Summary
부상 또는 질병에 따라 재교육 이상 운동 패턴은 물리적 재활의 핵심 구성 요소입니다. 기술의 최근 발전 결과의 근처 순간 정량화와 함께 다양한 작업 동안 운동의 정확한 평가를 허용하고 있습니다. 이 실시간으로 결함이 운동 패턴의 변형에 대한 새로운 기회를 제공합니다.
Abstract
운동의 수정 - 몇 년 동안 연마 한 특히 운동 패턴 - 운동 성능에 관한 책임을 신경 근육 패턴의 재 조직이 필요합니다. 이 모터 학습은 모두 연구와 임상 설정에 활용 방법의 번호를 통해 개선 할 수 있습니다. 실시간 또는 이동에 따라 결과의 지식 성능 일반적으로, 구두 의견에 일반적으로 모터 학습을 instilling의 예비 수단으로 임상 적으로 사용됩니다. 상담자의 구두 지시 사항을 보완하는 데 사용, 환자의 선호도 및 학습 스타일, 시각적 인 피드백 (예 : 거울 또는 비디오의 다양한 종류의 사용을 통해) 또는 치료사 터치를 활용 고유 감각의 안내에 있습니다 따라. 사실, 의견의 이러한 형태의 조합 모터 학습과 최적화 결과를 촉진 할 수있는 임상 설정에서 다반사.
연구소 기반의 양적 운동분석은 건강하고 부상당한 인구의 움직임의 다양한 정확하고 객관적인 분석을 제공하기 위해 연구 설정에서 의지가되는 것이었습니다. 움직임을 캡처의 실제 메커니즘은 다를 수 있지만, 현재의 모든 모션 분석 시스템은 몸 세그먼트와 관절의 움직임을 추적 할 수 및 주요 이동 패턴을 정량화하기 위해 운동의 오래된 방정식을 사용하는 능력에 의존하고 있습니다. 수집 및 처리 속도, 분석 및 움직임에 대한 설명의 제한으로 인해 전통적으로 주어진 테스트 세션의 종료 후 오프라인 발생했습니다.
본 논문은 이동 패턴 및 운동 분석 세션 동안 환자에 맞는 운동 특성의 디스플레이의 근처 순간 평가 및 정량화에 의존 표준 모션 분석 기법에 새로운 보충을 강조합니다. 결과적으로,이 소설 기법은 장점은 ove가 피드백을 전달하는 새로운 방법을 제공 할 수 있습니다연구는 현재 피드백 방법을 사용했습니다.
Introduction
낮은 사지의 신경 근육 또는 musculoskeletal 구조에 중요한 변화 가능성이 움직임과 관련 신체 기능의 특성에 영향을 미칠 것입니다. 따라서, 물리적 기능의 향상은 재활 개입의 중요한 결과이다. 등 도보로 일반 반복적 인 움직임은 일반적으로 올바른 강도와 타이밍 1 근육을 활성화하는 데 필요한 필요한 제어 정보를 포함하는 모터 프로그램의 적용을받습니다. 이러한 모터 프로그램은 따라서 운동에 투신 한 컨트롤의 양을 줄이고 관심을 다른 높은 수준의 작업에 지불해야 허용, 운동의 automaticity을 개선 할 필요가 있습니다. 그러나, 운동의 모터 프로그램의 역할과 이러한 프로그램은 부상 또는 질병이 어려운 벤처 후 운동 성능을 변경 년에 걸쳐 정제되는 사실을 주어진.
전통적으로, 운동은 intervent 재교육이온은 새로운 정보가 새로운 진화 모터 프로그램에 통합 될 수 있도록 운동 성능의 충분한 피드백을 제공에 predicated되었습니다. , 아직 효과적인 간단한 방법은 글로벌 지침 (예, "더 구부리" "무릎을 직선 유지")뿐만 아니라 거울이나 비디오 녹화 장치의 사용으로 시각적 인 피드백을 제공하는 메커니즘과 구두 의견이 포함되어 있습니다. 이러한 간접적 인 전략이 유용하지만, 특히 한정된 자원과 임상 설정에서, 그들은 운동 변수의 이산과 수량화 조치를 제공하는 자신의 어려움에 의해 제한됩니다. 그 결과, 의견의 추가 더 직접적인 방법으로 이러한 기술을 보완하면 가능성이 원하는 모터 재 학습을 강화합니다.
운동 특성의 분리, 객관적 결과의 피드백을 제공하는 것은 운동 retraini 동안 성능을 향상시킬 수있는 연구와 임상 사회에 많은 동의가 NG 개입했습니다. 예를 들어, electromyographic 바이오 피드백 장치를 사용 근육 활성화 강도의 순간 시각 또는 청각의 의견은 특히 뇌졸중 2-3, 뇌성 마비 4 또는 만성 hemiplegia 5 명에 운동의 재활에 의지가되는 것되고있다. 반면, 이동 운동학의 피드백 (공동와 세그먼트 각도)가 적은 신속하고 정확하게 이러한 결과를 평가 및 측정의 어려움으로 인해 활용 것으로 증명되었습니다. 사실, 모션 biomechanics 연구에서 눈에 띄게 기능과 임상 설정에 통합 할 시작의 양적, 실험실 기반의 분석을하지만, 모션 분석 사용의 대부분은 테스트 후 오프라인 분석을 위해 예약되어 있습니다. 그러나, 6 재교육 운동의 효과를 개선하는 수단으로 보행 조치의 피드백을 제공 할 수있는 새로운 기술을 사용하는 문학 연구의 증가가 있습니다.
ve_content "> 현재 표준 모션 분석 시스템과 통합 실시간 바이오 피드백 기능의 사용에 대한 조사를 벌이고 있습니다 병리 하나는 무릎 골관절염 (OA)입니다. 최근 연구 통과 부하를 줄이기 위해 특별히 설계된 보행의 운동학의 실시간 피드백을 활용 한 외부 무릎 예증의 순간 사용 정량화 무릎 관절, -. OA의 진행 7 인정 위험 요소는 예를 들어, 연구 허벅지 각 8 트렁크 각도 9-10의 크기를 실시간으로 바이오 피드백을 활용 한 사냥 외 11를 제공했습니다. 실시간 시련을 걸어 동안 참가자의 앞 트렁크 각도의 디스플레이와는 무릎 예증의 순간 magnitudes의 동반 감소로 단일 교육 세션에서 편안한 전시 트렁크를 증가 할 수있는 능력을 보여 주었다. 반면, 바리오스 외 8 8 세션을 실시 걸음 걸이 재교육 개입은 동적 정면 비행기 무릎을 수정에 초점을한 달 개입이 기준에 비해 이후 입장시 및 각도는 무릎 예증의 순간 값에 상당한 감소를 보여 주었다. 이러한 연구와 유사한 연구, 측정, 분석 및 지속적으로 기준으로 환자의 관심 변수를 표시 할 수있는 능력에 의존하고 있습니다. 연구의이 급성장 지역 pathologies 다양한 영향을 미치는 운동의 특성과 환자의 임상 의미가 있습니다. 무릎의 골관절염 (OA)에 관련된 동적 변경의 예제를 사용하여,이 문서의 목적은 성능을 걷는 실시간 바이오 피드백을 사용하여 이동 재교육 개입을 수행하는 데 필요한 방법을 설명하는 것입니다.Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. 시스템 준비
- 카메라로 관찰 할 수있는 반사 재료의 캡처 볼륨을 삭제합니다. 이 운동 테스트 동안 고정 배경 마커와 혼동되는 실제 피부에 기반 마커의 가능성을 감소하고 세션의 전반적인 정확도를 향상시킵니다.
- 실험실 내에서 고정 된 위치에 고정 마커의 모든 카메라를 목표로하여 카메라를 보정합니다. 알려진 거리에 위치 이동 마커를 사용하여 동적 움직임에 정적 보정을 확장합니다. 보정을 최적화하기 위해 가능한 한 캡처 볼륨의 많은을 포함해야합니다.
- 환자 준비에 사용되는 모든 자료 (반사 마커, 측정 장치, 등) 구성 할 수 있습니다. 이 테스트 기간 동안 효율성을 개선하고 환자의 부담을 줄일 수 있습니다.
2. 환자 준비
- 측정하기위한 관절과 몸 세그먼트 통해 가능한 한 많은 피부로 쉽게받을 수 있습니다. amoun을 최소화느슨한 피팅 의류 t과 반사 마커를 시각화 할 수있는 카메라의 기능을 방해 할 수 있습니다 의류의 모든 조각이 제한되어 있는지 확인합니다. 이것은 테이프 나 클립을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 가능하면 마커가 피부에 직접 부착되어 있는지 확인합니다.
- 마커 고정을위한 피부를 준비합니다. 면도 나 지역을 마모은 머리가 존재하거나 피부 표면이 과도하게 땀이 나 기름입니다 경우에 필요할 수 있습니다. 가닥이 알코올 또는 이와 유사한 액체를 사용하여 명확한 영역을 닦고 것이 유용 할 수 있습니다. 마커와 피부 사이의 준수를 극대화하고, 떨어지에서 마커를 방지하기 위해이 단계는 중요합니다.
- 사용하도록 설정 마커를 기반으로 주요 해부학 적 랜드 마크에 대한 만져보다. 실제 랜드 마크에서 피부를 표시하면 아이콘 게재 위치에 대한 정확도를 개선하고 평가하는 동안 떨어지 마커의 경우에 필요한 정보를 제공합니다.
- 에 따라 해부학 적 랜드 마크 위에 부착 반사 마커마커 세트의 규격. 대부분의 마커 세트는 낮은 다리와 상체의 다양한 해부학 적 랜드 마크를 통해 양자 배치 12-15 마커의 최소 포함됩니다. 그것은 실제 골격 운동을 다시 만들 수있는 능력이 피부를 기반 마커의 위치에 따라 달라집니다 점에 유의하는 것이 중요합니다. 사용되는 biomechanical 모델을 결정할 때 따라서 신중한 검토가 이루어져야합니다.
- 필요한 경우, 중요한 anthropometric 데이터 측정을보세요. biomechanical 모델에 따라 이러한 데이터는 세그먼트 길이, 회전의 공동 센터의 위치, 그리고 biomechanics 데이터의 오프라인 프로세싱 동안 이동 구간 및 사지의 전체 관성 속성을 계산하기 위해 필요할 수 있습니다.
3. 모션 분석 및 실시간 피드백의 인도
- 약 3 초 지속 초기 정적 평가판을 캡처 볼륨의 중앙에있는 제목 스탠드를 갖추고 있습니다. 이 재판은 보장하기 위해 필요합니다 모든 rele원하시오 마커가 표시되어 있으며 세그먼트 방향을 계산합니다.
- 데이터 수집 소프트웨어, 라벨 적절한 모든 마커와 개인의 anthropometric 특성에 맞는 템플릿을 만들을 사용합니다. 각 몸의 크기로 아이콘 위치를 일치하면 실시간 추적 및 데이터 분석을 향상시킬 수 있습니다. 이 마커 위치의 중복을 통합 할 수 있습니다 운동의 모델을 만드는 것이 중요합니다. 아이콘 가림 또는 드롭 오프가 발생 경우에 추가 마커 위치에 적절한 동적 특성을 생산하고 데이터에 중단없이 실시간으로 디스플레이를 유지하기 위해 적절한 활용 할 수있는 능력.
- 초 10-30에서 지속 초기 모션 분석 평가를 수행합니다. 이것은 기본 데이터를 얻기 위해 필요하며 또한 환자 결과의 피드백을 제공하는 첫 번째 메커니즘으로 사용할 수 있습니다. 관련 연구 결과에 대한 환자와의 상담 모터 리어을 지원하는 것이 중요합니다새로운 운동 패턴을 제작하면 닝이 필요합니다.
- 상담자가 의도 된 운동 수정의 목적을 설명합니다. 이 biomechanical 및 임상 변형에 대한 rationales이 어떻게 주어진 병리에 고유 모두를 포함해야합니다. 치료에 의해 이동 수정의 데모는 환자로 배우는 모터를 강화합니다. 이동 수정은 일반적으로 치료 기간 동안 환자의 biomechanical 및 임상 프리젠 테이션 또는 연구 목적으로하는 경우에만 검사 할 연구 질문에 따라 결정됩니다.
- 움직임 재교육 세션을 시작합니다. 러닝 머신을 사용하는 경우, 피사체가 자신의 선호하는 속도를 선택하고 정상 상태에 도달하는 데 몇 분 정도를 제공 할 수 있습니다. 이 또한 환자가 친숙하고 설정 실험, 장비를 갖춘 편안한, 그리고 프로토콜이 될 수 있습니다.
- 움직임의 성능 동안 환자에게 피드백을 제공합니다. 이것은 많은 DIF의 형태를 취할 수ferent 접근 및 이들의 조합이 초기 훈련 기간 동안 유용합니다. 이러한 언어 적 피드백과 실시간 바이오 피드백으로 진행 아니라 적은 기술 방법으로 시작합니다. 실시간 바이오 피드백의 활용은 항상 한 번에 하나의 결과 변수의 최대의 명확한 표시가 포함되어야합니다.
- 새로운 운동을 실천하기 위해 환자에 대한 충분한 시간을 제공합니다. 효과적인 모터 학습은 즉시 달성되지 않습니다. 대신, 새로운 운동 특성을 지속적으로 연습하면 운동을 담당하는 모터 프로그램을 재 수립을 확보에 도움이 될 것입니다. 전형적인 재교육 개입 8-10 초점을 맞춘 교육 세션, 30 및 60 분 사이에 지속적인 각이 필요할 수 있습니다.
4. 환자 드 - 브리핑과 후속 교육 세션
- 환자와 세션의 중요한 발견과 결과에 대해 설명합니다. 에 초점을 중요한 요소는 성능 변화를 포함하는 소정의 움직임 modif을 준수해야합니다ication 및 수정의 근거와 중요성의 추가 설명입니다.
- 환자에서 세션에 대한 의견을 구합니다. 각 환자의 환경 설정 가능성이 다른 것을 감안할 때, 그것은 특정 개인에 대한 개입의 배달을 수정해야 할 수도 있습니다. 이러한 효과를 최적화 할 조기 식별해야합니다.
- 필요한 경우, 이후의 교육 세션에 대한 계획을 결정합니다. 멀티 세션 개입이 선택되어 있으면, 이후의 교육 세션은 모터 학습을 향상시키기 위해 어두운 피드백 방식을 사용해야합니다. 시간 피드백 블록 및 미래 세션에서 더 의견 사이의 낮은 전반적인 의견 및 대체를 제공합니다.
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Representative Results
무릎 OA와 환자의 증가 측면 트렁크 편안한 각도에 초점을 하나의 움직임 재교육 세션에서 예는 그림 2에 표시됩니다. 성능의 구두와 거울 기반 피드백의 조합을 사용하는 훈련을 약 15 분 후, 환자는 실시간 데이터 측면 트렁크 굴곡의 양에 관한이 제공되었습니다. 이 방법으로 교육 추가 10 분 동안 계속했다. 일반 (수정되지 않은) 시험 기간 동안, 환자는 약 2 °의 편안한 측면 트렁크의 자기가 선택한 금액 (자세의 20 % 주위에 점선 최고 참조) 전시. 수정 시험 기간 동안, 환자는 화면에 대상 지역으로 묘사로, 6 °의 피크 희박 가치를 달성하기 위해 지시했다. 그림 2에서 볼 수 있듯이, 보행 패턴의 수정은 측면 트렁크에 린은 전체 패턴에 감지 변경과 관련되지 않은 증가를 활용. 오히려, 환자가 incr을 전시보행주기에 걸쳐 린 측면 트렁크에 쉽게.
무릎 관절로드에 결과 효과 - 등 외부 무릎 예증의 순간을 사용하여 정량은 - 그림 3에서 볼 수 있습니다. 환자 시각화 데이터로 제공되지 않지만, 편안한 증가 측면 트렁크 biomechanical 결과는 잠재적으로 무릎 관절 9,12 내 부하를 이동, 무릎 예증 순간의 감소입니다. 다시 말하지만, 무릎 관절 순간의 일반적인 패턴 -와 공동 내의 후속로드 - 정상과 수정 재판 사이에 appreciably 차이가 없습니다. 대신 크기가 내내 감소되었습니다.
그림 1. 모션 분석 테스트 기본 아이콘을 사용 설정합니다. 블랙 점을 다시의 위치를 나타냅니다flective 마커는 특정 해부학 적 랜드 마크 위에 위치. 더 자세히 공동와 세그먼트 움직임을 평가할 때 더 복잡한 마커 세트가 사용됩니다.
그림 2. 일반 도보 평가 (점선)와 환자가 약 6 ° (실선)의 린 측면 트렁크의 최대 금액을 얻기 위해 지시 된 시험 중에 샘플 측면 트렁크 편안한 각도. 실시간 측면 트렁크 편안한 각도는 항상 환자의 앞에 표시되었습니다. 0% 한 사지의 초기 접촉하고 100 % 같은 다리의 발가락 오프입니다 그려진 데이터는 하나의 입장 사이클에서입니다.
그림 3. 외부 무릎일반 도보 평가 (점선)과 환자 측면 트렁크 린 (실선) 자신의 양을 늘리도록 지시 한에 한 동안 자세를 통해 예증의 순간 값. 값은 시간뿐만 아니라 몸의 크기 (- % BW * HT 몸의 무게와 높이의 제품의 비율)에 정규화 제공됩니다.
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Discussion
등 도보로 이동하는 동안 성능의 실시간 피드백을 표준 모션 분석 방법에 대한 가치 부가 될 수 있습니다. 그 상대 초기에 구체적이고 개별 이동 수정에 대한 연구는 확실히 정확도와 실시간으로 원하는 수정을 생산 할 수있는 능력의 혜택을받을하지만. 환자가 이동 수정의 특정 금액을 요구하는 경우 예를 들어,이 금액은 측정 할 수 있으며, 실제 이동하는 동안 제공됩니다. 여기에 제시된 접근 방식은 이동 수정뿐만 아니라 환자 인구의 광범위한 기존 프로토콜의 상세에 새로운 접근 방식을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다.
수집 된 데이터의 정확성과 운동 매개 변수의 이산 수정을 달성 할 수있는 다음 기능은 여러 요인에 따라 달라집니다. 가장 중요한 것은 어떤 종류의 모션 분석 관찰 / 측정 운동을 나타내는 것으로 가정시 의존 수 있습니다사실 해부학 운동. 이기 때문에, 피부 기반의 마커는 특정 기본 해부학 적 랜드 마크의 시각적 표현을 제공하기위한 것입니다. 따라서, 캡처 움직임이 정확하게 기본 골격의 실제 움직임을 반영하기 위해 많은주의 마커 위치의 선택에 넣어해야합니다. 여러 biomechanical 모델은 현재 각이 가장 골격 시스템의 움직임을 추적 할 목적으로 약간 다른 아이콘 위치를 가지고 활용이 있습니다. biomechanical 모델을 선택할 때주의가 필요합니다 -이 모델의 철저한 논의는이 문서의 범위를 벗어납니다. 마지막으로,에 관계없이 사용 모델의, 마커의 정확한 위치에 준수가 유지되어야합니다. 이 정확한 촉진 및 후속 아이콘 배치를 보장하기 위해 추가 노력의 중요성은 실시간 운동 성능의 바이오 피드백, 또는 매트에 대한 모션 분석 시험을 포함한 이동 재교육 재판을하는 동안 과장 할 수 없습니다적이.
몸의 세그먼트와 관절의 움직임을 추적 할 수있는 능력은 또한 카메라 시스템의 기술 사양뿐만 아니라 무결성 및 피부 기반 마커의 동작에 따라 달라집니다. 예를 들어, 마커 (느슨한 옷을 입고이 적용하는 경우 예를 들어,)에 부정적인 수집 및 환자에게 제공되는 데이터에 영향을 미칩니다의 비전을 반사 또는 폐색의 크기. "기본"아이콘 가림이나 드롭 아웃의 경우에 가능한 아이콘 중복 때마다를 통합 biomechanical 모델의 세그먼트의 위에 표시 한 바와 같이, 창조는 실시간 데이터의 유지 보수를 보장합니다. 움직임을 추적 할 때 높은 해상도와 더 많은 초점을 맞춘 카메라는 확실히 오류를 줄일 수 있지만, 하나는 개입에 대한 오류의 허용 수준을 결정해야합니다. 선택한 운동 매개 변수의 이산 (정확한 금액) 수정 가능성 연구 설정에서 목표이지만, 덜 정확한 수정은에 필요할 수 있습니다임상 설정. 이 특정 수정에 대한 작업의 메커니즘을 연구 할 때 정확하게 할 필요가 반영 (수 있으며, 실제로, 실험실 기반의 모션 분석 시스템의 기술적 장점), 임상 구현시에는 자원, 시간 및 장비 제한 사항을 이해하면서. 이 임상 적으로 정확한 수정의 사용을 배제하지 않지만 모든 설정이 접근 방식을 활용하면 제한의 평가는하셔야합니다. 수동 - 반사 모션 캡처 시스템을 사용 방법은이 문서에 설명 된 있지만 또한, 정확한 운동 정보를 캡쳐하고이를 표시 같은 문제는 사용되는 시스템에 관계없이 유효합니다. 예를 들어, 활성 마커 시스템 또는 그 활용 착용 할 수있는 장치 (예 : electrogoniometers, 가속도계)가 아직도 골격 운동을 해석하고 효과적으로 분석 할 수있는 능력에 의존하고 있습니다. 정확한 수집, 분석 및 정보 디스플레이의 과정은 모든 시스템에 동일하게 유지.
에 관계없이 원하는 정확도, 시스템의 정확한 보정 세션을 재교육하는 모션 분석 또는 운동하기 전에해야합니다. 이 단계는 서로에 대해 카메라의 위치를 알고 있는지 확인해야합니다. 또한 모든 카메라 의도 캡처 볼륨을 표시 할 수 있는지 확인 할 수있는 기회를 제공합니다. 하나의 카메라에서 비전이 다른 개체 (테이블이나 의자를 등)으로 인해 occluded하는 경우 예를 들어, 오히려 실제 모션 분석 단계보다 보정 단계를 감지하는 것이 좋습니다. 보정 과정은 위치와 특정 일에 시스템의 감지 오류의 크기의 결정하게됩니다. 최대 허용 오차는 시스템의 기술 사양뿐만 아니라 사용자의 선호에 따라 달라집니다. 이 임계 값 위의 보정 오류는 시스템의 재 교정을 지시.
부에는 여러 가지가 있습니다연구와 임상 결과 모두이 기법의 진짜야 응용 프로그램. 운동 기능에 biomechanical 변수의 다양한 즉시 변경 사항의 효과를 검토 할 수있는 능력은 더 나은 운동의 메커니즘을 이해하는 데 필요한 유용한 정보를 제공 할 수 있습니다. 따라서, 기능 biomechanics의 이론적 지식은 크게이 기술의 사용을 통해 향상 될 수 있습니다. 사실, 성능의 실시간 피드백을 사용의 장점 중 하나는 - 개입을 재교육 운동은 활용되지 않은 경우에도 - 오히려 완료 후 오프라인보다 데이터 수집 세션 중에 오류를 감지 할 수있는 능력입니다. 이 확실히 동작 분석 연구의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
실시간 운동의 바이오 피드백 및 재교육 이후의 장점이 방법의 단점에 대해 무게해야합니다. 첫번째로 제일 중요한 건, 모든 모션 분석 시스템과 관련된 상당한 비용이 있습니다. 추가 softw하고 장비 비용이나 프로그래밍 부담은 실시간 바이오 피드백 기능을 추가 할 때의 고려 있어야합니다. 또한, 시스템의 기술적 인 문제로 인해 잠재적 인 다운 타임은 사용하는 동안 어떤 시점에서 예상해야합니다. 이러한 미러 또는 비디오 캡처를 사용하는 종래의 방법은 크게 가동 중지에 의해 영향을하지 않을 수 있습니다. 마지막으로, 스타일을 학습 모터의 개별 차이에 따라, 일부 개인은 반드시 실시간 바이오 피드백 혜택을 누릴 수 없습니다. 이러한 비 대응의 확인은 초기 필수적입니다. 모터 학습 원리의 철저한 이해는 동안과 운동 수정 개입 결과를 최적화해야합니다. 예를 들어, 재교육 기간 동안 결과의 지식과 성능에 대한 지식을 모두 통합하는 학습을 촉진하는 효과가 될 수 있으며, 어두운 피드백 패러다임의 활용은 장기적인의 성능 유지에 도움이 될 수 있습니다.
잠재적 인 영향은 있지만임상 관점에서 취소 질문의 수는 여전히 다양한 규모의 이동 수정 전략은 임상 설정에서 구현해야하기 전에 해결해야합니다. 지역 biomechanical 효과가 잘 알려진 것으로 시작하고 있지만 먼저, 이러한 통증과 기능 등의 임상과 관련된 결과에서 이러한 수정의 효과는 아직 알 수없는 수 있습니다. 운동 수정의 정확한 세부 사항은 병리와 개별 환자의 임상 및 biomechanical 특성과 관련된 손상에 따라 달라집니다. 예를 들어, 필요한 이동 수정 매개 변수 가능성이 척추 부상의 뇌졸중을 가진 사람에 비해 무릎 OA와 약자 사이에 다를 수 있습니다. 또한, 이미 린 많은 양의 전시 무릎 OA를 가진 사람의 편안한 측면 트렁크를 늘리면 효과가되지 않을 수 있습니다. 더 많은 연구가 공동 biomechanics의 변화는 임상 개선로 번역하는 경우 검사가 필요합니다. 장기적인 개입을 실시가능성 (특히 기존의 인구), 준수, 그리고 이동 수정의 효과에 관한 귀중한 정보를 제공합니다. 또한 이러한 수정 부정적인 결과의 위험을 평가하기 위해 다른 관절의 biomechanics 및 증상의 변화를 모니터링 할 수있는 기능을 제공합니다. 마지막으로,하지만 효능을 테스트 할 수있는 독립 실행 형 처리로 공부 이러한 수정 임상 구현은 궁극적으로 전체 치료 전략의 일부가 될 것입니다. 예를 들어, 무릎 OA 치료는 아직 근육 강화, 모션 연습 / 스트레칭의 범위 및 에어로빅 시설을 포함합니다. 실시간 바이오 피드백을 이용한 재교육 운동은 공동 biomechanics 및 전반적인 신체 기능을 최적화 할 수있는 효과적인 수단으로 외래 치료 방법으로서 중요한 역할을 재생할 수 있습니다. 결정 아직이 얼마나 이동 수정은 임상 관리에 딱 맞는, 그리고 어떻게 다른 개입과 결합 될 수 있습니다.
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Disclosures
관심 없음 충돌이 선언 없습니다.
Acknowledgments
이 작품은 혁신에 대한 캐나다 재단에 의해 부분적으로 재정 지원을하고 있습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Reflective markers | 3x3 Design | 12 mm diameter | |
| Marker tape discs | Discount Disposables | TD-22 Electrode Collar, 8 mm | Designed usage is as electrode collars |
| Motion analysis cameras | Motion Analysis Corporation | ||
| Biofeedtrak | Motion Analysis Corporation | ||
| Matlab | The Mathworks |
References
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