人體站立和適宜速度步行時的平衡控制能力評價*

陸蓉蓉, 白玉龍, 李 策, 高天昊, 張林雨, 陸嘉杰, 王志勇

1.復旦大學附屬華山醫院 康復醫學科 上海 2000402.上海大學 機電工程與自動化學院 上海 200436 3.上海金矢機器人科技有限公司 上海 200436

1 研究背景

世界衛生組織在2017年發布的報告中指出,跌倒已經成為老年群體非意外傷害死亡的最常見原因,并成為主要的公共衛生問題。據統計,在65歲以上的老年群體中,約有1/3曾經發生跌倒,而在社區照料機構中,這一比例達到了1/2[1]。報告還指出,每年因跌倒而導致骨折或創傷性顱腦損傷需要住院治療者約達37 300 000人,約有646 000人因跌倒而死亡。

雖然造成老年群體跌倒風險增加的因素有很多,但是最常見的因素還是平衡和步態[2]。文獻[3]指出,對步態和平衡功能進行個體化評估,能有效減小老年人的跌倒風險。文獻[4]指出,個體化評估需包括如下內容:既往跌倒史,跌倒是否帶來意外傷害,是否罹患骨關節疾病、神經系統疾病或存在感覺問題,是否服用影響平衡功能的藥物。功能評定包括計時站起步行測試、平衡功能評定量表、姿勢圖參數[5-6]等。利用平衡功能評定量表反映健康中老年群體的平衡功能存在一定不足,而且即使在具有平衡功能障礙的患者中,平衡功能評定量表也存在著天花板效應[7],因此,在平衡功能沒有顯著障礙的中老年群體中,平衡功能評定量表所能反映出的信息更少。例如,雖然Berg平衡量表是臨床上常用的用于評價老年人群平衡能力的工具,但是在預測跌倒風險時,效能尚顯不足,因此只能作為綜合評價的一部分[8]。臨床上,可以結合姿勢圖參數定量評價的優勢來進行綜合性評價。

為了進一步了解中老年人的平衡功能特征,筆者利用智能化下肢助行機器人進行人體站立和適宜速度步行時的平衡控制能力評價,并與青年受試者的評估結果進行比較。

2 研究對象

研究的受試者為80名健康志愿者,分為中老年組和青年組兩組。中老年組受試者44名,其中男性5名,女性39名,年齡67.84±6.16歲,身高156.30±6.65 cm,體重61.94±9.88 kg。青年組受試者36名,其中男性14名,女性22名,年齡23.50±4.03歲,身高166.72±9.74 cm,體重59.74±11.64 kg。所有受試者都為右利手。納入標準為無認知障礙,無嚴重視力障礙,無平衡功能障礙,愿意參加試驗。排除標準包括有神經肌肉系統及肌肉骨骼系統的疾病史,如卒中后、帕金森病等;有不穩、眩暈和感覺功能缺失等癥狀;有其它可能引起平衡異常的疾病;關節炎;未能糾正的視力障礙;體位性低血壓者;有嚴重心肺疾病;服用麻醉鎮靜劑,或抗焦慮藥、抗抑郁藥者。

研究方案通過復旦大學附屬華山醫院倫理委員會審核,編號為2017臨審第(368)號。

3 研究設備

研究應用智能化下肢助行機器人。受試者佩戴完腰帶后,用卡環將骨盆兩側與設備的萬向節牢固連接。這樣,當骨盆移動時,骨盆兩側就會帶動萬向節發生移動,使骨盆支撐結構左右擺動和側傾運動。同時,骨盆支撐結構通過采集一個編碼器和四個壓力傳感器的數據,實時計算出骨盆的質心軌跡,從而得到各項姿勢圖參數。

4 研究方法

4.1 測試概況

本研究為觀察性研究,在復旦大學附屬華山醫院進行,時間為2018年7月30日至8月1日。

由一名熟悉系統操作的康復醫師擔任評定者,整個評定過程分為兩部分。第一部分為Berg平衡量表的評定,第二部分為不同姿位站立和步行的姿勢圖參數評定,在智能化下肢助行機器人上進行。中老年人同時接受兩部分評定,青年受試者僅接受不同姿位站立和步行的姿勢圖參數評定。

評定者首先向受試者解釋測試的目的和測試過程中所需要注意的具體事項,以求得到受試者的充分理解和配合,使受試者放松心情,有助于整個研究的順利進行。在不同姿位站立和步行的姿勢圖參數評定過程中,要求受試者正視前方,盡量控制身體減少搖擺。整個測試在安靜的環境下完成,并且測試過程中的視覺環境良好。

4.2 站立平衡測定

受試者穿戴完畢后,分別對雙腳、左腳和右腳這三種不同站姿進行評定。雙腳站立時與肩同寬,左、右腳站立時立于智能化下肢助行機器人中央,雙手自然置于身體兩側,直視前方,自然站立。在測試過程中,受試者盡可能保持姿勢穩定。整個測試過程為1 min,包括10 s的適應時間和50 s的數據采集時間。

在測試過程中,利用編碼器測得人骨盆質心的左右擺動幅度,利用前后四個壓力傳感器和彈簧彈性系數計算出人前后擺動的幅度。根據人相對于最初中間位置的實時偏離情況,下位機以10 ms為周期采集人的實時擺動幅度,上位機以1 s為周期采集左右、前后的擺動輻度信息,存儲并顯示在界面上。

4.3 適宜速度步行平衡測定

受試者雙手扶把手,以適宜速度直線行走10 m。行走過程中,下位機以10 ms為周期記錄行走距離信息和骨盆質心的左右擺幅信息,上位機以1 s為周期采集記錄的信息。為了保證記錄數據的可靠性,對前5 s數據和最后5 s數據舍棄,以行走距離為橫軸,以左右擺幅為縱軸,計算左右擺幅與橫軸所構成的絕對面積、左右擺幅與橫軸構成曲線的總線長,則行走平均面積為絕對面積除以行走距離,平均線長為總線長除以行走距離。

4.4 姿勢圖參數

在本研究中,采用姿勢圖參數來評估雙腳站立、左腳站立、右腳站立和適宜速度10 m步行中的姿勢控制情況。雙腳站立和左、右腳站立平衡測定中的姿勢圖參數包括額狀面平均擺幅、矢狀面平均擺幅、質心移動軌跡總長度和質心移動軌跡總面積。在適宜速度10 m步行測試中,姿勢圖參數包括質心移動軌跡總長度和質心移動軌跡總面積。

4.5 統計學處理

采用SPSS 20.0統計軟件對所得數據進行分析處理。均數差異比較采用兩獨立樣本檢驗,概率P小于0.05提示存在顯著統計學差異。

5 測試結果

5.1 受試者特征

受試者特征見表1。

表1 受試者特征

5.2 雙腳站立姿勢圖參數

雙腳站立時,青年組的質心移動軌跡總長度顯著優于中老年組,其余參數在兩組間無顯著差異,見表2。

表2 雙腳站立姿勢圖參數

5.3 左、右腳站立姿勢圖參數

在左、右腳站立姿勢圖測定中,所評估的姿勢圖參數在兩組間無顯著差異,見表3和表4。

表3 左腳站立姿勢圖參數

表4 右腳站立姿勢圖參數

5.4 適宜速度10 m步行

適宜速度10 m步行時,青年組的質心移動軌跡總長度顯著優于中老年組,質心移動總面積在兩組間無顯著差異,見表5。

表5 適宜速度10 m步行姿勢圖參數

6 研究討論

老年人中發生跌倒和損傷通常由于平衡功能受損引起,平衡功能受損會導致個體對不平整地面或外界推力等外界干擾的應變能力減退[9]。感覺功能、運動功能和神經系統功能都會影響個體對平衡的控制能力,隨著年齡的增長,感覺、運動和神經系統或多或少會出現退化[10]。對于老年群體而言,當某一系統發生退化時,系統內的其它部分或其它系統會做出代償,因此,在平衡功能控制產生障礙的早期,難以被發現,但當所采取的代償策略效能進一步下降至不足時,平衡控制障礙實際已經很嚴重了,很可能造成跌倒。因此,如果能夠在早期識別平衡控制功能障礙,進行早期干預,或能有效減小跌倒發生的風險[11]。

姿勢圖參數可以作為對平衡功能評定量表的補充,進一步豐富對平衡控制功能的評價。本研究中所使用的智能化下肢助行機器人,以骨盆質心作為基準,得到相應的姿勢圖參數,對受試者的姿勢控制穩定性進行評價。以往已經對這種方式的可行性和可信性進行了評價,在本研究中,進一步比較青年群體和中老年群體靜態姿勢控制和動態過程姿勢控制的差異,從而試圖反映中老年群體平衡控制能力的特征,以盡早選擇合適的干預手段,避免因平衡控制能力減退而導致的不良事件發生。

從Berg平衡量表評估的結果來看,在受試者中,雖然近30%的人在過去1年中至少有一次跌倒史,但是其Berg平衡量表評分的中位數仍為55分,僅有1人評分在50分以下。因此,應用Berg平衡量表并不能有效地反映受試者的平衡控制能力,也不能有效地預測發生跌倒的風險。

對于定量的姿勢圖參數評價,在本研究中將靜態站立時的姿勢圖參數用于反映靜態平衡控制。靜態站立分為雙腳站立和單腳站立,結果顯示在雙腳站立時,青年組的質心移動軌跡總長度顯著優于中老年組,其余參數在兩組間無顯著差異,提示中老年組存在穩定性減退。而在單腳站立時,所評估的四個參數在兩組間并無顯著差異,提示中老年組的姿勢控制穩定性并無顯著減退。但是,在以適宜速度進行10 m步行的過程中,青年組的質心移動軌跡總長度顯著優于中老年組,質心移動軌跡總面積有優于中老年組的趨勢,但未達到顯著性差異水平,提示在適宜速度步行的過程中,老年人的姿勢控制能力是顯著降低的,這與大多數跌倒都發生在步行或體位轉移過程中這一事實相符。

因此,在針對中老年人的平衡控制能力訓練方面,應該有的放矢,除了基本訓練,如肌肉力量訓練外,還應關注動態平衡控制功能的訓練。此時,可以與康復機器人技術相結合,利用視覺反饋信息,使受試者直觀地看到在完成相應任務時自身姿勢控制的穩定性情況,從而根據反饋信息進行實時糾正,改善在此過程中的平衡控制能力。后續研究將進一步關注適合中老年群體的適宜訓練方式,來改善其平衡控制能力。

7 研究結論

在健康受試者中,隨著年齡的增長,其平衡控制能力出現減退,尤其以動態過程中的平衡控制功能減退更為顯著。因此,在日常生活中,應重點關注中老年人的平衡控制能力。