Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

يكتسب اختبار Timed Up and Go (iTUG) المجهز بالأجهزة اهتماما متزايدا في تحليل تأثير الجسم والمشي مع تطوير تقنيات جديدة. نقدم بروتوكولا لتحليل المكونات الفرعية ل iTUG مع التقاط الحركة.

Abstract

على الرغم من الجهود التي يبذلها الطب والتكنولوجيا ، لا يزال معدل حدوث السقوط لدى كبار السن في ازدياد. لذلك ، أصبح الكشف المبكر عن خطر السقوط مهما بشكل متزايد للوقاية من السقوط. يعد اختبار Timed Up and Go (TUG) أداة مقبولة جيدا لتقييم التنقل ويمكن استخدامه في التنبؤ بمخاطر السقوط المستقبلية لدى كبار السن. في الممارسة السريرية ، يكون الوقت الإجمالي لإكمال الاختبار هو مقياس النتيجة الرئيسي لاختبار TUG. نظرا لبساطته وعموميته ، فقد تم اعتبار اختبار TUG التقليدي اختبارا عالميا لتحليل الحركة. ومع ذلك ، حاول الباحثون مؤخرا تقسيم اختبار TUG إلى مكونات فرعية وقاموا بتحديث نظام الدرجات الخاص به لمزيد من التحقيقات. تم الإبلاغ عن أن اختبار Time Up and Go (iTUG) ، وهو تعديل جديد لاختبار TUG التقليدي ، هو أداة حساسة للتنبؤ باضطرابات الحركة وخطر السقوط لدى كبار السن. كان الهدف من هذه الدراسة هو تحليل المكونات الفرعية لاختبار iTUG باستخدام تقنية التقاط الحركة ، وتحديد المهام الفرعية لاختبار iTUG المرتبطة بالمخاطر المحتملة للسقوط في المستقبل.

Introduction

السقوط هو واحد من أكثر متلازمات الشيخوخة شيوعا وهو السبب الرئيسي الثاني للوفيات العرضية أو غير المقصودة المرتبطة بالإصابات في جميع أنحاء العالم1. في البالغين الذين تزيد أعمارهم عن 65 عاما ، يمكن أن يؤدي السقوط إلى ضعف وظيفي ، وإعاقة ، وانخفاض نوعية الحياة ، وزيادة مدة الإقامة في المستشفيات ، وحتى الوفيات 2,3. لذلك ، فإن منع السقوط له أهمية قصوى.

لتحديد المتنبئين بأحداث السقوط ، ركز الباحثون السابقون على تحليلات المشي ، واختبارات التوازن ، والحالة العقلية ، وتعاطي المخدرات المهدئة ، بالإضافة إلى تاريخ السقوط في العام السابق 4,5 اختبار Timed Up and Go (TUG) هو مقياس سريع قائم على الأداء للتنقل. تمت دراسة اختبار TUG على نطاق واسع في كبار السن ويوصى به كاختبار فحص بسيط لخطر السقوط6. يتكون هذا الاختبار المستخدم على نطاق واسع من النهوض من كرسي ، والمشي 3 أمتار بالسرعة المفضلة ، والدوران ، والعودة ، والجلوس. تعتمد النتيجة السريرية التقليدية لهذا الاختبار على مدته الإجمالية7 ويتم تقييمها بواسطة ساعة توقيت.

في الممارسة السريرية ، يقيس اختبار TUG التقليدي الوقت الإجمالي لأداء سلسلة من الأنشطة دون تقسيم أداء الموضوع إلى مكونات فرعية8. في الآونة الأخيرة ، اقترح بعض الباحثين أن مكونات اختبار TUG المختلفة قد تكون حساسة بشكل خاص كتنبؤات بالسقوطالمستقبلي 9. عند استخدام اختبار TUG (iTUG) الرقمي ، يمكن تحليل المكونات الفردية لاختبار TUG بشكل منفصل. باستخدام iTUG ، من الممكن إجراء تقييم موضوعي للعديد من الخصائص لكل مرحلة فرعية لاختبار TUG والحصول على بيانات كمية ، مثل المدد والسرعات والسرعة الزاوية ذات الصلة لكل حركة. مع بيانات أكثر تفصيلا ، أظهر اختبار iTUG ميزة اكتشاف عجز محدد قد يكون أكثر دلالة على خطر السقوط10.

كمعيار ذهبي في تحليل الحركة ، تم استخدام تقنيات التقاط الحركة للكشف عن الحركة في المرضى الذين يعانون من مرض باركنسون (PD) 11 ، والضعف الإدراكي12 ، والتهاب المفاصل في الكاحل13 ، وكذلك في البالغين الأصحاء14. في الدراسة الحالية ، كنا نهدف إلى تحليل المكونات الفرعية لاختبار iTUG باستخدام تقنية التقاط الحركة وتحديد العلاقة بين المهام الفرعية لاختبار iTUG والمخاطر المحتملة للسقوط في المستقبل.

Protocol

تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات الأكاديمية التابعة للمركز الطبي السابع لمستشفى PLA الصيني العام في بكين ، الصين.

1. معايير إدراج / استبعاد المشاركين

  1. تجنيد المشاركين البالغين من العمر 65 عاما أو أكثر والحصول على موافقتهم المستنيرة.
  2. استبعد المشاركين الذين يعانون من إعاقة بصرية واضحة وأطرافا سفلية ، مثل التهاب المفاصل في الركبة ، والتهاب الأوعية الدموية الخثاري ، والنقرس.

2. إعداد منطقة الاختبار

  1. قم بإعداد منطقة اختبار iTUG القياسية التي تبلغ مساحتها 5 م × 8 م أو أوسع (انظر الشكل 1) مع 12 كاميرا موزعة في جميع أنحاء الغرفة. ضع إعدادات TUG التقليدية في منطقة الاختبار: كرسي وعلامة لتذكير المشارك بالعودة.
    ملاحظة: اللافتات التي تشير إلى خطوط المسار اختيارية.
  2. تأكد من أن منطقة التقاط الحركة تقتصر على نطاق جميع الكاميرات وأن جميع إعدادات اختبار TUG غير عاكسة للضوء.

3. إعداد البرامج للإجراءات قبل الاختبار

  1. قم بتثبيت برنامج التقاط الحركة على الكمبيوتر لاستخدامه في الغرفة.
  2. انقر فوق الزر Seeker لبدء تشغيل برنامج التقاط الحركة. بعد بدء تشغيل البرنامج ، بالنسبة لتكوين Camara العام ، اختر الوضع الافتراضي (معدل الإطارات = 60 إطارا / ثانية ، سرعة الغالق = 1/1,000 ثانية) ، وهو أمر مقبول لمعظم المواقف. اضبط إعدادات الكاميرا المحددة وإعدادات تكوين الكاميرا أيضا في الوضع الافتراضي.
  3. حدد الوضع المباشر لضبط إعدادات الوقت الفعلي.
    ملاحظة: يستخدم وضع النشر لتحليل البيانات التي تم التقاطها.
  4. انقر فوق Markersets لتكوين إعدادات العلامة.
  5. حدد المحور XY في معايرة المحور الأرضي والمليمترات في وحدات المعايرة.
  6. انقر فوق معايرة لتحديد تباين المعايرة.
  7. حدد المعايرة الأولية وانقر على الزر "L". في الوقت نفسه ، خذ المعاير على شكل حرف "L" إلى الحقل وضعه في وسط الحقل للتأكد من إمكانية التقاطه بواسطة جميع الكاميرات.
    ملاحظة: يحتوي المعاير على شكل حرف "L" على أربع علامات عاكسة للضوء.
  8. تحقق على الشاشة مما إذا كانت جميع الكاميرات ال 12 يمكنها اكتشاف أربع علامات عاكسة. إذا اكتشفت أي كاميرا ≤3 علامات ، فقم بتقليل الإضاءة والعتبة على يسار الشاشة. إذا اكتشفت أي كاميرا ≥5 علامات ، فتحقق من الحقل وقم بتنظيف أو تغطية العلامات العاكسة غير المرغوب فيها.
    ملاحظة: قد تكتشف الكاميرا بعض المتعلقات الصغيرة للمشارك السابق.
  9. قم بإزالة المعاير على شكل حرف "L" من الحقل.
  10. انقر على الزر "T". في الوقت نفسه ، خذ المعاير على شكل حرف "T" إلى الحقل وقم بتلويحه للتأكد من إمكانية التقاطه بواسطة جميع الكاميرات.
  11. حدد المحور Z في معايرة المحور لأعلى والمليمترات في وحدات المعايرة.
  12. اطلب من الأطباء التحقق مما إذا كانت جميع الكاميرات يمكنها التقاط العلامات. قم بالتلويح بالعلامات في كل ركن من أركان الحقل ، خاصة تغطية المساحة المحتملة لاختبار TUG.
  13. تحقق في الشاشة مما إذا كانت جميع الكاميرات ال 12 يمكنها اكتشاف المعاير على شكل حرف "T". إذا لم تتمكن أي كاميرا من اكتشافها ، فقم بتغيير اتجاه الكاميرا.
    ملاحظة: هناك نوعان من العلامات التي تحتاج إلى معايرة; على شكل "L" و "T" على شكل. يحتوي المعاير على شكل حرف "L" على أربع نقاط عاكسة للضوء لمعايرة المحور XY ، ويحتوي المعاير على شكل حرف "T" على أربع نقاط عاكسة للضوء لمعايرة المحور Z. ستستمر مدة المعايرة 60 ثانية أو أكثر. سيؤدي الالتقاط الفعال إلى تحويل لون الشاشة إلى اللون الأخضر.
  14. انقر فوق إنهاء لإكمال المعايرة.
  15. انقر فوق حفظ المعايرة لتخزين وضع المعايرة الفعال.
    ملاحظة: يتم إجراء المعايرة في نموذج 2D; غالبا ما يستخدم نموذج 3D أثناء الاختبار.

4. اختبار iTUG

ملاحظة: يجب على المشاركين ارتداء ملابس وأحذية ضيقة ولكن مريحة.

  1. نعلق النقاط العاكسة على المعالم التشريحية: عنق الرحم 7 عملية شائكة والصدر 10 عملية شائكة ، الأخرم الأيسر والأخرم الأيمن.
    ملاحظة: يمكن أن يكون لكل مشارك ما يصل إلى 17 نقطة عاكسة مرفقة. كلما زادت النقاط العاكسة المرفقة ، زادت دقة البيانات التي تم جمعها ، ولكن أيضا شعر المشاركون براحة أقل.
  2. انقر بزر الماوس الأيمن فوق النقاط العاكسة في السطر الأيمن من الشاشة وقم بترشيحها ك C7 و T10 والكتف الأيسر والكتف الأيمن.
  3. اعرض التعليمات على المشاركين. التعليمات هي "يرجى النهوض من الكرسي ، والمشي 3 أمتار بالسرعة المفضلة لديك ، والالتفاف ، والعودة ، والجلوس".
  4. اطلب من المشاركين إجراء اختبار iTUG مسبقا للتأكد من أنهم على دراية بالتعليمات.
    ملاحظة: تأكد من أن كل مشارك مرتاح بعد إرفاق النقاط العاكسة.
  5. اطلب من المشارك إجراء اختبار iTUG.
    ملاحظة: يحتاج المشاركون إلى المشي لإكمال مهمة iTUG.
  6. أثناء إجراء المشارك لاختبار iTUG ، انقر فوق زري البدء والإيقاف على شاشة الكمبيوتر.
    ملاحظة: أثناء اختبار iTUG ، يقوم نظام التقاط الحركة بأخذ عينات من البيانات من جميع النقاط المرفقة بتردد 60 هرتز ؛ يتم تشكيل الفيديو وفقا لذلك (انظر الفيديو 1).

5. جمع البيانات وتعريف متغيرات اختبار iTUG

  1. انقر على إعداد التسجيل زر.
    ملاحظة: يتم تخزين البيانات والعثور عليها في جدول بيانات.
  2. حدد بيانات الكاميرا الأولية |ASCTI مجنزرة | ثنائي مجنزرة. مدة الالتقاط 20 ثانية.
  3. اكتب اسم المشارك.
  4. انقر فوق الزر تسجيل لبدء جمع البيانات.
  5. تحديد المراحل الفرعية لاختبار iTUG من خلال مراجعة الفيديو وحساب المتغيرات وفقا للبيانات.
    1. حدد المتغيرات التالية: الوقت الإجمالي لاختبار TUG التقليدي ، وقت المرحلة 1 (الارتفاع من الكرسي) ، المرحلة 1 تأثير الجسم (الارتفاع من الكرسي) ، وقت المرحلة 2 (المشي 3 أمتار بالسرعة المفضلة) ، المرحلة 2 تأثير الجسم (المشي 3 أمتار بالسرعة المفضلة) ، وقت المرحلة 3 (الدوران) ، المرحلة 3 تأثير الجسم (الدوران) ، السرعة الزاوية للمرحلة 3 (الدوران) ، ووقت المرحلة 4 (العودة) ، والمرحلة 4 من تأرجح الجسم (العودة) ، ووقت المرحلة 5 (الجلوس).
      ملاحظة: التفاصيل مشابهة لتلك التي وصفها كاروني وزملاؤه15.

6. مؤشر مخاطر سقوط داونتون (DFRI)

  1. قم بتقييم مخاطر السقوط باستخدام مؤشر مخاطر سقوط داونتون (DFRI).
    ملاحظة: يتضمن مؤشر DFRI (الجدول 1) 11 بندا من بنود المخاطر، يتم تسجيل نقطة واحدة لكل منها. يتم جمع الدرجات إلى إجمالي نقاط المؤشر ، النطاق 0-11. تعتبر الدرجة ≥3 مؤشرا على ارتفاع مخاطر السقوط. لتقييم مخاطر السقوط ، عادة ما يتم استخدام DFRI للمشاركين الذين يتم إدخالهم إلى المستشفى ، وأداة فحص السقوط والحوادث المنزلية (HOME FAST) أكثر ملاءمة لسكان المجتمع.

7. التحليل الإحصائي

  1. استخدم حزمة برامج إحصائية متاحة تجاريا لإجراء جميع التحليلات الإحصائية. استخدم اختبار t الخاص بالطالب لتقييم فروق المجموعة واختيار معامل ارتباط بيرسون لتقييم العلاقة بين المكونات الفرعية ل iTUG ودرجة DFRI في العينة الإجمالية ، حيث يشير P < 0.05 إلى اختلاف ذي دلالة إحصائية.
  2. استخدم إجراءات Bland-Altman لتقييم الاتفاق على مدة المرحلة 1 والسرعة الزاوية للمرحلة 3 ومدة المرحلة 4 بين طريقتنا ومستشعر McRoberts (انظر جدول المواد). احسب متوسط الفرق بين طريقتي القياس وحد الاتفاق بنسبة 95٪ لمتوسط الفرق المحسوب.

النتائج

تم تجنيد ثلاثة عشر مشاركا من كبار السن معرضين لخطر السقوط (درجة DFRI: 3-11) و 11 شخصا في سن مع انخفاض خطر السقوط (درجة DDRI: 0-2). وترد تفاصيل المبادرة في الجدول 1. كما ذكرنا سابقا ، تعتبر الدرجة 3 أو أكثر تشير إلى ارتفاع خطر السقوط للمرضى أثناء الاستشفاء

Discussion

تتمثل الخطوات الحاسمة في البروتوكول في إرفاق النقاط العاكسة بدقة بالمعالم التشريحية لتجنب التحيز. علاوة على ذلك ، يعد تحديد كل مكون فرعي لاختبار iTUG خطوة حاسمة أيضا. مراجعة الفيديو مفيدة لتحديد الهوية.

كان هناك اختلاف هامشي بين المجموعات في درجات اختبار TUG...

Disclosures

ليس لدى المؤلفين أي تضارب في المصالح للكشف عنه.

Acknowledgements

يشكر المؤلفون الدكتور هونغ هوا تشو على دعم التكنولوجيا الرقمية. تم دعم هذه الدراسة من قبل صناديق رأس المال لتحسين الصحة والبحوث في الصين (ID: 2024-2-7031).

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Black stripDeli60 mm x 20 m
CalibratorNOKOVreflector marker1L shape
CalibratorNOKOVreflector marker2T shape
ChairYUANSHENGYUANDAI“10076062317820”
ComputerHUAWEIHONOR
McRoberts sensor DynaPort Hybrid, McRoberts, The Hague, The Netherland
Motion capture cameraNOKOVMars2H
Motion capture softwareNOKOVDG-01
Reflective markerNOKOVsmall markerfor calibrators
Reflective markerNOKOVlarge markerfor participants

References

  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).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

JoVE 212 TUG

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved