
Meer dan stappen tellen: meten hoe mensen bewegen in het dagelijks leven
Hoe mensen bewegen in het dagelijks leven zegt veel over hun gezondheid. Draagbare sensoren meten dit continu en buiten de kliniek. In deze blog verkennen we waarom digitale metingen voor mobiliteit en fysieke activiteit bij uiteenlopende ziekten van belang zijn, wat het bewijs laat zien en hoe TNO het gebruik ervan in onderzoek en zorg ondersteunt.
De kracht van draagbare metingen van mobiliteit en fysieke activiteit
Mobiliteit en fysieke activiteit zijn fundamentele aspecten van gezond functioneren. Een recente studie op basis van de UK Biobank liet zien dat het toevoegen van polsbewegingsdata aan voorspellende modellen de classificatie van 52 ziekten en de longitudinale voorspelling van 26 ziekten verbetert. Dat is bijzonder interessant.
Het onderstreept het potentieel van digitale metingen voor mobiliteit en fysieke activiteit bij het managen en monitoren van gezondheid en ziekte. Dat potentieel is niet beperkt tot de pols: sensoren aan de enkel, op de onderrug of op de bovenarm bieden elk inzicht in hoe mensen bewegen.
Al meer dan tien jaar maken activity trackers deel uit van ons dagelijks leven. Velen van ons streven naar 10.000 stappen per dag, wat laat zien op welke schaal deze technologieën worden gebruikt. Het onderzoek is gevolgd: PubMed telt duizenden artikelen over actigrafie, de technologie achter digitale metingen voor mobiliteit en fysieke activiteit. Toch is het gebruik ervan in klinisch onderzoek en de zorg nog beperkt, en dat is een gemiste kans.
Clinici en onderzoekers monitoren mobiliteit en fysieke activiteit doorgaans met klinische testen en vragenlijsten (zie de voorbeelden in de tabel hieronder), die slechts een momentopname geven. Digitale metingen op basis van wearables vullen dit aan met continue monitoring in de dagelijkse leefomgeving, waarbij ze subtiele veranderingen oppikken van hoe mensen in het dagelijks leven bewegen.
Mobiliteit en fysieke activiteit zijn relevant bij uiteenlopende ziekten
Mobiliteit en fysieke activiteit zijn van belang voor een breed scala aan ziektegebieden en voor verschillende levensfasen. Het gaat van neuromusculaire functie bij de ziekte van Parkinson en multiple sclerose tot loopvermogen bij hartfalen en COPD en tot kwetsbaarheid en valrisico bij ouderen.
De Digital Medicine Society (DiMe) heeft een core set van digitale metingen voor fysieke activiteit gedefinieerd [ref] die bij uiteenlopende ziekten van belang zijn. Met andere woorden: wie de juiste digitale meting voor mobiliteit en fysieke activiteit wil kiezen voor een specifieke ziekte of levensfase, heeft aan dit overzicht een goed startpunt. Het onderscheidt acht concepten die mobiliteit en fysieke activiteit beschrijven: spierkracht van de benen, loopvolume, loopsnelheid, postural sway, houdingsveranderingen van het hele lichaam, tijd besteed aan activiteiten van verschillende intensiteit, bewegingsuitslag van de armen en spierkracht van de armen.
De tabel hieronder geeft voor elk concept aan voorbeelden van ziektegebieden waarin het van belang is, met klinische metingen die nu worden gebruikt en digitale metingen die deze klinische testen aanvullen. Hieruit blijkt dat er voor deze concepten, bij uiteenlopende ziekten, digitale metingen beschikbaar zijn.
| Concept | Voorbeelden van ziektegebieden waarin dit relevant is | Voorbeelden van gangbare klinische metingen | Digitale metingen voor fysieke activiteit en mobiliteit |
|---|---|---|---|
| Spierkracht benen | Sarcopenie; knie-artrose | 5x sit-to-stand | Instrumented sit-to-stand met een wearable op de onderrug.1 |
| Loopvolume | COPD; hartfalen | International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) | Dagelijks aantal stappen; loopperiodes naar duur.2 |
| Loopsnelheid | Beroerte; multiple sclerose | 10 meter looptest, 6 minuten wandeltest | Loopsnelheid in het dagelijks leven;3 mediaan of 95e percentiel over loopperiodes.4 |
| Postural sway | Ziekte van Parkinson; ouderen met valrisico | Statische en dynamische posturografie | Postural sway afgeleid van inertiële sensoren.5 |
| Houdingsveranderingen van het hele lichaam | Ziekte van Parkinson | MDS-UPDRS*-items, bijv. opstaan uit een stoel en omdraaien in bed | Aantal en snelheid van houdingsveranderingen.6 |
| Tijd besteed aan activiteiten van verschillende intensiteit | Diabetes type 2; hartrevalidatie | IPAQ | Tijd in matige tot zware intensieve fysieke activiteit, sedentaire tijd.7 |
| Bewegingsuitslag armen | Schouderaandoeningen, beroerte, reumatoïde artritis | Goniometrie | Schouderkinematica gemeten met wearables.8 |
| Spierkracht armen | Sarcopenie; beroerte | Handknijpkracht (dynamometer) |
Gebruik van de bovenarm gemeten met een accelerometer.9 |
*MDS-UPDRS: Movement Disorder Society–Unified Parkinson’s Disease Rating Scale
Van klinische test naar digitale metingen: het bewijs is er
Digitale metingen voor mobiliteit en fysieke activiteit worden door sterk bewijs onderbouwd. In klinische trials was de stride velocity 95th centile (SV95C), gemeten met sensoren aan de enkel, het eerste op wearables gebaseerde eindpunt dat door het European Medicines Agency (EMA) werd gekwalificeerd. Dat was in 2019 als secundair eindpunt en in 2023 als primair eindpunt, voor trials bij ambulante patiënten met Duchenne-spierdystrofie [ref].
Deze trials kampten voorheen met onvolmaakte uitkomstmaten, omdat gangbare testen zoals de 6 minuten wandeltest losse momentopnames in de kliniek zijn. De resultaten hangen af van motivatie, vermoeidheid en hoe een kind zich die dag voelt, en ze zeggen weinig over hoe deze kinderen in het dagelijks leven bewegen. SV95C maakt een gevoeligere meting mogelijk die beter past bij deze populatie. Dat de hoogste regulatoire standaard is toegepast op een digitaal
eindpunt voor mobiliteit en fysieke activiteit, is veelbelovend. Vergelijkbare digitale uitkomstmaten worden nu ontwikkeld en gevalideerd. Het onlangs afgeronde Mobilise-D-project leverde bewijs voor dit type metingen, met de nadruk op grondige validatie van loopmetingen in het dagelijks leven binnen verschillende therapeutische gebieden.
In de zorg is het bewijs meer versnipperd, maar verschillende lokale voorbeelden onderstrepen het klinische nut van digitale metingen voor mobiliteit en fysieke activiteit. Het National Institute for Health and Care Excellence (NICE) beveelt bijvoorbeeld conditioneel vijf apparaten aan die data over mobiliteit en fysieke activiteit verzamelen voor monitoring op afstand bij de ziekte van Parkinson. De voorwaarde is dat er real-world bewijs over kwaliteit van leven en middelengebruik wordt gegenereerd en dat de zorgkosten beheerst worden.
Introductie van de module fysieke activiteit en mobiliteit van TNO
Mobiliteit en fysieke activiteit zijn meer dan alleen het aantal stappen. Draagbare sensoren op de pols, enkel, onderrug of bovenarm bevatten waardevolle informatie voor klinisch onderzoek en ziektemanagement in een heel aantal ziektegebieden en de gevalideerde tools zijn er.
Daarom presenteren we een speciale module voor mobiliteit en fysieke activiteit op TNO’s Remote Data Collection Platform. Met de module kunnen onderzoekers met draagbare sensoren op afstand, continu en in de dagelijkse leefomgeving gevalideerde digitale metingen voor mobiliteit en fysieke activiteit verzamelen.
Het meten van mobiliteit en fysieke activiteit in het dagelijks leven brengt ook uitdagingen met zich mee. Deelnemers moeten een apparaat correct en lang genoeg dragen om betekenisvolle data op te leveren. Verschillende apparaten en algoritmes kunnen voor dezelfde maat verschillende resultaten geven. En een maat die in de ene populatie is gevalideerd, is niet automatisch valide in een andere.
TNO helpt deze uitdagingen aan te pakken. We ontwerpen studies die de belasting voor deelnemers laag houden. We kiezen het juiste apparaat en de juiste draaglocatie voor uw vraag en populatie. En we leveren data-analyse met algoritmes die gevalideerd zijn voor uw toepassingscontext. Zo wordt de manier waarop mensen in het dagelijks leven bewegen bewijs waarop u kunt vertrouwen.
- The Instrumented Sit-to-Stand Test (iSTS).¹
- Daily steps and all-cause mortality.²
- Real-world walking speed.³
- Median or 95th centile across bouts.⁴
- Postural sways derived from inertial sensors.⁵
- Number and velocity of postural transitions using a lower back sensor.⁶
- Time spent in moderate-to-vigorous physical activity, sedentary time.⁷
- Wearable shoulder kinematics.⁸
- Upper arm use with accelerometer.⁹
Neem contact met ons op
Laat je verder inspireren
Mobile Healthcare
Menselijk zorg dankzij digitale oplossingen


TNO verbindt onderzoek, innovatie én implementatie van AI-toepassingen in de zorg


Zorg verschuift naar huis: FirstLine project zet veiligheid van sensoren en wearables centraal


Digitale monitoring bij slaapapneu: meten wat patiënten écht belangrijk vinden




