确定并控制常规手轮圈式轮椅推进过程中的外部功率输出
2020年2月5日
准确且标准化地评估外部功率输出对于研究手动轮椅推进过程中的生理、生物力学以及主观感受到的应激、负荷和能力至关重要。本文介绍了在实验室内外开展轮椅推进研究时，用于确定和控制功率输出的多种方法。
控制和报告功率输出对于所有轮椅推进研究都至关重要。这些测量技术可用于测量和估算功率输出，我们可将这些数据应用于实地轮椅推进研究，也可用于跑步机或功率计上的测量。轮椅推进是一项费力的活动，具有较高的肩部损伤风险，并可能导致身体活动不足，因此我们需要采用恰当的研究方法。
这些方法不仅适用于日常轮椅驱动，还可用于轮椅运动或康复训练过程中。本次操作演示将由我们团队的博士后研究员之一 Marika Leving 和博士生 Rick de Klerk 完成。进行滑行减速测试时，应让受试者以尽可能标准化的主动姿势就座，双脚置于脚踏板上，双手放在大腿上，并目视正前方。
参与者在轮椅中的体位至关重要，应与测量时的体位保持一致。为了使用惯性测量单元（IMU）记录减速数据，需将一个 IMU 固定在每个轮毂上，另将一个 IMU 固定在座椅下方的轮椅中心位置。记录每个 IMU 的安装位置及其方向，以供后续参考，并使用 NextGen IMU 同步网络管理器可执行程序开启并连接各 IMU。
为采集时间和速度数据，打开工具选项卡，选择数据记录仪，然后点击开始。接着，短暂地将轮椅加速至较高速度，随即让轮椅在无干扰的情况下减速直至完全停止，同时记录时间和速度数据。完成最后一次分析后，在计算机上打开滑行减速测试软件，并设置受试者体重。
选择导入数据以导入滑行减速数据文件。使用滑块选取数据中的滑行减速区间，每次选择数据后点击“抓取选区”。当所有数据均被选中后，点击“计算结果”，并记录平均滚动摩擦力和滚动摩擦系数。
进行拖拽测试前至少30分钟，打开跑步机电源，并设置好拖拽测试计算机和力传感器。在拖拽测试计算机软件中，点击功率表测量，确保受试者以标准化的主动姿势站在跑步机上。测量负荷传感器的偏移量时，首先记录未连接绳索时的力值。
测量结束后，点击“确定”。使用一根轻质绳索将轮椅连接至力传感器，确保负荷传感器和绳索与轮椅后轮轴水平对齐。将跑带加速至所需速度，并增加跑台的倾斜角度。当跑台与轮椅使用者组合体的位置稳定后，记录此时的力值和角度。
然后利用角度和力拟合线性回归方程，点击接受和确定，以计算跑步机在零角度时的力。设置电源插座时，从目标摩擦力中减去拖曳测试的摩擦力，计算所需的滑轮重量，并将滑轮置于跑步机前方或后方，确保滑轮居中。将滑轮连接到轮椅上，并确保绳索处于水平状态。
告知受试者，滑轮上的重物可能会使轮椅移动，使用一个已知质量较低的篮子和一个卡宾钩，将0至1千克的重物连接到滑轮系统上。然后根据需要逐渐增加重量，直到达到所需功率输出。在进行基于功率计的测试时，为获得外部功率输出，应在测试前至少30分钟打开功率计，并在计算机上启动相应的软件。
点击参与者控件，添加并为参与者分配一个 ID。输入参与者的体重，然后点击“确定”。点击轮椅图标，输入轮椅的规格参数，然后点击“确定”。点击方案控件。如需创建自定义方案，请选择“添加”和“自定义方案”，然后点击“下一步”。为该方案分配一个合适的名称，然后点击“创建”。
为了将阻力设置为滑行测试中获得的摩擦系数，请选择阶段并点击“添加阶段和阻力”。将阻力系数设置为 0.01，参与者的目标准速度设置为每小时 4 千米，使用固定持续时间设置为 16，然后点击“确定”。要设置参与者屏幕，请从屏幕中移除所有控件，然后点击“添加控件”。接着选择轮椅方向控件，并将其拖动到主窗口中。
使用对准系统将轮椅与滚轮对齐，并使用四带系统固定轮椅。检查车轮是否未接触功率计，确保其对准正确，并将受试者置于标准化的主动位置。在相关软件中校准功率计时，单击十字准线图标，然后按开始校准。
为了估算手轮圈驱动轮椅推进过程中的内功输出，应在进行任何校准或测试前至少45分钟打开肺量计。使用配套软件根据厂家指南对肺量计进行校准。将肺量计面罩佩戴在受试者面部。
调整头帽上的弹性带，使面部周围形成紧密的密封，并固定肺量计软管，以免妨碍活动。然后按下测试图标以开始分析。在肺量计显示屏上选择新受试者。
进行次最大运动测试时，选择逐次呼吸模式。开始记录时，按下记录键。本分析中，通过计算地面、跑步机和功率车轮椅推进过程中滑行减速摩擦力与实测输出功率之间的相对差异和绝对差异分布，发现地面推进的总体输出功率较低。
在地面、跑步机和测功计上进行的轮椅推进过程中，通过Bland-Altman分析对滑行减速摩擦力与实测功率输出进行比较，验证了这些结果。请注意，估算的功率输出仅适用于受试者在标定过程中所处的体位，且高度依赖于路面条件。完成该步骤后，我们可使用精密的定位与测量轮来计算肩关节所受的力。
由于这些技术，我们现在能够监测和标准化功率输出，从而更便于开展协作。受试者在进行任何测试时，均不应穿着宽松或下垂的衣物。
概述
本文讨论了在手动轮椅推进研究中准确评估外部功率输出的重要性，概述了在实验室和真实世界环境中测量和控制功率输出的各种方法。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 生物力学
- 康复
背景
- 轮椅推进是一项体力消耗较大的活动。
- 正确的测量技术对于预防损伤至关重要。
- 研究方法可应用于日常使用和体育运动。
- 准确评估功率输出对于有效的康复至关重要。
研究目的
- 评估轮椅推动过程中的生理学与生物力学特征。
- 标准化功率输出的测量技术。
- 提高轮椅使用者的安全性与运动表现。
使用的方法
- 使用惯性测量单元（IMU）进行滑行测试以获取减速度数据。
- 在跑步机上进行阻力测试，以测量力和角度。
- 基于测功仪的测试，用于估算内部功率输出。
- 采用肺量计评估推进过程中的呼吸参数。
主要结果
- 平均滚动摩擦力和摩擦系数由滑行减速试验计算得出。
- 对阻力测试数据拟合了线性回归方程。
- 估算了不同推进方式下的功率输出。
- 在地面推进过程中观察到总体较低的功率输出。
结论
- 标准化方法可提高功率输出评估的可靠性。
- 研究结果可为康复实践和轮椅设计提供依据。
- 仍需进一步研究以优化推进技术。
常见问题
行业应用价值
准确测量手动轮椅推进过程中的外部功率输出，对于在科研和临床环境中标准化生物力学评估至关重要。这种标准化有助于对康复干预措施、适应性运动表现以及日常生活活动进行可靠的比较。通过实现对使用者用力程度的精确量化，这些方法有助于辅助技术开发中的机制性风险降低，以及行动辅助设备的临床前评估。
生物制药研发中的策略性应用
早期发现与靶点验证
- 科学价值：能够验证与轮椅使用者移动效率及肩部损伤机制相关的治疗假设。
- 操作价值：提供定量的生物力学指标，用于降低在神经肌肉或肌肉骨骼通路中靶点作用风险。
筛选与检测方法开发
- 科学价值：为运动干预筛选中的检测准备提供标准化、可重复的功率输出指标。
- 操作价值：支持在地面、跑步机和功率计系统中进行可扩展的平台应用，实现对化合物或设备的一致性评估。
转化与临床前研究
- 科学价值：通过在标准化用户体位下测量功率输出，确保疾病相关系统的对齐，这对转化有效性至关重要。
- 操作价值：通过跨平台功率输出的标准化，实现从发现到临床前验证的连续性。
流程与工作流整合
该方法通过提供标准化的功率输出测量，贯穿发现研究的全过程，为早期假设验证、筛选可重复性以及临床前研究的连续性提供依据。
- 发现生物学：通过量化推进过程中的外部做功输出，阐明通路特异性需求，从而支持机制层面的风险评估。
- 筛选：通过滑行减速和阻力测试获得的摩擦系数，确保检测方法的标准化，实现不同条件下结果的可靠比较。
- 分析：利用惯性测量单元（IMU）和力传感器数据生成定量的因变量测量值（瓦特），以对推进效率进行统计分析。
- 转化研究：通过将实验室测得的功率输出与真实世界地面推进表现相关联，保持预测的一致性。
- 企业级复用：建立一种可复用的能力，用于跨多种移动性研究项目及设备测试流程的功率输出评估。
运营与企业影响
- 科学价值：通过标准化的、与位置相关的功率输出量化方法，降低运动能力研究中的机制模糊性。
- 操作价值：通过标准化校准程序（例如，受试者体重输入、IMU同步）提高可重复性和可扩展性。
- 战略价值：通过提供客观的生物力学阈值，改进辅助技术开发中的可行性决策。
- 组合影响：基于不同测试模式下可比较的功率输出特征，实现对运动干预措施的风险调整优先级排序。
实施注意事项
- 需要具备生物力学、传感器仪器（IMU、力传感器）和数据同步软件方面的专业知识。
- 依赖于仪器设备基础设施，包括IMU网络、跑台力传感器、功率车阻力系统以及用于内功估算的肺量计。
- 需要在团队间对受试者体位、传感器安装规程和数据选择标准（例如滑行阶段的识别）进行统一标准化。
- 由于不同模型系统（地面行走、跑台、功率车）存在不同的机械约束和验证要求，需考虑方法的适应性调整。
- 如校准限制中所述，功率输出估计结果受限于表面依赖性和特定位置的有效性。
生物制药常见问题
Chapters in this video
0:05
Introduction
0:59
External Power Output During Overground Testing
2:48
External Power Output During Treadmill Testing
4:46
External Power Output During Ergometer-based Testing
6:38
Internal Power Output Estimates During Handrim Wheelchair Propulsion
7:35
Results: Representative External Power Output Analyses
8:12
Conclusion
