一种新的个体化统计处理方法在评估康复疗效中的应用：以偏瘫型脑瘫儿童为例

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

论证：步态障碍是导致脑瘫儿童残疾的主要因素。传统评分量表和群体统计检验方法往往难以检测康复后虽幅度较小但具有临床意义的改善。因此需要寻找新的客观评估康复疗效的方法。

目的：比较基于效应量的个体化统计决策方法（magnitude-based decision, MBD）与传统群体统计方法（p值）在基于惯性传感器（instrumental analysis of inertial sensors, IAIS）的步态分析中的应用效果，以评估其在偏瘫型脑瘫儿童康复疗效评估中的价值。

材料与方法。本研究为观察性、单中心、前瞻性、全样本研究。它基于对在Russian Children’s Clinical Hospital儿童康复科进行的IAIS步态分析的记录进行分析，这些分析在8–17岁偏瘫型脑瘫患儿康复前后完成。

结果：在23名偏瘫型脑瘫患儿中，传统的配对t检验未发现步态时空参数的群体水平显著性变化（所有指标p均大于0.05）。然而，MBD个体化分析显示多数患者存在临床意义上的改善：患侧步速与步长增加（分别为47%和33%的患者），膝关节与踝关节活动度增大（分别为67%和40%的患者），足部抬高高度增加（47%），以及腰骶部病理性代偿运动减少（53%）。因此，MBD方法在康复的个体效果方面表现出更高的敏感性，能够发现传统群体方法未能发现的改善。

作者简介

Igor O. Vedernikov

Russian Children's Clinical Hospital — Branch of the Pirogov Russian National Research Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: pulmar@bk.ru
ORCID iD: 0009-0006-1327-2525
SPIN 代码: 5047-2594
俄罗斯联邦, Moscow

Olga A. Laisheva

Russian Children's Clinical Hospital — Branch of the Pirogov Russian National Research Medical University; Pirogov Russian National Research Medical University

Email: olgalaisheva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8084-1277
SPIN 代码: 8188-2819

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Boris A. Polyaev

Pirogov Russian National Research Medical University

Email: rasmirbi@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9648-2336
SPIN 代码: 1990-4635

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Timofey S. Kovalchuk

Pirogov Russian National Research Medical University

Email: doctor@tim-kovalchuk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9870-4596
俄罗斯联邦, Moscow

Denis V. Chindilov

Neurosoft

Email: chindilov@neurosoft.com
SPIN 代码: 9390-7483
俄罗斯联邦, Ivanovo

参考

  1. Akhmatkhanova НН, Badalyan OL, Bril AG, et al. Physical and rehabilitation medicine for cerebral palsy in children: National guidelines. Part 1. Moscow; 2021. (In Russ).
  2. Carcreff L, Gerber CN, Paraschiv-Ionescu A. Comparison of gait characteristics between clinical and daily life settings in children with cerebral palsy. Scientific reports. 2020;1(10):2091. doi: 10.1038/s41598-020-59002-6
  3. DeMauro SB, McDonald SA, Heyne RJ, et al. Increasing prevalence of cerebral palsy among two-year-old children born at< 27 weeks of gestation: a cohort study. The Journal of Pediatrics. 2024;(268):113944. doi: 10.1016/j.jpeds.2024.113944
  4. Novikov VА, Umnov VV, Zharkov DS, et al. The effect of secondary orthopedic complications on the quality of life of children with cerebral palsy. Traumatology and Orthopedics of Russia. 2025; 31(2). doi: 10.17816/2311-2905-17653
  5. Naaz F, Nayak BP, Panigrahi S, et al. Psychosocial and economic burden on families of children with cerebral palsy: a correlation with locomotor severity. Cureus. 2025;17(1). doi: 10.7759/cureus.76794
  6. Fong MM, Gibson N, Williams SA, et al. Clinical functional outcome measures for children with cerebral palsy after gait corrective orthopaedic surgery: A scoping review. Developmental Medicine & Child Neurology. 2023;12(65):1573–1586. doi: 10.1111/dmcn.156222023
  7. Schwartz MH, Aldahondo N, MacWilliams BA. A Patient-Reported Measure of Locomotor Function Derived from the Functional Assessment Questionnaire. 2021. doi: 10.1101/2021.06.12.21258826
  8. Brodke DJ, Makaroff K, Kelly EG, et al. Slow-motion smartphone video improves interobserver reliability of gait assessment in ambulatory cerebral palsy. Journal of Children's Orthopaedics. 2023;17(4):376–381. doi: 10.1177/18632521231177273
  9. Choo CZY, Chow JY, Komar J. Validation of the Perception Neuron system for full-body motion capture. PloS one. 2022;1(17):e0262730. doi: 10.1371/journal.pone.0262730
  10. Jocham AJ, Laidig D, Guggenberger B, et al. Measuring highly accurate foot position and angle trajectories with foot-mounted IMUs in clinical practice. Gait & Posture. 2024;(108):63–69. doi: 10.1016/j.gaitpost.2023.11.002
  11. Manupibul U, Tanthuwapathom R, Jarumethitanont W, et al. Integration of force and IMU sensors for developing low-cost portable gait measurement system in lower extremities. Scientific Reports. 2023;1(13):10653. doi: 10.1038/s41598-023-37761-2
  12. Prisco G, Pirozzi M A, Santone A, et al. Validity of Wearable Inertial Sensors for Gait Analysis: A Systematic Review. Diagnostics (Basel, Switzerland). 2024;1(15). doi: 10.3390/diagnostics15010036
  13. Matkivsky RA, Shapkina OA, Usanova EP, et al. Evaluation of the effectiveness of medical rehabilitation of children with chronic diseases of the digestive system. Medical Almanac. 2012;(2):193–195. EDN: OXQLFZ
  14. Nosovsky AM, Pikhlak AE, Logachev V. Statistics of small samples in medical research. Russian Medical Journal. 2013;(6):57–60. EDN: RWILYR
  15. Hopkins WG. Magnitude-Based decisions as hypothesis tests. Sportscience. 2020;(24):1–16.
  16. De la Torre J, Marin J, Polo M, et al. MCQ-Balance: a method to monitor patients with balance disorders and improve clinical interpretation of posturography. PeerJ. 2021;(9):e10916. doi: 10.7717/peerj.10916
  17. Marin J, Marin JJ, Blanco T, et al. Is my patient improving? Individualized gait analysis in rehabilitation. Applied Sciences. 2020;23(10):8558. doi: 10.3390/app10238558
  18. Picelli A, Lobba D, Midiri A, et al. Botulinum toxin injection into the forearm muscles for wrist and fingers spastic overactivity in adults with chronic stroke: a randomized controlled trial comparing three injection techniques. Clinical rehabilitation. 2014;3(28):232–242. doi: 10.1177/0269215513497735
  19. Raciti L, Raciti G, A Ammendoliaet A, al. Improving spasticity by using botulin toxin: an overview focusing on combined approaches. Brain Sciences. 2024;7(14):631. doi: 10.3390/brainsci14070631
  20. Synnot A, Chau M, Pitt V, et al. Interventions for managing skeletal muscle spasticity following traumatic brain injury. Cochrane Database of Systematic Reviews. 2017;(11). doi: 10.1002/14651858.CD008929.pub2

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Example of individualized assessment of differences in gait analysis parameters using inertial sensors before and after rehabilitation, based on the MBD method (patient N., 8 years old): paretic leg (left), non-paretic leg (right).

下载 (851KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Box plots of gait parameters before and after the rehabilitation course: a and b, single support; c and d, stance phase; e and f, step velocity; g and h, step frequency; i, gait rhythmicity; j, number of steps per 100 meters.

下载 (249KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Changes in gait parameters.

下载 (732KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

许可 URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07
 


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».