計装化されたTimed Up and Go(iTUG)テストは、新技術の開発に伴い、体の揺れや歩行の分析でますます注目を集めています。モーションキャプチャを使用してiTUGのサブコンポーネントを分析するためのプロトコルを提示します。
医学と技術による努力にもかかわらず、高齢者の転倒の発生率は依然として増加しています。そのため、転倒リスクの早期発見は、転倒防止のためにますます重要になってきています。Timed Up and Go(TUG)テストは、可動性を評価するための広く受け入れられているツールであり、高齢者の将来の転倒リスクを予測するために使用できます。臨床現場では、テストを完了するまでの合計時間が TUG テストの主な結果の尺度です。その単純さと一般性により、従来のTUGテストは動き分析のためのグローバルテストと見なされてきました。しかし、最近、研究者はTUGテストをサブコンポーネントに分割しようと試み、さらなる調査のためにスコアシステムを更新しました。従来のTUGテストを新たに改良した計装型Time Up and Go(iTUG)テストは、高齢者の運動障害や転倒リスクを予測するための高感度ツールであると報告されています。本研究の目標は、モーションキャプチャ技術を使用してiTUGテストサブコンポーネントを分析し、どのiTUGテストサブタスクが将来の転倒の潜在的なリスクに関連しているかを判断することでした。
転倒は最も一般的な老人症候群の1つであり、世界中で事故または意図しない怪我関連の死亡の2番目に多い原因です1。65歳以上の成人では、転倒は機能障害、障害、生活の質の低下、入院期間の増加、さらには死亡につながる可能性があります2,3。したがって、転倒を防ぐことは最も重要です。
転倒イベントの予測因子を決定するために、以前の研究者は、歩行分析、バランステスト、精神状態、鎮静剤の使用、および前年の転倒歴に焦点を当ててきました 4,5 Timed Up and Go (TUG) テストは、可動性の迅速なパフォーマンスベースの尺度です。TUGテストは高齢者で広く研究されており、転倒のリスクに対する簡単なスクリーニングテストとして推奨されています6。この広く使用されているテストは、椅子から立ち上がり、好ましい速度で3m歩き、向きを変え、戻り、座ることで構成されています。このテストの従来の臨床結果は、その合計期間7 に依存し、ストップウォッチによって評価されます。
臨床診療では、従来のTUGテストは、被験者のパフォーマンスをサブコンポーネント8に分割することなく、一連の活動を実行するための合計時間を測定する。最近、一部の研究者は、さまざまなTUGテストコンポーネントが将来の転倒の予測因子として特に敏感である可能性があると提案しています9。デジタル化された計装化されたTUG(iTUG)テストを使用する場合、TUGテストの個々のコンポーネントを個別に分析できます。iTUGを使用することで、各TUGテストサブフェーズのいくつかの特性を客観的に評価し、各動きの関連する持続時間、速度、角速度などの定量的データを取得することができます。より詳細なデータにより、iTUGテストは、転倒リスク10をより示す可能性のある特定の欠損を検出する利点を示しています。
動き分析のゴールドスタンダードとして、モーションキャプチャ技術は、パーキンソン病(PD)11、認知障害12、足首関節炎13の患者、および健康な成人14の動きを検出するために使用されてきました。本研究では、モーションキャプチャ技術を用いてiTUGテストのサブコンポーネントを分析し、iTUGテストのサブタスクと将来の転倒の潜在リスクとの相関関係を明らかにすることを目指しました。
プロトコルの重要なステップは、バイアスを避けるために、反射ポイントを解剖学的ランドマークに正確に取り付けることです。さらに、iTUGテストの各サブコンポーネントの特定も重要なステップです。ビデオレビューは、識別に役立ちます。
TUGテストのスコアにはグループ間でわずかな差が存在し、従来のTUGスコアは転倒のリスクを識別する…
The authors have nothing to disclose.
著者らは、デジタル技術のサポートについてHonghua Zhou博士に感謝します。本研究は、Capital’s Funds for Health Improvement and Research of China(ID:2024-2-7031)の支援を受けました。
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 |