基于姿勢控制能力的老年人跌倒風險綜合測評指標優選與分析

摘? ? 要：從姿勢控制能力的視角對老年人跌倒風險綜合測評指標進行優選與分析，旨在完善老年人跌倒風險評估體系，為老年人跌倒防控及身體功能鍛煉提供理論依據。方法：隨機招募60歲以上的老年人284人作為測試對象，將受試者按照既往跌倒史分為跌倒組和無跌倒組。采用錄像分析、足底壓力、人體機能等測評系統對老年人自然行走步態以及姿勢控制能力相關指標進行測試，并對實驗數據進行獨立樣本t檢驗和典型判別分析。結果：統計篩選出優勢判別指標分別為標準化步速（dc=-0.662）、95%橢圓擺動面積（dc=0.541）、右腳第2跖骨受力面積（dc=-0.321）、選擇反應時（dc=0.310）、橫向COP軌跡（dc=0.292）、左腳第1跖骨峰值力（dc=0.291）、左腳著地髖角（dc=0.268）、左右擺動路徑長度（dc=0.218）、閉眼單腳站立時間（dc=-0.208）、左腳峰值壓力點COM位移（dc=-0.205）。結論：老年人跌倒相關的姿勢控制能力變量中運動功能指標所占比例最大，其次是感覺功能指標和認知功能指標。標準化步速、95%橢圓擺動面積和選擇反應時可視為姿勢控制敏感指標，是老年人跌倒防控的重點觀測變量。

關鍵詞：老年人;跌倒;測評指標;風險預測

中圖分類號：G 804.5? ? ? ? ? 學科代碼：040302? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A

Abstract：From the perspective of postural control ability， this paper optimizes and analyzes the comprehensive assessment indexes of fall risk in the elderly， aiming to improve the risk assessment system of fall in the elderly and provide theoretical basis for the prevention and control of fall and functional exercise in the elderly. Method： 284 subjects were randomly recruited from the elderly over 60 years old. The samples were divided into the falling group and the non-falling group according to their previous history of falling. Video analysis， plantar pressure， human body function and other assessment systems were used to test the related indicators of natural walking gait and posture control ability of the elderly， and the experimental data were subject to independent sample t test and typical discriminant analysis. Results： Statistical advantage judging indexes are respectively screened， including standardization pace（dc=0.662）， 95% elliptical swinging area（dc=0.541）， the second metatarsal stress area of right foot （dc=0.321）， choice reaction time （dc=0.310）， horizontal COP trajectory （dc= 0.292）， the first metatarsal peak force of left foot（dc=0.291）， the hip angle of left foot（dc=0.268）， left-right swinging path length（dc=0.218）， time standing on one foot with eyes shut（dc=0.208）， peak pressure displacement dot COM of left foot（dc=0.205）.Conclusions： Among the fall related postural control ability variables， motor function index accounted for the largest proportion， followed by sensory function index and cognitive function index. Standardized walking speed， 95% elliptical swing area and selective reaction time can be regarded as sensitive indicators of posture control， which are key observation variables for fall prevention and control of the elderly.

Keywords：the elderly; fall; evaluation indicators; risk prediction

姿勢控制是調控肢體各關節的力學關系以達到控制身體在空間位置的穩定性和方向性的目的 [1]。姿勢控制系統包括運動功能、感覺功能和認知功能3個方面[2-3]。平衡能力是姿勢控制的關鍵因素，它主要受神經肌肉控制系統的影響，平衡能力失調和步態異常普遍被認為是跌倒最大的風險因素[4-5]。平衡能力包括靜態和動態兩大類，其中動態平衡能力又可分為自動態平衡能力和他動態平衡能力[6]。目前，坐—立行走計時（TUG）[7]、5次坐立計時（FTSST）[8]、10 m最大步行速度（TWT）[9]等是國內外學者對老年人進行動態平衡能力分析及跌倒風險評估時最常用的測評指標與方法，但這些指標及方法主要是側重于老年人自動態平衡能力的測評，突出了對肌力和步速能力的評估[10-12]，而忽略了靜態平衡能力對老年人姿勢控制能力及跌倒風險的影響。感覺功能衰退將導致姿勢控制能力下降，進而會增大老年人的跌倒風險[2]。搖擺度、壓觸覺兩點辨別閾以及動覺方位等測評方法被廣泛用來評估感覺功能[1，13]。其中的COM擺動面積、COP軌跡及對比度視力等是老年人跌倒風險的敏感指標[14]。以上這些測評指標及測評方法側重于人體靜平衡能力評估。老年人在多任務行動中，由于信息提取及注意力分散而導致姿勢控制能力降低，行走中的平衡穩定性下降，容易導致跌倒[15]。目前，雙任務研究范式在老年人認知與跌倒關系研究中應用最為廣泛[16]，最初的雙任務研究只是在站立、行走中加入音樂、聊天等干擾因素[17]。近年來，有研究者將日常生活中的上下樓梯[18]、跨越障礙[19]等也應用到了雙任務的測試中。

綜上可知，目前對于老年人跌倒風險的測評尚無明確的“金標準”，以往很多研究多側重于某一方面進行老年人平衡能力和姿勢控制能力的研究[20]，方法和指標的選取過于單一[21-22]，不能充分體現出對老年人跌倒有關的姿勢控制系統的整體評價。本研究從姿勢控制理論視角，基于運動、感覺、認知整體功能系統，對老年人跌倒風險綜合測評指標進行篩選與優化，旨在完善老年人跌倒風險系統化評估體系，為老年人跌倒防控及身體功能鍛煉提供理論依據。

1? ?研究對象與方法

1.1? 研究對象

本研究在社區和老年公寓隨機招募60歲以上的老年人284人為實驗測試對象，其中：男性為111人，女性為173人，年齡范圍為60～88歲，平均年齡為（73±6.35）歲，并根據既往跌倒史的調查結果分為跌倒組和無跌倒組。在跌倒史的調查中，嚴格按照本研究界定的跌倒定義回答，即身體非故意地跌到在地面、地板等較低的水平支持面上，但意外沖撞、較大障礙物絆倒、光滑接觸面跌倒、急性疾病發作導致的跌倒排除在外[23]。在既往12個月中跌倒過1次及以上的老年人定義為跌倒組，其他為無跌倒組。所有受試者都簽署知情同意書，自愿參加測試，實驗測試中有專人進行安全防護，所有受試者在測試期間，身體健康狀況良好，均無身體活動受限，均能獨立完成所規定的測試任務。

1.2? 研究方法

1.2.1? 調查法

在社區和老年公寓發放問卷并結合口頭咨詢進行調查，并有測試人員就問卷內容逐項進行口頭咨詢并代填問卷。主要涉及受試者既往12個月的跌倒史（包括跌倒次數、原因及致傷情況等）、鍛煉史、病史、服用藥物及精神認知狀況等，同時記錄受試者姓名、性別、年齡、受教育程度、家庭住址、電話等基本信息。

1.2.2? 實驗法

1）基本形態測量。采用身高測量計、電子體重計、Inbody體成分測量儀（韓國）等儀器對所有受試者進行身高、體質量、體脂率等基本形態測量。

2）運動功能測評。采用5次坐立測量（FTSST）、10 m最大行走速度測量（TWT）、坐—立行走計時測量、腳踏頻率測量。以上以計時和計數為主的測量方法均進行2次重復測試，取其中表現最佳的1次作為最終統計數據。而步態足底壓力測量與步態運動錄像解析數據的變異性較大，故采用3次測量數據的平均值進行統計分析，以減小誤差。

（a）坐—立行走計時（iTUG）測量。采用美國“T·Mobility Lab ”人體機能測評系統進行iTUG測量，受試者胸部、腰部、手腕、腳踝處都佩戴了6個監測器，按測試流程（見圖1）完成測試。每一個監測器都是由一個三軸加速度計、三軸陀螺儀、三軸磁力計和一個溫度傳感器組成，并配有一個集成塢，可以將6個監測器集中放置進行同步設置。無線數據接收器，可同時接收6個監測器發射的信號。系統配有“Mobility Lab Software”數據分析軟件。

（b）步態運動學測量。采用立體定點定機對老年人自然行走步態進行三維運動錄像拍攝與解析。使用兩臺索尼攝像機（DCR-VX2100E）進行同步拍攝，并使用遙控器同步開機，足底壓力測試區域布設同步裝置（見圖2），通過電子光幕檢測足底著地并觸發燈光作為同步信號。拍攝頻率為50Hz，攝像機距離壓力平板中心約10 m，兩攝像機主光軸扇形夾角約為900°，攝像機放置在距地面1.2 m處。比例尺采用“愛捷001-A型”三維DLT立體輻射框架，根據框架中“23”球中心指向“13”球中心的連線為X方向的要求，框架的放置使X與受試行走方向平行。采用美國艾里爾運動生物力學分析系統（APAS）對所采集的受試老年人行走錄像進行人體各關節點的逐點逐幀解析，選用系統自帶的美國丹姆斯特模型，經過數字化計算得出受試老年人行走過程中步態的各環節位置、位移、速度、加速度、角度、角速度等運動學參數，采用低通數字濾波法對數據進行優化，截斷頻率為6 Hz[24]。

（c） 步態足底壓力測量。本實驗采用比利時“Footscan Usb2”足底壓力測試系統對受試老年人自然行走步態進行動力學測量。測力平板尺寸規格為（長為578 mm、寬為418 mm、厚度為12 mm），內置4 096個傳感器單元，數據采集頻率為250 Hz，并配有“Footscan 7 USB2 gait”軟件分析系統。本研究采用“一步法”進行測試[24]。為了減少測力臺暴露對受試者的干擾，對測試步道進行了改造，鋪設了木地板，將測力平板鑲嵌在地板內，測力平板表面覆蓋專用防護墊，并用有色膠帶以“×”貼于防護墊，并將“×”標志置于測力平板的中央。為了保證受試老年人的測試安全，步道兩邊加裝了防護欄（見圖2）。要求受試者穿薄襪從步道的一側開始，以本人的自然步速和姿勢沿步道行走，使一只腳踩到“×”標志，另一只腳自然擺動，跨過測力臺。若第一次測試了右腳，則返回時用同樣的方法測試左腳。每個受試者每只腳測試3次，取平均值進行相關數據分析。

3）感覺功能測量。采用“T·Mobility Lab ”人體機能測評系統對受試者進行坐立—轉身—站立搖擺度測試[13]、閉眼單腳站立靜平衡測試、動覺方位測試及視力（視敏度）測量[25]。其中搖擺度進行3次測試，每次測試間隔3 min，取3次測試的平均值，動覺方位及視力均進行2次測試，取最佳的1次進行統計分析。受試者的胸部、腰部、手腕、腳踝處都佩戴監測器，坐在木質椅子（高度46 cm）上，聽到“開始”指令后，隨即站立并沿慣側在原地轉身360 °（見圖3），然后保持直立，兩腳間距通過佩戴的限位器進行統一規范調整，并且平視正前方設定的目標，努力控制身體重心的穩定，進行30 s“isway測試”，整個過程有2名測試人員保護。

4）認知功能測評。采用反應時測試儀（EP202型）進行選擇反應時測評，BD-II-311型腳踏頻率測試儀及問題卡進行雙任務測評，BD-II-508型速度知覺儀進行速度知覺測評。均對受試者進行2次測試，取其中最佳的一次作為統計數據。

1.2.3? 數理統計法

1）獨立樣本t檢驗及卡方檢驗。將樣本按照既往跌倒史（跌倒=1，無跌倒=0）分為跌倒組（F=1）和無跌倒組（NF=0），應用統計學軟件“IBM SPSS Statistics 19.0”采用假設檢驗中的獨立樣本t檢驗和卡方檢驗進行組間各因素差異性對照分析。當影響因素為連續性變量時，用獨立樣本t檢驗進行統計分析，采用（x2±s）表示，當影響因素為定性變量時，采用率或構成比之間的比較采用K2檢驗。p<0.05表明變量之間有顯著性差異，p<0.01表明變量之間有非常顯著性差異。

2）判別分析法。應用統計學軟件“IBM SPSS Statistics 19.0”對影響老年人跌倒的因素進行典型判別和逐步判別分析，以方差分析的原理進行Fisher（費歇爾）判別，并利用Bayes（貝葉斯）以最大后驗概率進行了判別，并用回代估計和交叉確認估計進行效果驗證。

2? ?研究結果與分析

2.1? 跌倒組與無跌倒組基本情況比較

通過對受試者面對面進行問卷調查，并嚴格按照跌倒的界定對調查對象既往12個月內跌倒情況進行統計，獲得284個有效樣本，年齡分布范圍在60～88歲，有過跌倒經歷的為78人，無跌倒經歷的為206人，跌倒者占調查人數的27.46%。跌倒組與無跌倒組在年齡上組間無顯著性差異（p>0.05），通過卡方檢驗，在跌倒組與無跌倒組中，性別比例無顯著性差異（p>0.05），跌倒組身高、體質量略低于無跌倒組，但組間無顯著性差異（p>0.05），體脂率跌倒組略高于無跌倒組，但組間差異無顯著性（p>0.05）。見表1。

2.2? 跌倒組與無跌倒組老年人姿勢控制能力相關指標對比

2.2.1? 運動功能變量對比分析

表2表明：跌倒組的5次坐立計時明顯大于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組的10 m最大步行速度小于無跌倒組，且組間差異具有非常顯著性（p<0.01）。跌倒組改良坐立行走計時明顯大于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組標準化步速小于無跌倒組，且組間存在顯著性差異（p<0.05）。跌倒組雙支撐時間比率明顯高于無跌倒組，且組間差異具有非常顯著性（p<0.01）。跌倒組轉身步數與無跌倒組具有非常顯著性差異（p<0.01）。其他指標組間差異均無顯著性（p>0.05）。

表3的統計結果表明：在足底峰值壓力分布特征方面，跌倒組左腳第1跖骨峰值力大于無跌倒組，且組間存在顯著性差異（p<0.05）。在足底沖量分布特征方面，跌倒組左腳足跟外側沖量低于無跌倒組，跌倒組右腳足跟外側沖量大于無跌倒組，兩組之間均存在非常顯著性差異（p<0.01），跌倒組左腳大拇趾沖量大于無跌倒組，組間存在顯著性差異（p<0.05）。在足底接觸面積中，跌倒組只有右腳第2跖骨受力面積與無跌倒組之間存在顯著性差異（p<0.01）。表4表明：在步態的足部形態及時空特征方面，跌倒組左腳的緩沖期接觸時間明顯大于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組右腳的前腳掌著地接觸時間明顯大于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組右腳的橫向COP軌跡明顯大于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。其他指標組間差異性均無顯著性統計學意義（p>0.05）。

跌倒組在著地期只有左腳著地髖角明顯大于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。在峰值壓力點時相，跌倒組左腳峰值壓力點COM位移明顯小于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組右腳的峰值壓力點COM位移明顯小于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。其他指標組間差異均無顯著性統計學意義（p>0.05）。

2.2.2? 感覺功能變量對比分析

表5的統計結果表明：在視覺及本體感覺方面，跌倒組視力值低于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組髖關節動覺方位判定值與無跌倒組之間存在非常顯著差異（p<0.01）。跌倒組閉眼單腳站立時間小于無跌倒組，組間存在顯著性差異（p<0.05）。前庭功能方面，跌倒組95%橢圓擺動面積明顯大于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組左右擺動平均頻率與無跌倒組存在顯著性差異（p<0.01）。跌倒組左右擺動路徑長度明顯大于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。其他指標組間差異性均無顯著統計學意義（p>0.05）。

2.2.3? 認知功能變量對比分析

表6的統計結果表明：跌倒組雙任務值明顯低于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。跌倒組選擇反應時大于無跌倒組，且組間存在非常顯著性差異（p<0.01）。其他指標組間差異性均無顯著統計學意義（p>0.05）。

2.3? 跌倒組與無跌倒組老年人姿勢控制能力優勢判別指標的篩選

通過獨立樣本t檢驗對跌倒組與無跌倒組在運動功能、感覺功能和認知功能3個維度的相關變量進行統計對照分析，共計25個指標組間存在顯著性差異，分別為：5次坐立計時、10 m最大步行速度、閉眼單腳站立時間、標準化步速、雙支撐時間比率、轉身步數、左腳第1跖骨峰值力、左腳足跟外側沖量、右腳足跟外側沖量、右腳大拇趾沖量、右腳第2跖骨受力面積、左腳緩沖期著地接觸時間、右腳前腳掌著地接觸時間、右腳橫向COP軌跡、左腳著地髖角、左腳峰值壓力點COM位移、右腳峰值壓力點COM位移。感覺功能相關差異性指標分別為：視力、髖動覺方位、95%橢圓擺動面積、左右擺動路徑長度、左右擺動平均頻率。認知功能相關差異性指標分別為：雙任務、選擇反應時。

進一步通過逐步判別分析對25個變量進行降維，最終有10個變量被確定為影響老年人跌倒的姿勢控制能力的優勢判別變量。分別是標準化步速、95%橢圓擺動面積、右腳第2跖骨受力面積、選擇反應時、右腳橫向COP軌跡、左腳第1跖骨峰值力、左腳著地髖角、左右擺動路徑長度、閉眼單腳站立時間、左腳峰值壓力點COM位移。從歸類結果來看，影響老年人跌倒的姿勢控制能力中運動功能相關指標占的比重最大，其次是感覺功能能力指標，最后是認知功能能力指標。從指標的權重系數來看，3個功能系統中排在首位的指標分別是：標準化步速（運動功能）、95%橢圓擺動面積（感覺功能）、選擇反應時（認知功能）。

2.3.1? 老年人跌倒最佳判別指標的典型判別函數分析

Fisher（費希爾）判別法的基本思想是降維，將多個指標轉化為少數幾個判別功能較強的綜合指標，即典型判別函數。由于本研究分組只有跌倒與非跌倒兩類，所以典型判別函數只有一個。根據特征值表，特征值越大說明越具有區別力，本研究特征值較大，所以其能夠提供上述指標幾乎全部（100%）的方差信息（見表7）。

從圖4中可以看出，跌倒組與無跌倒組的典型判別函數得分均具有顯著差異，說明判別函數的判別功能較強，篩選出的最佳判別指標具有較強的代表性。

2.3.2? 老年人跌倒風險最佳判別指標的Bayes判別函數分析

表8、表9的統計結果表明：對初始分組中跌倒組的準確預測率為89.7%，錯誤預判率為10.3%。對無跌倒組的準確預測率為96.1%，錯誤預判率為3.9%。在交叉驗證中，對跌倒組的正確預測率和錯誤預判率與初始判別相同。根據該判別方法的回代估計和交叉確認估計的正確率綜合達到94.4%，說明該方法的判別效果較好。

由此可得出跌倒組與無跌倒組的線性判別函數：

W1（x）=-0.821×x-1.031）;

W1（x）=2.168×x-3.044 2）。

式中：x為典型判別函數。當W1（x）≥W2（x）時，判定樣本屬于無跌倒組;當W1（x）

2.3.3? 與老年人跌倒相關的姿勢控制能力的優勢判別指標篩選

從表10可以看出，通過以上的判別分析，可推斷通過該方法篩選的優勢判別指標具有較高的可靠性。通過典型判別分析的標準化函數系數可知，與老年人跌倒相關的姿勢控制優勢判別指標共有10個，根據系數絕對值的大小可以判斷指標的影響程度，由此推斷優勢判別指標的影響程度從大到小依次為：標準化步速>95%橢圓擺動面積>右腳第2跖骨受力面積>選擇反應時>右腳橫向COP軌跡>左腳第1跖骨峰值力>左腳著地髖角>左右擺動路徑長度>閉眼單腳站立時間>左腳峰值壓力點COM位移。在此基礎上形成了老年人跌倒相關的姿勢控制能力優勢判別指標分類體系（如圖5所示）。

3? ?討論

姿勢控制系統是多種身體功能系統相互作用的表現。其體現了肌肉骨骼和神經系統之間復雜的內在聯系，姿勢控制系統的主要功能是調控肢體各關節的力學關系以達到控制身體在空間位置的穩定性和方向性的目的。本研究對運動功能系統、感覺功能系統和認知功能系統的相關參數進行統計、篩選與優化，共選取出10個關鍵性指標，分別是標準化步速、95%橢圓擺動面積、右腳第2跖骨受力面積、選擇反應時、右腳橫向COP軌跡、左腳第1跖骨峰值力、左腳著地髖角、左右擺動路徑長度、閉眼單腳站立時間、左腳峰值壓力點COM位移。按照預設的3個功能系統分類，選取每個系統中對應權重系數最高的指標，分別為標準化步速、95%橢圓擺動面積和選擇反應時，并將其作為老年人跌倒風險評估的姿勢控制能力重點觀測變量。

步行能力是影響老年人日常獨立活動和提高生活質量的重要因素。步態異常普遍被認為是跌倒最大的風險因素之一[13-14]，步行速度在社區居民活動能力評估方面被認為是一種能預測老年人運動功能的指標[8]。被認為是繼脈搏、血壓、呼吸、體溫、疼痛之外的人體第六感覺特征[12]。步速與老年人生存率高度相關[26]，步速降低與肌肉衰退、生理功能受損有直接的關聯，并且能夠增加身體活動受限的危險性，特別是在老年人群中，其危險性更高[6]。機體的生理功能（例如：肌肉力量和功率）和功能能力（例如：步行速度）之間的關聯被認為是一種非線性的曲線函數關系，并且可能存在一個閾值。若機體儲備能力在閾值水平以上，肌肉力量或功率的增加對步行速度沒有影響，但其可以作為一個安全界限。若低于閾值時，肌肉力量或功率的變化往往會引起步行速度的改變[13]。依據歐洲老年肌少癥工作組（EWGSOP）的診斷標準，步速<0.8 m/s時被判定為老年人肌少癥[13]。本研究測試結果為了消除身高對步速的影響，進行了步速相對身高的標準化處理，提高了數據比較的可靠性。一項有關 12 m最快行走中步速和步頻的影響研究[14]表明，用身高進行步速的標準化，女性可以降低8%的標準誤，而男性可以降低3%的標準誤，但身高標準化步頻對受試者沒有顯著影響。從本研究中跌倒組與無跌倒組標準化的步速比較可知，跌倒組的標準化步速明顯低于無跌倒組的標準化步速，組間具有非常顯著性差異（p<0.01），這一結果與以往學者的研究一致[27]。Orendurff等[28]研究表明，減慢步行速度會增大重心的位移軌跡，在0.7 m/s的慢速步行時，重心由中間向外側移位（6.99±1.34） cm，在以1.6 m/s快速行走時，重心外移（3.85±1.41） cm，因此，在慢速行走中由于重心偏移距離加大而增加了姿勢控制的難度，從而穩定性會下降，因此，老年人步速下降是跌倒風險增加的潛在危險信號。由此可見，步行速度除了可以初步衡量人類的衰老程度外，還可作為老年人跌倒風險評估的一個重點觀測變量。

感覺系統的功能改變對姿勢控制和平衡能力會造成嚴重的影響，易引發老年人跌倒，有過跌倒經歷的老年人再次跌倒的風險會增大[29]。Horak等[30]通過對有跌倒史和無跌倒史的老年人與年輕人對照組進行感覺信息改變適應能力的實驗研究發現，超過20%的受試老年人（含跌倒和非跌倒）在平衡的視覺信息錯誤時都失去平衡，而受試年輕人（20～39歲）沒有失去平衡。40%的無跌倒史的受試老年人在提供視覺和軀體感覺信息都不正確時身體搖擺失去平衡，相比之下，少于10%的受試年輕人會失去平衡。在任何涉及搖擺的情況下，軀體感覺提示錯誤的條件下，有跌倒史的老年人都表現出更差的姿勢控制能力。橢圓面積是iSWAY搖擺度測試中針對重心運行軌跡圖所進行的一種預期性描述，其軌跡圖多呈現類似橢圓形狀，計算出橢圓面積，用此面積大小來反映身體穩定及平衡能力[31]。95%置信區間的面積只是分析了95%的數據，且通過半徑的計算弱化了轉移范圍增大對移動面積的影響。因此，采用95%的置信區間的橢圓面積對于結果的評價更可靠[32]。本研究表明，跌倒組的95%橢圓擺動面積明顯大于無跌倒組，組間存在非常顯著性差異（p<0.01），說明有跌倒史的老年人在完成轉身后，由于其較弱的前庭功能，導致其對站立姿勢的穩定性控制表現得更加困難，身體重心的晃動幅度加大，在短時間內對姿勢的調控能力下降。通過判別函數的標準化系數來看，95%橢圓擺動面積的標準化系數為0.541，權重處于所有指標中的第2位，說明其對老年人的跌倒影響較大。從以往的研究來看，95%橢圓擺動面積是跌倒評估中應用最多的指標之一[33-35]。劉凱 等[36]通過對有跌倒史和跌倒風險的老年人進行足底感知訓練研究時發現，睜眼、閉眼COP的軌跡和橢圓擺動面積都顯著減小，說明平衡穩定能力有所提高，可減少老年人跌倒風險的發生概率。從研究結果來看，有跌倒史的老年人橢圓擺動面積明顯增大，因此，當該指標升高可能預示著老年人跌倒風險的增高。

選擇反應時是指當呈現兩個或兩個以上的刺激時，要求被試分別對不同的刺激作出不同的反應。屬于雙任務測試的范疇，老年人認知功能衰退導致認知控制能力下降，任務切換造成信息提取及注意力控制分散從而導致姿勢控制能力降低，行走中的平衡穩定性下降，容易導致跌倒[18]。本研究中跌倒組的選擇反應時明顯大于無跌倒組，組間具有非常顯著性差異（p<0.01）。此結果與Lord等的研究結果一致[37]。Woolley等[38]研究表明，手指觸壓選擇反應時能夠區分跌倒和非跌倒以及是否正在經受跌倒相關的骨折。Grabiner[39]也指出跌倒者比非跌倒者在手指觸壓的簡單反應時和選擇反應時測試中表現出用時增加，說明其中包含了非常復雜的肌肉運動反應。Lord等[37]通過對447名平均年齡為79歲的老年人進行CSRT測試，發現有跌倒史的老年人邁步選擇反應時明顯大于無跌倒者，認為CSRT的衰退是一個重要且獨立的預測老年人跌倒的優勢判別指標，因為其是視覺對照和下肢本體感覺2種測量方法的互補，測量過程中包含了下肢力量、中樞信息處理速度以及平衡能力。王東海[40]通過對140位平均年齡為70歲的老年人（跌倒組為56人，無跌倒組為84人）分別進行了上肢和下肢選擇反應時的測試，發現上肢反應時兩組之間并未出現顯著差異，而下肢則表現出組間有顯著差異，跌倒組下肢反應時的受試者工作特征曲線ROC值為0.98，說明下肢反應時對跌倒預測有較高的優勢判別度，但該研究并沒有明確提出跌倒組的上肢與下肢反應時之間的內在關聯。

本研究尚存在以下不足和局限性。老年人跌倒的誘因異常復雜，本研究以既往12個月內的跌倒史為分組變量，屬于回顧性研究，雖然嚴格按照跌倒的定義進行了實驗對象的納入與排除，但每個受試者的跌倒經歷都是通過回憶獲取的，且跌倒發生距實驗測試的時間長短不等，從而可能會存在一定的選擇性偏倚和回憶性偏倚，但考慮到老年人跌倒事件的突發性和危害性，目前多數研究仍采用跌倒史為分組變量進行相關回顧性研究，今后應將跌倒史結合其他跌倒風險測評工具進行綜合測評分組，再進一步深入探討老年人跌倒風險與姿勢控制能力的關聯性，以便不斷改善老年人跌倒風險預測效果。

4? ?結束語

在與老年人跌倒相關的姿勢控制能力的變量中，運動功能指標所占比重最大，其次是感覺功能指標和認知功能指標。標準化步速、95%橢圓擺動面積和選擇反應時可視為與老年人跌倒相關的運動功能、感覺功能和認知功能系統中姿勢控制能力評估的敏感指標，是老年人跌倒防控的重點觀測變量。

參考文獻：

[1]? SHUMWAY-COOK A，WOOLLACOTT M H.運動控制與實踐（第三版）[M]. 3版. 畢勝，燕鐵斌，王寧華，譯. 北京： 人民衛生出版社，2009：260.

[2]? 張慶來. 姿勢控制理論與老年人跌倒研究進展[J]. 首都體育學院學報，2018，30（6）：569.

[3]? FUHRMAN S I， REDFERN M S， JENNINGS J R， et al. Interference between postural control and spatial vs. non-spatial auditory reaction time tasks in older adults[J]. Journal of Vestibular Research： Equilibrium & Orientation， 2015， 25（2）： 47.

[4]? SON Y L， KIM J W. The effects of mirror neuron system-based self-observation training on lower limb muscle activity and dynamic balance in patients with chronic stroke[J]. Journal of Physical Therapy Science， 2018， 30（10）： 1241.

[5]? NOOHU M M， DEY A B， HUSSAIN M E. Relevance of balance measurement tools and balance training for fall prevention in older adults[J]. Journal of Clinical Gerontology and Geriatrics， 2014， 5（2）： 31.

[6]? 金冬梅，燕鐵斌. 平衡功能臨床評定研究進展[J]. 中華物理醫學與康復雜志，2002，24（3）：187.

[7]? BEAUCHET O， FANTINO B， ALLALI G， et al. Timed up and go test and risk of falls in older adults：a systematic review[J]. The Journal of Nutrition，Health &Aging 2011，15（10）： 933.

[8]? MELO T A，DUARTE C M，BEZERRA T S，et al. The five times sit-to-stand test： safety and reliability with older intensive care unit patients at discharge[J]. Revista Brasileira de Terapia Intensiva， 2019， 31（1）： 27.

[9]? SAMSON M M， CROWE A， VREEDE P L， et al. Differences in gait parameters at a preferred walking speed in healthy subjects due to age， height and body weight[J]. Aging Clinical and Experimental Research， 2001， 13（1）： 16.

[10]? KRASOVSKY T， LAMONTAGNE A， FELDMAN A G， et al. Effects of walking speed on gait stability and interlimb coordination in younger and older adults[J]. Gait & Posture， 2014， 39（1）： 378.

[11]? BARBAT-ARTIGAS S， CARVALHO L P， ROLLAND Y， et al. Muscle strength and body weight mediate the relationship between physical activity and usual gait speed[J]. Journal of the American Medical Directors Association，2016，17（11）： 1031.

[12]? ZANE A C， REITER D A， SHARDELL M， et al. Muscle strength mediates the relationship between mitochondrial energetics and walking performance[J]. Aging Cell， 2017， 16（3）： 461.

[13]? MANCINI M， KING L， HORAK F. Poster 133 ISWAY： an objective test of balance control[J]. Archives of Physical Medicine & Rehabilitation， 2012， 93（10）： e52.

[14]? 屈莎. 預測中老年人跌倒最佳判別指標和風險評價等級的研究[D]. 北京：北京體育大學，2015.

[15]? POHL P S， GRAS L Z， BOSCH P R， et al. Dual task timed up-and-go for older adults with and without balance deficits[J]. Physical & Occupational Therapy In Geriatrics， 2019，37（4）：10.

[16]? LEE K. Effects of single and dual tasks during walking on spatiotemporal gait parameters of community-dwelling older[J]. Journal of Physical Therapy Science， 2017， 29（10）： 1874.

[17]? 梁雷超，呂嬌嬌，黃靈燕，等.認知-姿勢控制雙任務在老年人跌倒研究中的應用進展[J].中國康復理論與實踐，2016，22（11）：1289.

[18]? 張帆，王長生，祝捷，等. 上、下樓梯時認知任務介入對下肢協調性影響的研究[J]. 體育科學，2015，35（1）：44.

[19]? 孟站領，張慶來，劉昌亞. 社區不同跌倒風險老年人跨越障礙的步態運動學特征分析[J]. 中國康復理論與實踐，2020，26（1）：110.

[20]? KRASOVSKY T， LAMONTAGNE A， FELDMAN A G， et al. Effects of walking speed on gait stability and interlimb coordination in younger and older adults[J]. Gait & Posture， 2014， 39（1）： 378.

[21]? GOLDBERG A， CHAVIS M， JOHNNY W， et al. The five-times-sit-to-stand test： validity， reliability and detectable change in older females[J]. Aging Clinical and Experimental Research， 2012， 24（4）： 339.

[22]? PODSIADLO D ， RICHARDSON S. The timed “Up & Go”： a test of basic functional mobility for frail elderly persons[J]. Journal of the American Geriatrics Society， 1991， 39（2）：142.

[23]? 北京協和醫院世界衛生組織疾病分類合作中心. 疾病和有關健康問題的國際統計分類icd-10[M]. 北京： 人民衛生出版社，1996：839.

[24]? 張慶來.基于姿勢控制能力的老年人跌倒風險評估研究[D]. 蘇州：蘇州大學，2017.

[25]? 李潔，段海俊. 運動人體科學實驗原理與方法[M]. 北京： 人民體育出版社，2010：163.

[26]? STUDENSKI， STEPHANIE. Gait speed and survival in older adults[J]. Jama， 2011， 305（1）：50.

[27]? MINET L， THOMSEN K， RYG J， et al. Gait speed， cognitive impairment and dual task conditions in fallers and non-fall controls[J]. Innovation in Aging， 2017， 7 （1）：563.

[28]? ORENDURFF M S， SEGAL A D， KLUTE G K， et al. The effect of walking speed on center of mass displacement[J]. Journal of Rehabilitation Research and Development， 2004， 41： 829.

[29]? 鐘杏，魏麗君，黃惠根，等. 有跌倒史的住院患者再次跌倒的影響因素分析[J]. 護理學雜志， 2016（8）：55.

[30]? HORAK F B， MOORE S. Lateral postural responses： the effect of stance width and perturbation amplitude[J]. Physical Therapy， 1989（69）： 363.

[31]? 任超學，徐納新，王少君. 足底壓力中心移動面積評價方法的比較[J]. 西安體育學院學報，2012，29（2）：219.

[32]? OLIVEIRA M R， VIEIRA E R， GIL A W O， et al. One-legged stance sway of older adults with and without falls[J]. Plos One， 2018， 13（9）： 1.

[33]? DESCHAMPS T， BEAUCHET O， ANNWEILER C， et al. Postural control and cognitive decline in older adults： position versus velocity implicit motor strategy[J]. Gait & Posture， 2014， 39（1）： 628.

[34]? 渡部和彥，王蕓. 老年人的身體平衡能力與“外部干擾適應理論”[J]. 體育科學，2014，34（2）：54.

[35]? LOW D C， WALSH G S， ARKESTEIJN M. Effectiveness of exercise interventions to improve postural control in older adults： a systematic review and meta-analyses of centre of pressure measurements[J]. Sports Medicine， 2017， 47（1）： 101.

[36]? 劉凱，陳英，高照，等. 足底感知訓練對有跌倒史老年人平衡能力和跌倒風險的影響研究[J]. 中國全科醫學，2020，23（12）：1504.

[37]? LORD S R， FITZPATRICK R C. Choice stepping reaction time： a composite measure of falls risk in older people[J]. The Journals of Gerontology Series A： Biological Sciences and Medical Sciences， 2001， 56（10）： M627.

[38]? WOOLLEY S M， CZAJA S J， DRURY C G. An assessment of falls in elderly men and women[J]. The Journals of Gerontology Series A： Biological Sciences and Medical Sciences， 1997， 52（2）： M80.

[39]? GRABINER M D， JAHNIGEN D W. Modeling recovery from stumbles： preliminary data on variable selection and classification efficacy[J]. Journal of the American Geriatrics Society， 1992， 40（9）： 910.

[40]? 王東海. 選擇反應時在評價老年人跌倒風險中的初步應用[D]. 上海：上海體育學院，2014.