使用金标准步态分析方法评估中高度高跟跑动和跑步过程中下肢力学的运动经验效应

摘要

本研究探讨了穿中高跟鞋进行慢跑和跑步时的下肢运动学特征及地面反作用力（GRF）。受试者被分为有经验穿着者和无经验穿着者两组。采用配备测力台的三维运动分析系统，采集下肢关节运动和地面反作用力（GRF）数据。

摘要

目前仅有少量研究探讨了穿高跟鞋慢跑和跑步时的下肢生物力学特征，且大多数研究未能明确受试者的穿鞋经验。本实验方案描述了有经验穿鞋者（EW）与无经验穿鞋者（IEW）在中等高度高跟鞋下进行慢跑和跑步时下肢运动学及地面反作用力（GRF）的差异。采用配备测力台的三维（3D）运动分析系统，同步采集下肢关节运动与地面反作用力数据。36名年轻女性自愿参与本研究，并被询问有关穿高跟鞋的经验，包括频率、持续时间、鞋跟类型和鞋跟高度。其中11名受试者具有至少两年、每周至少三天（每天6小时）穿着鞋跟高度为3至6 cm高跟鞋的经验，另11名受试者每月穿高跟鞋少于两次。受试者分别以自身舒适的低速和高速进行慢跑和跑步，沿一条10米走道行进时，右脚完全踏上测力台。在慢跑和跑步过程中，EW与IEW表现出不同的生物力学适应模式。IEW表现出总体更大的关节活动范围，而EW在跑步时的GRF加载速率显著更高。因此，未来关于高跟鞋步态下肢生物力学的进一步研究应严格控制受试者的穿鞋经验。

引言

高跟鞋设计一直是女性鞋类中的流行特征之一。高跟鞋迫使踝关节处于被动的跖屈状态，显著改变了行走时的运动学和动力学特征。尽管已有报道指出其对肌肉骨骼系统存在不良影响¹，但社会习俗和时尚潮流仍促使人们持续穿着高跟鞋²。

目前，大多数步态分析实验室在临床和科研中均采用光学追踪系统，以准确可靠地测量三维下肢关节运动³。该技术为步态分析提供了"金标准"⁴。基于该技术的一致研究结果表明，与平底鞋相比，鞋跟越高，膝关节屈曲和踝关节内翻程度越大^5,6,7。地面反作用力（GRF）是步态分析中另一个常用参数。研究还发现，穿高跟鞋行走时，地面反作用力向足前内侧转移，站立中期地面反作用力降低，足跟触地时垂直方向的地面反作用力增加，前后方向的地面反作用力峰值也有所增加^1,6,7,8。

上述先前研究主要基于平地行走的方法。在现代社会中，为了赶公交车、快速穿过繁忙的街道或冲刺以赶上末班火车，越来越多的女性偶尔需要以更高的速度行走或奔跑。目前关于穿高跟鞋慢跑和跑步时下肢生物力学的研究仍然有限。Gu et al. 指出，在慢跑过程中，随着鞋跟高度的增加，膝关节外展-内收以及髋关节屈曲-伸展的关节活动范围显著增大⁹。该研究的局限性在于仅招募了习惯性穿高跟鞋的女性受试者。长期穿着高跟鞋可能引起下肢肌肉的结构性适应。Zöllner et al. 建立了一个多尺度计算模型，揭示由于长期穿着高跟鞋导致串联肌节的慢性丢失，肌肉能够逐渐适应其新的功能长度¹⁰。也有证据表明，穿高跟鞋引起的步态运动学代偿在有经验与无经验的穿着者之间存在差异¹¹。从有经验和无经验的受试者中收集的数据可能会掩盖统计结果¹²。因此，探讨生物力学变化在无经验与有经验的使用者中是否同样显著，具有重要意义。

本研究旨在探讨有经验穿着者（EW）与无经验穿着者（IEW）在中等高度高跟鞋慢跑和跑步过程中下肢运动学及垂直地面反作用力（GRF）的差异。假设EW在慢跑和跑步时具有更快的自选速度、更小的关节活动幅度以及更大的垂直地面反作用力。

方案

本研究已获得宁波大学人类伦理委员会的批准（ARGH20150356）。所有受试者均签署知情同意书，同意参与本研究，并已被告知研究的目的、要求及实验流程。

1. 步态实验室准备

1. 关闭所有白炽灯，保持实验室内的荧光照明处于合理水平。清除捕捉区域中可能被误识别为被动反光标记的所有标记物及其他不必要的反光物体。
2. 将适当的加密狗插入计算机的并行端口。打开动作捕捉相机、专有追踪软件、测力台放大器以及外部模拟-数字转换器（ADC）。
   1. 等待8台相机完成初始化。在“资源”面板的“系统”选项卡中，单击“本地系统”节点。在“本地系统”节点的“属性”面板中，于“系统”部分的“请求帧率”属性中输入“100”，将采样率设置为100 Hz。
3. 在“视图”面板的视图列表中选择“相机”。将由5个标记组成、各标记之间距离固定的T形标定架放置在测力台上。
   1. 在“系统资源”树中展开“相机”节点，按住CTRL键并依次单击该节点下列出的每台相机。在“相机”节点的“属性”面板中，调整“设置”部分的“闪光强度”滑块，使每台相机的数据在“视图”面板中均完整、清晰且稳定地显示。
4. 单击“工具”面板中的“系统准备”按钮。单击“校准相机”部分的“开始”按钮，然后在计划采集三维数据的区域内，手持标定棒（T形标定架）在捕捉空间内以垂直方向画“8”字形挥动。当相机前端的蓝色状态指示灯停止闪烁时，停止挥动。
5. 在“工具”面板的“相机校准反馈”部分，监视进度条直至相机校准过程完成。检查“图像误差”数据；每台相机的可接受图像误差应小于0.3。
6. 将T形标定架放置于地面，使其中心标记位于测力台（60 cm × 90 cm）的左上角，标定架的轴线与测力台边缘对齐。确保标定架的长轴指向行进方向（前侧方向）。
7. 在“视图”面板的视图列表中选择“3D透视”。在“设置捕捉空间原点”部分，单击开始按钮，然后单击“设置原点”按钮，以确定捕捉空间的原点位置。
8. 请受试者踏上测力台。确认视图面板中显示的地面反作用力矢量方向向上，且垂直力分量的大小等于体重 × 9.81。随后请受试者走离测力台。
9. 在“系统资源”树中，右键单击“测力台”节点，从“上下文”菜单中选择“归零”。在“资源”面板的“系统”选项卡中单击“连接性”节点。在“连接性”节点的“属性”面板中，于“设置”部分的“请求帧率”属性中输入“1,000”，将采样率设置为1,000 Hz。
10. 准备16个被动反光标记（直径：14 mm），预先将每个标记单独粘贴至双面胶带的一侧。

2. 受试者准备

1. 整理关于高跟鞋穿着经历的调查结果，包括穿着频率、持续时间、鞋跟类型和鞋跟高度，并将这些信息提供给每位志愿者。
   注意：调查中的问题包括：（i）您穿高跟鞋的频率如何？（ii）每次穿高跟鞋的时间为多少小时/分钟？（iii）您通常穿哪种类型的高跟鞋？坡跟还是细高跟？（iv）您通常穿的高跟鞋鞋跟高度是多少？本研究共有36名年轻女性自愿参与测试，但其中14人因各种原因被排除：对实验用鞋感到不适（4人）、拇外翻（3人）、仅具有穿坡跟鞋经验（3人）、在实验环境中步态异常（2人）以及测试当天缺席（2人）。
2. 从符合纳入标准的受试者处获取书面知情同意书。
   注意：纳入标准如下：无可能影响正常慢跑和跑步步态的肌肉骨骼系统疾病；对提供的实验用鞋感到舒适；右利足；鞋码为37码（EUR）；高跟鞋习惯性穿着者（EW）年龄为24.2 ± 1.2岁，身高为160 ± 2.2 cm，体重为51.6 ± 2.6 kg，每周至少3天（每天6小时）、持续至少两年穿着鞋跟高度为3–6 cm的窄跟鞋；低频穿着高跟鞋者（IEW）年龄为23.7 ± 1.3岁，身高为162.3 ± 2.3 cm，体重为52.6 ± 4.5 kg，每月穿着高跟鞋少于两次。
3. 要求受试者换上合身的长裤和T恤。
4. 测量受试者的站立身高（mm）和体重（kg）。测量下肢长度（即， 髂前上棘与内踝髁之间的距离（单位：mm），膝宽（即， 的 膝内侧与外侧髁之间的距离（单位：mm）以及踝关节宽度 即， 使用测距卡尺测量内踝和外踝髁之间的距离（单位：mm）。
5. 准备用于放置标记物的解剖骨性标志区域的皮肤。
   1. 根据需要剃除体毛，并使用酒精擦拭去除多余的汗液和保湿剂。
      注意：标记点位置包括：髂前上棘（LASI/RASI）、髂后上棘（LPSI/RPSI）、大腿外侧中点（LTHI/RTHI）、膝外侧髁（LKNE/RKNE）、小腿外侧中点（LTIB/RTIB）、外踝（LANK/RANK）、第二跖骨头部（LTOE/RTOE）和跟骨（LHEE/RHEE），其中前缀 L 和 R 分别表示左腿和右腿。
6. 触诊以确定解剖标志。使用标记笔在皮肤上圈出每个标志点。利用双面胶带将16个被动式反光标记点对称贴附于双侧下肢的相应解剖标志处。
7. 让受试者换上实验用鞋（ heels 高度：4.5 cm），然后在跑道上自由行走、慢跑和跑步，直至其在生理和心理上均适应下肢佩戴的摄像头和标记物即， 对参与者没有影响，且他们感觉自己的行走、慢跑和跑步动作非常自然。
8. 让受试者在跑道上以舒适低速进行慢跑练习，直至能够稳定地持续慢跑。指导受试者进行一些渐进式训练（例如， 在跑步机上以安全且舒适的速度范围内逐步加快慢跑速度。
9. 让他们在跑道上以舒适的较高速度沿地面跑动练习，直至能够在此速度下稳定奔跑。
10. 指导受试者在起始区域内从不同的起跑线多次尝试开始慢跑/跑步，以找到合适的起始位置，确保右脚经过时能自然触地并完全接触测力台。

图1：实验方案。 8个红外摄像头在受试者沿跑道慢跑和跑步时捕捉下肢运动。当受试者经过时，右脚自然踩踏并完全接触测力台。同步采集运动学和动力学数据。请点击此处查看该图的放大版本。

3. 静态校准

1. 单击工具栏中的“New Database”按钮以创建一个新数据库。单击工具栏中的“Data Management”按钮以打开“Data Management”窗格。在“Data Management”窗格中，依次单击“New Patient Classification”、“New Patient”和“New Session”按钮。返回到“Resources”窗格，单击“Create a new subject”按钮以创建一个新受试者，并在“Properties”窗格中为新创建的受试者输入所有人体测量值（例如 身高、体重、腿长、膝宽和踝宽）。
2. 在“Resources”窗格中单击“Go Live”按钮。在“View”窗格中单击“Split horizontally”按钮，并在新的“View”窗格的视图列表中选择“Graph”。在“Model Output”下拉列表中选择“Trajectory Count”。
   1. 确认“Graph”视图窗格中的标记点数量为16，并且在“3D Perspective”视图窗格中可见的标记点数量相同，表明下肢的所有标记点均已被成功捕捉。
3. 在“Tool”窗格中单击“Subject Preparation”按钮。
4. 要求受试者在捕捉区域中心保持静止的中立姿势，以采集静态数据。
   1. 单击受试者采集部分的“Start”按钮，采集约150帧后，单击“Stop”按钮。
      注意：“Start”按钮在单击后会自动切换为“Stop”按钮。
5. 单击工具栏中的“Reconstruct”按钮以显示已捕捉的标记点。在“Tool”窗格中单击“Label”按钮，并在“3D Perspective”视图窗格中将“Manual Labeling”部分列出的标签（共16个）手动分配给对应的标记点。按键盘上的“Esc”键退出。
6. 在“Subject Calibration”部分的“Pipeline”下拉列表中选择“Static”。在“Static Settings”窗格中勾选“Left Foot”和“Right Foot”选项。单击“Subject Calibration”部分中的“Start”按钮。

4. 动态试验

1. 要求受试者站在合适的起始位置。
2. 在“Resources”窗格中点击“Go Live”按钮，在“Tool”窗格中点击“Capture”按钮，并在“Next Trial Setup”部分编辑“Trial Name”。
3. 在“Capture”部分点击“Start”按钮开始采集，随后立即口头指示受试者“开始慢跑/开始跑步”。确保受试者右脚经过时自然触地并完全接触测力台（图1）。
   1. 对于慢跑试验，要求受试者以准备阶段熟悉的舒适低速进行慢跑；对于跑步试验，要求受试者以准备阶段熟悉的舒适高速进行跑步。两次试验之间允许休息2分钟。
   2. 至少采集3个完整的连续步态周期，包括踩上测力台的步态周期。
      注意：慢跑和跑步试验应随机进行。每种速度下，要求受试者重复5次试验。若出现标记物移动或脱落，或发生异常步态，则取消本次采集。如标记物发生移动或脱落，应将其重新固定至预定的皮肤标记位置。

图 2：动态数据采集的用户界面。 请点击此处查看此图的放大版本。

4. 受试者慢跑/跑步至跑道末端后，点击“采集”部分的“停止”按钮。参见图2。
   注意：“采集”部分的“开始”按钮在点击后会自动切换为“停止”。

5. 使用专有追踪软件进行后期处理

1. 单击工具栏中的“Data Management”按钮。在“Data Management”窗格中，双击试验名称。单击工具栏中的“Reconstruct”和“Label”按钮，以重建三维动态模型并获取拍摄数据。
2. 在时间轴上，将左范围指示器（蓝色三角形）移动到右脚接触测力台的那一帧。根据视图窗格中垂直力矢量出现的时刻选择该帧。
   1. 将右范围指示器（蓝色三角形）沿时间轴移动到右脚下一次脚跟触地事件发生的帧。
      注意：该帧的选择取决于研究人员根据右脚跟标记物无上下位移的瞬间进行的主观判断。
3. 在时间轴上单击右键，从“Context”菜单中选择“Zoom to Region-of-Interest”，以定义所需帧范围。
4. 单击“Tool”窗格中的“Label”按钮。在“Gap Filling”部分，点击“Trajectory”列中列出的轨迹存在间隙的标记，然后点击“Spline Fill”工具的“Fill”按钮。
   注意：“#Gaps”列中列出了间隙的数量。“Spline Fill”工具的“Fill”按钮每次填充一个间隙。“Spline Fill”方法通常适用于间隙不超过60帧的情况。
5. 单击“Tool”窗格中的“Pipeline”按钮。从“Current Pipeline”列表中选择“Dynamic”。将指示器（蓝色滑块）沿时间轴移动到最后一个帧，然后单击“Run”按钮以启动流水线处理，并以.csv格式导出动态试验数据，供数据分析软件进行后续处理。

6. 数据分析

1. 使用4 Hz低通滤波器对运动学和动力学数据进行滤波^th- 阶巴特沃斯滤波器，截止频率分别为 10 Hz 和 25 Hz¹³ （参见 材料表).
2. 将右侧髂前上棘标记点的前上方位移除以相应时间，以计算慢跑/跑步速度。
   1. 将右脚跟标记点在连续的脚跟触地事件之间的前后位移定义为步长。将步态周期持续时间的倒数定义为步频。
3. 将站立相中峰值角度与谷值角度之间的差值定义为关节活动范围（ROM）。
4. 通过定义从初始触地到冲击力期间站立相时间的20%至80%范围内垂直地面反作用力-时间曲线的斜率，计算垂直平均加载率¹⁴.
   注意：将初始接触定义为垂直地面反作用力持续测得大于 0 N 的瞬间。
5. 将垂直地面反作用力归一化为体重（BW%）。
6. 首先计算每位受试者的5次试验的平均值，然后对所有受试者的平均值再进行平均。
   注意：参数包括慢跑和跑步速度、步长、步频、关节（即， 踝关节、膝关节和髋关节的三维活动范围（ROM）及站立相期间的峰值角度，矢状面足跟触地时的角度，冲击力（F_i)，峰值力（F_p，以及垂直平均加载速率（VALR）。
7. 将数据转移至统计软件中进行统计分析。

7. 统计分析

1. 进行两次独立样本 t 检验以评估穿戴经验的影响。进行两次配对样本 t 检验以评估跑步速度对下肢运动学和地面反作用力（GRF）的影响。若 p <0.05，则认为统计结果具有显著性。

结果

所有结果均以均值 ± 标准差表示。无论穿着经验如何，跑步速度均显著大于慢跑速度（EW：慢跑 与 运行：2.50 ± 0.14 与 3.05 ± 0.14, p = 0.010；IEW：慢跑 与 运行：2.24 ± 0.26 与 2.84 ± 0.29, p = 0.028；单位：m/s）（表1）。在EW与IEW之间的相应慢跑/跑步速度上未发现显著差异。通常情况下，EW的步幅长度大于IEW（慢跑：EW 与 IEW：1.86 ± 0.06 与 1.49 ± 0.20, p = 0.016；运行：EW 与 IEW：2.15 ± 0.14 与 1.79 ± 0.16, p = 0.004；单位：m），而步频则呈现相反趋势（慢跑：EW 与 IEW：82.43 ± 3.48 与 90.74 ± 2.92...

讨论

大多数分析高跟鞋步态生物力学的研究存在一个缺陷，即忽视了穿高跟鞋经验可能带来的影响¹²。本研究将受试者分为经常穿着组和偶尔穿着组，以探讨穿高跟鞋经验对中等高度高跟鞋慢跑和跑步过程中下肢运动学及地面反作用力的影响。

EW 和 IEW 的慢跑/跑步速度相当。与 EW 相比，IEW 采用了更高的步频和更短的步幅，这可能是为了维持身体平衡的一种策略^15,16。EW 较长的步幅可能与蹬离阶段更大的膝关节伸展有关，这也增加了矢状面上的膝关节活动范围（ROM）。同样，EW 表现出更大的髋关节屈伸活动范围，并具有更高的峰值屈曲角度。这可能有助于降低身体质心位置，增强身体稳定性¹⁷。然而，EW 在冠状面和横断面上髋关节和膝关节活动范围的减小，可能是长期穿高跟鞋后为限制关节过度活动而产生的一种适应性改变。IEW 在矢状面上具有更大活动范围的更灵活踝关节，作为将肌肉力量传递至地面的杠杆效率较低...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
运动追踪相机	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	MX cameras	n= 8
Vicon Nexus	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	Version 1.4.116	专有追踪软件（PlugInGait 模板）
加密狗	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	-	-
MX Ultranet HD	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	-	-
Vicon 数据站 ADC	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	-	外部 ADC
被动式反光标记点	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	-	n=16；直径=14 mm
测力台放大器	Kistler, Switzerland	5165A	n=1
测力台	Kistler, Switzerland	9287C	n=1
T型支架	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	-	-
双面胶带	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK	-	用于将标记点固定于皮肤
中等高度高跟鞋	Daphne, Hong Kong	13085015	heel height: 4.5cm; Size:37EURO
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, United States	Version 2010	用于数据低通滤波和计算；插件：Butterworth.xla
Origin	OriginLab Corporation, United States	Version 9.0	绘制 GRF-时间曲线
Stata	Stata Corp, College station, TX	Version 12.0	统计分析