Résztvevőt keres itt: BangladesFázis nélkül

Spatiotemporal Gait Parameters of Healthy and Stroke Patients During Overground, Treadmill, and Body Weight Supported Treadmill Walking

A legfontosabb adatok

Ki végzi: Bangladesh University of Engineering and Technology
Hol: Dhaka (Banglades)A helyszín megnézése
Azonosító: NCT07034105
Állapot: Toboroz
Résztvevők: 25 fő, tervezett
Kezdés: 2024. jún. 12.
Tervezett befejezés: 2026. febr. 11.
A vizsgálat típusa: Beavatkozással járó
A vizsgált kezelések: Gait Analysis
A regiszteradat frissítve: 2025. június 24.

Ki vehet részt

MI-összefoglaló

A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gép olvasta ki az oldalon álló regiszterszövegből, ezért tévedhet. Hogy ki vehet részt, azt a lenti regiszterszöveg és a vizsgálat csapata dönti el.

A vizsgálat olyan 18 és 75 év közötti felnőtteket keres, akiknek több mint 1 hónapja volt stroke-juk, és segítséggel vagy segítség nélkül tudnak járni.

Életkor: 18 és 75 év között
Nem: Férfiak és nők egyaránt részt vehetnek.
A betegség stádiuma: Több mint 1 hónappal a stroke után.

A részvétel fő kizáró okai

Súlyos gondolkodási vagy kommunikációs zavar
Jelentős ízületi helyzetrendellenesség
Pszichés vagy kognitív zavar, illetve bármilyen más ideg- vagy izomprobléma
Terhesség
Instabil szív- vagy érbetegség, például szívelégtelenség, korábbi szívinfarktus vagy mélyvénás trombózis

A regiszter feltételei, szó szerint

Mind a 10 feltétel megnézéseKevesebb

Ki vehet részt

Participants must be between 18 to 75 years old
More than 1- month post stroke patient
Participants must be able to walk with or without assistance
Patients including both the male and female
Participants must be able to provide informed consent to participate in the study

Ki nem vehet részt

Unstable cardiovascular disease like congenital heart disease, deep vein thrombosis, coronary heart disease, previous history of heart attack or heart failure
Severe cognitive or communicative disorders
Significant joint malposition
Psychological, cognitive dysfunction, and any other neuromuscular problem
Pregnant women will be excluded to avoid any potential risks to the mother and fetus

Nézd meg, megfelelhetsz-e

Magadról válaszolj. Ez nem döntés: hogy részt vehetsz-e, azt csak a vizsgálat csapata mondhatja meg.

18 és 75 év között vagy?

Helyszínek itt: Banglades

Bangladesh University of Engineering and TechnologyDhaka, BangladesContact: Muhammad Tarik Arafat, PhDRésztvevőt keres

A vizsgálatról

Mit akar kideríteni a vizsgálat

Gait impairments following a stroke significantly hinder mobility and quality of life, emphasizing the need for precise assessment methods to guide effective rehabilitation strategies. This study evaluates the variability and reliability of spatiotemporal gait parameters across three walking modalities: overground walking, treadmill walking, and body-weight-supported treadmill walking. Using a counterbalanced design, all participants undergo gait analysis in each modality to ensure unbiased and reliable comparisons.

A teljes eredeti leírásKevesebb

The study also incorporates a locally developed, cost-effective Body Weight Support System (BWSS) to address the limitations of accessibility in resource-constrained settings. By identifying how different modalities influence gait variability and reliability, this research aims to optimize rehabilitation outcomes and demonstrate the feasibility of implementing affordable gait analysis tools in clinical practice.

A vizsgálat csoportja

Experimental Group - Walking Modalities ComparisonA vizsgált kezelés
This arm will involve stroke patients who undergo all three walking modalities (Overground Walking, Self-Paced Treadmill, and Body-Weight Supported Treadmill) in a counterbalanced order. Each patient will perform all modalities, and the spatiotemporal gait parameters such as stride length, cadence, and gait speed will be measured for analysis. The primary goal is to compare gait parameter variability and reliability across different walking conditions, assessing the effect of each modality on stroke rehabilitation.
Kezelés: Gait Analysis