Fast-Track in der Hüftendoprothetik – Patienten auf der Überholspur?

26dkou364 10.3205/26dkou364 urn:nbn:de:0183-26dkou3649 Meeting Abstract Fast-Track in der Hüftendoprothetik – Patienten auf der Überholspur? Heitzer Heitzer Falko F

Klinik für Orthopädie, Unfall- und Wiederherstellungschirurgie, St. Marien Hospital Mülheim, Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Orthopädie und Unfallchirurgie, Mülheim an der Ruhr, Deutschland

author Bias Bias Michael M

author Raab Raab Dominik D

Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Mechanik und Robotik, Duisburg, Deutschland

author Kowalczyk Kowalczyk Wojciech W

Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Mechanik und Robotik, Duisburg, Deutschland

author Jäger Jäger Marcus M

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 364 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 | Tribologie & Gelenke Berlin 20261020 20261023 DKOU26_Abs_617 TextZielsetzung und Fragestellung: In den USA gewinnt die ambulante Versorgung auf dem Gebiet der Hüftendoprothetik zunehmend an Bedeutung, wobei das Fast-Track (FT) Konzept eine entscheidende Grundlage für die erfolgreiche Umsetzung darstellt (Vehmeijer, 2018). Anhand der Optimierung interdisziplinärer Prozesse wird die Rehabilitation nach Arthroplastik beschleunigt und Komplikationen vermieden. Zur Bewertung des Patientenzustandes und Operationserfolges werden etablierte Scores (z.B. Harris-Hip-Score – HHS) herangezogen, die jedoch subjektiv geprägt sind und einen erfahrenen Untersucher erfordern (Söderman, 2001). An dieser Stelle kann die instrumentelle Bewegungsanalyse durch Identifizierung und Bereitstellung hochauflösender Parameter Abhilfe schaffen, um das Assessment zu objektivieren und robuster zu gestalten (Raab, 2023).Material und Methoden: 66 klinische Untersuchungen (Score: HHS; Ganganalyse) von 33 Patienten (Ø 65,9 Jahre, 16 FT, 17 nicht FT – nFT) bei Patienten der Hüftendoprothetik wurden zu definierten Zeitpunkten durchgeführt (Ethikvotum Universität Duisburg-Essen 26.05.25/24-12006-BO):Ø 5 Tage präoperativ (prä-OP) n = 21Ø 6,8 Wochen post-OP (po~6W) n = 23Ø 5,8 Monate post-OP (po~6M) n = 22Anhand eines repräsentativen Gangzyklus (Schweizer, 2012) jeder Untersuchung wurden die folgenden Gangparameter extrahiert:Hüft-Flexion/Extension (betroffen): Minimum, Maximum, Range of Motion (ROM)Schrittlänge (betroffen)GanggeschwindigkeitZur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen orthopädischem Score und funktionellen Gangparametern sowie den Verlaufsunterschieden zwischen FT- und nFT-Patienten, wurde die Pearson-Korrelation zusammen mit Parametern der deskriptiven Statistik eingesetzt.Ergebnisse: Die Korrelationsanalyse zeigt vermehrt signifikante Zusammenhänge zwischen Standard-Gangparametern und dem HHS (Tabelle 1 ).Die Analyse des Rehabilitationsverlaufs von FT- und nFT-Patienten zeigt bei Betrachtung des HHS ohne den Parameter Schmerz, für FT-Patienten eine geringere prozentuale Verschlechterungen des Scores (po~6W) und eine größere Verbesserung ~6 Monate nach OP. Die objektiven Gangparameter spiegeln dies wider: FT-Patienten weisen eine Verbesserung der Ganggeschwindigkeit und Schrittlänge bereits po~6W auf, während bei nFT-Patienten eine Verschlechterung vorliegt. Ebenfalls ist die Verschlechterung der ROM in der Hüft-Flex-/Extension bei po~6W geringer und die Verbesserung bei po~6M größer (Tabelle 2 ).Diskussion und Schlussfolgerung: Fehlende Zusammenhänge zwischen dem HHS und spezifischen Gangmerkmalen (Min./Max. Hüft-Flex-/Extension) können aus den hochauflösenden Eigenschaften derartiger Parameter resultieren, weshalb eine allgemeine Bewertung des Gesundheitszustandes nicht abbildbar ist. Durch eine Aufschlüsselung der HHS-Bewertungspunkte könnten objektive Parameter zur eindeutigen Bewertung des Gesundheitszustandes identifiziert werden. Dies erlaubt eine Weiterentwicklung von Assessment-Scores, um eine patientenindividuelle Bewertungen mittels instrumentellen Daten zu objektivieren und robust gegen Fehler zu machen. 11

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