26dkou32810.3205/26dkou328urn:nbn:de:0183-26dkou3286Meeting AbstractWearable-basierte Gangparameter zeigen distinkte longitudinale Erholungsverläufe nach HüfttotalendoprothesePaganoPaganoStefanoSUniversität Regensburg, Klinik für Orthopädie, Regensburg, DeutschlandauthorAzarAzarFadyFUniversität Regensburg, Klinik für Orthopädie, Regensburg, DeutschlandauthorWasinkinWasinkinSojaSUniversität Regensburg, Klinik für Orthopädie, Regensburg, DeutschlandauthorHellerHellerMarie TheresMTUniversität Regensburg, Klinik für Orthopädie, Regensburg, DeutschlandauthorRenkawitzRenkawitzTobiasTUniversität Regensburg, Klinik für Orthopädie, Regensburg, DeutschlandauthorKappenschneiderKappenschneiderTobiasTUniversität Regensburg, Klinik für Orthopädie, Regensburg, DeutschlandauthorGerman Medical Science GMS Publishing House
Düsseldorf
61020261020germThis is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).M0659328Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und UnfallchirurgieDeutsche Gesellschaft für Orthopädie und Orthopädische ChirurgieDeutsche Gesellschaft für UnfallchirurgieBerufsverband für Orthopädie und UnfallchirurgieDeutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2026)Grundlagenforschung | Biomechanik 1Berlin2026102020261023DKOU26_Abs_415TextZielsetzung und Fragestellung: Die präzise Quantifizierung der funktionellen Erholung nach primärer Hüfttotalendoprothese (HTEP) ist herausfordernd, da patientenberichtete Outcome-Messungen (PROMs) subjektiv sind und klinische Leistungstests lediglich intermittierende Momentaufnahmen liefern. In dieser prospektiven longitudinalen Beobachtungsstudie wurden Consumer-Grade-Wearables eingesetzt, um die frühe postoperative Erholung zu charakterisieren und Zusammenhänge zwischen objektiven Mobilitätsmetriken und dem selbstberichteten Gesundheitsstatus zu untersuchen.Material und Methoden: 31 Patientinnen und Patienten (mittleres Alter 61,1 Jahre; 54,8% männlich; mittlerer BMI 30,1 kg/m²) wurden über einen Zeitraum von 12 Wochen nach elektiver primärer HTEP mithilfe des Apple-HealthKit-Frameworks (iPhone und Apple Watch) überwacht. Erfasst wurden semikontinuierliche passive Aktivitäts- und Gangparameter sowie serielle hüftspezifische (HOOS-12) und generische (EQ-5D-5L) patientenberichtete Outcomes. Die prospektive Datenerhebung erfolgte zu definierten Zeitpunkten präoperativ sowie postoperativ in Woche 1, 4, 8 und 12. Longitudinale Veränderungen der HealthKit-Metriken wurden mittels einfaktorieller Messwiederholungs-ANOVA analysiert. Zusammenhänge zwischen PROMs und Wearable-Parametern innerhalb derselben Person wurden durch lineare Mixed-Effects-Modelle untersucht, wobei jede Metrik in Between-Person- und Within-Person-Komponenten zerlegt und für Alter, Geschlecht und BMI adjustiert wurde. Zur Kontrolle multipler Testungen wurde die Benjamini-Hochberg-False-Discovery-Rate angewendet. Multivariate generalisierte lineare Modelle dienten der Analyse von Baseline-Prädiktoren der objektiven Erholung.Ergebnisse: Die Tragetreue war hoch (medianer Non-Wear-Anteil 1,11%; 77,4% der Teilnehmenden ≤ 5% Non-Wear). Tabelle 1 zeigt die zentralen Veränderungen von Woche 1 bis Woche 12. Die PROMs verbesserten sich rasch, mit den größten Zugewinnen innerhalb der ersten vier Wochen, während objektive Gangqualitätsparameter über den gesamten 12-Wochen-Zeitraum graduell zunahmen. In Within-Patient-Mixed-Effects-Modellen waren Reduktionen der Gangasymmetrie mit Verbesserungen hüftspezifischer Schmerzen und Funktion assoziiert (HOOS-12 Total: β = −21,1; HOOS-12 Pain: β = −25,6). Eine höhere Schrittzahl zeigte dagegen stärkere Zusammenhänge mit dem subjektiven Gesundheitsstatus (EQ-5D-Index: β = 0,027 pro 1.000 Schritte; Abbildung 1 ). Baseline-Charakteristika, einschließlich BMI, Alter und präoperativer PROMs, waren nicht mit dem Rehabilitationsfortschritt anhand Gang- und Aktivitätsmetriken assoziiert.Diskussion und Schlussfolgerung: Wearable-basierte Gangparameter, insbesondere die Gangasymmetrie, erfassen distinkte Erholungsverläufe nach HTEP und zeigen konsistente Korrelationen mit konventionellen PROMs. Die subjektiv wahrgenommene Erholung kann der Normalisierung der Gangmechanik vorausgehen. Diese Befunde unterstützen den Einsatz wearable-basierter Gangmetriken als komplementäre digitale Biomarker zur Verlaufsbeurteilung der Rehabilitation nach HTEP.