Revista internacional de medicina física y rehabilitación
Acceso abierto

abstracto

Desarrollo de un sistema de monitoreo escalable para el uso de sillas de ruedas inclinadas en el espacio

Tim D Yang, Seth A Hutchinson, Laura A Rice, Kenneth L Watkin y Yih-Kuen Jan

A pesar de los avances en la investigación de rehabilitación y la tecnología de asistencia, las tasas de úlceras por presión siguen siendo altas entre las personas afectadas por lesiones de la médula espinal. La Sociedad de Ingeniería de Rehabilitación y Tecnología Auxiliar de América del Norte recomienda el uso de funciones de asientos eléctricos, como la inclinación en el espacio (inclinación), para reducir la presión en la interfaz del asiento y restaurar el flujo sanguíneo a los tejidos isquémicos. Sin embargo, estudios recientes sugieren que las inclinaciones para aliviar la presión no se utilizan adecuadamente en la vida diaria. Se necesita una recopilación de datos adicional para comprender mejor las tendencias de inclinación en la vida diaria, pero los procedimientos convencionales de registro de datos que implican la inicialización física, la recuperación y la gestión de los registradores de datos pueden no ser prácticos en un entorno a gran escala. Por lo tanto, desarrollamos un marco de monitoreo longitudinal con un enfoque en la escalabilidad a través de la conectividad y la asequibilidad. La conectividad se logró a través de tecnologías inalámbricas, lo que permitió que los datos se registraran y recuperaran de forma remota, junto con tecnologías web, lo que permitió ver los resultados procesados por el servidor en tiempo real desde cualquier navegador con acceso a Internet. La asequibilidad se logró mediante el uso de software gratuito y componentes relativamente económicos, incluidos el acelerómetro Raspberry Pi y MMA7455L. La validación preliminar se realizó comparando las distribuciones de inclinación de nuestro sistema de procesamiento en línea automatizado con un método de procesamiento manual externo. Se probaron dos protocolos y el análisis estadístico reveló un coeficiente de correlación de 1,00 en ambos casos. Por lo tanto, nuestro sistema puede ser un medio viable para ampliar y profundizar el alcance del monitoreo longitudinal al llegar a más participantes y analizar más datos durante períodos más largos.