如何量化卒中患者的平衡能力?一台跑步机就能搞定

约有73%的卒中患者在出院后6个月内发生跌倒情况。本研究的目的是探究基于跑步机的步态扰动方案可否用于量化卒中患者平衡能力的改善。



研究表明,卒中患者在步态周期的迈步与站立阶段很难完成准确的动作,容易在行走过程中发生跌倒。约有73%的卒中患者在出院后6个月内发生跌倒情况。

2011年,Hamacher等人证明了基于跑步机的步态扰动在预防跌倒方面是有效的。本研究的目的是探究基于跑步机的步态扰动方案可否用于量化卒中患者平衡能力的改善。

研究对象

共有24例卒中患者参与了本试验,其中男性17例

平均年龄为61.5岁

参与者患有平衡障碍且无任何肌肉骨骼、神经或心肺疾病

这项研究得到了克利夫兰州立大学机构审查委员会的批准和所有参与者的书面知情同意。

研究过程

试验平台为仪表式R-Mill跑步机,具有六自由度测力台和两条独立的传动带。在试验过程中,参与者需佩戴定制的仪表式安全带,研究人员通过Cortex软件记录垂直力、载荷传感器和运动数据,通过D-Flow软件控制跑步机的速度,在电脑端显示和记录来自Cortex的数据。

试验装置与软件界面

干预训练

参与者随机分配至三个干预组:临床物理治疗组、滑倒反应训练组和视频游戏组

每组每周干预10次,每次干预前后用渐进步态扰动方案测试参与者的反应性平衡能力

步态扰动

渐进扰动方案最多包括15个90秒的步行试验

每个试验以3个30秒为周期,分别为预扰动、扰动和恢复

在扰动期内,跑步机传动带速度将增加至指定值,并持续0.25秒,再降低到原来的速度,加速过程的加速度恒为15m/s²

扰动中的最大速度根据每位参与者的正常步行速度(NWS)、最大步行速度(MWS)和此前扰动是否成功而综合得出

步态扰动方案示意图

评估与结果

通过峰值负荷(PKL)与体重的百分比(BW)对试验结果进行分类:如果PKL超过体重的30%,则认为会发生跌倒;如果PKL低于体重的5%,则认为会恢复稳定姿态。

研究人员通过Minitab软件对三组参与者的综合数据进行了统计分析。

干预前后正常步行速度(NWS)和最大步行速度(MWS)的变化

干预前后发生跌倒与恢复稳定姿态的次数变化

干预前后最大可恢复性扰动幅度的变化

结果表明,与干预前相比,干预后发生的跌倒更少。干预前后,参与者的正常步行速度和最大步行速度均值差异具有统计学意义。

结论

通过本试验,研究人员制定了一种个性化的、基于跑步机的步态扰动方案,该方案可以量化卒中患者在干预前后平衡能力的改善情况,用于平衡能力评估。

参考资料

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S002192902100258X

Osman, H. E., van den Bogert, A. J., Reinthal, A., Slane, S., & Espy, D. (2021). A progressive-individualized midstance gait perturbation protocol for reactive balance assessment in stroke survivors. Journal of Biomechanics, 123, 110477.


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