随着新技术的发展，仪器化计时起走测试（iTUG）在身体摇摆和步态分析中正受到越来越多的关注。本文介绍了一种利用动作捕捉技术分析iTUG各子阶段的实验方案。
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方法文章
使用动作捕捉技术在仪器化计时起立行走测试中检测老年人跌倒风险
* These authors contributed equally
本文内容
摘要
摘要
尽管医学和技术已做出诸多努力，老年人跌倒的发生率仍在持续上升。因此，早期识别跌倒风险对于预防跌倒变得愈发重要。计时起走（Timed Up and Go, TUG）测试是一种广泛认可的评估行动能力的工具，可用于预测老年人未来的跌倒风险。在临床实践中，完成该测试所需的总时间是TUG测试的主要结局指标。由于其简便性和普适性，传统的TUG测试被视为一种用于运动分析的综合性测试。然而近年来，研究人员尝试将TUG测试分解为若干子项目，并对其评分系统进行了更新，以支持更深入的研究。仪器化计时起走（instrumented Time Up and Go, iTUG）测试是传统TUG测试的一种新改进形式，已被证明是预测老年人运动障碍及跌倒风险的敏感工具。本研究的目的是利用动作捕捉技术分析iTUG测试的各个子项目，并确定其中哪些子任务与未来跌倒的潜在风险相关。
引言
跌倒是一种最常见的老年综合征，也是全球第二大意外或非故意伤害致死原因1。在65岁以上成年人中，跌倒可能导致功能障碍、残疾、生活质量下降、住院时间延长，甚至死亡2,3。因此，预防跌倒至关重要。
为了确定跌倒事件的预测因素，先前的研究人员主要关注步态分析、平衡测试、精神状态、镇静药物使用情况以及前一年内是否有过跌倒史4,5。计时起立行走（Timed Up and Go, TUG）测试是一种快速的、基于表现的活动能力评估方法。TUG测试在老年人群中已得到广泛研究，并被推荐作为跌倒风险的简单筛查工具6。这一广泛应用的测试包括从椅子上站起来，以自己习惯的速度行走3 m，转身，再返回并坐下。该测试的传统临床结局指标依赖于完成全过程的总时间7，并通过秒表进行测定。
在临床实践中，传统的起立-行走计时（TUG）测试仅测量完成一系列动作所需的总时间，而未将受试者的表现分解为各个子阶段8。近年来，一些研究者提出，TUG测....
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方案
本研究获得了中国北京中国人民解放军总医院第七医学中心学术伦理委员会的批准。
1. 受试者纳入/排除标准
- 招募年龄在65岁及以上的老年受试者，并获得其知情同意。
- 排除患有明显视觉障碍或下肢功能障碍的受试者，例如膝关节炎、血栓闭塞性脉管炎和痛风。
2. 测试区域的准备
- 设置标准化的iTUG测试区域，大小为5 m × 8 m或更宽（见图1），并在房间周围分布12台摄像机。将传统的TUG测试设备放置于测试区域内：一把椅子和一个提示受试者转身返回的标识。
注意：标示行进路线的标志为可选项。 - 确保动作捕捉区域限制在所有摄像机的覆盖范围内，并且所有TUG测试设备均无反光。
3. 测试前步骤的软件准备
- 在将要使用的房间内的计算机上安装动作捕捉软件。
- 点击 Seeker 按钮以启动动作捕捉软件。启动软件后，在 General Camara Configuration 中选择
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结果
招募了13名具有高跌倒风险（DFRI评分：3-11）的老年受试者和11名具有低跌倒风险（DFRI评分：0-2）的老年受试者。DFRI评分详见表1。如前所述，住院患者若DFRI评分达到3分或以上，被认为具有较高的跌倒风险16。
人口统计学数据见表1，包括性别、年龄、TUG测试得分及iTUG测试各项变量。如表2所示，各组在性别和年龄方面无显著差异。各组在TUG测试得分上存在边缘性差异（15.4 ± 5.3 s vs 11.2 ± 5.5 s，P = 0.056）。TUG测试得分依据传统方法（完成时间）测定。与低跌倒风险个体相比，高跌倒风险个体的第3阶段持续时间显著更长（2.8 ± 1.5 s vs 2.0 ± 0.9 s，P = 0.023），第4阶段持续时间也显著更长（2.9 ± 1.6 s vs 2.1 .......
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讨论
该方案的关键步骤是将反射点准确地附着在解剖标志点上，以避免产生偏差。此外，识别iTUG测试的各个子组成部分也是一个关键步骤；视频回放有助于准确识别。
各组在计时起立行走（TUG）测试得分上存在微小差异，表明传统的TUG评分可能不足以敏感地区分跌倒风险。我们在第1阶段持续时间和第5阶段持续时间上未发现组间明显差异，这可能是因为所有受试者均未表现出下肢肌力异常。第1阶段持续时间与高跌倒风险老年人的下肢肌力相关17,18。第3阶段角速度被报道为与前庭功能减退相关的关键指标，且第3阶段持续时间与DFRI评分呈相关性19。老年人较高的跌倒风险可能由与前庭功能减退相关的头晕感引起。
该方法存在四个局限性。第一，目前动作捕捉系统的成本较高；但随着技术的发展，该系统的费用将逐渐降低。第二，特定的测试房间也可能带来潜在挑战。如前所述，参与者遗留在地面上的随身物品可能被系统误识别为反.......
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披露
作者声明无利益冲突。
致谢
作者感谢周红华博士在数字技术支持方面提供的帮助。 本研究由首都卫生发展科研基金 (ID:2024-2-7031) 资助。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 黑色条带 | Deli | 60 mm x 20 m | |
| 校准器 | NOKOV | 反射标记1 | L形 |
| 校准器 | NOKOV | 反射标记2 | T形 |
| 椅子 | YUANSHENGYUANDAI | “10076062317820” | |
| 计算机 | HUAWEI | HONOR | |
| McRoberts传感器 | DynaPort Hybrid, McRoberts, The Hague, The Netherland | ||
| 动作捕捉相机 | NOKOV | Mars2H | |
| 动作捕捉软件 | NOKOV | DG-01 | |
| 反射标记 | NOKOV | 小型标记 | 用于校准器 |
| 反射标记 | NOKOV | 大型标记 | 用于受试者 |
参考文献
- Dokuzlar, O., et al. Assessment of factors that increase risk of falling in older women by four different clinical methods. Aging Clin Exp Res. 32 (3), 483-490 (2020).
- King, B., Pecanac, K., Krupp, A., Liebzeit, D., Mahoney, J. Im....
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重印与许可
