи от системы. Эта технология позволяла пациенту наблюдать за своими движениями в замедленной съемке и вносить коррективы для улучшения осанки, выравнивания и двигательных паттернов. Благодаря целенаправленной практике, повторению и постепенному избеганию визуальных ориентиров, пациент развил большую осведомленность о механике своего тела и научился выполнять движения более точно, эффективно и результативно.

После реабилитационного вмешательства (Т1) наблюдались последовательные улучшения по всем показателям исхода, что указывало на положительный прогресс в состоянии пациента. Оценка NRS снизилась до 0, в то время как SF-12-PCS увеличился до 55,4, а MCS вырос до 54,7. Кроме того, оценка RM снизилась до 1, а оценка TSK снизилась до 14, что отражает улучшение уровня боли, HR-QoL, инвалидности и страха перед движением. Кроме того, оценка выявила заметные улучшения в различных параметрах движения по сравнению с исходным уровнем. В частности, улучшения наблюдались в глубоких приседаниях, подвижности плеч, активном подъеме прямых ног, наклоне таза и оценке двигательной стратегии. В таблице 5 приведены дополнительные сведения об оценках по каждому оценочному тесту.

Случай 3 - ID пациента: LB
33-летний мужчина кавказской расы, профессиональный бармен с индексом массы тела 24,8 кг/м2 , обратился к вниманию клиники после операции по поводу пояснично-крестцового спондилодисцита. Пациенту была проведена срочная операция по микродискэктомии правой части L4-L5 за 40 дней до операции по поводу спондилодисцита, поскольку в течение 2 дней у него наблюдалась быстрая потеря силы и отсутствие чувствительности в правой нижней конечности от бедра до стопы.

По завершении 20-дневной госпитализации, в течение которой проводилась стандартная реабилитация, пациентка отмечала боли в поясничном отделе позвоночника, в правой нижней конечности и крестцово-подвздошных двусторонних суставах во время постуральных сдвигов при ношении корсетов. Пациентке была предъявлена шкала 2/5 Совета по медицинским исследованиям (MRC) для всех мышц правой нижней конечности. Активация стабильности ядра была слабой как в аналитическом, так и в глобальном плане.

Исходная оценка (T0) показала, что его оценка NRS составила 4, SF-12 PCS — 45,3, SF-12 MCS — 30,0, RM — 21 и TSK — 47 (подробнее см. Таблицу 4 ). Оценка с помощью системы захвата движения была реализована в комплексной оценке пациента для характеристики двигательных паттернов и биомеханики пациента. Оценка выявила ухудшение общего балла FMS (9/21), с нарушениями выпада на роликах (1/3 балла), подвижности плеча (1/3 балла), стабильности вращения (1/3 балла), контроля нижних конечностей (4 балла / 6 балла) и двигательной стратегии (2 балла / 6 балла). Более подробную информацию см. в таблице 5 .

Таким образом, пациент продолжил стандартное реабилитационное вмешательство продолжительностью 12 недель, 3 сеанса в неделю, каждый сеанс длился 1 час. Сеансы терапии включали в себя разминку для подготовки тела к активным упражнениям, снижения скованности в пораженных зонах и активации мышц, задействованных во время сеанса реабилитации. После разминки пациент выполнял серию целенаправленных упражнений, направленных на укрепление основных мышц, гибкость и упражнения на подвижность. На протяжении всей программы реабилитации особое внимание уделялось методам коррекции осанки для стимуляции четырехглавой мышцы, подколенных сухожилий и ягодичных мышц, тренировке равновесия на одной ноге, укреплению шарнира бедра с использованием прогрессивного сопротивления веса тела и балласта, а также статическим и динамическим упражнениям на кор. Пациент выполнял приседания, сплит-приседания и выпады с особым акцентом на осознание выравнивания собственных сегментов тела и постепенное снятие визуальной обратной связи и вербальную коррекцию терапевтом. Пациент получил обучение принципам эргономики и научился стратегиям поддержания правильной осанки во время сидения, стояния и других повседневных действий.

Был реализован стандартный подход к реабилитации с биологической обратной связью и тренировкой двигательного контроля с использованием визуальной обратной связи от системы. Внедрение этой технологии позволило пациенту наблюдать за своими движениями, обеспечивая обратную связь в режиме реального времени. Это оптимизировало корректировку осанки, выравнивания и двигательных паттернов. С помощью практики под руководством инструктора и повторений пациент улучшил свое понимание механики тела и отточил выполнение движений.

После реабилитационного вмешательства (Т1) наблюдались последовательные улучшения по всем показателям исхода, что указывало на положительный прогресс в состоянии пациента. Оценка NRS снизилась до 1, в то время как SF-12-PCS увеличился до 53,9, а MCS вырос до 57,8. Кроме того, оценка RM снизилась до 4, а оценка TSK снизилась до 39, что отражает улучшение уровня боли, HR-QoL, инвалидности и страха перед движением. Кроме того, оценка выявила заметные улучшения в различных параметрах движения по сравнению с исходным уровнем. В частности, наблюдались улучшения в выпаде на роликах, подвижности плеча, стабильности вращения, контроле нижних конечностей и оценке двигательной стратегии. В таблице 5 приведены дополнительные сведения об оценках по каждому оценочному тесту.

Таблица 3: Описание популяции. В данной таблице представлены демографические и клинические характеристики исследуемой популяции. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 4: Исход лечения пациента. В этой таблице обобщены результаты для каждого пациента, участвующего в исследовании, включая изменения, наблюдаемые после окончательного наблюдения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 5: Результаты оценочных испытаний. В этой таблице подробно описаны результаты оценочных тестов, представлены метрики производительности и баллы движений для каждого оцененного шаблона движения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Дополнительный файл 1: Структура CARE и руководящие принципы отчетности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Обсуждение

В этом исследовании мы изучали интеграцию системы CameraLab в ведение реабилитации пациентов с LBP. Результаты данного исследования свидетельствуют о том, что это инновационное цифровое решение предоставляет ценные объективные данные по анализу двигательных паттернов, повышая точность и эффективность клинической реабилитационной практики при скелетно-мышечной боли. LBP является распространенным и сложным состоянием, характеризующимся многомерной инвалидностью, включающей биомеханические, психологические и социальные детерминанты 2,8,9,10,11,12. Подход, описанный в этой серии случаев, позволил нацелиться на несколько факторов, характеризующих LBP и затрагивающих различные области, о чем свидетельствуют положительные результаты в интенсивности боли, физическом функционировании, HR-QoL и кинезиофобии.

Более подробно, результаты представленных клинических случаев показали последовательное снижение интенсивности боли за счет воздействия на конкретные модели движений и биомеханические дисфункции, выявленные с помощью инструмента оценки. Интересно, что аналогичные результаты были продемонстрированы Marich et al.45 в их исследовании скелетно-мышечной боли с использованием сопоставимого метода оценки. В своем исследовании Marich et al.45 сообщили о потенциальной связи между двигательными паттернами и функциональными ограничениями у людей с хроническим LBP. Эти результаты подчеркнули необходимость целенаправленных вмешательств, направленных на оптимизацию двигательных дисфункций для уменьшения боли и улучшения функциональных результатов у лиц с хронической LBP. В трех случаях были продемонстрированы улучшения в физическом функционировании и HR-КЖ, о чем свидетельствует увеличение баллов SF-12 PCS и MCS. Аналогичным образом, в исследовании Letafatkar et al.46 подчеркивается влияние протоколов сенсомоторной тренировки на улучшение функции проприоцептивной системы, контроля движений поясничного отдела и HR-QoL у пациентов с хронической неспецифической LBP. В исследовании подчеркивается, что программа сенсомоторной тренировки с инновационными решениями привела к последовательному улучшению проприоцепции, контроля движений поясничного отдела и Hr-QoL46.

Кинезиофобия является распространенным психологическим барьером у лиц с LBP, часто приводящим к избегающему поведению и функциональнымнарушениям. Реабилитационное вмешательство с помощью CameraLab успешно улучшило страх перед движением за счет предоставления объективной обратной связи о моделях движения и биомеханике. Повышая уверенность пациентов в способности передвигаться безопасно и эффективно, инструмент оценки может снизить кинезиофобию и способствовать активному участию в реабилитационных мероприятиях. В этом контексте наблюдается растущий интерес и инвестиции в цифровые инновации и технологические решения в области реабилитации 25,26,48,49,50,51,52. Эта тенденция обусловлена несколькими факторами, в том числе достижениями в области сенсорных технологий49,50, растущей доступностью портативных устройств25 и растущим признанием потенциальных преимуществ интеграции цифровых инструментов в практику здравоохранения52. Цифровые решения обещают повысить качество предоставления реабилитационных услуг за счет предоставления объективных данных, повышения вовлеченности пациентов и содействия персонализированным подходам к лечению53.

Некоторые состояния могут ухудшить симптомы LBP. В этом контексте Zaina et al.54 представили всесторонний обзор сложности LBP у пациентов со сколиозом и без него, подчеркнув, что это состояние значительно влияет как на физические, так и на психологические аспекты здоровья. В этом исследовании подчеркивается, как передовая технология анализа движений на основе видео может точно фиксировать паттерны движений и постуральный дисбаланс, которые способствуют развитию LBP у пациента со сколиозом. Эта технология позволяет получить подробное представление о биомеханических факторах, лежащих в основе боли, которые традиционные методы оценки могут недооценивать. Обеспечивая точную и объективную оценку движения, описанный здесь подход предоставляет клиницистам ценный инструмент для разработки более эффективных и персонализированных планов лечения, тем самым улучшая результаты лечения пациентов.

Традиционные методы оценки движений, такие как методы наблюдения или субъективные клинические оценки, связаны с предвзятостью и трудностями в стандартизации 20,27,28. В отличие от них, цифровые технологии, такие как системы захвата движения, инерциальные датчики и алгоритмы компьютерного зрения, позволяют клиницистам захватывать и анализировать данные о движении с высокой степенью точности и надежности. Объективная количественная оценка параметров движения показала потенциал для выявления биомеханических аномалий, отслеживания прогресса с течением времени и адаптации вмешательств к индивидуальным потребностям пациента. Кроме того, LBP может негативно влиять на нарушения кинезиологических цепей во время движений, таких как приседания, через измененные модели движений. Одно исследование показало, что люди с хроническим LBP демонстрируют больший диапазон движений бедра и колена относительно ПЗУ голеностопного сустава, чем люди без LBP. Эти результаты свидетельствуют о том, что люди с LBP больше перегружают тазобедренные и коленные суставы во время приседаний, что может способствовать их состоянию55.

Кроме того, Frontera et al.56 подчеркнули важность исследований в области политики здравоохранения и медицинских услуг для улучшения практики реабилитации в реальных условиях. Возможность точного анализа и документирования моделей движений обеспечивает значительный прогресс в реабилитации. В подтверждение этого наши результаты показывают, что технология видеоанализа не только обеспечивает подробную биомеханическую информацию, но и поддерживает разработку более персонализированных и эффективных стратегий лечения. Это согласуется с исследованием Frontera et al.56, целью которого является интеграция результатов исследований в клиническую практику для преодоления разрыва между исследованиями и реабилитацией, что в конечном итоге повышает качество и доступность медицинской помощи для пациентов с LBP. Воздействуя на конкретные модели движения, вмешательства под руководством CameraLab могут улучшить функциональные результаты, но также могут иметь положительные последствия в долгосрочной перспективе, снижая частоту рецидивов LBP и улучшая общий HR-QoL.

Помимо этих положительных моментов, данное исследование не лишено ограничений. Несмотря на то, что CameraLab предлагает значительные преимущества в оценке движений, перед началом реабилитации необходима специальная первоначальная настройка и калибровка системы. Кроме того, выводы настоящей рукописи основаны на небольшом объеме выборки, что согласуется с методологической основой серии клинических случаев. Хотя такой подход позволяет проводить глубокий анализ каждого случая, следует с осторожностью относиться к обобщенности результатов исследования. Кроме того, в этой серии случаев оценивались различные случаи с гетерогенными причинами ПБП. Тем не менее, это исследование может дать предварительное представление об инновационной технологии, которое может быть дополнительно изучено в более крупных когортных исследованиях с однородными выборками. Наконец, стоимость и доступность технологии могут ограничить ее широкое внедрение в клинических условиях. С другой стороны, следует отметить, что эта технология может быть одной из самых недорогих и экономически эффективных в условиях реабилитации по сравнению с аналогичными системами анализа двигательных паттернов. В соответствии с другими аналогичными системами анализа шаблонов движения, может существовать риск смещения в повторяемости между операторами, идентификации ориентиров или выборе максимальной точки снижения57. Чтобы устранить эти ограничения, мы гарантируем, что весь персонал, задействованный в этой технологии, имеет надлежащую подготовку и опыт. Будущие исследования должны быть направлены на дальнейшую проверку эффективности этого инструмента оценки в более крупных популяциях пациентов и сравнение его результатов с традиционными подходами к реабилитации.

В заключение, наше исследование предполагает, что система CameraLab может играть роль в реабилитационном лечении пациентов с LBP. Предоставляя объективные данные о моделях движения и способствуя целенаправленным вмешательствам, инструмент оценки обладает потенциалом для улучшения результатов и внедрения клинической практики. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью понять его последствия и оптимизировать его интеграцию в рутинную медицинскую помощь.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Данное исследование является частью проекта NODES, который получил финансирование от MUR - M4C2 1.5 PNRR с соглашением о гранте No. ECS00000036.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
ApowerRECApowersofthttps://www.apowersoft.com/record-all-screenЭтот экранный регистратор служит для захвата и аннотирования активности экрана во время сеансов анализа
Функциональный экран движения Functional Movement Screen KitFunctional Motion Systems Inc., Chatham, VAN/AFuntional Movement Screen Kit, состоящий из доски размером два на шесть дюймов, одного дюбеля длиной четыре фута, двух коротких дюбелей и эластичного шнура, используется для администрирования FMS тест.
Камеры Hikvision IP POE DOMEHikvisionDS-2CD1623G0-IZКамеры оснащены для записи точных последовательностей движений и захвата динамических движений с исключительной скоростью и детализацией.
KinoveaKinoveaVersion 0.9.5Kinovea - это инструмент для создания видеоаннотаций, предназначенный для анализа спорта. Он включает в себя утилиты для захвата, замедления, сравнения, аннотирования и измерения движения в видео.
Sharp Big Pad (PN-85 TH1)Sharp CorporationPN-85 TH1Интерактивный монитор BIG PAD PN-85TH1 сочетает в себе «чтение 4K» и «перо на бумаге» с высокой точностью сенсорной технологии InGlass. Включает в себя виртуальную доску и беспроводные возможности для дальнейшего повышения качества обслуживания клиентов
Synology Surveillance Station SynologyN/AНадежная и универсальная система управления видео (VMS), предназначенная для превращения устройств Synology Network Attached Storage (NAS) в решения для централизованного видеонаблюдения

Ссылки

  1. Tanaka, Y., et al. Muscle strength rather than appendicular skeletal muscle mass might affect spinal sagittal alignment, low back pain, and health-related quality of life. Sci Rep. 13 (1), 9894(2023).
  2. de Sire, A., et al. Pharmacological treatment for acute traumatic musculoskeletal pain in athletes. Medicina. 57 (11), 1208(2021).
  3. GBD 2021 Low Back Pain Collaborators. Global, regional, and national burden of low back pain, 1990-2020, its attributable risk factors, and projections to 2050: a systematic analysis of the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet Rheumatol. 5 (6), e316-e329 (2023).
  4. Bailey, J. F., et al. Digital care for chronic musculoskeletal pain: 10,000 participant longitudinal cohort study. J Med Internet Res. 22 (5), e18250(2020).
  5. Priebe, J. A., et al. Digital treatment of back pain versus standard of care: the cluster-randomized controlled trial, Rise-uP. J Pain Res. 13, 1823-1838 (2020).
  6. Chehade, M. J., et al. Innovations to improve access to musculoskeletal care. Best Pract Res Clin Rheumatol. 34 (5), 101559(2020).
  7. GBD Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. 396 (10258), 1204-1222 (2020).
  8. Lippi, L., et al. Multidimensional effectiveness of botulinum toxin in neuropathic pain: a systematic review of randomized clinical trials. Toxins. 14 (5), 308(2022).
  9. de Sire, A., et al. Ultrasound-guided platelet-rich-plasma injections for reducing sacroiliac joint pain: A paradigmatic case report and literature review. J Back Musculoskelet Rehabil. 35 (5), 977-982 (2022).
  10. de Sire, A., et al. Dynamic spinal orthoses self-reported effects in patients with back pain due to vertebral fragility fractures: A multi-center prospective cohort study. J Back Musculoskelet Rehabil. 37 (4), 929-941 (2023).
  11. de Sire, A., et al. Percutaneous electrical nerve stimulation (Pens) as a rehabilitation approach for reducing mixed chronic pain in patients with musculoskeletal disorders. Appl Sci. 11 (9), 4257(2021).
  12. Marotta, N., et al. Impact of yoga asanas on flexion and relaxation phenomenon in women with chronic low back pain: Prophet model prospective study. J Orthop Res. 42 (7), 1420-1427 (2024).
  13. World Health Organization. WHO Guideline for Non-Surgical Management of Chronic Primary Low Back Pain in Adults in Primary and Community Care Settings. , At https://www.who.int/publications/i/item/9789240081789 (2023).
  14. Urban, J. P., Fairbank, J. C. Current perspectives on the role of biomechanical loading and genetics in development of disc degeneration and low back pain; a narrative review. J Biomech. 102, 109573(2020).
  15. Wu, Z., et al. Asymmetric biomechanical properties of the paravertebral muscle in elderly patients with unilateral chronic low back pain: a preliminary study. Front Bioeng Biotechnol. 10, 814099(2022).
  16. Wernli, K., et al. Does movement change when low back pain changes? A systematic review. J Orthop Sports Phys Ther. 50 (12), 664-670 (2020).
  17. Hira, K., et al. Relationship of sagittal spinal alignment with low back pain and physical performance in the general population. Sci Rep. 11 (1), 20604(2021).
  18. Hlaing, S. S., Puntumetakul, R., Khine, E. E., Boucaut, R. Effects of core stabilization exercise and strengthening exercise on proprioception, balance, muscle thickness and pain related outcomes in patients with subacute nonspecific low back pain: a randomized controlled trial. BMC Musculoskelet Disord. 22 (1), 998(2021).
  19. Yasuda, T., Jaotawipart, S., Kuruma, H. Effects of thoracic spine self-mobilization on patients with low back pain and lumbar hypermobility: A randomized controlled trial. Prog Rehabil Med. 8, 20230022(2023).
  20. van Dijk, M. J., et al. Assessment instruments of movement quality in patients with nonspecific low back pain: A systematic review and selection of instruments. Gait Posture. 76, 346-357 (2020).
  21. Hlaing, S. S., Puntumetakul, R., Wanpen, S., Boucaut, R. Balance control in patients with subacute nonspecific low back pain, with and without lumbar instability: a cross-sectional study. J Pain Res. 13, 795-803 (2020).
  22. Lippi, L., et al. Effects of blood flow restriction on spine postural control using a robotic platform: A pilot randomized cross-over study. J Back Musculoskelet Rehabil. 36 (6), 1447-1459 (2023).
  23. Sipko, T., Glibowski, E., Kuczyński, M. Acute effects of proprioceptive neuromuscular facilitation exercises on the postural strategy in patients with chronic low back pain. Complement Ther Clin Pract. 44, 101439(2021).
  24. Desmons, M., Theberge, M., Mercier, C., Massé-Alarie, H. Contribution of neural circuits tested by transcranial magnetic stimulation in corticomotor control of low back muscle: a systematic review. Front Neurosci. 17, 1180816(2023).
  25. Lippi, L., et al. System for tracking and evaluating performance (Step-App®): validation and clinical application of a mobile telemonitoring system in patients with knee and hip total arthroplasty. A prospective cohort study. Eur J Phys Rehabil Med. 60 (2), 349-360 (2024).
  26. de Sire, A., et al. Myths and truths on biophysics-based approach in rehabilitation of musculoskeletal disorders. Ther Adv in Musculoskelet Dis. 15, 1759720X231183867(2023).
  27. Garg, A., Pathak, H., Churyukanov, M. V., Uppin, R. B., Slobodin, T. M. Low back pain: critical assessment of various scales. Eur Spine J. 29 (3), 503-518 (2020).
  28. Streicher, H. New concepts in back class training? Effects of a therapeutical back class training focussing on proprioceptive-coordinative skills. Deutsche Zeitschrift fur Sportmedizin. 56 (4), 100-105 (2005).
  29. Hamacher, D., Hamacher, D., Herold, F., Schega, L. Are there differences in the dual-task walking variability of minimum toe clearance in chronic low back pain patients and healthy controls. Gait Posture. 49, 97-101 (2016).
  30. van Hoof, W., Volkaerts, K., O'Sullivan, K., Verschueren, S., Dankaerts, W. Comparing lower lumbar kinematics in cyclists with low back pain (flexion pattern) versus asymptomatic controls-field study using a wireless posture monitoring system. Man Ther. 17 (4), 312-317 (2012).
  31. AlAteeq, M., Alseraihi, A. A., Alhussaini, A. A., Binhasan, S. A., Ahmari, E. A. Plain lumbosacral X-rays for low back pain: Findings correlate with clinical presentation in primary care settings. J Family Med Prim Care. 9 (12), 6115-6120 (2020).
  32. World Medical Association. World Medical Association Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA. 310 (20), 2191-2194 (2013).
  33. Cook, G., Burton, L., Hoogenboom, B. J., Voight, M. Functional movement screening: the use of fundamental movements as an assessment of function-part 1. Int J Sports Phys Ther. 9 (3), 396-409 (2014).
  34. Cook, G., Burton, L., Hoogenboom, B. J., Voight, M. Functional movement screening: the use of fundamental movements as an assessment of function-part 2. Int J Sports Phys Ther. 9 (4), 549-563 (2014).
  35. Bijur, P. E., Latimer, C. T., Gallagher, E. J. Validation of a verbally administered numerical rating scale of acute pain for use in the emergency department. Acad Emerg Med. 10 (4), 390-392 (2003).
  36. Luo, X., et al. Reliability, responsiveness of the short form 12-item survey (SF-12) in patients with back pain. Spine (Phila Pa 1976). 28 (15), 1739-1745 (2003).
  37. Küçükdeveci, A. A., Tennant, A., Elhan, A. H., Niyazoglu, H. Validation of the Turkish version of the Roland-Morris Disability Questionnaire for use in low back pain. Spine (Phila Pa). 26 (24), 2738-2743 (2001).
  38. Monticone, M., Ambrosini, E., Rocca, B., Foti, C., Ferrante, S. Responsiveness of the Tampa Scale of Kinesiophobia in Italian subjects with chronic low back pain undergoing motor and cognitive rehabilitation. Eur Spine J. 25 (9), 2882-2888 (2016).
  39. Alkhathami, K., Alshehre, Y., Wang-Price, S., Brizzolara, K. Reliability and validity of the Functional Movement Screen™ with a modified scoring system for young adults with low back pain. Int J Sports Phys Ther. 16 (3), 620-627 (2021).
  40. Alkhathami, K. M., Alqahtani, B. Comparing the scores of the Functional Movement Screen™ in individuals with low back pain versus healthy individuals: A systematic review and meta-analysis. Int J Sports Phys Ther. 19 (7), 834-848 (2024).
  41. Ko, M. J., Noh, K. H., Kang, M. H., Oh, J. S. Differences in performance on the functional movement screen between chronic low back pain patients and healthy control subjects. J Phys Ther Sci. 28 (7), 2094-2096 (2016).
  42. Puig-Diví, A., et al. Validity and reliability of the Kinovea program in obtaining angles and distances using coordinates in 4 perspectives. PLoS One. 14 (6), e0216448(2019).
  43. Schneiders, A. G., Davidsson, Å, Hörman, E., Sullivan, S. J. Functional movement screenTM normative values in a young, active population. Int J Sports Phys Ther. 6 (2), 75(2011).
  44. Cuenca-Martínez, F., Suso-Martí, L., León-Hernández, J. V., La Touche, R. The role of movement representation techniques in the motor learning process: A neurophysiological hypothesis and a narrative review. Brain Sci. 10 (1), 27(2020).
  45. Marich, A. V., Hwang, C. T., Sorensen, C. J., Van Dillen, L. R. Examination of the Lumbar movement pattern during a clinical test and a functional activity test in people with and without low back pain. PM R. 12 (2), 140-146 (2020).
  46. Letafatkar, A., Nazarzadeh, M., Hadadnezhad, M., Farivar, N. The efficacy of a HUBER exercise system mediated sensorimotor training protocol on proprioceptive system, lumbar movement control and quality of life in patients with chronic non-specific low back pain. J Back Musculoskelet Rehabil. 30 (4), 767-778 (2017).
  47. Luque-Suarez, A., Martinez-Calderon, J., Falla, D. Role of kinesiophobia on pain, disability and quality of life in people suffering from chronic musculoskeletal pain: a systematic review. Br J Sports Med. 53 (9), 554-559 (2019).
  48. Nascimben, M., Lippi, L., Fusco, N., Invernizzi, M., Rimondini, L. A software suite for limb volume analysis applicable in clinical settings: upper limb quantification. Front Bioeng Biotechnol. 10, 863689(2022).
  49. Nascimben, M., et al. Technical aspects and validation of custom digital algorithms for hand volumetry. Technol Health Care. 31 (5), 1835-1854 (2023).
  50. Invernizzi, M., et al. Integrating augmented reality tools in breast cancer related lymphedema prognostication and diagnosis. J Vis Exp. (156), e60093(2020).
  51. de Sire, A., et al. Three-dimensional laser scanning as a reliable and reproducible diagnostic tool in breast cancer related lymphedema rehabilitation: a proof-of-principle study. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 24 (8), 4476-4485 (2020).
  52. Lippi, L., et al. Technological advances and digital solutions to improve quality of life in older adults with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review. Aging Clin Exp Res. 35 (5), 953-968 (2023).
  53. Marotta, N., et al. Integrating virtual reality and exergaming in cognitive rehabilitation of patients with Parkinson disease: a systematic review of randomized controlled trials. Eur J Phys Rehabil Med. 58 (6), 818-826 (2022).
  54. Zaina, F., et al. Measuring quality of life in adults with scoliosis: A cross-sectional study comparing SRS-22 and ISYQOL questionnaires. J Clin Med. 12 (15), 5071(2023).
  55. Zawadka, M., et al. Altered squat movement pattern in patients with chronic low back pain. Ann Agric Environ Med. 28 (1), 158-162 (2021).
  56. Frontera, W. R., et al. Relevance and use of health policy, health systems and health services research for strengthening rehabilitation in real-life settings: methodological considerations. Eur J Phys Rehabil Med. 60 (1), 154-163 (2024).
  57. Dingenen, B., et al. Can two-dimensional video analysis during single-leg drop vertical jumps help identify non-contact knee injury risk? A one-year prospective study. Clin Biomech (Bristol, Avon). 30 (8), 781-787 (2015).

Перепечатки и разрешения

Теги

Биомеханические изменения, связанные с болью в пояснице: инновационный инструмент для оценки двигательного паттерна и оценки лечения в реабилитации
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.