26dkou333 10.3205/26dkou333 urn:nbn:de:0183-26dkou3333 Meeting Abstract Wegner Wegner Mathis M

Orthopaedic Research Center, Christian Albrechts Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein Campus Kiel, Kiel, Deutschland

author Molt Molt Madita M

Orthopaedic Research Center, Christian Albrechts Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein Campus Kiel, Kiel, Deutschland

author Hansen Hansen Clint C

Universitätsklinikum Schleswig-Holstein Campus Kiel, Kiel, Deutschland

author Moradi Moradi Babak B

Orthopaedic Research Center, Christian Albrechts Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein Campus Kiel, Kiel, Deutschland

author Behrendt Behrendt Peter P

Orthopaedic Research Center, Christian Albrechts Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein Campus Kiel, Kiel, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20261020 germ This 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). M0659 333 Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Unfallchirurgie Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Orthopädische Chirurgie Deutsche Gesellschaft für Unfallchirurgie Berufsverband für Orthopädie und Unfallchirurgie Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2026) Grundlagenforschung | Biomechanik 1 Berlin 20261020 20261023 DKOU26_Abs_1166 TextZielsetzung und Fragestellung: Bewegungsanalysesysteme sind ein zentrales Instrument zur objektiven Beurteilung pathologischer Bewegungsmuster in der Gelenkchirurgie, jedoch sind die meisten Messverfahren aufwändig und kostenintensiv. Markerlose 2D videobasierte Analyseverfahren könnten die Anwendung in der klinischen Routine vereinfachen. Ziel dieser Pilotstudie war es, die Übereinstimmung eines 2D-videobasierten Systems mit einem markerlosen 3D-Referenzsystem hinsichtlich spatiotemporaler und sagittaler kinematischer Gangparameter bei Patient:innen mit Gonarthrose zu evaluieren.Material und Methoden: Bei 35 Patient:innen mit klinisch und radiologisch gesicherter Kniearthrose (Kellgren–Lawrence ≥2) wurden Laufbandmessungen mit einer App auf einem IPad (Orthelligent® VISION, OPED) und einem zwölfkamerabasierten markerlosen Bewegungsanalysesystem (Qualisys) durchgeführt. Erfasst wurden spatiotemporale Parameter (Kadenz, Geschwindigkeit, Schrittlänge, Stand‑ und Doppelstützzeit) sowie sagittale Gelenkwinkel an Hüfte, Knie und Sprunggelenk beider Seiten über den gesamten Gangzyklus (0–100%). Diskrete Parameter wurden mittels Intraklassenkorrelationskoeffizienten ICC (2,1) und Bland–Altman-Analysen verglichen. Kontinuierliche Winkelverläufe wurden mit einer eindimensionalen statistischen parametrischen Kartierung (SPM1D) ausgewertet und zusätzlich auf 0° bei Initialkontakt normalisiert.Ergebnisse: Für Kadenz, Ganggeschwindigkeit und Schrittlänge zeigte sich eine gute bis exzellente Übereinstimmung zwischen dem 2D-Videoanalyseverfahren und dem Referenzsystem mit ICC-Werten von 0,74–0,95, geringen mittleren Bias und überwiegend klinisch akzeptablen Limits of Agreement. Die Doppelstützphase wies eine geringe Reliabilität auf und Schritt- und Standzeiten zeigten ICC-Werte nahe 0 mit weit gefassten Konfidenzintervallen. Die sagittale Kniekinematik zeigte eine gute (ICC 0,68), Sprunggelenk und Hüfte eine geringe relative Reliabilität. Bland-Altman-Analysen belegten einen globalen Offset des 2D Videoanalyseverfahren, der durch 0° Normalisierung kompensiert wurde. Nach Normalisieriung zergab die sagittalen Kniekinematik auf beiden Seiten moderate bis gute ICC-Werte (ICC 0,57–0,74) mit engen Konfidenzintervallen und hochsignifikanten F-Tests (p ≤ 10-⁵). Das SPM1D-Mapping nach 0° Normalisierung zum Initialkontakt zeigte nur geringe, phasenspezifische Unterschiede.Diskussion und Schlussfolgerung: Das 2D-videobasierte System zeigt bei Patient:innen mit Kniegelenksarthrose eine gute bis exzellente Übereinstimmung zentraler spatiotemporaler Parameter und liefert nach 0°-Normalisierung am Initialkontakt eine klinisch gut interpretierbare Darstellung der sagittalen Kniekinematik mit nur geringen, phasenspezifischen Abweichungen zum markerlosen 3D-Referenzsystem. Damit erscheint die App insbesondere für die Beurteilung des kniegelenkbezogenen Gangbildes in der klinischen Routine und im Verlaufsmonitoring vielversprechend, während kinematische Parameter am Sprung- und Hüftgelenk in individuellen Therapieentscheidungen zurückhaltender bewertet werden sollten. 0 0 0 0