Can daily step counts predict muscoskeletal injuries during Hajj?

Project: Basic ResearchBasic Research 2023 Cycle 1

Project Details

Abstract Arabic

هذه دراسة طولية تبحث في العلاقة بين خطوات المشي والإصابات أثناء فريضة الحج. يجمع الاستبيان الأول معلومات عن التاريخ الطبي للمشاركين ، والظروف البدنية ، وعدد الخطوات اليومية. سيتم أيضًا إعطاء يوميات لتسجيل الخطوات وأي إصابات أثناء الحدث. يتم إجراء الاستبيان الثاني أثناء الحدث ويسجل عدد الخطوات اليومية وموقع الألم والإصابة وساعات النوم. يتم إجراء الاستبيان الثالث بعد الحدث للإبلاغ عن الإصابات النهائية والألم وعدد الخطوات. تهدف الدراسة إلى ربط الخطوات بالأعراض وتحديد ما إذا كان المشي ببطء يزيد من خطر الإصابة و دراسة من قبل على 6 علامات حيوية وسرعة المشي. سيتم استخدام مقياس لتقييم شدة الإصابة. تم حساب حجم العينة وتهدف الدراسة إلى فحص معدلات الإصابة على مدى 5 اعوام في 5000 حاج من الكويت بمعدل 423 حاج بنسبة 20% فقدان استمرارية المشاركة.

Abstract English

This is a longitudinal study examining the relationship between walking steps and injuries during the Hajj pilgrimage. Questionnaire one collects information on participants' medical history, physical conditions, and daily step counts. A diary will also be given to record steps and any injuries during the event. Questionnaire two is conducted during the event and records daily step counts, pain and injury location, and hours of sleep. Questionnaire three is administered after the event to report final injuries, pain, and step counts. The study aims to correlate steps with symptoms and determine if walking slowly increases the risk of injury . A scale will be used to rate injury severity. The sample size of N=432 was calculated using a 20% dropout rate, and the study aims to examine injury rates over two years in 5000 pilgrims from Kuwait. A study by Whyatt on the 6 vital signs and walking speed will also be considered.
Short titleCan daily step counts predict muscoskeletal injuries during Hajj?
StatusActive
Effective start/end date31/03/23 → …

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.