Zaccaria, Richard (2022): Mobilität nach Trauma - welcher Sensor wann?: Validierungsstudie unterschiedlicher Messsysteme in der Traumatologie. Dissertation, LMU München: Faculty of Medicine |
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Abstract
Zusammenfassung Mit dem Phänomen einer alternden Gesellschaft geht auch für die Orthopädie und Unfallchirurgie die Herausforderung der Wiederherstellung und Erhaltung der körperlichen Aktivität im hohen Alter einher. Dabei konnte in diversen Studien belegt werden, dass eine frühzeitige Mobilisierung von Patienten die postoperative Komplikationsrate deutlich verringert. Mit dem zunehmenden Einsatz von Fast-Track-Konzepten und verbesserten Rehabilitationsprogrammen werden Patienten allerdings immer früher aus der stationären Behandlung entlassen und ambulant weiterbehandelt. Dadurch ergeben sich für den behandelnden Arzt weniger klinische Kontrollen und Komplikationen können unerkannt bleiben. Daher wächst in der Medizin seit Jahren das Interesse, diese Lücke in der Nachsorge mithilfe von tragbaren Sensoren sogenannten „Wearables“ oder „Activity Tracker“ zu schließen. Die smarten Devices genießen in der Gesellschaft eine hohe Beliebtheit und ihre Hersteller versprechen sich davon die Erhebung von Gesundheitsinformationen in medizinischer Qualität. Activity Tracker (AT) wurden jedoch ursprünglich für gesunde Anwender konzipiert; über ihre Validität bei Patienten mit eingeschränktem Gangbild gibt es bis dato wenig Studien. In wieweit AT geeignet sind, anhand der Schritterfassung die Mobilität von Patienten in der Orthopädie und Unfallchirurgie objektiv und zuverlässig zu erfassen, soll im Rahmen dieser prospektiven Studie geklärt werden. Hierfür wurden vier kommerzielle Trackertypen (Fitbit Charge 3, Apple Watch Series 4, ActivPal 4™ und StappOne Sohlen v1.0) hinsichtlich ihrer Messgenauigkeit bei der Schrittzählung verglichen. Methodik: Prospektiv wurden n=40 Probanden eingeschlossen. Untersucht wurden folgende Gruppen: Gruppe A, 10 Patienten mit Verletzungen der unteren Extremitäten sowie 10 Probanden ohne Einschränkung des Gangbildes (Gruppe B) im Alter zwischen 18-75 Jahren. Gruppe C, 10 Patienten mit Verletzungen der unteren Extremität sowie 10 Probanden ohne Einschränkung des Gangbildes (Gruppe D) die älter als 75 Jahre waren. Die Studienteilnehmer mussten mit vier angelegten AT (zwei Akzelerometrie-basierte Tracker am Handgelenk, ein Akzelerometrie-basierter Tracker am Oberschenkel und Druckmesssohlen) in einem Ganglabor bei drei Geschwindigkeitsstufen (selbstgewählt, langsam und maximal) eine vorgegebene Teststrecke absolvieren. Die Anzahl der reellen Schritte wurde mittels Videos aufgezeichnet und diente als Referenzwert. Ergebnisse und Schlussfolgerung: Die Studienergebnisse zeigten, dass Akzelerometrie-basierte AT (Apple Watch Series 4 (AW), Fitbit Charge 3 (FB) und ActivPal 4™ (AP)) im Vergleich zu den Druckmesssohlen (Stappone v1.0 (SO) insbesondere bei langsamen beziehungsweise eingeschränktem Gangbild bei den älteren Probanden (Gruppe C und D) die kumulierte Schrittanzahl unterschätzen (Prozentuale Abweichung von der gemittelten Schrittzahl Gruppe C: AW 35,46 %, FB 71,54 %, AP 24,81 % versus SO 3,81 %. Gruppe D: AW 41,57 %, FB 55,11 %, AP 25,63 % versus SO 9,16 %). Auch beim jungen Patientenkollektiv mit postoperativ eingeschränktem Gangbild wiesen die Akzelerometerdaten größere Abweichungen auf (Gruppe A: AW 65,27 %, FB 78,64 %, AP 29,18 % versus SO 13,97 %). Lediglich bei den jungen Probanden ohne Gangbildeinschränkung war die prozentuale Fehlerabweichung geringer (Gruppe B: AW 17,60 % FB 12,63 %, AP 21,33 %, SO 20,08 %). Insgesamt spiegelten die Messungen mittels Druckmesssohlen die Realität besser wider im Vergleich zu den getesteten Akzelerometrie-basierten Geräten.
Item Type: | Theses (Dissertation, LMU Munich) |
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Keywords: | wearables, activity tracker, Apple Watch Series 4, Fitbit Charge 3, ActivPal 4™, Stappone v1.0 |
Subjects: | 600 Technology, Medicine 600 Technology, Medicine > 610 Medical sciences and medicine |
Faculties: | Faculty of Medicine |
Language: | German |
Date of oral examination: | 13. October 2022 |
1. Referee: | Fürmetz, Julian |
MD5 Checksum of the PDF-file: | 20331f8d9fa90b1b73bd8d6cc4f52e3e |
Signature of the printed copy: | 0700/UMD 20726 |
ID Code: | 30707 |
Deposited On: | 17. Nov 2022 13:14 |
Last Modified: | 17. Nov 2022 13:15 |