本文介绍了一种专门针对运动控制障碍卒中患者的双任务步行分析方案。
方法文章
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本文介绍了一种专门针对运动控制障碍卒中患者的双任务步行分析方案。
本研究纳入了18名卒中患者,对其进行认知功能、行走能力及多任务步态分析的评估。多任务步态分析包括单一行走任务(任务0)、简单的运动双任务(持水行走,任务1)以及复杂的运动双任务(跨越障碍物,任务2)。跨越障碍物任务被认为等同于简单行走任务与复杂运动任务的结合,因其涉及更多的神经系统活动、骨骼运动以及认知资源。为消除卒中患者步态分析结果中的异质性,本研究计算了各项运动学参数的双任务步态代价值。主要差异体现在近端关节角度,尤其是躯干、骨盆和髋关节角度,在双任务运动中显著大于单一行走任务。本研究方案旨在通过对双任务行走任务的分析,为卒中患者运动控制障碍的临床步态功能诊断及运动控制机制的深入研究提供依据。
恢复独立行走功能是脑卒中患者参与社区生活的必要条件之一1。行走能力的恢复不仅需要感知系统和认知系统的协同作用,还依赖于运动控制2,3,4。此外,在真实的社区生活中,人们需要更高的能力,例如同时执行两项或多项任务(例如,持物行走或跨越障碍)。因此,研究开始关注双重任务对步态表现的干扰作用5,6。以往的双重任务研究主要针对老年人群和认知功能受损的患者,这是由于脑卒中患者在运动表现上存在困难且具有较高的异质性;脑卒中患者的步态功能大多通过单一行走任务进行评估7,8,9。然而,仍需进一步开展关于双重任务步态分析的研究,特别是与运动控制相关的运动性双重任务研究。
本研究介绍了一种用于双重运动任务步态分析与评估的方法。该方案不仅包括对脑卒中患者行走能力的临床评估,还重点考察了两项双重运动任务:持水行走任务(简单的双重运动任务)和越障行走任务(复杂的双重运动任务)。本研究旨在探讨双重运动任务对脑卒中患者步态的影响,并利用双重任务步态代价(DTC)值10(单任务与双重任务之间的差异)来排除脑卒中患者之间的异质性。实验任务的设计有助于深入讨论脑卒中患者的运动控制功能,为脑卒中患者步态功能的临床诊断与评估提供了新思路。
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注意:该临床研究已获得广州医科大学第五附属医院医学伦理委员会的批准(编号:KY01-2019-02-27),并已在中国临床试验注册中心注册(注册号:ChiCTR1800017487,注册名称:"卒中后步态控制与运动认知的多模态任务研究")。
1. 招募
2. 临床评估
3. 三维步态分析
4. 数据处理与分析
5. �感兴趣数据的提取与统计分析
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本研究共招募了18名中风后偏瘫患者。参与者的平均年龄为51.61 ± 12.97岁,均为男性。左侧与右侧偏瘫的比例为10:8;平均Brunnstrom分期为4.50 ± 0.76。MMSE和MoCA的平均得分分别为26.56 ± 1.67和20.06 ± 2.27。其他人口统计学特征(包括中风类型和发病时间)见表1。在步态双任务(任务1和任务2)的原始数据中,时空参数方面无统计学差异(表2)。然而,在关节角度参数方面,任务2的双侧躯干旋转(横断面)大于任务1(左侧:任务1,18.40 ± 5.76 vs. 任务2,26.35 ± 14.92,P = 0.004;右侧:任务1,18.39 ± 7.04 vs. 任务2,24.08 ± 18.18,P = 0.001)。双侧骨盆旋转(横断面)在任务2中也大于任务1(左侧:任务1,20.71 ± 7.97 vs. 任务2,21.31 ± 6.96,P = 0.024;右侧:任务1,27.56 ± 9.71 vs. 任务2,29.264 ...
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本研究描述了一项针对运动控制功能障碍卒中患者的双重运动任务步态分析的临床评估方案。该方案的设计基于两个主要方面。首先,既往大多数研究采用单一行走任务来评估卒中患者的步态功能,对运动控制的相关讨论尚不充分,尤其是很少涉及复杂运动行为的基本原理22,23。因此,本研究除了将单一行走任务作为基线外,主要聚焦于两种运动表现与行走相结合的双重任务的比较,包括持水任务(简单运动双重任务)和越障任务(复杂运动双重任务)24。持水任务被认定为等同于简单行走任务与简单运动任务的组合。
由于跨障碍物行走任务相较于持水行走这一简单的运动双重任务,更多地涉及神经系统、骨骼肌运动以及参与运动控制的认知资源(包括运动规划、运动协调和运动反馈),因此该任务被认为等同于简单行走任务与复杂运动任务的结合。因此,可通过此实验任务设计深入考察卒中后的运动控制功能缺陷。既往针对老年人群及认知功能障碍患者的双重任务步态分析研究表明,与单一任务行走相比,双重任务...
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作者无任何利益冲突需要披露。
感谢阿尼瓦尔·伊力法提对本文稿的校对。本研究得到国家自然科学基金(项目编号:81902281 和 82072544)、广州市卫生健康委员会一般引导项目(项目编号:20191A011091 和 20211A011106)、广州市重点实验室基金(项目编号:201905010004)以及广东省基础与应用基础研究基金(项目编号:2020A1515010578)的资助。
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| SPSS 软件(版本 25.0) | IBM Crop.,美国纽约阿蒙克 | 统计分析 |
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