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* Questi autori hanno contribuito in egual misura
Il test strumentato Timed Up and Go (iTUG) sta guadagnando sempre più attenzione nell'analisi dell'oscillazione del corpo e dell'andatura con lo sviluppo di nuove tecnologie. Presentiamo un protocollo per analizzare i sottocomponenti dell'iTUG con motion capture.
Nonostante gli sforzi compiuti dalla medicina e dalla tecnologia, l'incidenza delle cadute negli anziani è ancora in aumento. Pertanto, la diagnosi precoce del rischio di caduta sta diventando sempre più importante per la prevenzione delle cadute. Il test Timed Up and Go (TUG) è uno strumento ben accettato per valutare la mobilità e può essere utilizzato per prevedere il rischio di caduta futura negli adulti anziani. Nella pratica clinica, il tempo totale per completare il test è la principale misura di esito del test TUG. Grazie alla sua semplicità e generalità, il tradizionale test TUG è stato considerato un test globale per l'analisi del movimento. Tuttavia, di recente, i ricercatori hanno tentato di suddividere il test TUG in sottocomponenti e hanno aggiornato il suo sistema di punteggio per ulteriori indagini. Il test strumentato Time Up and Go (iTUG), che è una nuova modifica del tradizionale test TUG, è stato segnalato per essere uno strumento sensibile per prevedere i disturbi del movimento e il rischio di cadute negli anziani. L'obiettivo del presente studio era analizzare i sottocomponenti del test iTUG utilizzando la tecnologia di motion capture e determinare quali sottocompiti del test iTUG sono correlati al potenziale rischio di cadute future.
La caduta è una delle sindromi geriatriche più comuni ed è la seconda causa di decessi accidentali o non intenzionali correlati a lesioni in tutto il mondo1. Negli adulti di età superiore ai 65 anni, la caduta può provocare compromissione funzionale, disabilità, diminuzione della qualità della vita, aumento della durata della degenza ospedaliera e persino mortalità 2,3. Pertanto, prevenire le cadute è della massima importanza.
Per determinare i predittori degli eventi di caduta, i ricercatori precedenti si sono concentrati sull'analisi dell'andatura, sui test di equilibrio, sullo stato mentale, sull'uso di farmaci sedativi e sulla storia delle cadute nell'anno precedente. 4,5 Il test Timed Up and Go (TUG) è una misura rapida della mobilità basata sulle prestazioni. Il test TUG è stato ampiamente studiato negli anziani ed è raccomandato come semplice test di screening per il rischio di cadute6. Questo test ampiamente utilizzato consiste nell'alzarsi da una sedia, camminare per 3 m alla velocità preferita, girarsi, tornare indietro e sedersi. L'esito clinico tradizionale di questo test dipende dalla sua durata totale7 e viene valutato da un cronometro.
Nella pratica clinica, il test TUG convenzionale misura il tempo totale per eseguire una serie di attività senza dividere le prestazioni del soggetto in sottocomponenti8. Recentemente, alcuni ricercatori hanno proposto che diversi componenti del test TUG potrebbero essere particolarmente sensibili come predittori di future cadute9. Quando si utilizza il test TUG strumentato digitalizzato (iTUG), i singoli componenti del test TUG possono essere analizzati separatamente. Utilizzando l'iTUG, è possibile valutare oggettivamente diverse caratteristiche di ciascuna sottofase del test TUG e ottenere dati quantitativi, come le durate, le velocità e la velocità angolare di ciascun movimento. Con dati più dettagliati, il test iTUG ha dimostrato il vantaggio di rilevare deficit specifici che possono essere più indicativi del rischio di caduta10.
Come gold standard nell'analisi del movimento, le tecnologie di motion capture sono state utilizzate per rilevare il movimento in pazienti con malattia di Parkinson (PD)11, deterioramento cognitivo12 e artrite della caviglia13, nonché in adulti sani14. Nel presente studio, abbiamo mirato ad analizzare i sottocomponenti del test iTUG utilizzando la tecnologia di motion capture e a determinare la correlazione tra i sottocompiti del test iTUG e il potenziale rischio di cadute future.
Questo studio è stato approvato dal Comitato Etico Accademico del Settimo Centro Medico del Chinese PLA General Hospital di Pechino, in Cina.
1. Criteri di inclusione/esclusione dei partecipanti
2. Preparazione dell'area di prova
3. Preparazione del software per le procedure preliminari al test
4. Test iTUG
NOTA: I partecipanti devono indossare abiti e scarpe attillati ma comodi.
5. Raccolta dati e definizione delle variabili di test iTUG
6. Indice di rischio di caduta di Downton (DFRI)
7. Analisi statistica
Sono stati reclutati tredici partecipanti di età con un alto rischio di caduta (punteggio DFRI: 3-11) e 11 soggetti di età con un basso rischio di caduta (punteggio DFRI: 0-2). Il DFRI è descritto in dettaglio nella Tabella 1. Come accennato in precedenza, si ritiene che un punteggio di 3 o più indichi un alto rischio di cadute per i pazienti durante il ricovero16.
I passaggi critici del protocollo consistono nell'attaccare accuratamente i punti riflettenti ai punti di riferimento anatomici per evitare distorsioni. Inoltre, anche l'identificazione di ogni sottocomponente del test iTUG è un passaggio critico; Una recensione video è utile per l'identificazione.
Esisteva una differenza marginale tra i gruppi nei punteggi del test TUG, il che implica che i punteggi TUG tradizionali potrebbero non essere abbastanza sensibil...
Gli autori non hanno conflitti di interesse da rivelare.
Gli autori ringraziano il Dr. Honghua Zhou per il supporto della tecnologia digitale. Questo studio è stato sostenuto dai Fondi di Capital per il miglioramento della salute e la ricerca della Cina (ID:2024-2-7031).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Black strip | Deli | 60 mm x 20 m | |
Calibrator | NOKOV | reflector marker1 | L shape |
Calibrator | NOKOV | reflector marker2 | T shape |
Chair | YUANSHENGYUANDAI | “10076062317820” | |
Computer | HUAWEI | HONOR | |
McRoberts sensor | DynaPort Hybrid, McRoberts, The Hague, The Netherland | ||
Motion capture camera | NOKOV | Mars2H | |
Motion capture software | NOKOV | DG-01 | |
Reflective marker | NOKOV | small marker | for calibrators |
Reflective marker | NOKOV | large marker | for participants |
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