基于功能性動作篩查視角下普通男性大學生體質健康分析研究

費曉艷

（安徽交通職業技術學院文理科學系，安徽 合肥，230051）

隨著時代的變革，學生體質也在不斷變化，從新中國建立伊始，中國的學校體育發生了翻天覆地的改變。從1951年開始試行從蘇聯引進的“勞衛制”，1958年國務院正式發布《勞動衛國體育制度條例》，1975年國家公布了《國家體育鍛煉標準》，2002年教育部聯合國家體育總局發布了《學生體質健康標準（試行方案）》[1]，作為《國家體育鍛煉標準》在學校體育中實施的補充。隨后2014年發布《國家學生體質健康標準》囊括了普通中小學、中等職業學院、普通高等學校學生的測試標準。測試抽查結果顯示，學生的體質健康相較往年處于穩步上升的趨勢，但總體成績依舊不樂觀，與歐美發達國家以及日韓學生有著很大的差距。2019年的報告結果顯示，高校學生的肥胖率居高不下，2019級新生的肥胖率高于往屆學生。與此同時，許多學生在體育情感、行為、認知三個方面存在不平衡的情況。[2]

功能性動作篩查（FMS）[3]旨在對受試者的功能性動作障礙以及肢體兩側的不對稱性進行篩查測試，分析受試者的損傷風險。本文通過對合肥市某高校二年級兩個班級的男性學生體質健康測試結果，結合功能性動作篩查測試，對學生的體質健康以及運動損傷進行分析預測，并給出鍛煉指導意見。

一、研究方法

（一）研究對象

本文以普通男性大學生體質健康為研究對象，以合肥某高校二年級某專業（非體育專業）兩個班級共計52名男性學生為測試對象。

（二）研究方法

1.測試法

對52名男性大學生進行FMS測試，以及體質健康標準規定的大二男性學生體質健康測試，項目包括：BMI、肺活量、50 m跑、坐位體前屈、立定跳遠、引體向上以及1000 m跑，測試過程以及評定標準以“學生體質健康網”（http://www.csh.moe.gov.cn）給定為準。

2.邏輯分析法

功能性動作篩查已經被論證可以通過對受限動作以及肢體不對稱性進行篩查[4]，從而評估運動損傷風險。本文以此為邏輯起點，通過分析受試者的體質健康測試數據與其功能性動作篩查結果的關系，依托此關系給出體育鍛煉意見。

3.數理統計法

本文采用Excel 2019對收集的數據進行匯總，并對其進行描述性統計；采用SPSS 26對受試者的各項體質健康測試結果和FMS測試結果進行雙變量相關性分析；并以FMS測試結果為因變量（D），各項體質健康測試結果為協變量（C）進行Logistic回歸分析。

4.專家訪談法

通過對五位體能訓練以及相關專家進行咨詢訪談，深入了解FMS測試的內涵，結合數理統計方法將FMS測試得分分為四個等級：一級風險（18～21）、二級風險（14～17）、三級（10～13）、四級（＜10），等級越高損傷風險越大，以便于統計分析。表1為此次訪談專家一覽。

表1 專家訪談信息表

二、研究結果分析

（一）男性大學生體質健康測試結果統計分析

52名受試者的七項體質健康測試結果如表2所示，學生的立定跳遠、引體向上、1000 m跑不及格率很高，而這三項測試包含了學生的上肢力量素質、下肢快速力量素質以及心肺功能，表明這52名受試者大多數體能素質較差。通過調查得知，大部分學生并無體育鍛煉習慣，測試結果與此相吻合。其中反映學生肥胖率的身高體重指數（BMI）結果顯示，大多數學生體重在合理范圍之內，但是過重以及肥胖的人數達到了25.8%，受試者的整體肥胖率較往年的平均數據略低。

表2 體質健康測試達標率統計（N=52）

（二）男性大學生FMS測試結果分析

功能性動作篩查包含七個篩查動作——深蹲、過欄步、直線分腿蹲、肩部靈活度、主動直膝上抬、軀干穩定性俯臥撐、旋轉穩定性，以及三個排除性測試，每個動作0～3分（0分是出現疼痛，1分是不能完成動作，2分是可以完成動作但是有代償，3分是沒有代償地完成動作），滿分21分。很多研究表明，13～14分為受試者損傷風險大大增加的臨界值。[5]通過分析受試者的肢體不對稱性、功能性動作受限情況，從而對受試者運動損傷風險作出評估。本次52名受試者的FMS測試結果概況如表3所示。

表3 FMS測試概況統計（N=52）

根據測試結果來看，處于高損傷風險的人群（低于14分）占比63.46%，52名受試者的均分為12.12，測試過程中共有23人產生疼痛感占44.23%，總體測試成績不理想。

（三）體質健康測試結果相關性分析

由于數據呈非正態分布，所以采用SPSS軟件對七項測試結果進行一一對應的斯皮爾曼雙變量相關性分析，分析結果如表4所示。

表4 體質健康測試相關性檢驗（N=52）

從表4可以得出BMI與50 m跑、引體向上具有顯著統計學正相關關系（P＜0.05），相關系數分別為0.420和0.487；50m跑和立定跳遠具有顯著統計學負相關關系（P＜0.05），且具有較強相關性，相關系數達到了-0.694；坐位體前屈與立定跳遠以及1000 m跑也具有顯著統計學正相關關系（P＜0.05），相關系數均較低，分別為0.296和0.438。

（四）體質健康測試與FMS測試相關性分析

由于數據呈非正態分布，所以采用SPSS軟件對七項測試結果與FMS測試結果進行對應的斯皮爾曼雙變量相關性分析，分析結果如表5所示。

表5 體質健康測試與FMS相關性檢驗（N=52）

從表5可以得出，FMS測試得分的高低與坐位體前屈以及立定跳遠具有顯著的統計學正相關關系（P＜0.05），相關系數分別為0.445和0.427；與50 m跑具有顯著統計學負相關關系（P＜0.05），相關系數達到-0.610。這說明在52名受試者中損傷風險與坐位體前屈、立定跳遠、50 m跑具有相關性，而這三項測試代表受試者下背部、髖關節的柔韌性以及下肢力量。[6]

（五）體質健康測試與FMS測試的回歸分析

通過專家訪談，將測試得分分為四個等級：一級風險（18～21）、二級風險（14～17）、三級（10～13）、四級（＜10），等級越高損傷風險越大。以損傷風險等級為自變量，與體質健康測試進行有序回歸分析，分析結果如表6所示。與FMS測試分數的逐步回歸分析如表7所示。

表6 有序回歸參數估計值分析（N=52）

表7 逐步回歸系數a分析（N=52）

由表6表7可得出體質健康測試的50 m跑和坐位體前屈成績與FMS測試結果具有顯著的相關性，所建立的逐步回歸方程系數分別為-1.773和0.176，意味著坐位體前屈的成績提升與50 m跑時間縮短有助于提高FMS測試得分，從而降低運動損傷風險。

三、結論與建議

（一）結論

所測試的52名二年級男性大學生整體體質健康測試結果較往年平均水平有所上升，但引體向上和1000 m跑成績參照體質健康標準來看總體較差；在功能性動作篩查中受試者均出現左右側肢體不對稱的情況，且主要集中在下肢以及肩關節，且整體平均分低于14分，運動損傷風險較高。

對七項體質健康測試項目相關性分析得出，較低的BMI指數將對50 m跑速度的提升以及引體向上的提高有幫助，而50 m跑的成績提升有助于立定跳遠的成績提高；坐位體前屈代表下背部和髖關節的靈活性，且成績提升對立定跳遠、1000 m跑的成績提高具有一定的幫助。

將功能性動作篩查的結果與體質健康測試結果進行相關性分析，得出52名受試者中損傷風險與坐位體前屈、立定跳遠、50 m跑這三項指標具有相關性。這三項指標代表受試者下背部、髖關節的柔韌性以及下肢力量，所以通過加強下肢力量訓練，提高下背部、髖關節活動度，可以提高功能性動作篩查評分，從而降低損傷風險。

通過功能性動作篩查的損傷風險等級與體質健康測試的回歸分析，其結果進一步驗證了50 m跑和坐位體前屈的成績提升有助于運動損傷風險的降低，且50 m跑的成績提升對損傷風險降低的貢獻更大，表明在受試者中下肢力量的提升可以有效降低損傷風險。

（二）建議

在今后的體育課中著重提升學生的下肢力量，可采用負重深蹲、蛙跳等訓練手段。基礎不牢地動山搖，鍛煉的本質是為了身體健康，有目的地提高薄弱環節往往可以事半功倍。

以功能性動作篩查為邏輯起點，分析受試者的受限動作和肢體不對稱性找出薄弱運動環節，以問題為導向有的放矢地進行訓練，可以在高校中推廣FMS評估工具，提高體育鍛煉的科學性，保障學生體質健康。