Degenerative Symptome des muskuloskelettalen Systems wie Arthrose der Gelenke der unteren Extremität oder der Lendenwirbelsäule stellen eine zunehmende Belastung für die Individuen und die Gesellschaft dar. Diese Pathologien werden mit Faktoren wie inaktivem Lebensstil, Überlastung der passiven Strukturen oder unzureichender motorischer Kontrolle von Bewegungen in Verbindung gebracht. Zahlreiche Untersuchungen wurden zu einzelnen Aktivitäten des täglichen Lebens (ADL) wie Gehen, Treppensteigen oder Aufstehen durchgeführt. Dennoch fehlen konsistente Daten zu physiologischen Bewegungscharakteristika und damit verbundene Grenzwerte für ein erhöhtes Risiko, eine Pathologie zu entwickeln. Daher ist die Erstellung einer normativen Referenzdatenbank für verschiedene ADL-Aufgaben und Übungen erforderlich.
Achtzig (80) gesunde Teilnehmer*innen und vierzig (40) Bewegungsexpert*innen im Alter zwischen 18 und 65 Jahren werden an der Studie in dieser Phase teilnehmen. Ihr Gehen, Rampe Gehen, Treppensteigen, Sit-to-Stand, Stand-to-Sit, Heben einer Kiste, Timed-Up-and-Go-Test, Kniebeuge, Ausfallsschrittkniebeuge, Ausfallschritt, einbeinige Kniebeuge, Step-Up, Step-Down und Heben-Absenken des Beckens im Einbeinstand wird mittels dreidimensionaler Bewegungsanalyse aufgenommen. Darüber hinaus werden die Körperzusammensetzung und ein 10-tägiges Aktivitätsmonitoring ausgewertet. Die erhobenen Rohdaten werden aufbereitet und dienen als Ausgangsdatensatz für eine kontinuierlich zu vergrößernde normative Datenbank. Die Daten werden folglich analysiert, um Untergruppen bezüglich der Bewegungscharakteristik zu identifizieren, Grenzwerte für den physiologischen Bereich von Parametern festzulegen oder Assoziationen zwischen den berechneten Parametern zu erkennen.
Diese Datenbank wird dazu beitragen, das Wissen über physiologische Bewegungscharakteristika von ADL Bewegungen zu vertiefen und diese mit funktionellen Defiziten bei Patientenpopulationen mit Pathologien der unteren Extremitäten oder der Lendenwirbelsäule zu vergleichen. Außerdem werden relevante berechnete Variablen anonymisiert der wissenschaftlichen Gemeinschaft zugänglich gemacht.