Summary
がんに関連する疲労の運動面を客観的かつ定量的に測定するシンプルでアクセス可能な方法を開発しました。単純なハンドグリップ装置を用いた物理的疲労試験の管理方法と疲労指数の計算方法について詳しく説明します。
Abstract
癌関連疲労(CRF)は、癌の治療を受けた患者と治療後の両方で一般的に報告される。現在のCRF診断は、バイアスの報告とリコールの対象となる自己申告アンケートに依存しています。ハンドヘルドダイナモメーター(ハンドグリップデバイス)を用いた客観的測定は、最近の研究で主観的な自己報告疲労スコアと有意に相関することが示されている。しかし、ハンドグリップ疲労試験と疲労指数計算の両方のバリエーションが文献に存在する。標準化された方法の欠如は臨床および研究の設定の握りグリップ疲労テストの利用を制限する。本研究では,身体疲労試験の管理と疲労指数の計算に関する詳細な方法を提供する.これらの方法は、既存の自己報告疲労アンケートを補完し、臨床医が客観的かつ定量的な方法で疲労症状の重症度を評価するのに役立つ必要があります。
Introduction
がん関連疲労(CRF)は、癌患者の80%までによって報告される一般的で衰弱性の症状である1.全米総合がんネットワーク(NCCN)は、CRFを身体的、感情的、認知的疲労の永続的な感覚として定義します。CRFの主な差別化特性は、最近の活動との不均衡性と、CRFが休息1によって緩和されることのできないことである。その結果、CRFは日々の活動への患者の参加と健康関連の生活の質に深刻な影響を与えます。
CRFの現在の評価は、主に自己報告アンケート2に依存しています。その結果、自己申告を用いて測定される症状の重症度は、リコールおよび報告バイアスの影響を受け、CRF3を評価するために使用される特定のアンケートおよびカットオフスコアの影響を受ける可能性がある。多次元構造として、CRFの物理的な次元は、日々の活動変化および昼間の昼寝4の必要性と相関することが示されているが、CRFが身体機能に及ぼす影響はあまり探求されていない。この日まで、CRFは、明確に定義された根本的なメカニズムまたは治療オプション1を持たない未診断および未治療の症状のままである。この衰弱状態をよりよく理解するために、CRFとその寸法を客観的かつ定量的に測定する必要性が高まっています。
身体疲労とは、持続的収縮活動5の間に必要な力を維持することができないことである。その後の日々の機能が損なわれ、食料品袋の持ち上げ、物の持ち上げ、持ち上げなどの日常的な作業が行われなかった結果として機能が損なわれ、特に高齢者の健康関連の生活の質に大きく影響し、将来の怪我6,7に寄与する。6分歩行テスト(6MWT)や座り台テスト(STS)などの身体障害を定量化するツールや、アクチグラフィー装置やフィットネストラッカー8、9、10などのウェアラブル身体活動モニターを定量化するツールが開発されています。6MWTやSTSなどの物理性能試験は管理が容易で、特別な装置10は必要ありません。しかし、このようなテストの信頼性と成功には、30 m コリドー10などの臨床医のトレーニングと物流要件が必要です。ウェアラブルアクティビティモニタは、自動データ収集と縦症状監視11を可能にします。ただし、これらのアクティビティ モニタは、多くの場合、数日間着用する必要があり、患者のコンプライアンスは問題11になる可能性があります。また、活動モニタを使用して収集される大量のデータは処理が困難であり、臨床的に意味のある情報11を得るのが困難である。
ハンドヘルドダイナモメータ、またはコンピュータ支援データ取得を備えたハンドグリップ装置は、グリップ強度を測定するポータブル装置です。ハンドヘルドダイナモメトリーは、運動ニューロンおよび筋肉の問題を含む運動システムを典型的に伴う疾患状態における運動疲労および障害を試験するために使用されてきた。最近の研究は、ハンドグリップ静的疲労試験13を用いて測定された自己報告主観的CRFスコアと運動疲労との関連を実証した。ハンドグリップ疲労試験は、その信頼性と時間効率のために臨床使用のために特に適しており、14、15を完了するために数分を必要とする。さらに、ハンドグリップ疲労試験は事前にプログラムすることができ、データ再現性7を保証する。ハンドグリップテストの管理は、テスト管理者側の最小限のトレーニングを必要とし、標準化されたプロトコルを与えられた臨床設定で簡単に実装することができます。自己申告された疲労アンケートをハンドグリップ疲労テストと組み合わせて使用すると、臨床医ががん患者の疲労症状をスクリーニング、監視、管理するための追加ツールを提供する必要があります。
標準化されたコンセンサス法の欠如は、診療所16でのハンドグリップ疲労試験の採用を制限している。今回の研究では、手持ち型ダイナモメータを使用してモータの疲労を客観的に定量する3つの異なる方法を概説します。各方法の有用性は、疲労した被験者と疲労していない被験者を正確に区別するために、各癌集団で試験されるべきである。また、各ハンドグリップ疲労試験の疲労指数を計算する方法の概要も示します。この研究の目的は、自己申告したアンケートを補完し、CRFの物理的性能測定を正確かつ客観的に標準化するための包括的なツールキットを提供することです。
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Protocol
現在の研究(NCT00852111)は、国立衛生研究所(NIH)の機関審査委員会(IRB)によって承認されました。この研究に登録された参加者は18歳以上で、前立腺切除術の有無にかかわらず非転移性前立腺癌と診断され、NIH臨床放射線科クリニックで外部放射線療法を受ける予定でした。センター。潜在的な参加者は、重大な疲労を引き起こす可能性のある進行性疾患を有する場合、過去5年以内に精神疾患を有していた場合、甲状腺機能低下症または貧血を矯正していない、または第二の悪性度を有する場合に除外された。鎮静剤を使用した個人, ステロイド, または非ステロイド性抗炎症剤も除外されました。.すべての参加者は、NIHのマグナソン臨床研究センターで募集されました。署名された書面によるインフォームド・コンセントは、研究参加前に得られました。
1. ハンドグリップの準備とテスト位置
- 静かな部屋で、アームレスト付きの椅子を設置してください。
- ハンドヘルドダイナモメーターをオンにします。
- ソフトウェアは、ダイナモメーターのキャリブレーションを促します。キャリブレーション中にデバイスが平らな面に置かれていることを確認します。
- 椅子が支える限り、床と腰に完全に接触して足で直立した位置に被写体を座らします。
- 被験者の股関節と膝の角度が90°に近く、肩が中立の拉致/誘導で、中立的に回転していることを確認してください。被写体の肘が90°で屈曲し、手首がサポートされていないことを確認してください。
- ダイナモメーターを較正した後、後面の中間ファランジュを前方に向けて、ダイナモメーターを把握するように被験者に指示する。
- 被験者の手のサイズに合わせてグリップ位置を調整し、それを記録7 .
- 後続のすべてのテストで同じハンドグリップテスト位置を維持します。
- 各テストに先立ち、標準化されたスクリプトを提供し、指示を理解するために模擬試みを行うよう被験者に依頼します。
- 不快感は正常ですが、試験は予想外に重度の緊張/痛みの存在下で中止することができることを被験者に知らせます。
- 患者によって重度の不快感が報告された場合、または予期しない状況が発生した場合は、テストを中止してください。
- 筋肉が18を回復できるように、試験の間に2分の休息期間を確保する。
2. 最大自主的な等角収縮(MVIC)試験
- 標準化された指示を教える。例えば、「テストでは、非支配的な手から始めて、5 sのためにできるだけ強く絞ります。このテストは、各手に対して3回行われます。各テストについて、私は3、2、1..GOをカウントダウンします。できるだけ強くGOでデバイスを絞る。
- 「移動」で、GOボタンをクリックしてプログラムを起動します。
- MVICテストを繰り返し、試験間で30回の休息を取ります。
- 最大力の3つの試験から各手の平均はMVIC19である。
3. 最大力静疲労試験
- 静的疲労試験中に最大収縮を達成するために全力を尽くすように被験者に指示する。
- 「移動」で、GOボタンをクリックしてプログラムを起動します。テストが終了するまで、厳しく絞るなどの標準化された励ましスクリプトを使用します。
- 最大Fmax(最大ハンドグリップ強度)を達成するために最大5 sを提供するように、35 sの静的疲労試験を継続します。
- 静電気疲労指数(SFI)12,20,21
- 次の式を使用して SFI を計算します。
- Fmaxが達成された時間 (Tmax) から Tmaxの後に 30 s までの曲線下の実験領域を計算して、AUCの exptを計算します。
- Fmaxに 30 s を掛けて、疲労がない場合の仮説 AUC (AUC仮説) を計算します。
注: SFI 値が高いほど、期待値からの発散が増加し、したがって疲労が高いことを示します。 - SFI バージョン 2 を、方程式を使用して、最初の 5 秒 (F max 0-5s) の最大力に対する最後の 5 秒 (Fmax 25-30s)の最大力の比率として計算します。
注: SFI の値が高いほど疲労が高いことを示します。
- 次の式を使用して SFI を計算します。
4. サブ最大力静疲労試験
- 画面の透明度オーバーレイに水平線を描画して、参加者の非支配的な手のMVICの50%の値を示します。
- オーバーレイに別の色で 2 番目の線を描画して、目標値の 10% の減少を示します。
- 参加者が画面と50%のMVICラインを簡単に見ることができることを確認します。
- MVICの目標値50%をできるだけ長く維持するように被験者に指示する。
- カウントダウンします。「移動」で、GOボタンをクリックしてプログラムを起動します。
- 透明度の 2 行目で示されるように、5 秒を超える目標値の 10% の強度が低下した場合は、テストを停止します。
- 目標力(T50% MVIC)が持続する期間におけるカーブの下の力対時間領域として、実行された合計作業量を計算します。
合計作業数 = T50% MVIC中の AUC
注: 耐久性はタスク完了までの時間として測定することができます22.総作業の値が高いほど疲労が低いことを示します。
5. 動的疲労試験
- 30秒の間、毎秒最大の絞りを実行するように被験者に指示します。
- 1秒あたり1ビープ音に設定されているメトロノームを起動します。
- カウントダウンを開始します。「移動」で、GOボタンをクリックしてテストを開始します。カウントダウンがメトロノームのレートと一致することを確認します。
- 中間点を通過した場合と残り5sの参加者に通知します。
- 30 sが完了した後、テストを停止します。
- 動的疲労指数
- 最後の 5 s の最大力 (Fmax) と最初の 5 s の Fmaxを使用して、動的疲労指数20を計算します。
注: 動的疲労指数(DFI)の値が高いほど、疲労が高いことを示します。
- 最後の 5 s の最大力 (Fmax) と最初の 5 s の Fmaxを使用して、動的疲労指数20を計算します。
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Representative Results
代表的な力(kg)と時間(s)のトレースを図1に示します。静的疲労試験の間、被験者は通常、2-3 s23以内で最大強度(Fmax)に達する。被験者の自己報告疲労は、以前の研究に基づいて測定した3.3s以内にFmax(±10%MVIC)がないことは、不十分な努力23を示す。この問題を防ぐために、口頭での励ましを提供する必要があります。疲労(黒線)と疲労なし(灰色の線)を報告する被験者はともに、5s以内でFmaxに達し、静的疲労試験の過程で力が徐々に低下した(図1A)。最大以下疲労試験中、被験者は以前に決定されたMVICの50%に達し、維持するように指示され、試験中に視覚的な指導を受ける。50%MVICに達すると、疲労でない被験者と疲労した被験者の両方が長期間にわたって安定した力の出力を維持した(図1B)。動的疲労試験では、被験者は1収縮/sで最大力を発揮するように指示した。疲労でない被験者と疲労した被験者の両方が、試験終了まで安定した出力を維持した(図1C)。被験者は通常、静的疲労試験中に最高レベルの難易度を報告するが、一方、最大以下疲労試験と動的疲労試験の両方が良好に許容された。
疲労指数の計算を図 2に示します。静的疲労指数(SFI)バージョン1(図2A)は、実際に発生した力(AUCの[爆発])と疲労がない場合の仮説条件(Fmaxに30 sを掛けたもの)の差を表します。異なる被験者が異なる時間に Fmaxに達すると、このメソッドは Fmaxが達成される時間 (Tmax)を検出し、その後 Tmaxから 30s まで生成された力のみを考慮します。代替の静的疲労指数計算を図2Bに示します。このメソッドは、テストの最初の 5 s (Fmax 0-5s)から最後の 5 s のテスト (Fmax 25-30s)までの力の低下を表します。両方の静的疲労指数の値が高いほど、疲労レベルが高くなります。最大疲労試験上の性能は、総作業を用いて評価され、これは50%MVICでの目標範囲中に発生した累積力(AUC)として計算される(図2C)。総作業量の値が高いほど疲労感が低くなります。動的疲労指数は、最初の5s(Fmax 0-5s)から最後の5s(Fmax 25-30s)までの間欠性収縮力の低下を表します(図2D)。動的疲労指数の値が高いほど、疲労レベルが高くなります。
同じ静的疲労試験の力対時間トレース(図1を参照)を使用すると、静的疲労指数の計算バージョン1は、疲労不全(SFI = 26.65%)間の解離が良くなることがわかりました。疲労 (SFI = 29.14%)対象 (図 3A)これに対し、静的疲労指数バージョン2では非疲労(SFI = 33.56%)の差も検出されました。疲労 (SFI = 35.02%)被験者は、2つのグループの差が静的疲労指数バージョン1と比較して小さかった(図3B)。非疲労試験を用いて、疲労感のない被験者は、耐久(67.36s)と総作業(931.252kgs·)の両方の面で疲労した被験者と比較して、50%MVIC(1,244.45 kg·s)の目標レベルで行われたより高い持久力(69.75s)および総作業(図C)を示した。動的疲労指数はまた、非疲労(SFI = 10.94%)の差を捉えました疲労 (SFI = 13.84%)(図 3D)。しかし、メトロノームで導いても一貫したリズムに従う被験者の能力の違いを観察し、各間欠収縮の間に及ぼす全力の変動性を導入している。
図 1: フォース タイム トレースの例(A)静的疲労試験、(B)最大下疲労試験、および(C)動的疲労試験の代表的な痕跡を、力(kg)対時間(s)グラフとしてプロットする。疲労外の被験者の痕跡は灰色で示され、疲労対象の痕跡は黒で示される。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 2: 疲労指数計算の図(A) 静的疲労指数計算バージョン 1。(B) 静的疲労指数計算バージョン 2。(C) 最大下疲労試験総作業計算。(D) 動的疲労指数計算。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図3: プロトコルで概説された方法を使用して収集された代表的なデータ。(A) 静的疲労指数計算バージョン 1。(B) 静的疲労指数計算バージョン 2。(C) 最大下疲労試験総作業計算。(D) 動的疲労指数計算。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
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Discussion
ここでは、CRFの物理的寸法を測定するための3つの異なる方法を提供します。手持ち型のダイナモメーターを用いた運動疲労試験は、臨床使用に向けて簡単かつ容易に適応可能です。試験の多くのバリエーションが文献に存在するので、私たちの目標は、これらのテストを管理し、臨床医のための広範な対面トレーニングの必要性を減らすために標準化された方法を提供することでした。
本研究で概説されている疲労試験は、試験再テストの信頼性7,20に優れていることを示しているが、このプロトコルに準拠することでデータの再現性が保証される。テスト準備中に重要で見落とされがちなステップは、ハンドグリップ装置が平らな表面に較正できるようにすることです。この手順では、実際のベースラインの読み取りを確立します。最大強度はCRF13の物理的側面の正確な指標ではありませんが、真のMVIC値を得ることはデータ解釈を大幅に強化します。これは、運動の弱さがノルマデータ比較24を介して存在するかどうかを判断するために使用されます。正確なMVIC値は、静的疲労試験が実際の最大性能試験であることを保証し、疲労指数の規範的な比較を促進します。運動疲労試験は、縦方向の比較を行うだけでなく、静的疲労試験をスクリーニングツールとして使用できる臨床現場で特に有用です。最大の静的疲労試験が事実上のサブマキシム以下のテストにならないように、Fmaxを検査し、MVIC の 10% 以内にすることをお勧めします。以前の研究と一致して、ハンドグリップ疲労試験中の言葉による励ましは、再現可能なデータと良好なFmax(MVICの±10%)25、26を達成するために必要であることがわかった。特に静的疲労試験中に最大収縮を維持するには、集中力とモチベーションが必要です。口頭での励ましがない場合、被験者は時々最初の5 sの間またはテスト全体の間に真の最大収縮を達成することができない、静的疲労指数(SFI)計算のばらつきを導入する。この点に関連して、標準スクリプトは、以前の研究25、26と一致して、テストの前に、口頭での励ましの間に指示を提供するときに使用されるべきです。
SFI バージョン 1 (図 2A) は、疲労がない場合の実際の力対時間の曲線と仮定の力対時間の間の差を表します。計算の複数のバリエーションは、以前の研究20で開発されています。被験者は通常、最初の5 s以内に最大力に達するため、以下の変更を使用して、曲線下の実際の面積(AUCexpt):(1)検定の5~30s、(2)テストの全期間を0~30s、(3)Fmaxが達成されたとき(Tmax)から30sまでの合計AUCを計算することができます。AUCの爆発値の計算に使用される時間間隔は、疲労がない場合の仮説 AUC (AUC仮説) を計算するための時間間隔を決定するために使用されます。私たちの経験では、CRFは、図2A13に概説されている方法を使用して計算されたSFIと有意に相関しています。特に癌の高齢患者でFmaxに到達するのに必要な時間の変動を考えると、方法セクションに記載されているSFIバージョン1は、5〜30s13のAUCのみを見て起こるように、早期の脂肪を示すデータを失わずCRFの物理的次元を捕捉するための最も敏感な尺度を提供する。
SFI計算バージョン2(図2B)は、テストの開始時からテストの終了までの最大力の低下を表します。計算方法は、SFI バージョン 1 よりもはるかに簡単で、疲労レベルを簡単に推定できます。しかし、静的疲労指数計算バージョン2では、クラス間相関係数(ICC)が0.46~0.77の低いテスト再テスト信頼性を示し、静的疲労指数バージョン1は多発性硬化症(MS)患者21において0.71~0.96のテスト再テスト信頼性が高いことが示されました。これは、静電気疲労試験とSFI計算バージョン1のみが前立腺癌患者の自己報告疲労と有意に相関しているという我々の発見と一致している13.興味深いことに、SFIバージョン1は、MS対応21と比較して、健全なコントロールにおけるテスト再テスト信頼性(0.18-0.52のICC)の低下を示しました。そのため、がん患者の身体的疲労を測定する場合は、SFI 計算バージョン 1 を使用することをお勧めします。SFI バージョン 2 は、テスト中に疲労レベルの迅速な推定を提供するために使用できます。
最大以下疲労試験は、MVICの30~75%の目標値で持続(静的)または反復(動的)収縮のいずれかで構成されます。この試験は通常、運動の疲労度を計算するために使用されるわけではありませんが、薬物治療効果、血液バイオマーカー分析、筋電図、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)27、28、29などの同時評価中に疲労を誘発するために使用されることが多いため、この方法を現在のプロトコルに含めた。サブマキシマム疲労検査は、研究対象者の不快感を軽減します 30.これらのテストはまた、食料品の把握や運搬などの典型的な日常業務をより良く概算します。さらに、最大以下疲労試験は、追加の治療誘発効果31に対してより敏感であり得る。最大疲労試験のパフォーマンスは、実施した総作業(図2C)として測定することができ、これはテスト再テストの再現性が良好であることを実証した7である。あるいは、タスクの故障、または持久力に時間、小位疲労試験性能22を定量するためにも使用されている。
動的疲労試験は、通常メトロノーム7で導かれた固定リズムで、断続的に繰り返される最大収縮で構成されています。動的疲労指数(DFI)は、試験の最初から最後までの最大力の低下として計算されます(図2D)。メソッドで説明されている DFI 計算では、最初と最後の 3 つの収縮の間に生成される最大の力(Fmax)を考慮します。このメソッドは、最初の 5 s (0 ~ 5s) の Fmaxと最後の 5 s (25 ~ 30 s)20を考慮するように変更できます。最大疲労下試験と同様に、動的疲労試験は不快感を軽減し、テスト再テストの確実性が良好です。しかし、動的疲労試験は、疲労被験者(例えば、ポストポリオ、多発性硬化症)と健康コントロール20を比較する研究において十分な判別力を示さなかった。
ハンドグリップ装置を用いて測定された運動疲労は、下降性運動ニューロンからの減少駆動、または筋線維5内の収縮機構の障害から起こり得る。興味深いことに、最大収縮は運動皮質の影響を受ける可能性が高いが、最大疲労試験はより大きな筋肉成分32を有し得る。これは、高い筋肉圧(>50%MVIC)および筋肉組織29、33への血流の減少によって誘発される長期虚血に関連し得る。ハンドヘルド型ダイナモメーターを用いて測定される収縮力は、主要なType 1繊維を含む内転筋のポリーシスと、タイプIおよびII繊維の両方からなる前腕屈折体のデジタル筋を含む34を含む。I型繊維の酸化性が高いため、最大静的疲労試験は筋肉虚血および解糖分解による疲労35に対してより傾向がある。最大以下の疲労試験と動的/断続的なテストは筋線維の回復を可能にするので、それらは中央起源を持つ物理的疲労を評価するのにより有用であるかもしれない33.運動ニューロン対筋肉成分の寄与を単離することを目指す将来の研究はまた、筋電図記録36と組み合わせて使用される運動皮質の経頭蓋磁気刺激を含み得る。
現在のプロトコルの限界は、これらの物理的疲労試験を使用して癌集団のための十分に確立された規範的価値の欠如である。これまでの研究では、ポリオや老化20、23などの身体疲労を発症しやすい集団において、ハンドグリップ装置を用いて身体疲労を測定してきた。このような規範的な値は、標準化された方法を用いた癌疲労研究においてまだ確立されていない。さらに、手のサイズ、ハンドヘルドダイナモメーターの種類、滑り止め手袋やリングの存在、手の優位性、性別、年齢、ベースラインフィットネスなどの変数は、ハンドグリップテストに影響を与える可能性があります。臨床集団の必然的な不均一性は、ハンドグリップ試験を使用することによる研究結果の一般化可能性を制限する可能性がある。したがって、これらの潜在的な交交変数を制御するための戦略は、重みへの共分散またはMVICデータ正規化の分析など、考慮されるべきです。また、ハンドグリップ試験は上肢筋組織の脂肪性を捕捉するだけで、下肢の脂肪性26と相関しないかもしれない。従って、ハンドグリップテストを使用してCRFの物理的寸法を測定する場合、データの慎重な解釈と過剰な一般化の回避が保証されます。ハンドグリップの脂肪性試験37と組み合わせて、6分または10mウォークテストなどの下肢を含む追加のパフォーマンスの脂肪性試験を含むと役立つかもしれません。最後に、現在のスタディで説明されている方法は、1 つの時点で測定された運動疲労を表します。これまでの研究では、活動中の疲労の変化を反映した脂肪性は、この概念が患者38の機能的状態を捉えるため、臨床的に有用であることが示されている。今後の研究では、知覚された脂肪性(自己報告された疲労スコアの変化)とパフォーマンスの脂肪性(ハンドグリップ疲労指数の変化)の前後と物理的/認知テストの前後の関連を探る37,38,39.
結論として、このプロトコルで概説された方法は、衰弱症状の客観的および定量的尺度を提供し、臨床現場で容易に適用可能である。我々の経験では、SFI計算バージョン1と組み合わせた静的疲労試験は、癌および他の疾患状態12、13における疲労の物理的側面を捕捉するための最も敏感な方法である。静的な最大疲労試験に加えて、我々はより少ない疲労であり、重度の障害を持つ患者集団でより良い許容されるかもしれない2つの追加のハンドグリップテストを提供した。年齢、性別、病気、ベースラインフィットネスレベルなどの変数はすべて、ハンドグリップデバイスを使用した身体的疲労測定に影響を与える可能性があります。使用される特定の方法は、各疾患集団に合わせて調整されるべきである。
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Disclosures
著者たちは開示するものは何もない。
Acknowledgments
この研究は、メリーランド州ベセッサダ国立看護研究所の壁内研究部門によって完全に支持されています。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Quantitative Muscle Assessment application (QMA) | Aeverl Medical | QMA 4.6 | Data acquisition software. NOTE: other brands/models can be used as long as the software records force over time. |
| QMA distribution box | Aeverl Medical | DSTBX | Software distribution box which connects the handgrip to the software. |
| Baseline hand dynamometer with analog output | Aeverl Medical | BHG | Instrumented handgrip device with computer assisted data acquisition. NOTE: other brands/models can be used as long as the instrument measures force over time |
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