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Christoph Allerlei

• Einleitung: Analysen kinematischer und elektromyographischer Daten verwenden häufig zeit-diskrete Werte. Bewegungen und EMGs sind jedoch zeitkontinuierliche Größen. Ziel der Arbeit ist eine verlaufsorien-tierte Analyse von Kinematik und EMG mit der Fragestellung, ob Unter-schiede innerhalb und zwischen den gesunden und operierten Proban-den bestehen. Methodik: Untersucht wurden 21 Patienten nach Hüft-TEP-Operation (43-71 Jahre) und 12 vergleichbare gesunde Probanden (KG). Dazu wurden beim Gehen auf dem Laufband bei frei wählbarer Geschwindigkeit die kinematischen Merkmale der Beckenbewegung und bilateral die EMGs des M. gluteus medius registriert. Mittels ortho-gonaler Referenzfunktionen wurden die Merkmalszeitverläufe einzelner Schritte auf Matrizen abgebildet und anschließend mit Hilfe eines Ähn-lichkeitsmaßes und einer Clusteranalyse untersucht. Ergebnisse: Indi-viduelle Gangmuster konnten in der vorliegenden Arbeit sowohl durch Analyse der kinematischen Daten als auch der EMGs erkannt werden. Es wurden jedoch keine einheitlichen Muster in der Patientengruppe festgestellt, obgleich verschiedene Gruppierungen zu finden waren, die jedoch anhand der erhobenen Patientendaten und Fragebogenscores nur eingeschränkt nachvollzogen werden konnten. Schlussfolgerung: Mit der verwendeten verlaufsorientierten multivariaten Analysemethode konnten intraindividuelle Ähnlichkeiten deutlich besser aufgefunden werden als interindividuelle Ähnlichkeiten, falls durch einen krankheits-spezifischen Anpassungsprozess vorhanden. Die Individualität ist somit dominierend.
• Introduction: Gait analysis frequently used a set of time discrete variables to describe gait characteristics. But human movement and EMGs are time–continuous patterns. By using a multivariate time–continuous approach this study examined kinematic data and EMGs trying to find differences or similarities within and/or between operated and healthy volunteers. Methods: Twentyone hip replacement patients 43-71yr and twelve age and sex matched healthy volunteers participated in the study. Postoperative gait analysis at self selected walking speeds measured the movement of the pelvis and the surface EMG from bilateral gluteus medius muscle. By correlating the time-curves with orthogonal reference functions the data set of each gait-cycle was transformed to a matrix. The resulting matrices were analysed by a similarity index for matrices and a following cluster analysis. Results: It was possible to detect individual walking patterns, but no uniform adaptions could be found in the hip replacement group. Conclusions: Using a time-continuous approach intraindividual similarities were detected much better than interindividual similarities. Individuality dominated the pattern recognition.