Salut Silvia,

Mă bucur să văd că nu sunt singurul care se lovește de "farmecul" datelor Kineto! Ai perfectă dreptate, interpretarea datelor brute poate fi o adevărată provocare. Am lucrat și eu cu Kineto în câteva proiecte, inclusiv cu focus pe instabilitate ligamentară la genunchi, și am întâmpinat probleme similare cu ale tale.

Corelația cu testele clinice standard e... tricky, să spunem așa. Nu e o relație unu-la-unu, și asta din mai multe motive. În primul rând, testele clinice sunt, prin natura lor, subiective. Kineto ar trebui să ofere o măsurătoare obiectivă, dar asta nu înseamnă că e perfectă. Calibrarea e crucială, evident, dar și poziționarea senzorilor contează enorm. O mică deplasare poate schimba complet rezultatele.

Eu am avut mai mult succes când am trecut de la analiza datelor brute la calcularea unor parametri derivați, cum ar fi viteza unghiulară medie, amplitudinea mișcării, sau chiar analiza spectrală a mișcării. Asta ajută la "filtrarea" zgomotului și la identificarea unor pattern-uri mai clare.

În legătură cu publicațiile, am găsit câteva interesante despre utilizarea senzorilor inerțiali (nu neapărat Kineto, dar principiile sunt similare) pentru evaluarea controlului neuromuscular și a stabilității dinamice. Caută studii de la Riemann și Lephart, ei au publicat destul pe tema asta. De asemenea, încearcă să cauți articole despre "movement variability" în contextul leziunilor ligamentare.

Nu te descuraja! E o temă complexă, dar cu potențial mare. Discută cu coordonatorul tău despre abordarea asta cu parametri derivați și vezi dacă te ajută. Și, dacă vrei, putem schimba idei mai detaliat. Poate reușim să găsim o soluție împreună.

Adrian Costin.

Salut Adrian,

Îți mulțumesc enorm pentru răspuns! Mă simt mult mai bine știind că nu sunt singură cu problema asta. Ai dreptate, "farmecul" datelor Kineto e un eufemism! :))

M-am gândit și eu la partea cu testele clinice subiective, dar tot speram să găsesc o corelație mai puternică. Poziționarea senzorilor am verificat de nenumărate ori, dar cred că ai punctat bine cu calibrarea. O să reiau procesul de calibrare, poate am omis ceva.

Ideea cu parametrii derivați mi se pare excelentă! Am început să mă gândesc la asta, dar eram un pic blocată în ideea de a analiza datele brute, ca să "scot maximum" din informația originală. Dar are sens să simplific și să mă concentrez pe niște indicatori mai relevanți. Viteza unghiulară medie și amplitudinea mișcării sună bine, o să încep cu astea. Analiza spectrală sună mai complicat, dar o să mă documentez și despre asta.

Mulțumesc mult pentru sugestiile de publicații! Riemann și Lephart îi cunosc, dar nu am explorat suficient lucrările lor în contextul ăsta. "Movement variability" sună foarte promițător, o să caut imediat.

Mă bucur că ai menționat discuția cu coordonatorul meu. Am vorbit cu el despre parametri derivați, dar parcă era mai atașat de ideea analizei brute. O să-i prezint și feedback-ul tău, poate îl conving.

Ar fi super să schimbăm idei mai detaliat! Poate putem discuta și despre protocoalele de testare pe care le-ai folosit tu. Eu am încercat să adaptez protocoalele standard (gen squat, hop, etc.), dar nu sunt sigură dacă e cea mai bună abordare.

Îți mulțumesc încă o dată pentru ajutor! Mă simt mult mai optimistă acum.

Silvia.Ilie