有无机器人辅助行走时的能量消耗和心肺负荷

背景。 中风患者经常报告心肺健康受损，这是心肺疾病发展的主要危险因素。 中风患者步行的平均能量消耗，即每公斤体重每米消耗的氧气量，几乎是健康受试者的两倍（resp. 0.27 毫升/千克/米 vs. 0.15 毫升/千克/米）。 在中风患者的康复中，主要目的是改善运动学和功能性步态相关参数。 然而，由于前面提到的心肺风险，重要的是要了解中风患者在步态康复过程中的能量消耗和心肺负荷。 过去，步态训练主要通过跑步机训练、地上训练和/或更多常规疗法来完成，但近年来，机器人辅助步态康复的实施越来越多。 然而，机器人辅助对心肺负荷和能量消耗的影响，以及因此对心肺系统的潜在负面和/或正面副作用，研究较少且不清楚。

到目前为止，机器人辅助步态的短步行持续时间（最多 7 分钟）似乎比没有机器人辅助的步行消耗更少的能量和心肺压力。 然而，较长步行时间的影响尚不清楚。 此外，还不清楚为什么机器人辅助步态和没有机器人辅助的行走之间可能存在差异。 一种可能的解释可能是时空步态参数的差异导致能量消耗和心肺负荷的差异。

患者招募。 St. Ursula 康复中心（比利时 Herk-de-Stad）的中风患者将收到有关研究目的和干预措施的口头和书面信息。 将招募同意参加研究的合格中风患者。 将从所有参与者处获得签署的知情同意书。

样本大小。 样本量计算基于之前的研究，表明机器人辅助步态与没有机器人辅助的步行对能量消耗和心肺负荷的影响之间存在较大的影响（基于提交同行评审的系统审查）。 为了检测机器人辅助步态与地面和跑步机步态相比对能量消耗、心肺负荷和感知疲劳的较大影响大小 (f = 0.40)，在受试者设计（3 种步行条件和 4 次测量）中的重复测量中，使用5% 的显着性水平和 80% 的功效水平，需要 21 个受试者的样本量（G*Power 3.1 for Mac）。 样本量增加到 24 个受试者，因此每个步行命令将执行相同的次数。

干涉。 患者将在不同的一天接受 3 次单一步行训练：在 Lokomat 中以 60% 的引导力行走、在跑步机上行走和在地面上行走。 在受试者中，所有步行条件都将以相同的舒适步行速度 (CWS) 进行，并在最长 30 分钟的总持续时间内使用相同数量的体重支撑 (BWS)（如有必要）。 CWS（最大 3.2 kmph 对应于最大 Lokomat 速度）和 BWS 的量（如有必要）将在研究开始前的另一天单独确定。 当出现美国心脏协会报告的相对或绝对适应症或患者无法继续行走时，步行测试将提前终止。 将要求患者在干预前至少 3 小时不要进食、饮酒、咖啡因或尼古丁，并且在干预前至少 12 小时不要进行额外的剧烈活动。 步行课程将在一天中的时间进行控制。 在研究开始之前，将收集人口统计和临床特征，并在 10 分钟步行测试中确定 CWS 和 BWS 的量（如果需要）。 在每个步行条件开始时，将使用带有口罩（Metamax 3B，Cortex，德国）、心率带（Polar H7）和 2 个可穿戴足部传感器（Physiolog，Gait Up，瑞士）的胸腔载气分析系统应用。 患者将坐下 5 分钟，在此期间将记录静息值（能量消耗、心肺参数和感知疲劳）。 休息 5 分钟后，患者将步行 30 分钟，在此期间将持续监测能量消耗、心肺参数、感知疲劳和时空参数。 每分钟都会记录一次感知疲劳。 休息时的平均值，步行会话的开始、中间和结束将离线计算。

随机化和隐藏。 步行课程将在 3 个不同的日子以随机顺序进行。 独立研究者将使用随机序列生成器将 24 名患者（在 2 个系列中，每组 12 名）随机分配给 6 种可能的步行顺序之一。 将使用带有盲区和锁定部分的 excel 文件为调查人员隐藏分配，只有独立调查人员可以访问该文件。 因此，只有在招募患者并将其姓名输入 Excel 表后，患者的随机行走顺序才可用。 这种方法将确保调查员不知道下一个参与者的步行顺序。

辍学。 如果受试者退出，该受试者将由一名新参与者代替，该参与者将按照与退出受试者相同的随机顺序执行所有三项试验。 因此，在退出的情况下，将对更多患者进行测试，直到收集到参与所有三种情况的 24 名患者的数据。

统计分析。 将使用 SPSS（IBM，Chicago，IL）进行统计。 将计算基线人口统计学和临床​​患者特征的描述性统计数据。 重复测量方差分析 (ANOVA) 和用于多重比较的 Bonferroni 校正将用于分析步行条件内和步行条件之间主要和次要结果的差异。 将进行回归分析以评估时空参数（变化）是否可以预测能源消耗（变化）。 显着性水平将设置为 5%。