《Frontiers in Digital Health》：Patient-Perceived feasibility of implementing OpenCap smartphone-based motion capture technology to remotely assess musculoskeletal movement in individuals with orthopedic disorders presenting to a rural midwestern tertiary center
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背景：OpenCap是一个开源研究平台，用于从两个iOS设备（iOS devices）捕获的视频中估计三维关节运动学（3D joint kinematics），具有实现远程康复跟踪并减少与面对面骨科评估相关的旅行负担的潜力。然而，尚不清楚骨科患者是否拥有Ope
背景：OpenCap是一个开源研究平台，用于从两个iOS设备（iOS devices）捕获的视频中估计三维关节运动学（3D joint kinematics），具有实现远程康复跟踪并减少与面对面骨科评估相关的旅行负担的潜力。然而，尚不清楚骨科患者是否拥有OpenCap数据收集所需的足够iOS技术访问权限，尤其是在农村或资源有限的环境中，前往诊所进行康复管理最为困难。本研究旨在评估骨科患者对必要技术的访问权限以及执行OpenCap数据收集的感知舒适度。方法：研究人员前瞻性纳入三个骨科患者队列：（1）200名儿科患者（及其护理人员），（2）200名成人运动医学患者，以及（3）200名成人关节置换术患者。参与者完成了一份REDCap问卷（REDCap questionnaire），内容涉及他们对计算机、互联网和iOS设备的访问权限，以及他们对执行远程肌肉骨骼生物力学评估（musculoskeletal biomechanics assessment）的感知舒适度。结果：在纳入的骨科患者中，65.5%–83.5%表示拥有执行OpenCap数据收集所需的技术资源，且地理居住位置并未显著影响技术访问权限。71.7%–95.8%的患者表示他们“肯定”或“可能”对执行OpenCap数据收集所需的活动感到舒适，68.3%–82.3%的患者认为OpenCap技术将“肯定”或“可能”减少他们与面对面临床评估相关的旅行负担。结论：尽管仍需在特定骨科患者群体中进行运动学验证和实施验证，但这些发现表明，在骨科患者中（包括主要居住在农村地区的患者）使用OpenCap进行未来远程肌肉骨骼生物力学评估的感知可行性。
论文解读：基于OpenCap的远程肌肉骨骼生物力学评估在骨科患者中的感知可行性研究
**研究背景与问题**
骨科疾病的诊断、治疗和康复评估广泛依赖于对患者肢体或关节运动（joint movement）的量化分析。然而，传统临床实践要求患者亲赴医疗机构，由临床医生主要依靠定性、主观评价来评估运动功能，这对行动受限的骨科患者，尤其是居住在偏远农村地区的患者，造成显著的旅行负担和康复障碍。近年来，自动视频分析技术的进步催生了能够提供客观量化人体运动数据的新工具，其中OpenCap是一个开源研究平台，利用无标记运动捕捉（markerless motion capture）技术，从两个iOS设备（iOS devices）捕获的同步视频中自动估计三维关节运动学（3D joint kinematics）。该平台通过云端处理，用户只需录制并上传视频，即可通过网页界面获取临床相关的运动分析结果。然而，OpenCap对多台iOS设备的依赖性可能限制其在农村或资源有限环境中的广泛应用，而患者对以研究为中心的软件的技术接受度（尤其是老年患者）也可能成为实施障碍。因此，研究人员开展本研究，旨在评估就诊于主要农村州（midwestern rural tertiary center）的骨科患者对必要物理/数字技术的访问权限，以及他们对执行OpenCap数据收集所需活动的理论舒适度，为远程康复监测的可行性提供依据。该研究发表于《Frontiers in Digital Health》。
**主要关键技术方法**
研究采用前瞻性队列设计，于2025年5月1日至11月30日期间，从美国中西部农村三级医疗中心连续纳入三个骨科患者队列：200名儿科患者（10-17岁，及其护理人员）、200名成人运动医学患者（18-50岁）和200名成人关节置换术患者（51-99岁）。技术方法包括：使用HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）合规的REDCap（Research Electronic Data Capture）电子数据采集工具，在诊所内通过平板电脑进行问卷调查，问卷分为三个层级，分别评估技术访问感知、技术应用舒适度及执行OpenCap数据收集步骤的舒适度；根据美国农业部经济研究服务局制定的农村-城市通勤区（Rural-Urban Commuting Area, RUCA）代码将患者居住地分为大都市、小都市、小镇和农村四类；统计分析采用卡方检验（chi-square test）、Fisher-Freeman-Halton精确检验（Fisher-Freeman-Halton exact test）和Kruskal-Wallis检验（Kruskal-Wallis test），必要时进行Bonferroni多重比较校正，使用SAS软件（版本9.4）完成。
**研究结果**
**Tier 1—技术访问感知**
三个队列各200名患者参与。结果显示，关节置换术患者（65.5%）报告同时拥有两台iOS设备的能力显著低于儿科患者（83.5%，p<0.001）和运动医学患者（77.5%，p=0.016）。居住地（RUCA分类）对各队列患者的技术访问感知无显著影响（p≥0.091）。年家庭收入仅显著影响儿科患者同时拥有两台iOS设备的能力（p≤0.021），但对运动医学和关节置换术患者无显著影响。
**Tier 2—感知技术应用舒适度**
在Tier 1中表示能访问两台iOS设备的患者（儿科n=167，运动医学n=155，关节置换术n=131）中，关节置换术患者（87%）对“将iOS设备固定放置”的感知能力低于运动医学患者（96.1%，p=0.014），但与儿科患者（93.4%，p=0.126）无显著差异。关节置换术患者对“同时拥有可联网计算机”的感知能力（85.4%）和“在iOS设备上安装/使用应用程序”的舒适度（85.5%）均显著低于运动医学患者（计算机97.4%，p<0.001；应用程序98.7%，p<0.001）和儿科患者（计算机95.8%，p=0.003；应用程序94.6%，p=0.015）。居住地和年家庭收入对三个队列的Tier 2问题回答均无显著影响（p≥0.097和p≥0.059）。
**Tier 3—执行OpenCap数据收集步骤的感知舒适度**
在通过Tier 1和Tier 2筛选的患者（儿科n=147，运动医学n=144，关节置换术n=95）中，三个队列对“设置OpenCap校准设备”的感知能力无显著差异（p=0.115，儿科95.2%，运动医学93.8%，关节置换术88.4%）。在“录制自己行走、下蹲和坐站转移任务”的舒适度上，儿科患者（84.5%）和关节置换术患者（83.3%）中报告“肯定”或“可能”舒适的比例高于运动医学患者（77.2%）。类似趋势见于“将视频分享给斯坦福大学进行自动分析”（儿科80.4%，运动医学71.7%，关节置换术82.8%）和“远程与医生审查结果”（儿科92.5%，运动医学77.9%，关节置换术95.8%）。82.3%的关节置换术患者和81.8%的儿科患者认为OpenCap会“肯定”或“可能”减少旅行负担，而运动医学患者仅为68.3%。提供自由文本解释的30.3%患者中，不适原因包括不愿录制自己、预期活动困难或疼痛、对技术不熟悉、医疗记录担忧及技术挑战；24.7%的患者认为减少旅行负担的理由包括居住地离诊所近或偏好面对面就诊。
**居住地和家庭收入对Tier 3反应的影响**
居住地和年家庭收入对各队列患者的Tier 3问题（设置校准设备、录制自己、分享视频、远程审查结果、感知负担减轻）均无显著影响，仅在儿科患者中，居住地显著影响录制自己的舒适度分布（小都市vs农村，p=0.027；小镇vs农村，p=0.050），以及关节置换术患者中，居住地显著影响远程审查结果的舒适度分布（大都市vs小都市，p=0.005）。家庭收入对任何Tier 3问题均无显著影响（p≥0.051）。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究结果与现有技术接受模型（如技术接受模型Technology Acceptance Model和统一技术接受与使用理论Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）一致，表明感知易用性和感知有用性是技术采纳的关键驱动因素。尽管居住地未显著影响技术访问，但数字鸿沟研究强调设备访问本身不能完全反映数字健康参与的障碍，包括数字健康素养、互联网质量、先前远程医疗经验等。患者对视频分享和医疗记录访问的担忧凸显了隐私和数据安全问题，但OpenCap开发者已确保符合HIPAA和斯坦福大学对高风险视频数据的要求（如传输和存储加密、双重认证等）。研究存在局限性：仅评估理论感知而非实际使用，自我报告数据可能存在偏倚，问卷未正式验证，且样本来自单一农村学术医疗中心，以白人患者为主，限制了普适性。未来需在更大规模、更多样化人群中验证，并评估OpenCap在特定骨科患者群体中的运动学有效性和实施有效性。
**研究结论翻译**：总体而言，这些发现表明，在主要农村地区的骨科患者中，将OpenCap作为未来远程肌肉骨骼生物力学评估工具是患者感知可行的。
