階段の降下中の急性損傷における運動学のテーピングと足首の安定 (KTAS-SD)

背景の急性足首の負傷（ATI）は、特にサッカー、バスケットボール、ランニングなどのスポーツで、アスリートが経験する最も一般的な怪我の1つです。 研究によると、急性の足首の負傷、特に高強度のスポーツ中に持続したものは、アスリートの長期的な機能的不安定性のリスクが増加していることが示されています。 マレシュは、足首の靭帯損傷後に生じる可能性のある機能的不安定性をレビューし、早期介入の重要性と急性足首の損傷の効果的なリハビリテーションを強調しました。 生体力学的研究により、下肢の速度論の安定性に対する急性足首の損傷の影響がさらに明らかになりました。 急性足首の損傷は、足首の関節とその隣接する関節（膝、股関節）の運動パターンに影響を与える可能性があり、その結果、運動中の安定性が低下し、他の損傷のリスクが増加します。 さらに、王、他ステップ幅を通して膝関節の生体力学を研究し、運動中に関節が一緒に働くという考えを提案しました。これは、急性足首の関節損傷の理解にとって非常に重要です。 急性足首の負傷のリスクを最小限に抑えるために、ウィルソンはいくつかの予防戦略を強調する系統的レビューを実施しました。 これらには、アスリートによる足首ブレースの使用、適切なスポーツフットウェアの慎重な選択、トレーニングプログラムの最適化が含まれます。 一緒に、これらの措置は、そのような怪我の発生率を効果的に防止および減少させることを目指しています。 したがって、効果的な手段を通じて足首関節の安定性を改善し、スポーツの負傷のリスクを減らし、身体の安定性を改善する方法を探るために、理論的および実用的な重要性を探ることが重要です。

運動学的特性、速度論的メカニズム、および登山中の急性足首怪我の患者の関節剛性の変化を探る多くの実験的研究出版物の中で、足首の関節の安定性に対するさまざまな因子の影響を調査しました。 研究により、足首の屈曲と伸展角度の変化と歩行効率と安定性の間には密接な関係があることが明らかになりました。 Wang et al。膝関節の生体力学的特性に対するステップ幅の影響に研究の視点を集中し、足首関節と膝関節の相乗効果は全体的な安定性を維持する上で不可欠な役割を果たすことを強調しました。 Protopapadaki et al。昇順と下降階段の歩行中に、足首関節の屈曲拡張角とモーメントの変化の包括的な分析を実施しました。 彼らは、下降階段の行動中の足首の屈曲角が大きいと足首の関節損傷のリスクが大幅に高まる可能性があることを強調しました。 Riener et alによる研究。階段を下るときの膝関節の最大屈曲角に焦点を合わせ、膝関節の角度変化、可動域、および足首関節が耐える負荷の間に有意な相関があることを発見しました。 NovakとBrouwerは、階段を上昇および下降する過程での関節モーメントの変動を分析し、高齢者の足首関節負荷の増加が負傷のリスクを引き起こす可能性があることを明らかにしました。 Gill et alによる研究。さらに、トランクの張力と姿勢バランスの間の固有のつながりを調査し、足首の関節安定性を維持する上でトランクと下肢の間の協調の重要な役割を強調しました。 少佐等。歩行と筋肉の機能に対する補綴足の剛性の影響を調べ、同様の剛性の変化も健康な人の足首の関節安定性に大きな影響を与える可能性があることを指摘しました。

運動学のテーピング（Kテーピング）は、スポーツ医学とリハビリテーション治療で一般的に使用されている技術として、近年世界中で広く使用されています。 K-Tapingは、独自の弾性材料の設計とフィッティング技術を通じて、関節の動きを制限することなく、筋肉と関節の追加のサポートと保護を提供し、それにより筋肉の収縮を強化し、持久力を改善し、振戦と痛みを軽減し、最終的に関節の安定性を改善します。 ただし、K-Tapingはスポーツ医学の分野でますます使用されていますが、特定のジョイント（足首関節など）の安定性と運動効率への特定の影響には、さらに詳細な分析が必要です。 Bizらによる研究。ランニングアクティビティ中の足首関節の動き範囲にKテーピングがプラスの影響を与え、関節の安定性と全体的なスポーツパフォーマンスを改善するのに役立ちました。 Wikstrom et alによる研究。特に足首の反転瞬間の制御において、急性足首怪我の患者における筋肉の活性化パターンと関節モーメントの調整におけるKテープの重要な役割を強調しました。 昇順と下降階段の文脈では、Paquetteのチームによる研​​究は、Kテープが足首の関節の負荷を減らし、関節運動の軌跡を最適化し、その結果、負傷のリスクを低下させることを示しています。 Aytar et al。さらに、筋力と関節の剛性に対するKテープの効果をさらに調査し、負傷した領域の筋肉力を大幅に改善し、関節の剛性を高めることができることを発見し、それにより患者の運動能力と安定性が向上しました。 エリスのチームによる研​​究は、足首関節と膝関節の運動パターンを調整する際のKテープのユニークな役割を明らかにし、足首の関節の負担を軽減し、全体的な運動協調を改善するのに役立ちました。 Halseth et al。さらに、足首の関節運動の範囲を拡大し、筋肉の活性化レベルを改善し、患者のリハビリテーションを強力にサポートする際のKテーピングのプラスの効果を検証しました。 同時に、Leeのチームによる研​​究は、K-Tapingが足首の関節の安定性と筋肉の活性化レベルの改善に大きな影響を与えることを観察しました。 さらに、フェイソンらによる研究。また、Kテープが足首関節の関節の剛性と筋力力の出力を改善し、急性足首の損傷患者が下肢の安定性を改善し、再審査のリスクを減らすための効果的な手段を提供することを示しました。

この研究の目的は、下降階段のタスクを使用して、急性損傷のある患者の生体力学に対するKTとSTの影響を調査することでした。 投資者は、筋肉内パッチングの介入により、Kテープ患者の足首関節の安定性が強化されると仮定した。

方法この研究では、階段を下りながら筋肉効率パッチの生体力学的効果を調査するために、ランダム化されたクロスオーバー設計を使用しました。 Twenty-seven subjects with acute ankle injuries participated in the study. 被験者は、KT実験グループ（運動キネシオテープ）とSTコントロールグループ（キネシオテープなし）の2つの介入条件に参加しました。各条件に3つの個別の下降階段テストがあります。 下降階段のタスク中の急性負傷被験者の生体力学的性能を、下肢の運動の安定性と歩行分析、衝撃力などに焦点を当てたSTグループと比較しました。 A Vicon Motion Capture System, featuring eight cameras, was integrated with the AMTI Force Platform to concurrently gather biomechanical data. このデータには、参照されているように、影響を受ける四肢の重量帯、中部、プッシュオフフェーズ中の関節角、モーメント、およびパワーが含まれていました。 さらに、参照に記載されているように、筋肉の活性化パターンを評価するために、米国マサチューセッツ州ボストンの遅延からの筋電図（EMG）機器が採用されました。

この研究の参加者では、G*Power（バージョン：3.1.9.7; HenryDüsseldorfUniversity、Düsseldorf、Dermany）ソフトウェアを使用して、実験設計に必要なサンプルサイズを決定しました。 調査結果は、27人の参加者の最小サンプルサイズが0.50の中程度の効果サイズを達成するために必要であることを実証しました。 Aofas（American Orthopaedical Foot＆Ankle Society）Ankle-Hindfoot ScaleとVASスケールを完了することにより、Ningbo Universityからの急性足首の負傷を負った27人の被験者が選択されました（年齢：18.30±25.80 年;高さ：162.45±185.14 cm;重量：60.20±85.05 kg）。 参加者は、次の基準に従って選択されました。被験者は、足首関節の少なくとも1つの急性捻rainを経験していました。 毎日の活動やスポーツ中に痛みや不安定性の症状を経験した人。 他の深刻な疾患は、下肢の機能に影響を与えません（たとえば、関節炎、重度の膝病変など）。 AOFAS <80ポイント、Vas≤3は影響を受ける側にあります。 損傷の発症は、通常、急性期にあることを保証するために7日間に制限されます。 参加者は、研究期間中に安定した日々の活動を維持しました。 除外基準：足首に対する重度の構造的損傷または手術の既往（例：靭帯再建手術、関節鏡手術など）。 神経筋疾患の存在、または妊娠中の女性。 筋肉パッチ材料または皮膚病の歴史に対するアレルギー。 過去6か月以内に足首関連の手術またはリハビリテーション。 データ収集が開始される前に、すべての参加者は書面によるインフォームドコンセントを提供しました。 さらに、この研究は、ニンボ大学の倫理委員会から倫理的承認を受け、研究が最高の倫理基準を順守したことを保証しました（承認番号：TY2025004）。

データ収集手順すべての実験テストは、中国のニンボにあるニンボ大学に位置する、グレーターヘルス研究所のエクササイズバイオメカニクス研究所で実施されました。 この研究室には、洗練されたViconモーションキャプチャシステム（Oxford Metrics Ltd、Oxford、UK）が装備されています。 この最先端のシステムには、参加者が下降階段の活動に従事しているため、3次元モーションデータを正確に記録するために採用された8つの高精度カメラが組み込まれています。 Vicon Motion Capture System（Oxford Metrics Ltd、Oxford、UK）のサンプリング周波数は200 Hzで構成され、システムは各テストの前に綿密なキャリブレーションを受けて、関節の運動学と動きの正確な測定を確保しました。 キャリブレーションには、キャプチャエリア内の事前定義された場所に反射マーカーを配置し、最適なアライメントと精度のためにカメラを調整することが含まれていました。 この手順は、測定の一貫性を維持するために、各データ収集セッションの開始時に繰り返されました。 米国マサチューセッツ州ウォータータウンのAMTIから調達されたフォースプラットフォームは、サンプリング周波数1000 Hzで構成されていました。 この特定の周波数設定は、参加者が階段を降りたときに地上反動力の正確かつ詳細な記録を確保するために意図的に選択されました。 この高いサンプリングレートを通じて、階段の際に地面に及ぼす力の微妙な変動と動的な変化は、降下プロセスを正確にキャプチャして分析することができます。 2つのシステムは、シームレスなデータ収集を確保するために正確に同期されました。 階段下降時の最初の接触点は、特定の基準に基づいて決定されました。 垂直接地反応力が10 nmを超える値を登録したときに識別されました。 一貫した正確なデータ分析が可能になり、階段降下に関与する生体力学的プロセスのより詳細な理解を促進するための初期接触点を識別するこの標準化された方法。 AMTIフォースプラットフォームは、メーカーの指示に従って各テストの前に調整されました。これには、正確な測定値のために力出力を検証および調整するために既知の負荷を適用しました。

すべての参加者は、標準化されたタイトフィット服を着ており、モーションキャプチャに使用されるボディマーカーの視認性を確保するために裸足で留まりました。 身長、体重、脚の長さを含む人体測定測定が文書化されました。 直径14 mmの合計38のマーカーが、OpenSim Gait-2392モデルに続いて下肢と胴体に配置されました。 反射マーカーは、特定の解剖学的ランドマークに配置され、EMGセンサーの配置がSeniamガイドラインに付着し、8つのセンサーがソレウス、内側および外側の胃腫、脛骨、脛骨、脛骨、大腿骨、大腿骨、および内側および外側の筋肉を使用した筋肉の筋肉を使用して、標準化された筋肉を使用して筋肉質に囲まれた筋肉を使用して筋肉質に囲まれた筋肉を使用します。プロトコル。これには、センサー信号の精度の検証とシステムの最適化を含む、ノイズを最小限に抑え、一貫したデータ収集を確保することが含まれます。 信号の品質を向上させるために、シェービングやクレンジングゲルの適用などの皮膚調製技術が実行されました。 運動中の筋肉の活動を記録する際のEMGシステムの信頼性は、以前の研究で検証されています。

Viconモーションキャプチャシステム、AMTIフォースプラットフォーム、およびEMGシステムは、統合されたデータ収集を可能にするために同期しました。 実験を開始する前に、その後のマニキンの作成をサポートするために、静的なキャリブレーション手順が実施されました。 参加者は、最初に実験条件と手順を紹介されました。 静的なデータ収集中、参加者はy軸に平行な足を整列させ、腕を側面から45°の角度で伸ばし、前方に視線を視線で整列させて、力のプラットフォーム上に立っていました。 この姿勢は、静的データ収集が完了するまで維持されました。 米国カリフォルニア州カリフォルニア州、ランチョロスアミーゴス（RLA）メディカルセンターのRLA歩行分析方法が使用されました。

この研究では、幅5 cmのキネシオテープ（Kinesio®TexGoldTM）が参加者に適用され、元の長さの140％に伸ばすことができると特徴付けられました。 K-Taping手法は、Jacksonらによって概説された方法論に従って適用されました。 この実験では、ランダム化グループとクロスオーバー設計を使用して、被験者をKTグループとSTグループに分割しました。 KTグループはKテーピングを使用しました（4本のテープが足に適用されました（足は90度で背屈に保持されていました）。サポートと安定性を提供しました。 最初のテープはかかとの骨の下の中間点に固定され、20％の張力が両端に塗布され、かかとと距骨の側面を伸ばし、脛骨前筋の上をわずかに回転させて足首の回転を最小限に抑えました。 2番目のテープは、横方向のかかと骨への50％の張力で横方向に塗布され、かかとの周りを内側の最初の中足骨骨まで伸びて、足の回転を制限しました。そして、再び50％の張力で3番目のテープが内側の距骨に適用され、かかとに包まれ、内側の最初の中足骨骨に巻き付けられて足の回転を制限しました。

3番目のテープは、50％の張力でも、内側の距骨から始まり、足底の安定性をさらに高めるために、かかとと4番目と5番目の中足骨を包みます。 4番目のテープは、斜骨から固定され、足底足を包み、20％の張力で外側粘液骨まで包み、アキレス腱の周りの80％の張力に増加して、外側足首に固定し、最終的に50％の張力で伸びて、第1および2番目のメタタル骨を覆います。 （このパッチを適用するこの方法は、張力と方向制御の正確な分布を通じてスポーツの保護とサポートのニーズに適しており、足の回転と回転を完全に制限し、足首の関節と足のソールの安定性を強化して、筋肉パッチは使用しませんでした。 実験タスクは、4段階の階段で行われた下降階段テストでした（各ステップは長さ300 mm、幅900 mm、高さ170 mmでした）。 すべての被験者は裸足である必要がありました。 このテストは、KTグループとSTグループの2つの条件に分割され、疲労干渉を避けるために条件間で5〜10分間の休憩がありました。 運動学的データ、下降階段の時間、および歩行安定性が実験中に記録され、主観的な知覚が収集されました。 実験の終わりに、筋肉パッチが削除され、パッチサイトがクリーニングされ、データが整理され、後続の分析の基礎を提供するためにバックアップされました。 被験者の安全性は、事故を避けるために実験全体で確保されました。

生体力学的データを収集し、被験者が下降階段のタスクを正確に完了するようにするために、この研究は最初に被験者が標準化されたウォームアップを実行して、下肢の筋肉が完全に活性化されるようにします。 テストの開始前に、被験者は、各テストの一貫したペースを確保するために、階段の明確なスタートとエンドの位置を練習およびマークすることにより、下降階段の操作に慣れました。 各テストのデータは、主に膝と足首の関節角、EMG信号、および関節力の変化を含む、高精度モーションキャプチャシステムと力プラットフォームを使用して収集されました。 被験者が動きの完了に失敗した場合、または動きが標準化されていない場合、それは障害と見なされ、データ分析ではカウントされませんでした。

高速二血蛍光蛍光イメージングシステム高速助張蛍光蛍光イメージングシステム（DFIS）は、モーション蛍光透視システムとデータ解決システムを備えています。 前者は、2つの高電圧エミッターと光源、蛍光レシーバーと強化剤を備えた2つの可動ロボットアーム、および2つの高速カメラで構成されています。 2つの高電圧エミッターとレシーバーの距離は132.2です それぞれCMと128.6 cm、画像受信機の間に119.6°の角度があります。射撃パラメーターは次のように設定されています。60kVの電圧、電流63 mA、撮影周波数100 Hz、露出速度1/1000秒、画像解像度は1024 * 1024ピクセルです。

Xmalabによって生成された環境キャリブレーションファイルは、さらなる処理のためにRhinocerosソフトウェアにインポートされました。 そのモデリングモジュールを使用して、射撃スペースを再構築し、仮想空間内の2つのペアの蛍光エミッターと画像受信機の相対位置を復元しました。一方、異常に調整された足と足首のX線画像、および脛骨、岩脈、およびcalc骨の3Dモデルが輸入されました。 脛骨、距骨、およびかかとの座標系は、以前の基準に従って確立され、脛骨後部、横方向、および上部面の方向は、それぞれX軸、Y軸、Z軸に対応していましたが、足底/背屈、内部/外部回転は、動きの周りで定義されていました。それぞれ優れた軸。 次に、インポートされた骨格モデルを回転させ、各フレームの骨格投影が蛍光透視画像の骨格輪郭と一致するまで、サイロセロスソフトウェアによって再構築された3Dスペースで翻訳されました。

上部タラールジョイント（距骨対脛骨）と下斜面（ヒール対距骨）の6DOFデータは、座標系計算プラグインのサイ）を使用して計算されました。 正の値は、脛骨に対する距骨の外側、前方、上向きの翻訳（距骨に対するかかと）、ならびに背屈、反転、および内部回転を表します。負の値は、内側、後方、下向きの翻訳、および足底屈、反転、および外部回転を表します。

Viconから収集された運動学および運動学データは、C3Dファイル形式にエクスポートされ、その後、MATLAB（Mathworks、Massachusetts、USA）を使用して運動学および地上反動力（GRF）データ用に抽出およびフォーマットされた座標系、ローパスフィルター、データ抽出およびフォーマットされました。 C3Dファイルは、MATLABを使用してTRCおよびMOTファイル形式に変換され、その後OpenSim（Stanford University、Stanford、CA、USA）にインポートして生体力学的パラメーターを計算しました。 筋骨格シミュレーションは、23度の自由度と92の筋肉アクチュエーターのモデルを使用して実施されました。 OpenSimのスケーリングツールは、一般的なモデルを適応させて個々の身体の寸法に合わせることにより、被験者固有の筋骨格モデルの作成を可能にしました。 これらのスケーリング調整は、セグメントの長さ、セグメント慣性特性、および筋肉の付着点に適用されました。 筋肉の起源と挿入点は、筋肉のモーメント腕とともに、各参加者の四肢の寸法に合わせて調整されました。 前頭面と横方向の平面の残留モーメントは、シミュレーションプロセス中に最小化されました。 逆運動学習ツールは、加重最小二乗最適化を使用して関節角を計算し、モデル生成マーカーの位置と実験的マーカーの位置の間の矛盾を減らしました。 逆運動ツールは、各程度の自由度について関節モーメントを計算し、関節力は、各時間ステップで角速度に関節モーメントを掛けることで決定されました。

静的最適化アルゴリズムを使用して、筋肉の活性化と筋肉力を推定し、結果を実験中に記録した表面EMG活性と比較してモデルを検証しました。 信号対雑音比は、以前の研究からのデータのサブセットで残留分析を実行することにより最適化されました。 キネマティックおよび運動学的データは、それぞれ12 Hzと20 Hzのカットオフ周波数を備えた4次ゼロラグバターワースローワースローパスフィルターを使用してフィルタリングされました。 表面EMG信号は、10〜400 Hzの周波数範囲の4次バターワースフィルターを備えたバンドパスフィルターによって前処理されました。 これに続いて、6 Hzのカットオフ周波数を備えたフル波修正とローパスフィルタリングが続きました。 さらに、EMGの振幅を最大ルート平均平方根（RMS）振幅で除算することにより、EMG信号を正規化しました。 信号は、最大自発的収縮（MVC）を使用してさらに正規化して、各筋肉の活性化レベルを決定しました。 EMGセンサーによって記録された筋肉の活性化結果は、筋骨格モデルによってシミュレートされた筋肉と比較され、モデルの妥当性と精度を評価しました。

モデルの精度は、OpenSimの特定の方程式とプラグインを使用して強化されました。 関節角は逆運動アルゴリズムを使用して計算され、逆運動アルゴリズムを使用して関節モーメントが決定されました。 モデル内の運動の矛盾に対処するために、残留還元アルゴリズムも適用されました。 逆運動学ツールは、モデル予測マーカーの位置と実験マーカーの位置との間の不一致を最小限に抑えるために、加重最小二乗アプローチを採用することにより、関節角計算を最適化しました。 共同モーメントはモデルの各自由度について計算され、その後、各時点での角速度と関節モーメントの積として関節力が計算されました。

下部階段の試験からの統計分析データは、対照条件間の違いを評価するために、ペアサンプルT検定（有意レベル0.05およびテスト能力0.80）および統計パラメトリックマッピング（SPM1D）を使用して分析されました。 被験者の速度論、運動学、筋肉力、および骨変位を処理し、SPSS for Windows（バージョン25.0、SPSS Science Inc.、Chicago、IL、USA）を使用して分析しました。