Method Article

Vergleichende Analyse der Unterlimbkinematik zwischen der Anfangs- und Terminalphase von 5km Laufband

DOI:

10.3791/61192

⸱

July 17th, 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Faculty of Sports Science, Ningbo University, 2Faculty of Engineering, University of Pannonia Veszeprem, 3Savaria Institute of Technology, Eötvös Loránd University, 4Department of Sport, and Physical Education, Hong Kong Baptist University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diese Studie untersuchte die biomechanischen Eigenschaften der kinematischen Variablen der unteren Extremität zwischen der Anfangs- und Endphase des 5 km langen Laufbandbetriebs. Die kinematischen Daten von 10 Läufern wurden in der Anfangsphase (0,5 km) bzw. der Endphase (5 km) mit einem dreidimensionalen Bewegungserfassungssystem auf einem Laufband gesammelt.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Laufen ist vorteilhaft für die körperliche Gesundheit, aber es wird auch von vielen Verletzungen begleitet. Die Hauptfaktoren, die zu Laufverletzungen führen, bleiben jedoch ungeklärt. Diese Studie untersuchte die Auswirkungen der langen Laufstrecke auf kinematische Variablen der unteren Gliedmaßen und die kinematische Differenz zwischen der Anfangs- (IR) und der Endphase (TR) von 5 km Laufen wurde verglichen. Zehn Hobbyläufer liefen auf einem Laufband mit einer Geschwindigkeit von 10 km/h. Dynamische kinematische Daten wurden in der Phase von IR (0,5 km) bzw. TR (5 km) gesammelt. Der Spitzenwinkel, die Spitzenwinkelgeschwindigkeiten und der Bewegungsbereich wurden in diesem Experiment aufgezeichnet. Die wichtigsten Ergebnisse zeigten folgendes: Knöchel-Eversion und Knie-Entführung wurden bei TR erhöht; ROMs von Knöchel und Knie wurden in der Frontebene bei TR als IR erhöht; eine größere Spitzenwinkelgeschwindigkeit von Knöcheldorsiflexion und Hüftinterrotation wurden in TR im Vergleich zu IR gefunden. Diese Änderungen während des Langstreckenlaufs können einige spezifische Details für die Untersuchung möglicher Gründe für Laufverletzungen liefern.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Laufen ist die beliebteste Sportart auf der ganzen Welt. Es gibt eine große Anzahl von Personen, die laufen, und diese Zahl steigt jedes Jahr erheblichan 1. Es wurde vorgeschlagen, dass die Teilnahme an regelmäßigen Übungen einschließlich Laufen die Gesundheit fördern, das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen verringern und damit die Lebenserwartung verbessern kann2,3,4. Trotz der erheblichen gesundheitlichen Vorteile des Laufens ist die Inzidenz von Laufverletzungen im Laufe derJahre,von 25 % auf 83 %gestiegen. Es gibt einige Risiken im Zusammenhang mit laufen, vor allem auf die unteren7Extremitäten, die vor allem auf Muskel-Skelett-Verletzungen 7 konzentriert sind. Die Mehrheit der häufigen laufbedingten Verletzungen sind mit patellofemoralen Schmerzen, Knöchelverstauchung, tibialen Stressfrakturen und Plantarfasziitis8zusammenhängen. Laufverletzungen können durch viele Faktoren verursacht werden, wie falsche Fußschlagmuster, falsche Schuhauswahl und andere individuelle biomechanische Faktoren9. Zum Beispiel kann das Laufen mit einem Fersenschlagmuster zu einer größeren Pronation führen und wird von einem größeren Plantardruck auf der medialen Seite des Fußes begleitet, was zu einem höheren Risiko für Achillessehnen- und Patellofemoralschmerzen führen kann10. Darüber hinaus wurde bereits berichtet, dass das Laufen mit einer größeren Knie-Innenrotation mit dem iliotibialen Bandsyndrom bei Läuferinnen11in Verbindung gebracht wird, insbesondere bei langen Strecken.

Parameter der Kinematik, Kinematik und Zeit-Raum-Komponenten können eine präzise Analyse der Gangbiomechanik liefern und gelten derzeit als wichtiger Parameter für die klinische Ganganalyse12. Niedrigere vertikale Bodenreaktionskräfte und größere Aufprallbeschleunigungen werden nach dem Langstreckenlauf13,14neu kodiert. Höhere Hüftausflüge und kleinere Knieflexionen wurden zusammen mit ermüdeten Muskeln15gefunden, und die erhöhte Schrittfrequenz kann zu reduzierten Schrittlängen13,16führen.

Änderungen der biomechanischen Merkmale der unteren Gliedmaßen in der Phase des Ein- und Endlaufs wurden jedoch nicht vollständig analysiert, da die meisten Studien die biomechanische Variation nach dem Laufen gemessen haben. Darüber hinaus verwenden nur wenige Studien Standardlabortechniken, um die Auswirkungen des Langstreckenlaufs auf die biomechanischen Veränderungen bei Amateurläufern zu bewerten. Die Hauptfaktoren, die zu Laufverletzungen führen, sind noch unklar. Um die zugrunde liegenden Gründe für Verletzungen der unteren Extremität durch Langstreckenlauf aufzudecken, zielt diese Studie daher darauf ab, die biomechanischen Veränderungen der unteren Extremität zwischen der IR- und TR-Phase im Laufband 5 km beim Laufen bei Amateurläufern zu vergleichen.

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Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Schriftliche Informierte Zustimmung wurde von den Probanden eingeholt und die Testverfahren wurden von der Ethikkommission der Universität genehmigt. Alle Teilnehmer wurden über die Anforderungen und den Prozess der Studie informiert.

1. Laborvorbereitung

  1. Schalten Sie während der Kalibrierung das Licht aus und entfernen Sie andere möglicherweise reflektierende Objekte. Stellen Sie sicher, dass acht Kameras angemessen platziert sind und eine klare Sicht ohne Reflexion haben.
  2. Öffnen Sie das Vicon Nexus 1.8.5-Programm, und initialisieren Sie dann die Kameras. System System auswählen | Lokales System | MX-Kameras im Ressourcenbereich und die Kameras werden eingreift.
    HINWEIS: Im Bereich Eigenschaften müssen die Parameter angepasst werden. Der Wertebereich der Stroboskopintensität wird auf 0,95-1 und der Wertebereich des Schwellenwerts auf 0,2-0,4 eingestellt. Legen Sie den Graustufenmodus auf Auto fest. Das Verhältnis der minimalen Zirkularität ist auf 0,5 und das Gain-to-mal 1 (x1), die maximale Blobhöhe auf 50 und wählen LEDs aktivieren.
  3. Platzieren Sie den T-Frame in der Mitte des Aufnahmebereichs, wählen Sie alle Kameras im System aus, und verwenden Sie den 2D-Modus. Vergewissern Sie sich, dass sich der T-Frame in der Kameraansicht ohne Interferenzpunkte befindet. Wählen Sie das erste Element Systemvorbereitung in der Symbolleiste aus. Wählen Sie in der Dropdown-Liste T-Frame das Kalibrierobjekt 5 Marker Wand & T-Frame aus.
  4. Klicken Sie im Bereich Systemvorbereitungstools auf die Schaltfläche Start im Abschnitt Maskenkameras. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Start unter Den Abschnitt MX-Kamera kalibrieren.
    HINWEIS: Wenn der Kalibrierungsprozess abgeschlossen ist, wird der Fortschrittsbalken auf 0%wiederhergestellt.
  5. Platzieren Sie den T-Rahmen in der Mitte der Kamera, um den Ursprung der Koordinaten zu ermitteln.
  6. Klicken Sie im Werkzeugbereich auf die Schaltfläche Start unter dem Abschnitt Volume Origin festlegen.
  7. Stellen Sie das Laufband in die Mitte der Testzone. Die acht Kameras werden rund um das Laufband angezeigt (Abbildung 1).
  8. Befestigen Sie insgesamt 22 reflektierende Marker (Durchmesser: 14 mm) mit doppelseitigem Klebeband an den Probanden im Voraus.

figure-protocol-1
Abbildung 1: Testen des Websitelayouts. Kameras erfassen die Bewegung der unteren Gliedmaßen, während die Probanden auf dem Laufband laufen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

2. Themenvorbereitung

  1. Interviewen Sie vor dem Test die Probanden im Labor und geben Sie eine einfache Erklärung der experimentellen Verfahren. Lassen Sie die Teilnehmer dann einen Fragebogen ausfüllen. Fassen Sie die Ergebnisse dieser Fragebögen zusammen.
    1. Verwenden Sie die folgenden Fragen:
      1. Wie oft laufen Sie in einer Woche?
      2. Wie viele Jahre haben Sie schon gediehen?
      3. Haben Sie in den letzten sechs Monaten Verletzungen der unteren Extremität erlitten oder Operationen der unteren Extremität erhalten?
      4. Wie viele Kilometer laufen Sie pro Woche?
  2. Verwenden Sie die folgenden Inklusionskriterien: Alle Teilnehmer waren in den letzten sechs Monaten vor der Studie rechtbeindominant und ohne Verletzungen der unteren Extremität. Alle Teilnehmer liefen mindestens 15 km pro Woche.
    HINWEIS: Es wurden zehn gesunde Freizeitläuferinnen (Alter: 23,4 bis 1,3 Jahre; Höhe: 160,7 x 3,8 cm; Masse: 50,3 x 2,3 kg; Laufjahre: 3,2 bis 1,2 Jahre) ausgewählt.
    1. Einholen Sie eine schriftliche Informiertezustimmung von Teilnehmern, die die Aufnahmekriterien erfüllen.
  3. Die Teilnehmer müssen einheitliche Strumpfhosen und Hosen tragen.
  4. Zeichnen Sie die Höhe (mm), das Gewicht (kg), die untere Gliedmaßenlänge (mm), die Kniebreite (mm) und die Knöchelbreite (mm) für das Statistikmodell auf.
  5. Platzieren Sie 16 reflektierende Marker an den Probanden an folgenden Stellen: anterior-superior iliac spine, posterior-superior iliac spine, lateral mid-thigh, lateral knee, lateral mid-schaft, lateral malleolus, second metatarsal head, and calcaneus. Legen Sie die Markierungen auf den zweiten Metatarsalkopf und calcaneus auf die entsprechenden anatomischen Punkte der Socken und Schuhe.
  6. Weisen Sie die Teilnehmer an, einheitliche Sport-Laufschuhe zu tragen. Lassen Sie die Teilnehmer mit leichtem Laufen und Stretching für 5 min aufwärmen.

3. Statische Kalibrierung

  1. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Datenverwaltung, und wählen Sie Datenverwaltungaus. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Registerkarte Neue Datenbank, wählen Sie den Speicherort aus,beschreiben Sie den Testnamen und die klinische Vorlage, und klicken Sie auf die Schaltfläche Erstellen.
  2. Wählen Sie im Fenster Datenbank öffnen den Namen der erstellten Datenbank aus. Klicken Sie in der geöffneten Benutzeroberfläche auf die grüne Schaltfläche Neue Patientenklassifizierung, die gelbe Schaltfläche "Neuer Patient" und die graue Schaltfläche Neue Sitzung, um die experimentellen Informationen einschließlich Betrefftyp, Betreffname und unterschiedlichen Aktionsstatus zu erstellen.
    1. Kehren Sie zum Nexus-Bereich in der linken Symbolleiste zurück, klicken Sie auf Themen, um einen neuen Betreff-Datensatz zu erstellen, und wählen Sie das Testmodell aus. Füllen Sie im Bereich Eigenschaftenalle anthropometrischen Maße aus: Höhe (mm), Gewicht (kg), untere Gliedmaßenlänge (mm), Kniebreite (mm) und Knöchelbreite (mm).
  3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Live gehen, wählen Sie horizontal spilt aus und wählen Sie das Diagramm aus, um die Flugbahnanzahl zu überprüfen.
    HINWEIS: Stellen Sie sicher, dass alle Marker in der Ansicht 3D-Perspektive sichtbar sind. Dies weist darauf hin, dass alle Marker zur Analyse erfasst werden können.
  4. Bereiten Sie sich auf die Erfassung des statischen Modells vor. Klicken Sie im Bereich Capture Tools auf die Schaltfläche Start im Abschnitt Betrefferfassung.
    HINWEIS: Während des gesamten Datenerfassungsprozesses sollten die Probanden im Erfassungsbereich stationär bleiben, um 140-200 Bilderbilder zu sammeln. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Stopp.
  5. Zeigen Sie im Perspektivbereich die Erfassungsmarkierungen an. Klicken Sie im Bereich "Werkzeuge" auf die Schaltfläche Rohrleitung, und wählen Sie Ausführen der Pipeline rekonstruieren aus, um ein 3D-Bild der erfassten Marker zu erstellen. Beschriften Sie dann manuell das statische Modell. Wenn die Identifizierung abgeschlossen ist, speichern Sie es und drücken Sie ESC, um den Vorgang zu beenden.
  6. Wählen Sie in der Symbolleiste die Themenvorbereitung und Fachkalibrierung aus. Wählen Sie die Option Statisches Plug-In-Gang aus der Dropdown-Liste aus. Wählen Sie im Bereich Statische Einstellungen den linken und den rechten Fußaus, klicken Sie auf die Startschaltfläche, und speichern Sie das statische Modell.

4. Dynamische Versuche

  1. Wenn Sie mit dem Sammeln der statischen Daten fertig sind, wählen Sie Capture in der rechten Symbolleiste aus. Wählen Sie Testtyp und Sitzung von oben nach unten aus, und geben Sie die Testbeschreibung ein.
  2. Bitten Sie die Teilnehmer, auf dem Laufband auf folgende Weise zu laufen.
    1. Aufwärmen, indem Sie 1 min zu Fuß bei 8 km/h laufen.
    2. Bitten Sie den Teilnehmer, mit einer Geschwindigkeit von 10 km/h auf dem Laufband zu laufen. Zeichnen Sie nach einer Anpassungszeit von 4 min bei dieser Geschwindigkeit die Laufdaten für 40 s auf. Sammeln Sie die kinematischen Daten in einer Entfernung von 0,5 km bzw. 5 km.
    3. Bitten Sie die Probanden, einen Herzfrequenzmesser zu tragen, um die Herzfrequenz aufzuzeichnen und den Ermüdungszustand der Probanden während des Laufens zu überwachen.
  3. Klicken Sie im Bereich Werkzeugerfassung auf die Schaltfläche Start. Nachdem Sie die dynamischen Tests gesammelt haben, klicken Sie auf Beenden, um die Auflistung zu beenden.

5. Nachbearbeitung

  1. Öffnen Sie das Fenster Datenverwaltung, und doppelklicken Sie auf den Testnamen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Pipeline und Beschriftungen erstellen in der Symbolleiste, um die Markierungspunktposition zu rekonstruieren.
  2. Verschieben Sie im Fenster Perspektive die blauen Dreiecke auf der Zeitleiste, um den erforderlichen Zeitbereich festzulegen.
  3. Verschieben Sie die Ansicht der Zeitachse so, dass nur der ausgewählte Bereich angezeigt wird, klicken Sie auf die Zeitleiste, und klicken Sie auf "In Interessenregion" zoomen.
  4. Wählen Sie an dieser Stelle die Schaltfläche Beschriftung aus, um die Beschriftungspunkte zu identifizieren und zu überprüfen, mit den gleichen Schritten wie der statische Identifizierungsprozess. Falls erforderlich, ergänzen Sie einige unvollständige Identifikationspunkte. Löschen Sie die nicht beschrifteten Markierungen.
  5. Wählen Sie im Bereich Betreffkalibrierung den dynamischen Plug-in-Gaitaus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Start, um die Daten auszuführen. Exportieren Sie motorische Versuche im c3d-Format für die Nachbearbeitung.

6. Datenanalyse

  1. Verarbeiten Sie die Kinematikdaten. Wenden Sie vor dem Export der Gelenkwinkeldaten einen Tiefpass-Filter für vier t4. Ordnung Butterworth mit einer Schnittfrequenz von 10 Hz (kinematisch) an. Exportieren Sie die Daten des Gelenkwinkels.
  2. Berechnen Sie den Bewegungsbereich (ROM), den Spitzenwinkel und die Spitzenwinkelgeschwindigkeit der unteren Gliedmaßengelenke (Hüfte, Knie und Knöchel) in drei Ebenen (sagittal, frontal und quer) während einer Haltungsphase.

7. Statistische Analyse

  1. Verwenden Sie den T-Test paired-sample, um die Kinematik der unteren Gliedmaßen (Spitzenwinkel, ROM, Spitzenwinkelgeschwindigkeit) zwischen der Anfangs- (IR) und der Klemmenphase (TR) von 5 km Laufen zu vergleichen.
  2. Berechnen Sie Durchschnittswerte und Standardabweichungen der fünf gültigen Versuche von jedem Versuch für unterschiedliche Laufstrecken. Legen Sie das Signifikanzniveau auf p < 0,05 fest.

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Results

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Die Ergebnisse zeigten, dass in der sagittalen Ebene keine Unterschiede im Spitzenwinkel von Knöchel und Hüfte beobachtet wurden. Im Vergleich zu IR wurden die Spitzenwinkel des Knöchels und des Knies in der Frontebene bei TR deutlich erhöht. Ein größerer interner Hüftwinkel wurde in TR im Gegensatz zu IR gefunden. TR präsentierte jedoch einen kleineren Spitzenwinkel bei Hüftentführung, Knöchelinterrotation und Knieinterrotation als IR (Abbildung 2).

In der sagitt...

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Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diese Studie verglich die Auswirkungen des Langstreckenlaufs auf die biomechanischen Eigenschaften der unteren Extremität bei Amateurläufern. Es wurde festgestellt, dass der Spitzenwinkel der Knöcheleversion und Knieentführung nach 5 km Laufen zunahm, was einer früheren Studieentspricht 17. Studien haben gezeigt, dass übermäßige Knöchel-Eversion und Eversionsgeschwindigkeit wichtige Faktoren sind, die das Risiko von Knöchelverletzungen erhöhen18,

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Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren berichteten über keinen möglichen Interessenkonflikt.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diese Studie wurde von der National Natural Science Foundation of China (81772423), dem K. C. Wong Magna Fund in der Ningbo University und dem National Key R&D Program of China (2018YFF0300903) gefördert.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Passiver retroreflektierender Marker mit 14 mm DurchmesserOxford Metrics Ltd., Oxford, UKn=22
DoppelklebebandOxford Metrics Ltd., Oxford, UKZum Befestigen von Markern auf
der HautHerzfrequenz Garmin, HRM3-SS, ChinaErkennung von Ermüdungszuständen
BewegungsverfolgungskamerasOxford Metrics Ltd., Oxford, UKn= 8
T-FrameOxford Metrics Ltd., Oxford,UK-Laufband
Smart Run, ChinaProbandenlauf auf dem Laufband für den gesamten Prozess.
Gültiger DongleOxford Metrics Ltd., Oxford, Vereinigtes KönigreichVicon Nexus 1.4.116
Vicon Datastation ADCOxford Metrics Ltd., Oxford, Vereinigtes Königreich-

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
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