Abstract des Autors

Der Nutzen der Ganganalyse für die Diagnostik unterschiedlicher Krankheitsbilder ist hinreichend belegt. Insbesondere mihilfe der Ganganvariabilität könnnen senosmotorische Defizite identifiziert und nachfolgend eine frühzeitige Diagnose unterstützt oder die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Stütze eingeschäftzt werden. Kamerabasierte Bewegunganalysesysteme bilden den Goldstandard für Ganganglasen. Diese sind jedoch aufgrund hoher finanzieller Kosten und des bedeutenden Aufwandes bei der Datenerfassung und -analyse ineffizient und deshalb in der klinischen Praxis wenig verbreitet. Im Gegensatz zu kamerabasierten Bewegunganalysesystemen ermöglichen Inertialsensoren die Registrierung von temporo-spatialen Gang- und Gangvariabilitätskennwerten mit reduzierten zeitlichen und finanziellen Kosten. Hier liegen bereits erste postivive Befunde zur Reliabilität von temporo-spatialen Gangparametern sowie zur Variabilität des minimalen Boden-Zehen-Abstands aus einer Evaluationsstudie vor. Die Reliabilität weiterer Gangvariabilitätskennwerte, wie z.B.. der Variabilität der Doppelschrittlänge, ist noch nicht hinreichend gesichert. In inertialsensorbasierten Systeme werden spatiale Parameter häufig durch doppelte Integration der Beschleunigungswerte berechenet. Da die Integration von Beschleunigungswerten von der Ausprägung der Messungenauigkeit beeinflusst wird, ist eine Reduktion des Messfehlers durch Tiefpass-Filterung der Rohdaten wahrscheinlich. Aus diesem Grund werden in der vorliegenden Studie optimale Cutoff-Frequenzen zur Tiefpass-Filterung solcher Rohdaten bestimmt.