在神经性步行障碍中,动力运动和平衡参数分析
Chuh-Hyoun Na1, Hannah Lena Siebers2, Julia Reim2
1Department of Neurosurgery, University Hospital RWTH Aachen, Pauwelsstr. 30, Aachen, 52074, Germany. cna@ukaachen.de.
Journal of biological engineering
|January 15, 2024
概括
使用运动传感器的客观步态分析可以识别独特的运动模式,或"步态特征",用于神经系统疾病,如正常压力水脑症和宫肌病,提高诊断准确度.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经学 神经学
- 步态分析 步态分析
背景情况:
- 神经性步行障碍在使用传统临床方法诊断和量化方面具有挑战性.
- 客观的运动分析为提高诊断准确性和疾病监测提供了潜力.
- 动力学和平衡参数对于分辨步态障碍的判别价值仍然不清楚.
研究的目的:
- 为了研究一种假设,即动力运动和平衡参数在与健康对照者相比,在神经性步行障碍中发生不同的变化.
- 评估客观运动分析在区分正常压力脑症 (NPH),宫骨髓病 (CM) 和腰椎狭窄症 (LST) 中的潜力.
主要方法:
- 31名患者 (NPH,CM,LST) 和14名健康对照人群使用惯性测量系统 (MyoMotion) 和小腿测试仪进行了评估.
- 参与者进行了正常步行,双重任务步行和快速步行任务.
- 用眼睛打开和闭上测量姿势摇摆;使用混合模型ANOVA分析了运动范围,步伐时间和摇摆参数.
主要成果:
- 动力学和平衡参数在与对照组相比,在不同的步态障碍中发生了显著的变化.
- NPH患者在运动参数中表现出广泛的差异,而LST患者表现出运动范围的减少和平衡的改变.
- 肌痛性肌痛患者主要在部和脚运动范围上有所不同,但在大多数平衡参数中显示出显著的变化.
结论:
- 惯性测量系统和步行测量可以用于对神经性步行障碍的门诊评估.
- 动力学和平衡指标可以为不同的病理提供特征性的"步态特征",而不是单一的歧视值.
- 从这些系统中获得的客观,可量化的措施可以提高诊断准确度,以区分神经性步行障碍.
