Evaluation der OpenCap-Software für die digitale physiotherapeutische Assessment und Behandlung: Eine Pilotstudie zur Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit

Einleitung Die zunehmende Digitalisierung in der Physiotherapie ermöglicht eine quantifizierbare Bewertung des Behandlungsprozesses [1]. OpenCap, ein Smartphone-basiertes markerloses Bewegungserfassungssystem, zeigt trotz gewisser Ungenauigkeiten vielversprechende Ergebnisse bei der Gelenkkinematik-Schätzung und bietet eine kostengünstige Alternative zu herkömmlichen Systemen [2] [3]. Diese Pilotstudie evaluiert die Anwendbarkeit und Parameter der OpenCap-Software anhand von Gleichgewicht-, Koordinations- und Beinkraftübungen sowie deren Einsatz in der physiotherapeutischen Bildung.

Material und Methodik In dieser Pilotstudie werden 5 bis 10 Physiotherapiestudenten klinisch relevante Übungen zur Sturzprävention bei älteren Menschen in der Primärversorgung durchführen [4]. Dabei handelt es sich um Kraft- und Gleichgewichtsübungen, die in den Lebensstil integriert werden können, wie z.B. Beinabduktion und seitwärts gehen. Die Kinematik wird mittels Deep Learning und inverser Kinematikmodelle in OpenSim aus Videoaufnahmen geschätzt, wobei die von OpenCap empfohlenen Verfahren angewandt werden [3] [5]. Eine Test-Retest-Reliabilitätsbewertung der Maximalwerte für Bewegungsumfang und -geschwindigkeit wird durchgeführt, ergänzt durch eine qualitative Analyse der kinematischen Parameter. Die Parameter werden auf der Grundlage der klinischen Praxis und der physiotherapeutischen Ausbildung ausgewählt und quantitativ und qualitativ bewertet.

Erwartete Ergebnisse Initiale Pilotversuche mit Stehübungen (Stuhl assistierte Kniebeugen und Bein Abduktion) demonstrierten die Machbarkeit des Projekts hinsichtlich Kalibrierung, Datenerfassung, -verarbeitung und Gewinnung kinematischer Parameter. Erwartete Ergebnisse umfassen: 1) akzeptable bis gute Test-Retest-Reliabilität (ICC=0,7 – 0,9); 2) quantitative und qualitative erkennbare Bewegungsamplitude und -geschwindigkeit; 3) angemessene subjektive Bewertung der klinischen Anwendbarkeit der Software in der klinischen Praxis. Diese vorläufigen Ergebnisse werden auf das Potenzial von OpenCap für die quantitative und qualitative Bewegungsanalyse in der Physiotherapie hindeuten.

Zusammenfassung Trotz der begrenzten Evidenzbasis für digitale physiotherapeutische Assessments und Behandlung präsentiert sich OpenCap als vielversprechender Ansatz zur Optimierung digitaler Evaluations- und Interventionsmethoden in der Physiotherapie. Diese Technologie kann Therapeuten ermöglichen, Übungsfortschritte präzise zu quantifizieren, zu individualisieren und zu verfolgen. Diese Pilotstudie bildet die Basis für eine zukünftige, tiefergehende Untersuchung zur Integration von OpenCap in der Physiotherapie.

Publication History

Article published online:
21 May 2025

• Literatur

• 1 Bernhardsson S, Larsson A, Bergenheim A. et al. Digital physiotherapy assessment vs conventional face-to-face physiotherapy assessment of patients with musculoskeletal disorders: A systematic review. PLoS One 2023; 18: e0283013
• 2 Horsak B, Eichmann A, Lauer K. et al. Concurrent validity of smartphone-based markerless motion capturing to quantify lower-limb joint kinematics in healthy and pathological gait. J Biomech 2023; 159: 111801
• 3 Uhlrich SD, Falisse A, Kidziński Ł. et al. OpenCap: Human movement dynamics from smartphone videos. PLoS Comput Biol 2023; 19: e1011462
• 4 Bruce J, Hossain A, Lall R. et al. Fall prevention interventions in primary care to reduce fractures and falls in people aged 70 years and over: the PreFIT three-arm cluster RCT. Health Technol Assess 2021; 25: 1-114
• 5 OpenCap. Zugriff unter: https://www.opencap.ai/get-started