基于步态和脚部压力评估宫脊髓炎的横截面研究

这是一项横断面研究。

通过基于视觉识别的步态分析和足底压力技术，研究颈椎性脊髓病（CSM）患者与正常对照者在步态模式上的差异，并进一步分析不同疾病严重程度分级之间以及不同性别组别之间的步态差异。CSM症状的发生与发展具有渐进性和隐匿性。尽管既往研究已采用运动捕捉摄像系统和力学平台对CSM特异性步态模式进行了客观评估，但这些方法存在可分析指标有限或难以用于简便筛查等局限性。因此，亟需开发有效的筛查方法。

共招募了154名无症状志愿者和147名脊髓型颈椎病（CSM）患者。通过基于智能手机的计算机视觉算法（采用OpenPose框架）拍摄患者行走视频以获取步态参数，并使用配备无线传感器的鞋垫测量足底压力分布（采样频率为50–100 Hz）。以性别、年龄和体重指数作为匹配变量，最终形成102对匹配样本。采用独立样本t检验分析组间差异，使用方差分析进行三组及以上组间的比较。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析、曲线下面积（AUC）及约登指数确定与步态相关指标的截断值。

在自选步速下，CSM组表现出显著更慢的步速和步幅速度、更短的步长和步幅长度、延长的步态周期，以及支撑相和双支撑相比例增加，同时摆动相比例减少。多个运动学和动力学参数——如髋关节屈曲角度和踝关节背屈角度——均明显降低。内侧足底压力较高，而外侧足底压力较低（P < 0.05）。支撑相显示出最高的诊断准确性（AUC = 0.944，敏感性 = 88.9%，特异性 = 89.2%），提示其可作为主要筛查指标。支撑相的最佳阈值为64.75（%）。

CSM 患者在步速、跨步速度、步长、跨步长、步态周期、髋关节屈曲角度、踝关节背屈角度以及足底内侧和外侧压力方面均与正常受试者存在显著差异。站立相占整个步态周期的百分比大于64.75%，可作为辅助诊断 CSM 的主要步态参数。