機械的負荷と骨量減少が運動ニューロン活動-H反射関係に及ぼす影響

筋電図と力データの取得

ヒラメ筋からの表面筋電図信号、全身振動プラットフォームからの加速度計データ、および力センサーデータは、データ収集システム（CED 3601 Power 1401 MKII デジタル-アナログ変換器および CED 1902 Quad System MKIII 増幅器）を使用して2 kHzのサンプリングレートで収集されます。 データ分析は、Spike2バージョン7.20ソフトウェアを使用して実行されます。

被験者は両足で立った状態でテストされます。 力ロードセル（FC2231-0000-0100-L 圧縮荷重センサー、フランス）は、被験者の右踵の下に設置され、右踵にかかる重量のリアルタイム測定値を取得します。

電極を取り付ける前に、皮膚上の毛は剃り落とされ、表面の油を除去するためにアルコールワイプで皮膚を清潔にします。 皮膚の導電性を高めるために、ECGゲルが塗布されます。

全身振動を適用するために、PowerPlate Pro5（ロンドン、英国）デバイスが使用されます。

________________________________________ H反射測定

陰極電極（直径1 cmの丸形電極）は右膝窩の脛骨神経上に配置され、陽極電極（10 × 10 cm）は膝蓋骨上部領域に設置されます。 刺激は、定電流刺激装置[モデル DS7A、Digitimer Ltd、ハートフォードシャー、英国]を使用して、1 ms持続時間の単相矩形電流パルスで供給されます。 電流強度は5 mAから開始し、段階的に増加させます。 H反射の募集曲線と最大M反応（Mmax）を得るために必要な強度が決定されます。 刺激強度に依存するH反射振幅の変動を最小限に抑えるために、Mmaxの10-30%のM反応を引き起こす電流強度が使用されます。

H反射は6つの異なる条件で測定されます。 まず、被験者はランダムな順序で体重の10%、30%、50%、70%、および100%を右足にかけるように指示されます。 右足にかかる重量のリアルタイムフィードバックを表示するモニターが被験者の前に設置され、目標荷重を安定させるのに役立ちます。 目標重量の割合はモニターに表示されます。 各荷重条件について、10秒間隔で10回のH反射測定が取得されます。

その後、被験者に1分間の30 Hz低振幅（1.2 mm）全身振動が適用され、5秒ごとにH反射が測定されます。

運動ニューロン活動を評価するために、電気刺激前の100 ms間の筋電図活動がRMS振幅として定量化されます。

________________________________________ 骨筋調節反射

30 Hz、32 Hz、34 Hz、および36 Hzの10秒間の低振幅（1.2 mm）全身振動が被験者に適用されます。 累積平均法を使用して、骨筋調節反射の潜時が測定されます。

________________________________________ サンプルサイズ計算

本研究では、H反射振幅が5つの異なる荷重条件下および全身振動中に2群で測定されます。 効果量（偏η二乗）を0.06、αエラーレベルを0.05、統計的検出力を0.9と仮定すると、最小必要サンプルサイズは群あたり12名、合計24名と計算されます。 サンプルサイズ計算は、G*Powerバージョン3.1.9.4（Franz Faul、キール大学、ドイツ）を使用して実行されます。

________________________________________ 統計分析

データ分布の正規性は、Shapiro-Wilk検定を使用して評価されます。 正規分布を示す変数は平均±標準偏差として提示され、非正規分布の変数は中央値（四分位範囲）として要約されます。

5つの異なる荷重条件下および全身振動中に測定されたH反射振幅および背景筋電図活動は、正規性の仮定が満たされた場合、反復測定分散分析（ANOVA）を使用して比較されます。 適切な場合、TukeyまたはBonferroniの事後検定が適用されます。 正規性の仮定が満たされない場合、Friedman検定が使用され、Wilcoxon検定を使用して対比較が実行されます。 事後分析にはBonferroni補正が適用されます。

すべての統計分析は、SPSSソフトウェア（バージョン18.0；SPSS Inc.、シカゴ、IL、米国）を使用して実施されます。