기계적 부하 및 골 손실이 운동 신경원 활동-H-반사 관계에 미치는 영향

EMG 및 힘 데이터 획득

비복근에서의 표면 EMG 신호, 전신 진동 플랫폼에서의 가속도계 데이터, 그리고 힘 센서 데이터는 데이터 획득 시스템(CED 3601 Power 1401 MKII 디지털-아날로그 변환기 및 CED 1902 Quad System MKIII 증폭기)을 사용하여 2 kHz 샘플링 속도로 수집됩니다. 데이터 분석은 Spike2 버전 7.20 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다.

피험자는 양발로 서 있는 상태에서 검사를 받을 것입니다. 힘 로드 셀(FC2231-0000-0100-L 압축 하중 센서, 프랑스)은 피험자의 오른쪽 발꿈치 아래에 배치되어 오른쪽 발꿈치에 가해지는 체중의 실시간 측정값을 얻을 수 있도록 합니다.

전극을 부착하기 전에 피부의 털을 제거하고 알코올 티슈로 피부를 닦아 표면 기름을 제거할 것입니다. 피부 전도성을 높이기 위해 ECG 겔을 도포할 것입니다.

전신 진동을 적용하기 위해 PowerPlate Pro5(런던, 영국) 장치가 사용될 것입니다.

________________________________________ H-반사 측정

음극 전극(직경 1cm 원형 전극)은 오른쪽 슬와부의 경골 신경 위에 위치시키고, 양극 전극(10 × 10 cm)은 슬개골 상부 영역 위에 배치될 것입니다. 자극은 1ms 지속 시간의 단상 직류 펄스를 사용하는 정전류 자극기[모델 DS7A, Digitimer Ltd, Hertfordshire, UK]를 사용하여 전달됩니다. 전류 강도는 5 mA에서 시작하여 점진적으로 증가시킬 것입니다. H-반사의 모집 곡선과 최대 M-반응(Mmax)을 얻기 위해 필요한 강도가 결정될 것입니다. 자극 강도에 따른 H-반사 진폭의 변동을 최소화하기 위해 Mmax의 10-30%에 해당하는 M-반응을 유발하는 전류 강도가 사용될 것입니다.

H-반사는 6가지 다른 조건에서 측정될 것입니다. 먼저, 피험자는 무작위 순서로 자신의 체중의 10%, 30%, 50%, 70%, 100%를 오른쪽 다리에 두도록 요청받을 것입니다. 오른쪽 다리에 가해지는 체중의 실시간 피드백을 표시하는 모니터가 피험자 앞에 배치되어 목표 하중을 안정화하는 데 도움을 줄 것입니다. 목표 체중 백분율은 모니터에 표시될 것입니다. 각 하중 조건에 대해, 10초 간격으로 10회의 H-반사 측정이 수행될 것입니다.

이후, 1분 동안 30 Hz 저진폭(1.2 mm) 전신 진동이 피험자에게 적용되고, H-반사는 5초마다 측정될 것입니다.

운동 뉴런 활동을 평가하기 위해, 전기 자극 전 100ms 동안의 EMG 활동이 RMS 진폭으로 정량화될 것입니다.

________________________________________ 골 근조절 반사

30 Hz, 32 Hz, 34 Hz, 36 Hz의 10초 동안 지속되는 저진폭(1.2 mm) 전신 진동이 피험자에게 적용될 것입니다. 누적 평균 방법이 골 근조절 반사의 잠복기를 측정하는 데 사용될 것입니다.

________________________________________ 표본 크기 계산

이 연구에서, H-반사 진폭은 5가지 다른 하중 조건과 전신 진동 동안 두 그룹에서 측정될 것입니다. 효과 크기(부분 eta 제곱) 0.06, 알파 오차 수준 0.05, 통계적 검정력 0.9를 가정할 때, 최소 필요한 표본 크기는 그룹당 12명의 피험자, 총 24명의 피험자로 계산될 것입니다. 표본 크기 계산은 G*Power 버전 3.1.9.4(Franz Faul, Universität Kiel, Germany)를 사용하여 수행될 것입니다.

________________________________________ 통계 분석

데이터 분포의 정규성은 Shapiro-Wilk 검정을 사용하여 평가될 것입니다. 정규 분포를 보이는 변수는 평균 ± 표준 편차로 제시되고, 비정규 분포 변수는 중앙값(사분위 범위)로 요약될 것입니다.

5가지 다른 하중 조건과 전신 진동 동안 측정된 H-반사 진폭 및 배경 EMG 활동은 정규성 가정이 충족될 때 반복 측정 분산 분석(ANOVA)을 사용하여 비교될 것입니다. 적절한 경우 Tukey 또는 Bonferroni 사후 검정이 적용될 것입니다. 정규성 가정이 위반될 때는 Friedman 검정이 사용되고, 쌍별 비교는 Wilcoxon 검정을 사용하여 수행될 것입니다. Bonferroni 보정이 사후 분석에 적용될 것입니다.

모든 통계 분석은 SPSS 소프트웨어(버전 18.0; SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 사용하여 수행될 것입니다.