Eine Studie in Bewegung - Wearables in der Schlaganfallrehabilitation

1. Das Problem

Rehabilitation ist mehr als Physiotherapie. Was wäre, wenn Motivation messbar wäre?

In der frühen Schlaganfallrehabilitation beobachten Behandelnde häufig neben abnehmender Motivation im Verlauf auch fehlende Transparenz über Fortschritte, subjektive Einschätzung statt objektiver Verlaufsdaten oder Komplikationen, die erst spät erkannt werden.

Patient Engagement ist dabei kein „weicher“ Faktor – sondern ein potenziell beeinflussbarer Outcome-Treiber.

Gleichzeitig fehlen im klinischen Alltag skalierbare Instrumente, um Motivation strukturiert zu erfassen, digitale Biomarker zu integrieren und Patient:innen aktiv in ihre Rehabilitation einzubinden.

2. Der Studienansatz

Sensor-S: Eine multizentrische randomisierte kontrollierte Studie

Die Sensor-S-Studie („Effect of Wearable Sensors on Patient Engagement and Motivation in Post Stroke Rehabilitation“) ist eine multizentrische RCT mit:

• 156 Patient:innen
• zwei Studienzentren (Charité & Brandenburgklinik)
• zwei Interventionsphasen (stationär + ambulant)
• 6 Monaten Nachbeobachtung

Untersucht wird, ob digitale Sensorik Motivation objektiv quantifizieren und Rehabilitationsverläufe präziser abbilden kann.

3. Das technologische Setup

Multimodale Datenerfassung über eine integrierte Studien-App

Die Intervention kombiniert:

Patientenzentrierte Intervention

Die App integriert SMART-basierte Zieldefinition mit täglichen Reflexionen (Text oder Speech-to-Text), motivierende Hinweise und strukturierte Reports mit Angaben wie Schrittzahl, Aktivitätsniveau, Herzfrequenz, Schlaf und Glukosewerten (retrospektiv).

Diese Reports werden patientenverständlich visualisiert – ein zentrales Element zur Förderung von Selbstwirksamkeit.

Die begleitende Bildproduktion (Sensoranbringung, Ganganalyse, App-Interaktion) macht diese Prozesse visuell greifbar und stärkt die Anschaulichkeit für Fachpublikum.

4. Die Infrastruktur dahinter

Warum Infrastruktur wichtiger ist als einzelne Sensoren

Wearables generieren Daten.
Studien benötigen strukturierte, interoperable, auswertbare Datensätze. Die Sensor-S-Studie nutzt eine native mobile Applikation von Data4Life zur Datenerhebung .

Zentrale Architekturmerkmale:

Hier kommt eine schicke Grafik hin - von Sensor zu Insight

Implikationen für die klinische Forschung

Die Sensor-S-Studie zeigt, dass Wearables im klinischen Kontext mehr sind als passive Datensammler. Sie fungieren zugleich als Feedback-Instrumente, Motivationsverstärker und potenzielle Quelle digitaler Biomarker. Damit werden sie Teil des Interventionsdesigns – nicht nur technische Begleiter der Datenerhebung.

Entscheidend ist jedoch das Zusammenspiel von Intervention und Infrastruktur. Ein einzelnes Device verändert kein Verhalten. Erst strukturierte Reports, klare Zieldefinition, tägliche App-Interaktion und systematisches Compliance-Monitoring formen ein wirksames digitales Interventionsdesign. Sensoren erzeugen Daten – Infrastruktur macht sie nutzbar.

Digitale Biomarker entstehen aus sauber strukturierten Datensätzen. Im CGM-Kontext betrifft das Parameter wie Glycemic Variability, CVBG, Time in Range oder Mean Amplitude of Glycemic Excursion; bei IMUs etwa Schrittparameter, Stride Length, Angular Velocity oder Spastik-Quantifizierung. Analysierbar werden diese Daten nur, wenn Zeitstempel harmonisiert, Identitäten getrennt verwaltet, Rohdaten zugänglich und Exportformate statistisch verwertbar sind.

Schließlich beginnt Skalierbarkeit im Studiendesign. Mit stationärer und ambulanter Interventionsphase inklusive Remote Setup und Remote Visits zeigt Sensor-S, dass digitale Studien über die Klinik hinaus funktionieren müssen – technisch, organisatorisch und konzeptionell.

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D4L Collect ermöglicht strukturierte, sichere und skalierbare Datenerhebung für klinische Studien – von Pilotprojekten bis zu multizentrischen RCTs.

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