Summary
在这里,基于临床医生的观点,我们提出了一个双模型下体正压(LBPP)协议(步行和蹲下模型),除了临床,功能评估方法,包括进一步鼓励膝骨关节炎患者非药物手术干预策略的制定。然而,我们只通过三维步态分析,提出LBPP训练对改善一个患者疼痛和膝关节功能的效果。在今后的研究中,应探讨这种方法的确切和长期影响。
Abstract
在这里,基于临床医生的观点,我们提出了一个双模型下体正压(LBPP)协议(步行和蹲下模型),除了临床,功能评估方法,包括进一步鼓励膝骨关节炎患者非药物手术干预策略的制定。然而,我们只通过三维步态分析,提出LBPP训练对改善一个患者疼痛和膝关节功能的效果。在今后的研究中,应探讨这种方法的确切和长期影响。
Introduction
膝关节骨关节炎(OA)是一种渐进性退行性关节疾病,是世界各地人们疼痛和运动障碍的主要原因1。膝关节OA的特点是骨质和囊肿形成,狭窄的关节间距,和亚孔德拉骨硬化2。这些病理变化使得人们难以进行日常生活的基本活动,如步行、蹲下和上下楼梯3。然而,身体活动被推荐作为一线膝关节OA管理4的重要组成部分。膝关节OA康复的运动干预受多种因素影响:(1)疼痛和膝部结构轻微变化引起的膝关节运动受限;(2)与维持膝关节稳定性有关的肌肉萎缩和肌肉力量下降5;(3)上述原因导致运动减少和身体质量指数(BMI)增加,这进一步增加了膝盖的负担,从而造成恶性循环6。
针对上述问题,体重支持训练系统(BWSTT)已逐步解决骨骼和关节疾病相关的康复问题。近年来,一种新兴的体重支持训练技术被称为下体正压(LBPP)跑步机7。该技术使用腰高充气气球实现正下肢压力,并精确调节气压以调节体重,以实现减肥。该系统还配备了一个跑步平台,可以同时执行跑步机相关的活动,在体重8的控制下。同时,充气外壳中产生的压力对车身提供提升力。由于压力仅略高于大气压力且均匀分布,因此下部身体的力几乎无法察觉。因此,LBPP运行平台提供了更高的舒适度,比传统的BWSTT9更适合长期训练。皮尔等人对32名膝关节OA患者进行了LBPP跑步机干预,结果表明LBPP跑步机能有效缓解膝关节疼痛,改善日常生活功能,并产生大腿肌肉力量增加10.潜在的机制可能与实现有效的膝关节活动有关,同时减少膝关节扭矩11。另一方面,由于膝关节OA患者发病年龄大多在45岁以上,12岁,发病也可能与心肺疾病有关。研究表明,LBPP使人们在心率、血压和耗氧量相对较低的运动中实现步行,实现比全重平式行走更安全、更有效的有氧运动;这种类型的步行是LBPP的另一个优势,相比传统的BWSTT13。
然而,由于该系统在膝关节OA干预中的应用相对较新,目前相对较少的研究极大地限制了该技术在膝关节OA康复中的临床应用。本文提出的LBPP方案旨在探索使用LBPP跑步机的临床非药物和手术膝关节OA治疗。
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Protocol
临床项目经广州医科大学第五附属医院医学伦理协会批准,已在中国临床试验注册中心注册(No.ChiCTR1800017677,标题为"膝关节骨关节炎患者下肢运动功能的反重力跑步机的效果和机制"
1. 招聘
- 在行走、蹲下和/或跪下时,用轻度至中度(Kellgren & Lawrence II 或 III 级)膝盖 OA 的放射学证据招募患者(数字疼痛评分表上的最低等级 3/10 [NPRS]包含之前)。
- 确保这些患者没有严重的膝关节OA(Kellgren和劳伦斯IV级),逆转性关节炎或任何医疗状况,将阻止他们容忍渐进训练。
- 在每位患者参与之前,获得书面知情同意。
2. 培训前评价
- 患者的完整人口统计形式,包括体重、身高、过去的病史和任何过去或当前的药物。
- 临床评估
- 执行数值评级表 (NRS)14。要求患者用 11 个数字从 0 到 10 来描述疼痛强度,其中 0 没有疼痛,10 是最严重的疼痛。
- 使用手持式 2 臂测角仪(带 2° 标记的 26 厘米臂)进行主动/被动膝关节运动范围 (ROM) 评估15。
- 进行西安和麦克马斯特大学骨关节炎指数(WOMAC)16 。要求患者在直线上标记疼痛或有限功能的相应位置,以标记 5 个疼痛相关项目、2 个僵硬项目和 17 个功能项。"0"表示没有疼痛或功能限制。"10"表示剧烈疼痛或功能极度受限。
- 进行膝关节损伤和骨关节炎结果得分 (KOOS)17 (可选)。要求患者在五个子尺度上完成每个项目的五级自我评价问卷:疼痛、其他症状、日常生活活动、运动和娱乐。
- 执行欧洲五维健康量表(EQ-5D)18(可选)。要求患者在五个维度上标记三个级别:流动性、自我护理、常规活动、疼痛/不适和焦虑/抑郁。
- 进行10米步行测试(10MWT)19。要求患者以自选的速度连续进行三次 10 MWT 试验,以确保安全性和舒适性。要求患者在没有协助的情况下行走 10 米,并测量中间 6 m 的时间(以排除加速和减速效果)。
- 进行超时和去(TUG)测试20。要求患者以自选的速度(安全和舒适)连续进行三次 TUG 试验(站起来、行走 3 米、转弯、后退和坐下)。
- 执行三维 (3D) 步态分析(可选)。
注:此 LBPP 培训协议不需要 3D 步态和并发肌电图 (EMG) 分析,但可用于根据需要进行进一步的客观评估。- 根据戴维斯协议21,在病人的解剖地标上放置22个球形标记。
- 将六个表面EMG电极放置在患者的双边直肠、半直肌和长头二头肌膜上。
- 在站立位置执行校准。要求患者保持矫形位置至少 3⁄5 s,使脚对齐,以避免一只脚相对于另一只脚处于更前或后的位置。
- 指示患者在5米走道上以自选的速度行走,5次。
- 从患者身上取下所有球形标记和 EMG 电极。按照部分中的说明保存所有收集的数据以供稍后进行数据处理。
3. LBPP培训
注:一个反重力跑步机(材料表)用于此LBPP训练协议,如图1所示。为了患者安全,需要治疗师在 LBPP 中设置患者并监督整个治疗过程。
- 制备
- 患者准备
- 向患者介绍特定的LBPP跑步机训练过程和相关预防措施。
- 在训练前检查患者的血压 (BP) 和心率 (HR)(60 bpm = HR = 120 bpm,90/60 mmHg = BP = 160/100 mmHg)。
- 根据患者的腰围确定空气密封短裤的大小,并要求患者穿上短裤。
- 反重力跑步机设置
- 通过操作位于系统前盖上的开关打开跑步机,并运行反重力跑步机的自检。
- 降低驾驶舱,让患者进入反重力跑步机的织物外壳。
- 根据LBPP训练模型将驾驶舱提升到适当的高度:驾驶舱高度应处于行走模型的前上级iliac脊柱处,并略低于股骨的较大壁骨,适合蹲下模型。一旦驾驶舱就位,将患者拉入反重力跑步机。
- 使用机器随附的安全挂绳将夹子固定在患者的衣服上,这对于在训练过程中紧急停止(如果患者跌倒或感觉不舒服)至关重要。
- 指示患者在跑步机皮带表面静止不动,让系统在系统任何部分没有支撑的情况下保持和称量患者的全身重量 (BW),然后按下启动按钮执行反重力跑步机系统计算精确取消加权。
- 放置机器随附的三台摄像机(前面和双边,图1),并调整位置,以获得训练过程中的同步视频反馈;这将有助于患者纠正异常运动模式。
- 患者准备
- 培训课程
注:整个训练课进行30分钟,每周六次,为期两周。需要使用 LBPP 控制台中的"+"和"+"按钮控件进行调整的主要参数是速度(英里/小时、英里/小时)、BW 支持(%)(%)和膝盖的运动活动范围 (AROM)。- 使用以下设置开始预热会话:5 分钟(速度 = 0±2.0 mph,BW = 65%,倾斜 = 0%)。以每分钟 7% 的增量将速度提高 0.4 mph 和 BW 支持。
- 使用以下设置执行步行模型会话:15 分钟(速度 = 2.0 mph,BW = 65%,倾斜 = 0%)。
- 使用以下设置执行冷却会话:5 分钟(速度 = 2.0±0 mph,BW = 65%~100%,倾斜 = 0%)。速度降低 0.4 mph,BW 支持降低 7%/分钟。
- 以以下设置结束蹲位模型会话:5 分钟(速度 = 0 mph,BW = 50%,倾斜 = 0%,AROM = 0±50°或 50° 内的最大可容忍关节运动范围,30 秒蹲下,然后是 30 秒的休息期)。
注:在临床应用中,此 LBPP 培训课程应根据患者的耐受性进行调整。此外,如果患者不能容忍蹲下训练模式,则只执行行走模式。
4. 培训后评价
注:同一治疗师完成每个病人的前和后评估。
- 在 LBBP 培训课程 2 周后重新评估患者,包括 NRS、主动/被动 ROM、WOMAC、KOOS、EQ-5D、10 MWT、TUG 和 3D 步态分析。
- 记录患者对此 LBPP 协议的满意度和反馈,包括享受程度和自我意识的提高、继续的愿望和建议。
5. 三维步态分析数据处理
- 运行3D步态分析系统附带的步态分析软件(材料表)。
- 定义每个行走试验的步态循环中的脚跟撞击事件(右脚/左脚初始地面接触)和脚趾关闭(右/左脚脚趾被抬离地面)的事件(图2)。
- 获取时空参数、膝关节运动学和表面EMG活性参数。
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Representative Results
我们展示了一个膝关节OA患者的结果,她是一个60岁的女性(BMI = 22.9),在行走时患有"超过3年的膝骨关节炎"和剧烈疼痛(视觉模拟量表[VAS] = 8/10),并参加了我们为期2周的LBPP训练计划。设施。在整个干预过程中,患者没有服用任何止痛药来缓解膝关节疼痛。图3和表1显示了她膝关节的放射图像和临床功能评估结果。
10 MWT 从培训前的 4.1 s 下降到培训后 3.3 s。TUG 测试从训练前的 9.1 s 下降到雨后 8.2 s。经过两周的LBPP训练,患者在WOMAC总分(15对8)、疼痛亚尺度(8对3)、刚度亚尺度(1对0)和功能亚尺度(6对5)方面出现改善。治疗两周后,总VAS疼痛评分或膝盖弯曲延伸AROM没有变化。
步态参数结果如图4所示。右回转阶段(%高度)从训练前的40.75增加到训练后41.51(图4A)。左摆动阶段(%高度)从训练前的41.11个减少到训练后40.33(图4B)。正确的步长(%高度)从训练前的77.00下降到训练后74.10(图4C)。相比之下,左步长(%高度)从训练前的74.1增加到训练后75.68(图4C)。平均速度(%高度)从训练前的74.44增加到训练后74.97(图4D)。步频(步数/分钟)从培训前的117.2增加到培训后119.8(图4E)。步长宽度从训练前的0.08米降至训练后0.06米的步宽(图4F)。
正面、下垂和横平面的膝关节运动轨迹如图5所示。与训练前相比,膝盖的AROM的左右轨迹更接近于正常的参考值,尤其是在下垂平面的膝关节AROM的摆动阶段。
紧肌肉EMG活动的结果如图6所示。左长头二头肌的平均根均平方(RMS), 左正肠femoris,和左半天肌分别从0.160 ± 0.069、0.130 ± 0.054 和 0.259 ± 0.138 mV,在训练前增加到 0.194 ± 0.136、0.317 ± 0.215 和 0.315 °0.204 mV,分别在培训后(图6A)。右长头二头肌的平均RMS, 右直肠女发,右半直肠从0.160 ± 0.022, 0.136 ± 0.013, 和 0.259 ± 0.021 mV, 在训练前分别增加到 0.234 ± 0.018, 0.206 = 0.009, 和 0.438 ± 0.017 mV,分别在培训后(图6C)。左长头二头肌的峰值RMS, 左正肠femoris, 和左半天肌分别从 0.342 ± 0.094、 0.256 ± 0.245 和 0.528 ± 0.197 mV, 在训练前分别增加到 0.540 ± 0.032、 0.797 = 0.116 和 0.784 ± 0.074 mV, 分别在培训后(图6B)。右长头二头肌的峰值 RMS, 右直肠女发,右半直肠,在训练前分别从0.388 ± 0.078、0.286 ± 0.036 和 0.855 ± 0.055 mV 增加到 0.576 ± 0.098、0.390 ± 0.024 和 1.300 ± 0.140 mV。培训后,分别(图6D)。
病人声称,她对LBPP的整个训练过程感到满意,没有任何不适,并希望在未来接受另一个课程。
图1:LBPP设置图和LBBP训练协议图。
(A) 行走模型;(B) 蹲下模型;(C) LBPP培训的协议和参数设置.AROM = 运动活动范围,BW = 体重。请点击此处查看此图的较大版本。
图 2:右脚与地板(绿色垂直线)和右脚趾关闭(蓝色垂直线)的定义示例。
显示膝关节弯曲延伸角度(绿色)和脚踝倾斜角(红色)。R = 右侧。请点击此处查看此图的较大版本。
图3:训练前膝关节OA患者的数字放射成像图像。请点击此处查看此图的较大版本。
图4:LBPP训练干预前和后膝关节患者的时空参数。
(A) 步态周期中右支架相(深绿色)与摆动相(浅绿色)的百分比。(B) 步态周期中左站相(深红色)与摆动相(浅红色)的百分比。(C) 右侧的步长(%高度)(绿色)与左侧(红色)的步长(%高度)。面板 (D)、 (E) 和 (F) 分别显示平均速度 (%高度/s)、节奏和步长宽度。请点击此处查看此图的较大版本。
图5:膝关节运动轨迹在步态周期的正面,下垂和横平面。
显示正常主体的膝关节运动轨迹作为正常参照(灰色),这是指运动捕捉系统(材料表)。请点击此处查看此图的较大版本。
图6:在LBBP训练干预前和后,膝关节OA患者在步态周期中的同步EMG活动。
面板 (A) 和 (C) 分别显示二头肌、直肠和半直肠肌中肌肉活动的平均 RMS;面板 (B) 和 (D) 分别显示二头肌的肌肉活动峰值 RMS, 长肌、 直肠和半直肠肌.RMS = 根均值平方;mV = 微伏;L = 左侧;R = 右侧。请点击此处查看此图的较大版本。
| 临床评估 | 培训前 | 培训后 |
| 10MWT (SPP) | 4.1 s | 3.3 s |
| 拖船 | 9.1 s | 8.2 s |
| 沃马-疼痛 | 8 | 3 |
| WOMAC-刚度 | 1 | 0 |
| 沃马功能 | 6 | 5 |
| NRS(休息时疼痛) | 0 | 0 |
| 膝关节弯曲延伸 AROM | 左: 0[130] | 左: 0[130] |
| 右: 0[130] | 右: 0[130] |
表1:临床评估结果。
10MWT = 10米步行试验;SSP = 自选步速;TUGT = 超时和去测试;WOMAC – 西安大略大学和麦克马斯特大学骨关节炎指数;NRS = 数值评级刻度;AROM = 运动的活动范围;s = 秒。
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Discussion
我们提出了一种LBPP跑步机干预方案,包括临床评估和治疗模型,用于膝下OA下肢运动功能的恢复。同时,针对临床症状和膝关节OA功能障碍,治疗模式不仅包括LBPP协议中行走的训练部分,还包括一个创新的蹲下训练部分,旨在解决日常功能障碍。大腿肌肉无力和蹲下困难在膝盖OA患者。据我们所知,此协议是首次在膝OA患者中使用非重量技术进行蹲下运动方案。
该协议的设计基于五个要点。首先,疼痛和由此引起的骨折是膝关节OA患者的主要问题。该协议旨在探索反重力跑步机通过减少膝关节负荷和运动过程中膝关节疼痛而增加运动量的潜在效果。因此,包含标准侧重于膝关节 OA 患者在行走、蹲下和/或跪下时膝关节疼痛。其次,WOMAC 和 KOOS 都广泛用于临床,以评估膝关节 OA 患者的身体功能。WOMAC用于评估与膝关节和髋关节OA患者(5个疼痛项目,2个僵硬项目和17个关节功能项目)患者的症状,并反映关节炎16的严重程度和治疗效果。KOOS是一种自我管理的工具,用于评估膝关节损伤和OA(五个子尺度中的42个项目:疼痛、其他症状、日常生活活动、运动和娱乐)17。此外,EQ-5D用于评估患者的一般状况,包括五个维度(流动性、自我护理、常规活动、疼痛/不适、焦虑/抑郁)18 。虽然此方案主要侧重于轻度至中度膝关节OA患者的疼痛和身体功能,但用于全面健康评估的KOOS和EQ-5D是可选的,建议使用。第三,LBPP培训课程包括步行和蹲下模块。行走模块侧重于改善行走功能和膝关节活动,蹲下模块侧重于增强紧肌力量23。然而,值得注意的是,由于解剖结构紧张(通过股骨槽对骨骼进行误跟踪)和蹲下引起的重体力负荷压力,应排除在LBBP训练协议中,这能加重疼痛24。同时,如果患者不能容忍蹲下训练模式,则只执行行走模式。第四,逐渐的热身和降温期对于在运动开始阶段更好地适应高运动强度,并在停止锻炼之前慢慢恢复全身体重非常重要。最后,在我们的协议中,改变重力跑步机训练的频率是每周六次,为期两周,但训练频率可以根据患者的具体情况及其医疗保险支付情况进行调整,例如一次治疗每周两到三次,持续三到四周。
比较了培训前和2周培训后的结果,在代表性结果部分作了比较,功能改进主要体现在三个方面。首先,步行能力的提高,这反映在10MWT和TUG测试的时间成本下降(TUG的减少也表明下降的风险降低)(表1)除了改善3D步态分析参数外,包括平均速度(%高度)和步速的增加和步进宽度的减小(图4)。第二,大腿肌肉的肌肉力量增加,包括两侧的直肠、半直肌和长头二头肌(图6)。第三,膝盖疼痛的减少(虽然在休息条件下的训练前,整体NRS疼痛评分并不明显,但患者抱怨说,主要疼痛是在功能活动(如行走或上下楼梯)过程中诱发的)。此外,经过两周的LBPP训练后,WOMCA评估显示,功能锻炼期间疼痛显著减轻(表1)。此外,在LBPP前和课后训练课上从3D步态运动分析系统收集的结果与本研究中临床评价量表的结果一致。值得注意的是,治疗前后膝关节活动活动没有明显改善,但3D步态运动分析表明,膝关节运动轨迹的两侧更接近于下垂平面的正常参照。培训后比在培训前(图5)。同时,患者在AROM没有限制,没有休息疼痛。这可以解释为什么膝盖ROM没有改变。
我们必须解决本文的某些限制。首先,本文旨在根据我们过去的临床经验和以前的研究报告10、11、22,为膝关节OA患者的抗重力跑步机提供一种方案。然而,我们的发现仅在本案例报告中有效(由于我们过去的临床应用(如 3D 步态分析和常规对照组)缺乏客观的评估方法)。这种方法的临床疗效需要进一步的调查。第二,议定书和案件报告都不涉及多次会议或后续行动。考虑到膝关节OA病的不可逆转性和进展,我们建议,作为未来研究的一部分,应对此队列进行随从。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
这项研究由广州医科大学资助(助学金号2018A053)。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| AlterG Anti-Gravity Treadmill M320 | AlterG Inc, Fremont, CA, USA | 1 | LBBP training |
| BTS Smart DX system | Bioengineering Technology System, Milan, Italy | 2 | Temporospatial data collection |
| BTS FREEEMG | Bioengineering Technology System, Milan, Italy | 3 | Surface EMG data collection |
| BTS SMART-Clinic software | Bioengineering Technology System, Milan, Italy | 4 | Data processing |
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