Инструментальный анализ походки детей со псориатическим артритом с использованием инерционных датчиков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Инструментальный анализ походки предоставляет возможность объективной количественной оценки характерного паттерна движений человека.

Цель исследования — изучение количественных показателей инструментального анализа походки с использованием инерционных датчиков у детей со псориатическим артритом (ПсА) для определения маркеров ранней диагностики и возможности их применения при оценке эффективности методов медицинской реабилитации.

Материалы и методы. В исследование включены 34 ребенка в возрасте от 11 до 17 лет. В группу исследования вошли 17 детей с диагнозом «псориаз, ПсА» (n=17). В группе сравнения изучены 17 детей контрольной группы с заболеваниями без значимых неврологических нарушений и изменений опорно-двигательного аппарата, влияющих на биомеханику походки (n=17). Для регистрации параметров ходьбы пациента с помощью тренажёра «Стедис» использовали 8 биометрических сенсоров, которые устанавливали на нижние конечности в области стоп, нижней трети голеней, верхней трети бёдер, крестца и на уровне 12-го грудного позвонка. Во время исследования фиксировали временно-пространственные и кинематические параметры ходьбы.

Результаты. Провели сравнительный анализ двух групп выборки: контрольная группа детей с заболеваниями без значимых неврологических нарушений и изменений опорно-двигательного аппарата, влияющих на биомеханику походки, и группа детей с диагнозом ПсА. Наблюдали увеличение периода опоры, одиночной опоры у поражённой нижней конечности у детей со ПсА в сравнении с группой контроля. Период переноса для поражённой конечности уменьшен по сравнению со здоровой ногой почти на 1,5%. Обнаружили, что высота подъёма стопы у поражённой конечности на 5 см выше, чем у здоровой. При сравнительном анализе с детьми контрольной группы одиночная опора для здоровой ноги у детей контрольной группы почти на 4% выше, чем у детей со ПсА. Различия статистически значимы (р=0,009). Для поражённой нижней конечности период переноса у детей со ПсА выше на 2,3%, чем у детей контрольной группы. Различия статистически значимы (р=0,019). Период переноса почти на 4% выше у детей контрольной группы. Различия статистически значимы (р=0,019).

Заключение. Формирование паттерна, характерного для ПсА, определяется механизмами развития, отличными от других артритов.

Об авторах

Ульяна Михайловна Кан

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

Email: polt2795@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-7445-9626

аспирант

Россия, 117997, Москва, ул. Островитянова, д. 1

Ольга Арленовна Лайшева

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

Автор, ответственный за переписку.
Email: olgalaisheva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8084-1277
SPIN-код: 8188-2819

доктор медицинских наук, профессор

Россия, 117997, Москва, ул. Островитянова, д. 1

Список литературы

  1. Skvortsov DV. Diagnosis of motor pathology by instrumental methods: gait analysis stabilometry. Andreev TM, editor. Moscow, 2007. 640 p. (In Russ.)
  2. Roberts M, Mongeon D, Prince F. Biomechanical parameters for gait analysis: a systematic review of healthy human gait. Physical Therapy and Rehabilitation. 2017;4(1):6. doi: 10.7243/2055-2386-4-6
  3. Baker R. Gait analysis methods in rehabilitation. Journal of neuroengineering and rehabilitation. 2006;3(1):4. doi: 10.1186/1743-0003-3-4 EDN: PUURIU
  4. Berner K, Cockcroft J, Louw Q. Kinematics and temporospatial parameters during gait from inertial motion capture in adults with and without HIV: a validity and reliability study. BioMed Eng OnLine. 2020;19(1):57. doi: 10.1186/s12938-020-00802-2. EDN: LSSHXB
  5. Abbass SJ. Kinematic analysis of human gait cycle. Nahrain University, College of Engineering Journal. 2014;16(2):208–222.
  6. Mo S, Chow DHK. Accuracy of three methods in gait event detection during overground running. Gait Posture. 2018;59:93–8. doi: 10.1016/j.gaitpost.2017.10.009
  7. Ewins D, Collins T. Clinical Gait Analysis. Clinical Engineering Academic Press. 2014:389–406. doi: 10.1016/B978-0-12-396961-3.00025-1
  8. Hillman SJ, Stansfield BW, Richardson AM, Robb JE. Development of temporal and distance parameters of gait in normal children. Gait & Posture. 2009;29:81–85. doi: 10.1016/j.gaitpost.2008.06.012
  9. Kluge F, Gaßner H, Hannink J, et al. Towards mobile gait analysis: concurrent validity and test-retest reliability of an inertial measurement system for the assessment of spatio-temporal gait parameters. Sensors. 2017;17:1522. doi: 10.3390/s17071522
  10. Sass P, Hassan G. Lower extremity abnormalities in children. American Family Physician. 2003;36(3):22–27.
  11. Johnston L, Eastwood D, Jacobs B. Variations in normal gait development, Symposium. Surgery and Orthopaedics, Paediatrics and Child Health. 2014;24(5):204–207. doi: 10.1016/j.paed.2014.03.006
  12. Inman VT, Ralston HJ, Frank T. Human Walking. London: Williams and Wilkins; 1981.
  13. Kochergin SN, Tamrazova OB, Stadnikova AS. Analysis in children and employees of the Medical Council of the Republic. 2016;2:77–10.
  14. Alekseeva EI. Juvenile idiopathic arthritis: clinical picture, diagnosis, treatment. Current Pediatrics. 2015;14(1):78–94. doi: 10.15690/vsp.v14i1.1266 EDN: TIHOVF
  15. Chebysheva SN, Geppe NA, Zholobova ES, et al. Clinical features of psoriatic arthritis in childhood. Doctor.Ru. 2020;19(10):22–26. doi: 10.31550/1727-2378-2020-19-10-22-26 EDN: BRNISF
  16. Molochkov VA, Yakubovskaya ES, Mylov NM. Psoriasis and psoriatic arthritis. Clinic, diagnosis, treatment. Moscow: Monica; 2015. p. 26. (In Russ.)
  17. Lee K, Armstrong AU. Review of the results of treatment of patients with psoriasis. Dermatol Clin. 2012;30(1):61–72. doi: 10.1016/j.det.2011.08.012
  18. Adaskevich VP, Katina MA. Clinical features of psoriasis in children and adolescents. Medical Council of the Republic. 2018;2:83–88.
  19. Chen S, Lach J, Lo B, Yang G-Z. Toward pervasive gait analysis with wearable sensors: a systematic review. J Biomed Heal Informatics. 2016;20:1521–37. doi: 10.1109/JBHI.2016.2608720
  20. Iosa M, Picerno P, Paolucci S, Morone G. Wearable inertial sensors for human movement analysis. Expert Rev Med Devices. 2016;13:641-659. doi: 10.1080/17434440.2016.1198694
  21. Picerno P. 25 years of lower limb joint kinematics by using inertial and magnetic sensors: a review of methodological approaches. Gait Posture. 2017;51:239–46. doi: 10.1016/j.gaitpost.2016.11.008
  22. Mikhailova AA, Korchazhkina NB, Kotenko KV, Koneva ES. Experience in the use of robotic biomechanical medical rehabilitation techniques in patients after acute cerebrovascular accident. Problems of Balneology, Physiotherapy and Exercise Therapy. 2021;98(3-2):127–128. (In Russ.) EDN: OOEAJW
  23. Kotenko KV, Khan MA, Korchazhkina NB, et al. Modern non-drug technologies of medical rehabilitation of children. Moscow: GEOTAR-Media; 2022. 440 р. (In Russ.) doi: 10.33029/9704-7062-6-MTM-2022-1-440 EDN: IBGAKQ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сравнительный анализ данных «Здоровая нижняя конечность» у пациентов с диагнозами псориаза, псориатического артрита и контрольной группы. M_К — среднее арифметическое детей контрольной группы; m_К — среднеквадратическое отклонение; M_ПсА — среднее арифметическое детей со ПсА; m_ПсА — среднеквадратическое отклонение.

Скачать (120KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Сравнительный анализ данных «Поражённая нижняя конечность» у пациентов с диагнозами псориаза, псориатического артрита и контрольной группы. M_К — среднее арифметическое детей с контрольной группы; m_К — среднеквадратическое отклонение; M_ПсА — среднее арифметическое детей с ПсА; m_ПсА — среднеквадратическое отклонение.

Скачать (117KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Кинематические изменения параметров походки в тазобедренном суставе.

Скачать (90KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Кинематические изменения параметров походки в коленном суставе.

Скачать (85KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Кинематические изменения параметров походки в голеностопном суставе.

Скачать (93KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».