Zephyr bioharness in de praktijk

Een te hoge fysieke belasting bij (top)sporters en brandweerpersoneel kan op de lange termijn leiden tot overbelasting. In het revalidatie proces kan het de terugkeer naar het veld vertragen. Daarom is het nauwkeurig monitoren van de fysieke belasting erg belangrijk. Het Zephyr BioHarness lijkt hiervoor een geschikt instrument omdat het in staat is om verschillende fysiologische variabelen tegelijkertijd te meten. In dit rapport worden vier projecten besproken waarin de fysieke belasting gemeten is met het Zephyr BioHarness: (I) effect van veldgrootte op de belasting bij jonge talentvolle voetballers van FC Groningen, (II) overeenkomsten in belasting tussen oefeningen/sporten en uitrukken bij de professionele brandweer, (III) overeenkomsten tussen geplande belasting van fysiotherapeuten met daadwerkelijk belasting bij veldrevalidatie na een blessure (IV) validatie van Zensorium Tinké

Vinkhuizen op je gezondheid!: een procesevaluatie

Vinkhuizen is een wijk waar veel mensen wonen met een lage SES (Sociaaleconomische Status) en er bovengemiddeld sprake is van overgewicht. Door op een impliciete manier bewoners bewust te maken van het thema Gezondheid, is getracht het percentage te verminderen. Deze rapportage is een procesevaluatie van het project ‘Vinkhuizen op je Gezondheid!’ over de periode mei 2011 tot en met juni 2014. De procesevaluatie bestond uit 2 fases, waarbij deze rapportage zich voornamelijk richt op fase 2. De naam van het project is tijdens het onderzoek veranderd, waar eerder werd gesproken over ‘Dik doun in Grunn’ is het project omgedoopt tot “Vinkhuizen op je Gezondheid!” en in de rest van deze rapportage wordt deze titel gebruikt. Voor fase 2 is door middel van 10 diepte-interviews met alle professionals van de projectgroep, 5 telefonische interviews met professionals van de zogenaamde flexibele schil en het afnemen van 60 enquêtes onder de bewoners van de wijk Vinkhuizen getracht een antwoord te geven op elf deelvragen en de hoofdvraag. De flexibele schil bestaat uit professionals die wel meewerken aan enkele activiteiten van het project, maar niet in de projectgroep zitten. In dit project is een projectgroep gevormd met professionals die in de wijk werkzaam zijn. De vorming van deze projectgroep bleek een positieve werking te hebben op de samenwerking tussen de verschillende professionals in de wijk. Ze wisten elkaar sneller en vaker te vinden en verwezen vaker naar elkaar door. De professionals adviseerden voor vergelijkbare projecten om zo vroeg mogelijk te beginnen met de samenwerking tussen professionals, omdat uit dit project blijkt dat dit de samenwerking ten goede komt. Dit lijkt ook van belang voor de samenwerking met scholen (onderwijs) en huisartsen (gezondheidszorg). Hoewel verscheidene inspanningen geleverd werden (benaderen scholen met betrekking tot het project, maken van een sociale kaart organisaties in de wijk voor huisartsen), bleken scholen en huisartsen moeilijk te mobiliseren door verscheidene redenen. Uit een interview met een praktijkondersteuner van het gezondheidscentrum kwam naar voren dat de huisartsen zich goed geïnformeerd voelden over het project, maar graag vanaf de zijlijn betrokken wilden zijn. Door middel van het betrekken van huisartsen en scholen bij de projectontwikkelingsfase en bij beslissingsproces over het project, is de kans groot dat zij zich ‘eigenaar’ gaan voelen van het project. Op deze manier wordt getracht om de scholen en huisartsen meer te committeren aan het project. Met als gevolg dat de inbreng van en samenwerking met scholen en huisartsen verbetert. Een belangrijk punt is hoe structureel het thema Gezondheid ingebed is bij organisaties. De leden van de projectgroep zijn het er over eens dat dit voldoende gebeurd is. Toch zien de professionals ook het belang van een aanjager om te voorkomen dat het thema Gezondheid langzaam van de agenda verdwijnt. De professionals van de projectgroep blijven elkaar in andere gremia zien. Echter weten ze niet of dit nog zo is over enkele jaren wanneer er geen geld en tijd meer beschikbaar is. Het is daarom belangrijk dat het thema Gezondheid ook borging krijgt op beleidsniveau voor langere termijn, zodat de continuïteit beter gewaarborgd blijft. Tijdens dit project is dat gebeurd bij bijvoorbeeld het Centrum voor Jeugd en Gezin en buurtcentrum ‘de Wende’. 2 Door aan te sluiten bij bestaande structuren en voorzieningen was het eenvoudiger om het thema gezondheid in organisaties in te bedden. Dit bleek ook een kwestie van de lange adem en het voortdurend weer op de agenda zetten van het onderwerp bij de organisaties. Op den duur raakt het ingebed in het denkkader van de professionals en is een belangrijke doelstelling behaald. De meeste projectgroep leden hebben het gevoel en geven aan dat dit gelukt is. Zowel bij publieke als private partijen bleek het principe voor wat, hoort wat op te gaan. De wederkerigheid heeft hierbij een samenbindend karakter. Professionals en organisaties zijn vaak bereid om geld en uren in een project te steken, maar willen hier wel wat voor terug zien. Dit kan zijn de uitbreiding van de klantenkring. De samenwerking tussen publiek en private partijen verliep wisselend. Er waren succesvolle activiteiten (open dag van Vinkhuizen), maar onder de professionals heerste ook het gevoel dat er meer uitgehaald kon worden. Aansluiting bij de grotere activiteiten lijkt goed te werken omdat deze activiteiten ook een groter bereik hebben onder de bewoners. Het bereik van het project onder bewoners in Vinkhuizen bleek 25%. Onder bereik wordt verstaan of bewoners een activiteit kennen. Er moet opgemerkt worden dat het project duidelijk als doelstelling had om impliciet het thema Gezondheid bewust te laten worden onder professionals en bewoners en dat bereik van het project daarom moeilijk meetbaar was. Wanneer een soortgelijk en of vervolg project als doelstelling heeft om het bereik onder bewoners te verhogen, zou de projectnaam als merknaam weggezet kunnen worden. In ‘Vinkhuizen op je Gezondheid!’ is hier bewust niet voor gekozen, omdat het een impliciete benadering had. Ook moet dan wel de geschikte middelen en mankracht beschikbaar zijn om dit te bewerkstelligen

Big data-analyse voor detectie overbelasting topsporters.:WP3 - Praktijkvalidatie

De balans tussen de belastbaarheid van sporters en de belasting moeten zo goed mogelijk afgestemd zijn om optimale trainingseffecten te realizeren. Er wordt onderscheid gemaakt tussen externe en interne trainingsbelasting, wat duidt op de belasting die extern of intern door de sporter wordt ervaren. Het sturen en bewaken van de balans wordt bij professionele sporters doorgaans verzorgd door (para)medische professionals en/of sportwetenschappers. Doordat er tegenwoordig vele manieren van test- en meettechnologie zijn om o.a. interne en externe belasting te meten is er een grote hoeveelheid aan data beschikbaar in de praktijk, waarvan het verwerken en analyseren arbeidsintensief is. Daarom is er vanuit de praktijk de behoefte om deze data snel inzichtelijk te maken. Vanuit het project is daarom een belastingsmonitor ontwikkeld o.b.v. big data technologieën. Het doel van dit rapport is een praktijkvalidatie van de belastingmonitor. Hierbij wordt enerzijds gekeken naar de verzamelde data door de praktijkpartners en anderzijds wordt onderzocht of veranderingen in ratio's tussen interne:externe belasting een valide manier is om veranderingen in fysieke fitheid te meten? Data door de praktijkpartners zijn op diverse manieren en voor diverse variabelen verzameld. De variabelen zijn onder te delen in de kopjes: (I) individuele kenmerken, (II) externe belasting, (III) interne belasting, (IV) herstel en (V) psychosociale stress. Doordat de diverse sportclubs variabelen verzamelen die zij van belang achten is het niet mogelijk geweest om 1 database op te stellen welke alle variabelen bevat. Hierin zou immers duidelijk moeten zijn wat per variabelen de definitie is, welke per sportclub kan verschillen. Voor toekomstige projecten is het wenselijk om hier uniformiteit in aan te brengen voor aanvang van het project. Dit zal eenvoudiger zijn naarmate ruwe data beschikbaar is, omdat het onwaarschijnlijk is dat de sportclubs hun definities aanpassen. De gebruikte meetinstrumenten en -methodes zijn voor het overgrote deel overeenkomstig uit de wetenschappelijke literatuur en tevens overeenkomstig met de wetenschappelijke standaard. Kanttekening is dat er voor dit rapport geen zicht is op de daadwerkelijke uitvoering van de betreffende metingen. De vraag of de veranderingen in ratio's tussen interne:externe belasting een valide manier is om veranderingen in fysieke fitheid te meten is beantwoord door gebruik te maken van een dataset van 1 voetbalclub (van 3 teams) over 2 seizoenen. Er gekeken of veranderingen in ratio's opgesteld uit diverse maten voor interne belasting (ervaren mate van inspanning en load) en externe belasting (totaal gelopen afstand en totaal gelopen afstand op hoge snelheid) met diverse tijdsintervallen een relatie vertoonden met veranderingen in fysieke fitheid, gemeten met gestandaardiseerde submaximale inspanningstesten. Uit de resultaten bleek dat er geen relatie is gevonden tussen vooraf genoemde variabelen. Er blijken diverse obstakels te zijn waardoor de verandering in ratio’s mogelijk niet correleren met de verandering in interne belasting tijdens fysieke testen. De belastingsmonitor kan dus niet gebruikt worden om fysieke fitheid van sporters inzichtelijk te maken wanneer gekeken wordt naar de opgestelde ratio’s tussen interne en externe belasting. Fysieke testen blijven hiervoor nog steeds noodzakelijk, omdat deze het beste beeld geven van de huidige fysieke fitheid van de sporters. De belastingsmonitor is daarom, voor nu, alleen geschikt voor het afzonderlijk inzichtelijk maken van de diverse variabelen uit de dataset

Predicting Upper Limb Motor Impairment Recovery after Stroke: A Mixture Model

Objective: Spontaneous recovery is an important determinant of upper extremity recovery after stroke and has been described by the 70% proportional recovery rule for the Fugl–Meyer motor upper extremity (FM-UE) scale. However, this rule is criticized for overestimating the predictability of FM-UE recovery. Our objectives were to develop a longitudinal mixture model of FM-UE recovery, identify FM-UE recovery subgroups, and internally validate the model predictions. Methods: We developed an exponential recovery function with the following parameters: subgroup assignment probability, proportional recovery coefficient rk, time constant in weeks τk, and distribution of the initial FM-UE scores. We fitted the model to FM-UE measurements of 412 first-ever ischemic stroke patients and cross-validated endpoint predictions and FM-UE recovery cluster assignment. Results: The model distinguished 5 subgroups with different recovery parameters (r1 = 0.09, τ1 = 5.3, r2 = 0.46, τ2 = 10.1, r3 = 0.86, τ3 = 9.8, r4 = 0.89, τ4 = 2.7, r5 = 0.93, τ5 = 1.2). Endpoint FM-UE was predicted with a median absolute error of 4.8 (interquartile range [IQR] = 1.3–12.8) at 1 week poststroke and 4.2 (IQR = 1.3–9.8) at 2 weeks. Overall accuracy of assignment to the poor (subgroup 1), moderate (subgroups 2 and 3), and good (subgroups 4 and 5) FM-UE recovery clusters was 0.79 (95% equal-tailed interval [ETI] = 0.78–0.80) at 1 week poststroke and 0.81 (95% ETI = 0.80–0.82) at 2 weeks. Interpretation: FM-UE recovery reflects different subgroups, each with its own recovery profile. Cross-validation indicates that FM-UE endpoints and FM-UE recovery clusters can be well predicted. Results will contribute to the understanding of upper limb recovery patterns in the first 6 months after stroke. ANN NEUROL 2020

Computerised patient-specific prediction of the recovery profile of upper limb capacity within stroke services: The next step

Introduction: Predicting upper limb capacity recovery is important to set treatment goals, select therapies and plan discharge. We introduce a prediction model of the patient-specific profile of upper limb capacity recovery up to 6 months poststroke by incorporating all serially assessed clinical information from patients. Methods: Model input was recovery profile of 450 patients with a first-ever ischaemic hemispheric stroke measured using the Action Research Arm Test (ARAT). Subjects received at least three assessment sessions, starting within the first week until 6 months poststroke. We developed mixed-effects models that are able to deal with one or multiple measurements per subject, measured at non-fixed time points. The prediction accuracy of the different models was established by a fivefold cross-validation procedure. Results: A model with only ARAT time course, finger extension and shoulder abduction performed as good as models with more covariates. For the final model, cross-validation prediction errors at 6 months poststroke decreased as the number of measurements per subject increased, from a median error of 8.4 points on the ARAT (Q1-Q3:1.7-28.1) when one measurement early poststroke was used, to 2.3 (Q1-Q3:1-7.2) for seven measurements. An online version of the recovery model was developed that can be linked to data acquisition environments. Conclusio

Monitoren van belasting

Het monitoren van belasting bij atleten is een moeilijk en ingewikkeld proces. Tijdens deze workshop worden enkele methodes gebruikt die gebruikt kunnen worden voor het monitoren van trainingsbelasting en tevens voor de uitkomsten van training. Op deze manier heeft u meer grip op het trainingsproces van uw atleten

Praktijkvalidatie - Big data technologie voor detecteren overbelasting topsporters

Presentatie over de praktijkvalidatie uitgevoerd bij het project Big data technologie voor detecteren overbelasting topsporters. Praktijkvalidatie bestond uit 2 delen:1. Het opzetten van een database met diverse variabelen. Belangrijkste conclusie is dat 1 database opzetten niet mogelijk was doordat er op diverse manieren data wordt verzameld bij de praktijkpartners.2. Bepalen of ratio tussen interne:externe belasting variabelen fysieke fitheid konden voorspellen bij profvoetballers. Uiteindelijk is er geen relatie gevonden tussen veranderingen in fysieke fitheid (tussen 2 momenten) en verandering in diverse ratio's (tussen dezelfde 2 momenten). Uiteindelijk lijkt de belastingmonitor zeker bruikbaar, echter kunnen ratio's tussen de gebruikte variabelen niet gebruikt worden om fysieke fitheid te voorspellen