Das Protokoll folgt den Richtlinien der lokalen Menschenethikkommission in Zürich (KEK Zürich). 1. Hardware-Installation (Abbildung 1) <ol><li> Verwenden Sie zwei 10-m Sätze von Boden-basierte Bars und legen Sie sie parallel zueinander (und zu der Linie der Progression), um einen Korridor mit einer inter eingestellten Abstand von ca. 1 m zu erstellen. Anmerkung: Dieser Abstand kann bis zu 8 m erhöht werden. Jeder Balken hat eine Länge von 1 m und besteht aus 96 Leuchtdioden. </li><li> Eine Unterscheidung zwischen den lichtdurchlässigen (T) und die lichtempfangenden (R) Einheiten für die Montage der Schienen, indem der lichtdurchlässigen (T) Einheiten auf der rechten Seite und der Lichtempfangs (R) Einheiten auf der linken Seite in Bezug auf die Laufrichtung. HINWEIS: Die ersten Meter Bars (beide T und R) haben Silber Schlagzeug. Die T- und R-Balken auf dem verbleibenden 9 m angeordnet sind gleich und austauschbar. </li><li> Schließen Sie alle Bars einer Zeile mit Kappen (drahtlos). Verwenden Sie 2 Power liefert: eine für jede Reihe von Bars (T und R). </li><li> Schließen Sie das erste R bar an den Laptop mit einem USB-Kabel. </li><li> Positionieren Sie die Kamera neben dem ersten Balken für die Offline-Überprüfungen (zB beginnend Fuß), und verbinden Sie es mit dem Laptop mit einem USB-Kabel. </li><li> Setzen Sie eine Markierung 2 m vor und nach dem Anfang und Ende der Strecke. </li><li> Schalter auf der fotoelektrischen Vorrichtung unter Verwendung der Ein-Aus-Schalter der ersten R- und T-bar. </li><li> Überprüfen Sie, dass die Kontroll-LEDs auf allen R Bars sind grün. HINWEIS: Wenn ja, wird das System korrekt positioniert und Prüfung beginnen kann; Allerdings, wenn eine oder mehrere der Kontroll-LEDs sind rot das System nicht richtig positioniert ist und / oder verbunden. Steuern Sie alle Kappen nach Überprüfung, dass sie vollständig eingerastet und dann schalten Sie das System aus und wieder ein. </li></ol><img alt="Figur 1" src="/files/ftp_upload/51878/51878fig1.jpg" /> Abbildung 1. Die photoelectric System besteht aus lichtdurchlässigen (T) und die lichtempfangenden (R) Einheiten, die parallel zueinander mit einem Abstand von etwa 1 m angeordnet sind. Die Kamera ist in der Nähe der Startbereich für Steuerungszwecke installiert. Der Laptop ist mit USB-Kabel an den ersten R-Bar und an die Kamera angeschlossen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51878/51878fig1highres.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 2. Software Installation und Vorbereitung eines Tests <ol><li> Laden Sie die Software den Betrieb der Lichtschranken-System von www.optogait.com/Support/Downloads. Hinweis: Dieses Protokoll wird unter Verwendung der Version 1.8.1 beschrieben ist. </li><li> Wenn die Software zum ersten Mal für die Ganganalyse verwendet erstellen Sie einen neuen Test wie folgt (sonst gehen Sie zu Schritt 2.3): <ol><li> Wählen Sie Test klicken Sie dann auf definieren / ändern Tests. Klicken Sie nun auf Gait Test und wählen Sie dann duplizieren Test.Klicken Sie auf Bestätigen in der Pop-up-Fenster, so dass der Test dupliziert. </li><li> Klicken Sie doppelt auf den duplizierten Test, um den Namen zu ändern (zB Gait Test 10 bar) und wählen Sie 10 für die Anzahl der Bars. Verwenden Sie die Standard-Parameter für die Gangtest, der in Abbildung 2 dargestellt werden. Schließlich, wählen Sie Speichern, um alle Änderungen zu speichern. </li></ol></li><li> Fügen Sie einen neuen Patienten in die Datenbank. Wählen Patienten, klicken Sie auf Einfügen / Ändern Patienten, und klicken Sie auf Neuer Patient, um die Daten einzugeben. Dann speichern Sie die Daten. </li></ol><img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/51878/51878fig2.jpg" /> Abbildung 2. Standard-Einstellungen für eine Gangprüfung mit 10 bar, wie im vorliegenden Protokoll beschrieben. Diese Einstellungen müssen definiert werden, wenn der photoelektrische System ist zum ersten Mal verwendet. In diesem Protokoll die Start Fuß ist nicht definiert.Das System startet die Messung, wenn der Patient in den Aufnahmebereich und stoppt die Messung, wenn der Patient verlässt die Messeinheiten. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51878/51878fig2highres.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 3. Prüfverfahren <ol><li> Immer geben die gleichen Anweisungen für den Patienten 13. <ol><li> Weisen Sie den Patienten, die mit flachen Sohlen entlang der 10-m Gehweg an zwei verschiedenen Geschwindigkeiten laufen: normal (&quot;walk in einem Tempo, das Ihnen angenehm ist&quot;), und schneller als normal (&quot;walk in einem Tempo, schneller als Sie normalerweise zu Fuß &quot;). </li><li> Bitten Sie den Patienten während der Fuß Studien geradeaus schauen. </li><li> Bitten Sie den Patienten, den ersten Schritt mit dem gleichen Fuß zu initiieren, um eine bessere Standardisierung der Testbedingungen. </li><li> Bitten Sie den Patienten starten Sie zu Fuß 2 m vor der ersten fotoelektrischen Bar und den Schluss jeder trial 2 m nach dem letzten Takt, um eine konstante Ganggeschwindigkeit 13 beizubehalten. </li></ol></li><li> Demonstrieren einer Studie bei normaler Geschwindigkeit auf den Patienten. </li><li> Fordern Sie den Patienten an drei Einarbeitungsversuche gefolgt von einer experimentellen Studie an jeder Geschwindigkeit durchzuführen. Immer komplette Normalgeschwindigkeit Studien zuerst. </li><li> Um bereit mit der Software zu erhalten, klicken Sie auf Test und dann auf Ausführen, um die Messungen mit dem erstellten Test zu starten. <ol><li> Wählen Sie den Patienten, indem Sie auf Select, bei der Wahl des Patienten und dann auf Bestätigen. </li><li> Wählen Sie den Test, indem Sie auf Auswählen, und wählen Sie den Test zB Gait Test 10 Bars. Überprüfen Sie, dass nur dieser Test für die Messung ausgewählt. </li><li> Legen Sie die Kamera so, dass es den gesamten Fuß aufzeichnen kann. Ändern Sie die Position der Kamera, während Sie die Live-Bild auf dem Bildschirm des Laptops. </li><li> Anschließend klicken Sie auf Ausführenwieder. HINWEIS: Jetzt ist die Software bereit, zu messen. Sobald der Patient in die Bars, startet das System zu messen und ein Popup-Fenster angezeigt, in der Start Fuß. </li></ol></li><li> Klicken Sie auf den entsprechenden Fuß, so dass die Gangparameter korrekt berechnet werden. HINWEIS: Die Kamera nimmt automatisch, sobald der Test gestartet. </li><li> Speichern Sie den Test. </li></ol> 4. Datenanalyse <ol><li> Klicken Sie auf Ergebnisse, um die abgeschlossenen Studien anzuzeigen. Dann klicken Sie auf den Pfeil neben dem Test von Interesse, um den Test aus der Test-Liste auf dem Prüfstand Analysebereich zu übertragen. Klicken Sie nun auf Anzeigen, um die ausgewählten Tests anzeigen. Siehe den Abschnitt Ergebnisse für alle in dieser Studie durchgeführten Tests. HINWEIS: Ein Fenster mit allen Testdaten angezeigt (Abbildung 3). Auf der linken Seite des Fensters gibt es einige Schaltflächen zum Aktivieren verschiedener Funktionen. Der andere Teil des Fensters zeigt 4 types von Informationen über den aktuellen Test. Jeder Satz von Informationen kann gezeigt / verborgen unter Verwendung der Konfigurationsbefehle werden. Von oben nach unten die Einzelteile sind die folgenden: Video, Charts und zeigt die Ergebnisse, Tabelle mit numerischen Daten und photoelektrischen Bars. </li><li> Klicken Sie auf Gangdaten, um eine Gang Bericht (Abbildung 3) anzuzeigen. </li><li> Klicken Sie auf Print (ein Fenster mit der Meldung angezeigt wird) zu drucken den Bericht. HINWEIS: Der Bericht kann ausgedruckt werden, wie sie ist, oder kann geändert werden. Für die verschiedenen Raumzeit-Parametern werden die folgenden Ergebnisse in dem Bericht dargestellt: Mittelwerte ± Standardabweichung (SD) der linken und rechten Seite und Variationskoeffizienten (CV) exprimieren Gangvariabilität 14,15 und die prozentuale Differenz zwischen dem linken und die rechte Seite (Asymmetrie). <ol><li> Falls erforderlich, ändern Sie den Bericht wie folgt: Öffnen Sie den Bericht, wie oben (Schritt 4.3) beschrieben. Klicken Sie auf die Schaltflächen anzeigen oder ausblenden auf der linken side des Bildschirms, um die vorgestellten Daten und Grafiken des Berichts anzupassen. </li><li> Um das Logo und / oder die Fußzeile über den Bericht zu ändern, klicken Sie auf die entsprechende Schaltfläche (Logo oder Veränderung Veränderung Fußzeile), diese Parameter zu ändern. </li></ol></li><li> Um zwei oder mehr Tests bei verschiedenen Anlässen durchgeführt wird, zB vor Vergleichen und nach einem Eingriff, wählen Sie die verschiedenen Tests im Ergebnisteil, indem Sie auf den Pfeil neben der Tests und klicken dann auf den Vergleichen. HINWEIS: Ein Bericht mit dem direkten Vergleich aller Parameter der einzelnen Tests wird angezeigt. </li></ol><img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/51878/51878fig3.jpg" /> Abbildung 3. Screenshot aller Testdaten. Erscheinen die Schaltflächen auf der linken Seite des Fensters (zB durch Klicken auf Drucken ein Bericht erstellt wird, der schließlich geändert werden können). Die andereTeil des Fensters zeigt die folgenden Informationen über den aktuellen Test, von oben nach unten: Video, Charts und zeigt die Ergebnisse, Tabelle mit numerischen Daten und photoelektrischen Bars. Diese Details können dargestellt / versteckt über die Schaltfläche Configure auf der rechten Seite werden. Die aktuelle Ansicht der Daten kann durch einen Klick auf Gangdaten oder Gait Bericht geändert werden, jeweils. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51878/51878fig3highres.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

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	<li>Chow, J. W., Yablon, S. A., Horn, T. S., Stokic, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporospatial+characteristics+of+gait+in+patients+with+lower+limb+muscle+hypertonia+after+traumatic+brain+injury.">Temporospatial characteristics of gait in patients with lower limb muscle hypertonia after traumatic brain injury.</a> Brain. Inj. 24, 1575-1584 (2010).</li><li>Esser, P., Dawes, H., Collett, J., Feltham, M. G., Howells, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+spatio-temporal+gait+parameters+using+inertial+measurement+units+in+neurological+populations.">Assessment of spatio-temporal gait parameters using inertial measurement units in neurological populations.</a> Gait Posture. 34, 558-560 (2011).</li><li>Maffiuletti, N. 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A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Concurrent+validity+and+intrasession+reliability+of+the+IDEEA+accelerometry+system+for+the+quantification+of+spatiotemporal+gait+parameters.">Concurrent validity and intrasession reliability of the IDEEA accelerometry system for the quantification of spatiotemporal gait parameters.</a> Gait Posture. 27, 160-163 (2008).</li><li>Reed, L. F., Urry, S. R., Wearing, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reliability+of+spatiotemporal+and+kinetic+gait+parameters+determined+by+a+new+instrumented+treadmill+system.">Reliability of spatiotemporal and kinetic gait parameters determined by a new instrumented treadmill system.</a> BMC Musculoskelet. Disord. 14, 249 (2013).</li><li>Kressig, R. W., Beauchet, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Guidelines+for+clinical+applications+of+spatio-temporal+gait+analysis+in+older+adults.">Guidelines for clinical applications of spatio-temporal gait analysis in older adults.</a> Aging Clin. Exp. Res. 18, 174-176 (2006).</li><li>Dubost, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relationships+between+dual-task+related+changes+in+stride+velocity+and+stride+time+variability+in+healthy+older+adults.">Relationships between dual-task related changes in stride velocity and stride time variability in healthy older adults.</a> Hum. Mov. Sci. 25, 372-382 (2006).</li><li>Hausdorff, J. 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E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gait+variability+in+community+dwelling+adults+with+Alzheimer+disease.">Gait variability in community dwelling adults with Alzheimer disease.</a> Alzheimer. Dis. Assoc. Disord. 20, 37-40 (2006).</li><li>Bejek, Z., Paroczai, R., Illyes, A., Kiss, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+influence+of+walking+speed+on+gait+parameters+in+healthy+people+and+in+patients+with+osteoarthritis.">The influence of walking speed on gait parameters in healthy people and in patients with osteoarthritis.</a> Knee Surg. Sports Traumatol. Arthrosc. 14, 612-622 (2006).</li></ol>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Die hier vorgestellte Protokoll kann verwendet werden, um räumliche und zeitliche Gangparameter des Patienten (orthopädischen, neurologischer, kardio usw.) und gesunden älteren Erwachsenen mit einem kürzlich eingeführten photoelektrischen Systems zu bewerten. Die Gesamtlänge und Breite des Systems kann je nach dem verfügbaren Platz und Budget moduliert werden. Die geschätzten Kosten (in Europa) etwa 2.800 USD pro Meter für einen 10-Meter-System und die empfohlene Mindestlänge beträgt 3 Meter für Bodenbasiert...

Walking ist eine der wichtigsten körperlichen Aktivitäten im Alltag und ist ein entscheidender Faktor für die Lebensqualität für ältere Menschen und Patientenpopulationen, die mit Gang Verschlechterungen darstellen können. Klinische Bewertung von Gangfunktion ist daher wichtig, um mögliche Veränderungen durch Alterung und / oder neurologischen / orthopädischen Erkrankungen induziert offenbaren, aber auch die funktionellen Vorteile einer Behandlung nachzuweisen. Verschiedene Instrumente zur quantitativen Beurteilung der Gangparameter, zB Kraftmessplatten, Video-basierte 3D-Bewegungsanalyse, Körper montierten Beschleunigungsmesser 10,11 entwickelt und instrumentiert Gehweg Matten oder Laufbänder 12. Jedoch sind diese Systeme hauptsächlich für Forschungsstudien nicht für klinische Zwecke verwendet, da sie kompliziert zu betreiben sind, haben geringe Zugänglichkeit und fragile Sensoren. Ein Boden-basierte photoelektrischen System wurde vor kurzem eingeführt, die in der Lage, eine gültige cal bereitzustellennung der zeitliche Merkmale und 1D Raumkoordinaten zu Fuß Schritte. Dieses Meßgerät weist mehrere Vorteile gegenüber bereits bestehenden Systemen: es ist leicht zu handhaben, Daten sehr schnell gesammelt, ist es einfach, einen detaillierten Bericht zu erstellen, und es ist ein modulares System, das bedeutet, dass die Länge des Systems geändert werden kann . So kann es mit Zuversicht verwendet werden, um innerhalb der Gruppe Änderungen in Längs Einschätzungen und Unterschiede zwischen den Gruppen in der Querschnittsvergleiche zu messen. Die Ziele des beschriebenen Protokolls sind auf dem Gerät und dessen Installation zu konzentrieren und objektiv und unkompliziert beschreiben die Bewertungsverfahren für die Auswertung raumzeitlichen Gangparameter bei älteren und Patientengruppen.

<table><tbody><tr><td>Optogait system (10 meters)</td><td>Microgate, Bolzano, Italy</td><td></td><td>&lt;a href=&quot;http://www.optogait.com/&quot;&gt;www.optogait.com&lt;/a&gt;</td></tr><tr><td>Optogait software</td><td></td><td></td><td>www.optogait.com/Support/Downloads</td></tr><tr><td>Laptop</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="4">The Optogait system contains the following equipment:</td></tr><tr><td>10 Light-transmitting (T) bars (1 as a first meter)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>10 Light-receiving (R) bars (1 as a first meter)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>18 Caps to connect the bars within a set (9 for T and 9 for R bars) and 2 special caps for the last T and R bar</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1 Camera with its tripod</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1 Cable for connecting the Optogait to the laptop</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1 Cable for connecting the camera to the laptop</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2 Power supplies (one for each set of bars)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

clinical assessment of spatiotemporal gait parameters in patients and older adults

Räumliche und zeitliche Eigenschaften des menschlichen Fuß werden häufig untersucht, um mögliche Gangstörungen, vor allem in der orthopädischen und neurologischen Patienten 1-4, sondern auch bei gesunden älteren Erwachsenen 5,6 ermitteln. Die in diesem Protokoll beschriebenen quantitativen Ganganalyse wird mit einer kürzlich eingeführten photoelektrischen System durchgeführt (siehe Werkstofftabelle), die das Potenzial hat, um in der Klinik verwendet werden, da es tragbar, einfach einzurichten ist (ist kein Thema Vorbereitung vor einem Test erforderlich ) und erfordert keine Wartung und Kalibrierung des Sensors. Der photoelektrische System besteht aus Reihe hoher Dichte bodenbasierten fotoelektrischen Zellen, die mit lichtemittierenden und lichtempfangenden Dioden, die parallel zueinander angeordnet sind, um einen Korridor zu schaffen, und sind senkrecht zu der Linie der Progression 7 orientiert. Erkennt das System einfach Unterbrechungen des Lichtsignals, beispielsweise aufgrund der Anwesenheit von Füßen im Aufzeichnungsbereich. ZeitlichGangparameter und 1D räumlichen Koordinaten von aufeinanderfolgenden Schritten werden anschließend berechnet, um gemeinsame Gangparameter wie Schrittlänge, monopedalen und Gehen Geschwindigkeit 8, deren Gültigkeit vor einem Kriterium Instrument wurde vor kurzem gezeigt, 7,9 bereitzustellen. Die Messverfahren sind sehr einfach; ein einzelner Patient kann in weniger als 5 min geprüft und ein umfassender Bericht kann in weniger als 1 min erzeugt werden.

Eine neuere Studie zeigte die Wirksamkeit der photoelektrischen System gegen Kriterium Instrument (eine validierte elektronische Gehweg) zur Beurteilung der Raumzeit-Gangparameter in orthopädischen Patienten und gesunden älteren Steuerungen 7. Die gleichen Unterschiede zwischen den Gruppen in Gang Variablen wurden von den zwei Systemen nachgewiesen. Obwohl gleichzeitige Gültigkeit war ausgezeichnet, mit Intrakorrelationskoeffizienten im Bereich zwischen 0,933 und 0,999 (p &lt;0,001), eine systematische Ver...

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Clinical Assessment of Spatiotemporal Gait Parameters in Patients and Older Adults

This protocol is used to evaluate spatial and temporal gait variables of neurological/orthopedic patients and older persons by means of a recently-introduced floor-based photocell system.

Klinische Bewertung der Spatiotemporal Gangparameter bei Patienten und ältere Erwachsene

Spatial and temporal characteristics of human walking are frequently evaluated to identify possible gait impairments, mainly in orthopedic and ...

clinical-assessment-spatiotemporal-gait-parameters-patients-older

Research

JoVE Journal

Medicine

13.8K Aufrufe.  Schulthess Clinic. This protocol is used to evaluate spatial and temporal gait variables of neurological/orthopedic patients and older persons by means of a recently-introduced floor-based photocell system.

Serie: Clinical Assessment of Spatiotemporal Gait Parameters in Patients and Older Adults

Substantiating Appropriate Motion Capture Techniques for the Assessment of Nordic Walking Gait and Posture in Older Adults

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques have been employed, each with positives and negatives. The aim was to determine the effect of NW on older adult gait and posture and to determine optimal use of different data collection systems in both short and long duration analysis. Gait and posture during NW and normal walking were assessed in 17 healthy older adults (age: 69 &#177; 7.3). Participants performed two trials of 6 Minute Walk Tests (6MWT) (1 with poles (WP) and 1 without poles (NP)) and 6 trials of a 5m walk (3 WP and 3 NP). Motion was recorded using two systems, a 6-sensor accelerometry system and an 8-camera 3-dimensional motion capture system, in order to quantify spatial-temporal, kinematic, and kinetic parameters.
With both systems, participants demonstrated increased stride length and double support and decreased gait speed and cadence WP compared to NP (p &#60;0.05). Also, with motion capture, larger single support time was found WP (p &#60;0.05). With 3-D capture, smaller hip power generation and moments of force were found at heel contact and pre-swing as well as smaller knee power absorption at heel contact, pre-swing, and terminal swing WP compared to NP, when assessed over one cycle (p &#60;0.05). Also, WP yielded smaller moments of force at heel contact and terminal swing along with larger moments at mid-stance of a gait cycle (p &#60;0.05). No changes were found for posture.
NW seems appropriate for promoting a normal gait pattern in older adults. Three-dimensional motion capture should primarily be used during short duration gait analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry systems should be primarily employed in instances requiring longer duration analysis such as during the 6MWT.

The aim was to substantiate optimal use of data collection techniques for Nordic walking gait and posture analysis. Three-dimensional motion capture should be used during short duration analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry should be employed for longer duration analysis (i.e. repeated cycles) like a 6 Minute Walk Test.

Mauern entsprechende Motion Capture-Techniken für die Beurteilung der Nordic-Walking-Gang und Haltung in den älteren Erwachsenen

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques ...

Forschung

Verhalten

Clinical-oriented Three-dimensional Gait Analysis Method for Evaluating Gait Disorder

Three-dimensional gait analysis (3DGA) is shown to be a useful clinical tool for the evaluation of gait abnormality due to movement disorders. However, the use of 3DGA in actual clinics remains uncommon. Possible reasons could include the time-consuming measurement process and difficulties in understanding measurement results, which are often presented using a large number of graphs. Here we present a clinician-friendly 3DGA method developed to facilitate the clinical use of 3DGA. This method consists of simplified preparation and measurement processes that can be performed in a short time period in clinical settings and intuitive results presentation to facilitate clinicians&#39; understanding of results. The quick, simplified measurement procedure is achieved by the use of minimum markers and measurement of patients on a treadmill. To facilitate clinician understanding, results are presented in figures based on the clinicians&#39; perspective. A Lissajous overview picture (LOP), which shows the trajectories of all markers from a holistic viewpoint, is used to facilitate intuitive understanding of gait patterns. Abnormal gait pattern indices, which are based on clinicians&#39; perspectives in gait evaluation and standardized using the data of healthy subjects, are used to evaluate the extent of typical abnormal gait patterns in stroke patients. A graph depicting the analysis of the toe clearance strategy, which depicts how patients rely on normal and compensatory strategies to achieve toe clearance, is also presented. These methods could facilitate implementation of 3DGA in clinical settings and further encourage development of measurement strategies from the clinician&#39;s point of view.

In this study, a clinician-friendly three-dimensional gait analysis method, which was designed to be performed in the rehabilitation clinic, is presented. The method consists of a simplified measurement method and intuitive figures to facilitate clinicians&#39; understanding of the results.

Klinische-orientierte dreidimensionale Gangart Analysemethode zur Bewertung der Gangart Störung

Three-dimensional gait analysis (3DGA) is shown to be a useful clinical tool for the evaluation of gait abnormality due to movement disorders. However, ...

Using a Real-Time Locating System to Measure Walking Activity Associated with Wandering Behaviors Among Institutionalized Older Adults

A real-time locating system (RTLS) can be used to track the walking activity of institutionalized older adults in long-term care who are at risk for wandering behaviors. The benefits of a RTLS are objective and continuous measurements of activity. Self-report methods of activity, especially wandering, by health care staff are vulnerable to floor effects and recall bias, and continuous clinical or research observation over the long-term can be time-consuming and expensive. Health care staff also fail to recognize the onset and/or duration of wandering behaviors, which are associated with a variety of adverse health outcomes in this population but amenable to intervention. RTLS technologies can measure the walking activity of institutionalized residents with cognitive impairment over time with a high degree of accuracy. This is particularly useful for the study of wandering, defined as walking for at least 60 seconds with few (if any) breaks in activity. Wandering is associated with disease progression, hospitalizations, falls and death. Previous work suggests older adults with poor balance ability and high sustained walking activity may be particularly susceptible to poor health outcomes. RTLS&#39;s are used to assess cognitive impairment and factors associated with gait and balance; however, supplemental paper and pencil gait/balance tools may be used to further refine risk profiles. This project discusses the use of a RTLS to measure walking activity and also gait quality and balance ability measures on this population.

This paper discusses the use of a continuous and objective real-time locating system to measure walking activity associated with wandering behaviors, focusing on older adults with cognitive impairment. Walking activity is measured by walking distance, sustained walking distance, and sustained gait speed. Also assessed are gait quality and balance ability.

Mit Hilfe einer Echtzeit-Ortungssystem zu messen, die Aktivitäten im Zusammenhang mit wandernden Verhaltensweisen bei institutionalisierten älteren Erwachsenen zu Fuß

A real-time locating system (RTLS) can be used to track the walking activity of institutionalized older adults in long-term care who are at risk for ...

Gait Analysis of Age-dependent Motor Impairments in Mice with Neurodegeneration

Motor behavior tests are commonly used to determine the functional relevance of a rodent model and to test newly developed treatments in these animals. Specifically, gait analysis allows recapturing disease relevant phenotypes that are observed in human patients, especially in neurodegenerative diseases that affect motor abilities such as Parkinson&#39;s disease (PD), Alzheimer&#39;s disease (AD), amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and others. In early studies along this line, the measurement of gait parameters was laborious and depended on factors that were hard to control (e.g., running speed, continuous running). The development of ventral plane imaging (VPI) systems made it feasible to perform gait analysis at a large scale, making this method a useful tool for the assessment of motor behavior in rodents. Here, we present an in-depth protocol of how to use kinematic gait analysis to examine the age-dependent progression of motor deficits in mouse models of neurodegeneration; mouse lines with decreased levels of endophilin, in which neurodegenerative damage progressively increases with age, are used as an example.

In this study, we demonstrate the use of kinematic gait analysis based on ventral plane imaging to monitor the subtle changes in motor coordination as well as the progression of neurodegeneration with advancing age in mouse models (e.g., endophilin mutant mouse lines).

Ganganalyse altersabhängigen motorische Beeinträchtigungen bei Mäusen mit neurodegenerativen Erkrankungen

Motor behavior tests are commonly used to determine the functional relevance of a rodent model and to test newly developed treatments in these animals. ...

Entwicklungsbiologie

Walk with Me Hybrid Virtual/In-Person Walking for Older Adults with Neurodegenerative Disease

This study presents a protocol for virtual and in-person walking groups for older adults with neurodegenerative diseases and addresses the decline in physical activity and social connectivity during the pandemic. Physical activity, specifically moderate-intensity walking, has been shown to have multiple health benefits for older adults. This methodology was created during the COVID-19 pandemic, contributing to lower physical activity levels and social isolation in older adults. Both the in-person and virtual classes utilize technology such as fitness tracking apps and video platforms. Data are presented from two groups of older adults with neurodegenerative disease: people with prodromal Alzheimer's disease and people with Parkinson's disease. Participants in the virtual classes were screened for balance impairments before the walk, and any person deemed at risk for falls was not eligible to participate virtually. As COVID vaccines became available and restrictions were lifted, in-person walking groups became feasible. Staff and caregivers were trained in balance management, roles/responsibilities, and delivering walking cues. Both walks, virtual and in-person, consisted of a warm up, a walk, and a cool down, and posture, gait, and safety cues were given throughout. Measures of the rate of perceived exertion (RPE) and heart rate (HR) were taken pre-warm up, post-warm up, and at 15 min, 30 min, and 45 min time points. Participants also used a walking application (app) on their phones to record the distance walked and the number of steps taken. The study showed a positive correlation between HR and RPE in both groups. The participants in the virtual group rated the walking group favorably in terms of improving their quality of life during a period of social isolation and contributing to physical, mental, and emotional well-being. The methodology shows a safe and feasible way to implement virtual and in-person walking groups for older adults with neurological diseases.

The present protocol aims to inform rehabilitation specialists and fitness instructors in safe, feasible, and evidence-based methods of delivering virtual and in-person walking classes to older adults with neurodegenerative diseases.

Walk with Me Hybrides virtuelles/persönliches Gehen für ältere Erwachsene mit neurodegenerativen Erkrankungen

This study presents a protocol for virtual and in-person walking groups for older adults with neurodegenerative diseases and addresses the decline in ...

Video Movement Analysis Using Smartphones (ViMAS): A Pilot Study

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to assess human gait. The primary aim of this manuscript is to test the concurrent validity of kinematic measures recorded by a smartphone application in comparison to a 3D motion capture system in the sagittal plane. The secondary aim was to develop a protocol for clinicians on the set up of the smartphone camera for video movement analysis.
The sagittal plane knee angle was measured during heel strike and toe off events using the smart phone app and a 3D motion-capture system in 32 healthy subjects. Three trials were performed at near (2-m) and far (4-m) smartphone camera distances. The order of the distances was randomized. Regression analysis was performed to estimate the height of the camera based on either the subject&#39;s height or leg length.
Absolute measurement errors were least during toe off (3.12 &#177; 5.44 degrees) compared to heel strike (5.81 &#177; 5.26 degrees). There were significant (p &#60; 0.05) but moderate agreements between the application and 3D motion capture measures of knee angles. There were also no significant (p &#62; 0.05) differences between the absolute measurement errors between the two camera positions. The measurement errors averaged between 3 - 5 degrees during toe off and heel strike events of the gait cycle.
The use of smartphone apps can be a useful tool in the clinic for performing gait or human movement analysis. Further studies are needed to establish the accuracy in measuring movements of the upper extremity and trunk.

Video Movement Analysis Using Smartphones ViMAS: A Pilot Study

This manuscript describes the method to test the concurrent validity of kinematic measures recorded by the smartphone application in comparison to a 3D motion capture system in the sagittal plane. This protocol will enable clinicians to set up smartphones for video capture of human movement.

Video Bewegungsanalyse mit Smartphones (VIMAS): Eine Pilotstudie

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to ...

Medizin

Traditional Trail Making Test Modified into Brand-new Assessment Tools: Digital and Walking Trail Making Test

The Trail Making Test (TMT) is a well-accepted tool for evaluating executive function. The standard TMT was invented more than 60 years ago and has been modified into many versions. With the development of digital technologies, TMT is now modified to a digitized version. The present study demonstrated digital TMT (dTMT) performed on a computer, and Walking TMT (WTMT) on the floor. Both revealed more information compared with the traditional version of TMT.

Here, we present a protocol to show how to perform two types of cognitive assessment tools derived from the paper-pencil version of the Trail Making Test.

Traditioneller Trail Making Test in brandneue Bewertungstools umgewandelt: Digital- und Walking Trail Making Test

The Trail Making Test (TMT) is a well-accepted tool for evaluating executive function. The standard TMT was invented more than 60 years ago and has been ...

Motor Dual-Tasks for Gait Analysis and Evaluation in Post-Stroke Patients

Eighteen stroke patients were recruited for this study involving the evaluation of cognition and walking ability and multitask gait analysis. Multitask gait analysis consisted of a single walking task (Task 0), a simple motor dual-task (water-holding, Task 1), and a complex motor dual-task (crossing obstacles, Task 2). The task of crossing obstacles was considered to be equivalent to the combination of a simple walking task and a complex motor task as it involved more nervous system, skeletal movement, and cognitive resources. To eliminate heterogeneity in the results of the gait analysis of the stroke patients, the dual-task gait cost values were calculated for various kinematic parameters. The major differences were observed in the proximal joint angles, especially in the angles of the trunk, pelvis, and hip joints, which were significantly larger in the dual motor tasks than in the single walking task. This research protocol aims to provide a basis for the clinical diagnosis of gait function and an in-depth study of motor control in stroke patients with motor control deficits through the analyses of dual-motor walking tasks.

This paper presents a protocol specifically for dual motor task gait analysis in stroke patients with motor control deficits.

Motorische Doppelaufgaben für die Ganganalyse und -bewertung bei Patienten nach einem Schlaganfall

Eighteen stroke patients were recruited for this study involving the evaluation of cognition and walking ability and multitask gait analysis. Multitask ...

Neurowissenschaften

<meta charset="utf8"></head><body>Bewertung des Sturzrisikos bei älteren Menschen mit der iTUG Motion-Capture-Technologie

Using Motion Capture Technology in the Instrumented Timed Up and Go Test to Detect the Risk of Falling in Aged Adults

Despite efforts made by medicine and technology, the incidence of falls in older adults is still increasing. Therefore, early detection of the falling risk is becoming increasingly important for falling prevention. The Timed Up and Go (TUG) test is a well-accepted tool to assess mobility and can be used in predicting future fall risk in aged adults. In clinical practice, the total time to complete the test is the main outcome measure of the TUG test. Owing to its simplicity and generality, the traditional TUG test has been considered a global test for movement analysis. However, recently, researchers have attempted to split the TUG test into subcomponents and have updated its score system for further investigations. The instrumented Time Up and Go (iTUG) test, which is a new modification of the traditional TUG test, has been reported to be a sensitive tool for predicting movement disorders and the risk of falls in older adults. The goal of the present study was to analyze the iTUG test subcomponents using motion capture technology, and to determine which iTUG test subtasks are related to the potential risk of future falls.

<meta charset="utf8"></head><body>Autor im Rampenlicht: Innovationen im iTUG-Test für verbesserte Risikobewertung und kognitive Erkenntnisse

The instrumented Timed Up and Go (iTUG) test is gaining increasing attention in body sway and gait analysis with the development of new technologies. We present a protocol to analyze the subcomponents of the iTUG with motion capture.

Verwendung der Motion-Capture-Technologie im instrumentierten Timed Up and Go-Test zur Erkennung des Sturzrisikos bei älteren Erwachsenen

Despite efforts made by medicine and technology, the incidence of falls in older adults is still increasing. Therefore, early detection of the falling ...

Klinische Bewertung der Spatiotemporal Gangparameter bei Patienten und ältere Erwachsene

Zusammenfassung

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Kapitel in diesem Video

Mauern entsprechende Motion Capture-Techniken für die Beurteilung der Nordic-Walking-Gang und Haltung in den älteren Erwachsenen

Klinische-orientierte dreidimensionale Gangart Analysemethode zur Bewertung der Gangart Störung

Mit Hilfe einer Echtzeit-Ortungssystem zu messen, die Aktivitäten im Zusammenhang mit wandernden Verhaltensweisen bei institutionalisierten älteren Erwachsenen zu Fuß

Ganganalyse altersabhängigen motorische Beeinträchtigungen bei Mäusen mit neurodegenerativen Erkrankungen

Walk with Me Hybrides virtuelles/persönliches Gehen für ältere Erwachsene mit neurodegenerativen Erkrankungen

Video Bewegungsanalyse mit Smartphones (VIMAS): Eine Pilotstudie

Traditioneller Trail Making Test in brandneue Bewertungstools umgewandelt: Digital- und Walking Trail Making Test

Motorische Doppelaufgaben für die Ganganalyse und -bewertung bei Patienten nach einem Schlaganfall

Verwendung der Motion-Capture-Technologie im instrumentierten Timed Up and Go-Test zur Erkennung des Sturzrisikos bei älteren Erwachsenen

Verwendung der Motion-Capture-Technologie im instrumentierten Timed Up and Go-Test zur Erkennung des Sturzrisikos bei älteren Erwachsenen