健常者の参考歩行データ

歩行は、人間にとって日常生活で最も重要な活動の 1 つです。 臨床および研究環境では、歩行パフォーマンスは個人の機能的能力の一般的な尺度として広く受け入れられています。 Computer Assisted Rehabilitation ENvironment (CAREN; Motek Medical、アムステルダム、オランダ) は、安全かつ正確な方法で歩行を分析するための比較的新しいシステムです。 CAREN は、180° の半円筒形スクリーンに投影された仮想環境と組み合わせて、6 自由度のモーション プラットフォームに取り付けられた計器付きスプリットベルト トレッドミルで構成されています。 各ベルトの下にある 2 つのフォース プレートと 12 台の 3D モーション キャプチャ カメラ (VICON システム) により、運動学的、運動学的、時空間的、ダイナミック バランス パラメータによって表現される歩行の正確な分析が可能になります。 現在 MUMC+ では、CAREN ベースの歩行分析が臨床目的で使用されており、臨床診断と意思決定に貢献し、介入とリハビリテーション プログラムを評価するためにますます適用されています。 さらに、CAREN システムは、地上での歩行分析の代替または追加として、歩行分析ラボの設定に適用されます。 ただし、その目新しさ、サイズ、高コスト、および複雑さのために、CAREN システムは広く利用できる技術ではありません。 文献は限られており、研究はまだ進行中です。 これらの経験から、CAREN は安全に使用できることがわかっています。

個人の歩行パターンはさまざまで、加齢などの要因によって変化する可能性があります。 さらに、歩行は、性別、身長、体重などの身体的特徴の影響を受けます。 歩行は、痛みや病気などの健康関連要因の結果としても変化します。 さらに、歩行はリハビリやトレーニングによって変化する可能性があります。 これはすべて、人間の歩行分析が診断やリハビリテーション プログラムの評価などの臨床目的に役立つことを示唆しています。 しかし、臨床現場で人間の歩行分析を適用するには、個人の通常の歩行パターンを理解することが重要です。 さまざまな被験者の特徴を持つ健康な被験者の歩行データベース (例: age) は、歩行が正しく解釈されることを保証するために必要です。 このデータベースは、歩行のダイナミクスをさらに洞察し、被験者の特性と歩行速度が歩行に影響を与えるレベルと割合を明らかにします。 この洞察は、歩行の解釈を改善し、臨床診断と追跡機能の改善に貢献します。 さらに、このデータベースは、患者の歩容を大局的に把握することができるため、臨床診療にも役立ちます。 さらに、歩行の微妙な変化 (介入後など) の検出も可能にします。

目的と仮説:

この研究は、さまざまな年齢の健康な成人の歩行の参照データベースを作成するための単一センターの記述的研究です。 6 つの年齢グループ (18 ～ 29 歳、30 ～ 39 歳、40 ～ 49 歳、50 ～ 59 歳、60 ～ 69 歳、70 歳以上) で構成され、男性 20 名、女性 20 名が存在します。

この記述的研究は、運動学的、運動学的、時空間的、およびバランスパラメーターを含むCARENに基づいて、健康な被験者の参照歩行データベースを構築することを目的としています。 健康な成人の歩行パラメータの値は、さまざまな年齢層および性別に対して作成されます。 さらに、さまざまな歩行パラメーターに対する歩行速度の影響を知ることで、健康な被験者の歩行パラメーターは、性別と年齢を考慮して、歩行速度ごとにクラスター化されます。

第一目的：

健康な歩行のためのカレンベースの参照データベースを収集するための記述的研究。

副次的な目的:

• 年齢、性別、脚の長さなどの被験者の特性が、歩行の運動学、運動学、時空間、バランス パラメータに及ぼす影響を調査する。
• 歩行速度と歩行の運動学的、運動学的、時空間的およびバランスパラメータとの関係を調査する。

方法:

これは、マーストリヒト大学医療センター (MUMC+) の理学療法部門で実施された単一センターの記述的研究であり、さまざまな年齢の健康な成人ボランティアの歩行が、新しいコンピューター支援リハビリテーション環境 (Caren) システムによって取得されます。 収集されたデータは、健常者の歩行パラメーターのデータベースを作成するために使用されます。

6 つの年齢グループ (18-29j、30-39j、40-49j、50-59j、60-69j、>70j) に均等に分割された 120 人の健康な男性と 120 人の健康な女性が含まれています。

健康な成人ボランティアは、カレン システムでさまざまな歩行速度で歩きます。

まず、被験者の快適な歩行速度は、ランプ プロトコルを使用して決定されます。 これには、被験者が 0.5m/s で歩き始め、被験者が快適な歩行速度に達するまで毎秒 0.01m/s ずつ速度を上げていくことも含まれます。 これが 3 回繰り返されます。 この 3 つの歩行速度の平均値を快適な歩行速度として使用します。 その後、被験者は一定の快適な速度で 5 分間歩き、システムに慣れます。 慣れてきたら測定開始です。 ボランティアは、快適な速度、低速 (快適な速度 - 30%)、速い速度 (快適な速度 + 30%)、遅い速度 (0.5km/h に固定) で歩きます。 これらの 4 つの条件はランダムに適用され、一連の実行された歩行速度 (したがって習熟) が歩行に及ぼす影響を排除します。 すべての測定は、その特定の歩行速度で 2 分間の慣れ期間によって進められます。 被験者は落下を避けるために安全ハーネスを着用します。 さらに大人は、靴の影響を避けるために、ラボが提供する標準的な靴 (体操用ブーツ) を着用します。

歩行運動学 (関節角度)、動力学 (関節モーメントとパワー)、時空間パラメーター (例: ストライドの長さ) とダイナミック バランスのパラメーター (例: 安定マージン）が決定されます。 健康な成人の歩行パラメーターの値が作成され、さまざまな年齢層、性別、および歩行速度に対してクラスター化されます。