Kondisi muskuloskeletal-;yang mencakup gangguan sendi, tulang, atau otot-;mempengaruhi lebih dari 1,5 miliar orang di seluruh dunia. Seperti kebanyakan masalah kesehatan, mengetahui masalah ini lebih awal berpotensi mencegah gangguan serius, tetapi hanya sedikit tes kuantitatif dan objektif untuk menilai kesehatan muskuloskeletal yang tersedia.

Ada kebutuhan yang signifikan akan alat yang murah dan dapat diskalakan untuk mengukur dan memantau perubahan fungsi fisik secara objektif, terutama seiring bertambahnya usia populasi global. Menemukan cara untuk mengevaluasi kesehatan muskuloskeletal dari jarak jauh dapat membantu diagnosis, memandu keputusan pengobatan, dan berpotensi meningkatkan kualitas hidup banyak orang.”

Melissa Boswell, Ph.D., Postdoctoral Fellow di Stanford University

Untuk mengatasi masalah ini, Boswell dan rekannya mengembangkan alat online yang dapat menganalisis video yang dikumpulkan sendiri di rumah yang diambil dengan smartphone. Alat tersebut, yang digunakan dalam studi nasional, cukup sensitif untuk memprediksi kesehatan fisik (sebagaimana dievaluasi menggunakan alat survei standar) dan osteoartritis lutut atau pinggul. Hasil penelitian baru-baru ini dijelaskan dalam npj Digital Medicine (publikasi Nature).

Alat ini didasarkan pada tes sit-to-stand, evaluasi yang cukup jelas: mulai dari posisi duduk dengan tangan disilangkan, peserta berdiri dan duduk kembali sebanyak lima kali sambil menghitung waktunya. Waktu yang lebih lambat dapat mengindikasikan berkurangnya kekuatan tubuh bagian bawah, atau kondisi yang memengaruhi sistem muskuloskeletal, atau sekadar penuaan, Boswell menjelaskan, mencatat bahwa tes itu sendiri bukanlah ukuran yang tepat dari fungsi fisik. Di sinilah analisis kinematik (yang mengevaluasi gerakan) berperan. Dengan menilai hal-hal seperti sudut dan percepatan berbagai bagian tubuh selama gerakan, prediksi kesehatan muskuloskeletal yang lebih pasti dapat dibuat.

Begini cara kerja alat mereka-;menggunakan smartphone, seseorang mengambil video peserta yang melakukan tes duduk-berdiri, yang kemudian diunggah ke dalam aplikasi. Alat ini menggabungkan algoritme sumber terbuka untuk memperkirakan pose peserta dengan algoritme khusus yang menghitung waktu yang dibutuhkan peserta untuk menyelesaikan tes bersama dengan faktor kinematik, seperti sudut sendi selama gerakan. Peserta juga mengikuti survei untuk memasukkan informasi demografis dan melengkapi kuesioner untuk mengevaluasi faktor-faktor seperti kelelahan, nyeri, tekanan emosional, dan fungsi fisik secara keseluruhan. Peserta juga ditanya apakah mereka memiliki diagnosis klinis osteoarthritis sebelumnya.

Karena studi ini dapat diakses oleh banyak orang, partisipasinya jauh lebih tinggi daripada uji coba biomekanik tradisional. “Penyelidikan pergerakan manusia biasanya terbatas pada laboratorium biomekanik yang dilengkapi dengan peralatan mahal dan teknis,” jelas Boswell. Dalam studi nasional mereka, Boswell dan rekan menggabungkan data dari 405 peserta dari 35 negara bagian AS, dengan individu mengirimkan video hanya dalam waktu satu bulan. “Studi kami memiliki lebih dari 35 kali jumlah rata-rata subjek dibandingkan dengan studi biomekanik tradisional,” catatnya. Usia peserta berkisar antara 18 hingga 96 tahun, dengan rata-rata usia 37,5 tahun.

Serupa dengan penilaian laboratorium dan klinis sebelumnya, para peneliti menemukan bahwa sudut batang tubuh maksimum yang lebih besar yaitu, condong lebih jauh ke depan ketika berdiri dapat memprediksi osteoarthritis, bahkan ketika mengendalikan berbagai faktor, seperti usia, jenis kelamin, atau tubuh. indeks massa (BMI). Seperti studi biomekanik sebelumnya, alat ini menemukan bahwa waktu yang lebih lama untuk menyelesaikan tes duduk-berdiri dikaitkan dengan skor kesehatan fisik yang lebih rendah, BMI yang lebih tinggi, dan usia yang lebih tua. Hasil ini menunjukkan bahwa penilaian berbasis smartphone di rumah mungkin layak untuk studi biomekanik di masa depan.

Karena uji coba mereka memiliki populasi peserta yang beragam, para peneliti dapat mengevaluasi bagaimana faktor demografis dapat dikaitkan dengan perbedaan biomekanik. Ketika mereka membandingkan dua kelompok etnis terbesar dalam studi mereka, mereka menemukan bahwa 243 peserta kulit putih memiliki perbedaan sudut tubuh yang signifikan selama tes sit-to-stand dibandingkan dengan 103 peserta Asia, bahkan setelah memperhitungkan variabel lain. “Temuan ini menunjukkan bahwa kami tidak dapat mengasumsikan kesamaan antar kelompok ras dan etnis dan menyoroti pentingnya sampel yang lebih beragam dalam studi biomekanik,” kata Boswell. “Perbedaan fungsional ini kemungkinan besar disebabkan oleh faktor mendasar seperti mobilitas atau kekuatan, atau bahkan ketidaksetaraan kesehatan, yang tidak tercakup dalam penelitian ini.”

Para peneliti juga menemukan fitur biomekanik (khususnya, mencondongkan tubuh ke depan lebih cepat saat berdiri) yang secara signifikan terkait dengan skor kesehatan mental yang lebih tinggi. “Sangat menyenangkan melihat potensi hubungan antara kesehatan mental dan cara kita bergerak,” kata Boswell. Dia menekankan, bagaimanapun, bahwa hubungan antara perbedaan biomekanik dan ras/etnisitas atau status kesehatan mental yang diamati dalam penelitian mereka terutama menghasilkan hipotesis dan akan membutuhkan penelitian lanjutan.

“Studi ini menyoroti bahwa data yang dikumpulkan sendiri dapat digunakan untuk menilai fungsi fisik dan kesehatan muskuloskeletal, memungkinkan pasien untuk berpartisipasi dalam studi biomekanik dari kenyamanan rumah mereka sendiri,” kata Moria Bittmann, Ph.D., direktur program di divisi Discovery Science & Technology di National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB). “Studi seperti ini memberikan bukti tambahan bahwa aplikasi berbasis smartphone dapat membantu memfasilitasi uji klinis terdesentralisasi dan dapat memberdayakan individu untuk berperan aktif dalam kesehatan mereka.”

“Alat pembelajaran mesin yang baru dan lebih baik terus dikembangkan untuk memperkirakan gerakan manusia (dan banyak lagi), yang berpotensi berdampak besar pada perawatan kesehatan melalui pemantauan kesehatan bergerak,” kata penulis studi senior Scott Delp, Ph.D. , seorang profesor di Stanford University dan direktur Mobilize Center yang didanai NIH. “Tetapi hanya membuat alat AI baru saja tidak cukup. Untuk benar-benar membuat dampak, kita perlu menerjemahkan alat baru ini ke dunia, membuatnya dapat digunakan oleh kebanyakan orang dan populasi yang rentan, dan secara ketat mengevaluasi kemampuan mereka untuk memberikan wawasan tentang hal-hal penting. tindakan klinis.”

Studi ini didukung oleh Mobilize Center, yang didanai oleh hibah dari NIBIB dan Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (NICHD; P41EB027060) dan Restore Center, Sumber Penelitian Rehabilitasi Medis yang didukung oleh NICHD dan Institut Nasional Gangguan Neurologis dan Stroke (NINDS; P2CHD101913). Studi ini juga mendapat dukungan dari National Science Foundation (DGE-1656518).

Sumber:

Institut Nasional Pencitraan Biomedis dan Rekayasa Bio

Referensi jurnal:

Boswell, MA, dkk. (2023). Video smartphone dari tes duduk-ke-berdiri memprediksi osteoarthritis dan hasil kesehatan dalam studi nasional. Kedokteran Digital Npj. doi.org/10.1038/s41746-023-00775-1.