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    女大學(xué)生步行時使用手機對步態(tài)時空參數(shù)的影響

    2018-06-11 06:30:24杜夢詩
    當(dāng)代體育科技 2018年32期
    關(guān)鍵詞:跌倒女大學(xué)生步態(tài)

    杜夢詩

    摘 要:智能手機給人們生活帶來便捷的同時,也帶來了新的安全隱患。本研究選取40名女大學(xué)生為研究對象,分別接受正常步行測試與使用手機時步行測試,對比各組步態(tài)時空參數(shù)的差異性。研究發(fā)現(xiàn),女大學(xué)生在步行時使用手機的步長變短,步頻、變異系數(shù)以及身體重心移動指數(shù)變大;是否因使用手機有過跌倒經(jīng)歷對女大學(xué)生正常步行的步態(tài)時空參數(shù)不產(chǎn)生影響;步頻越大,發(fā)生跌倒的風(fēng)險越高。

    關(guān)鍵詞:步態(tài) 使用手機 跌倒 女大學(xué)生

    中圖分類號:G80 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-2813(2018)11(b)-0212-03

    步態(tài)是人體肌肉骨骼系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、本體感覺、視覺和心血管系統(tǒng)等多系統(tǒng)相互作用的結(jié)果[1]。正常的步態(tài)具有步長適當(dāng)、身體平穩(wěn)、耗能最少等特點[2]。步態(tài)分析是人類步態(tài)常用的檢查技術(shù),通過精密的儀器測量,提供一系列運動學(xué)、動力學(xué)參數(shù),從而能客觀的測量人體步態(tài)特征[3]。本研究借鑒國內(nèi)外近幾年步態(tài)分析的研究,利用步態(tài)分析跑臺測試女大學(xué)生在步行時使用手機的步態(tài)特征,旨在分析步行時使用手機對步態(tài)特征的影響,以及步態(tài)變化與跌倒之間的關(guān)系,以期警示行人規(guī)范交通安全行為。

    1 研究對象和方法

    1.1 研究對象

    招募健康女大學(xué)生受試者40人,基本情況見表1。納入標(biāo)準(zhǔn):年齡18~24歲;身體健康;無肌肉疲勞癥狀,測試期間踝關(guān)節(jié)活動正常。排除標(biāo)準(zhǔn):體型異常、下肢畸形、步態(tài)異常和近半年有嚴(yán)重下肢外傷史;測試前24h內(nèi)參加過劇烈運動。再根據(jù)過去一年內(nèi)是否因使用手機而發(fā)生跌倒分為跌倒組與對照組。實驗分組已經(jīng)通過統(tǒng)計學(xué)分析,兩組在年齡、身高、體重上均無顯著性差異(P>0.05),見表2。

    1.2 研究方法

    采用國際通用的6min步行標(biāo)準(zhǔn)測試方法。每位測試者接受兩組速度為1.2m/s、時間為6min的步態(tài)測試。第一組測試為正常步行測試;第二組測試為使用手機時步行測試,要求測試者自然行走的同時,使用手機打字,打字的內(nèi)容和篇幅由實驗者統(tǒng)一給定。

    1.2.1 主要觀察指標(biāo)

    采用設(shè)備為美國Biodex公司生產(chǎn)的gait trainer2步態(tài)分析跑臺,所得參數(shù)為步態(tài)的時空參數(shù)[4],指標(biāo)有:步頻、左/右腳步長、左/右腳變異系數(shù)、身體重心移動指數(shù)。

    1.2.2 統(tǒng)計方法

    采集數(shù)據(jù)應(yīng)用SPSS 21分析軟件進(jìn)行分析:第一次使用配對樣本t檢驗;第二次使用獨立樣本t檢驗。P<0.05表示有顯著性差異,P<0.01表示有非常顯著性差異。

    2 結(jié)果

    2.1 正常組和手機組步態(tài)時空參數(shù)對比情況

    由圖1可知,與正常組相比,手機組的步頻、左/右腳變異系數(shù)、身體重心移動指數(shù)均增大,左/右腳步長降低,均有顯著性差異(P<0.05)。提示女大學(xué)生在步行使用手機時,步長變短,步頻、變異系數(shù)以及身體重心移動指數(shù)變大。

    2.2 跌倒組與對照組步態(tài)時空參數(shù)對比情況

    由圖2可知,正常步行時,跌倒組的步長更小,步頻、左/右腳變異系數(shù)、身體重心移動指數(shù)更大,但均無顯著性差異。提示是否因使用手機有過跌倒經(jīng)歷對女大學(xué)生正常步行的步態(tài)特征不產(chǎn)生影響。

    使用手機時步行,跌倒組的步長更小,步頻、左/右腳變異系數(shù)、身體重心移動指數(shù)更大,僅平均步頻有顯著性差異(P<0.05),其他參數(shù)未呈現(xiàn)顯著性差異。提示因使用手機有過跌倒經(jīng)歷的女大學(xué)生在步行使用手機時步頻增大。

    3 討論

    步態(tài)分析跑臺能將步態(tài)進(jìn)行量化評定,可測量步頻、步長、變異系數(shù)、重心移動指數(shù)等參數(shù),并進(jìn)行組間對比,以確定哪些參數(shù)與跌倒具有相關(guān)性。

    步頻,是指行走時兩腿在單位時間內(nèi)交替的次數(shù)。在步速恒定的情況下,步頻與步長成反比,步頻越大,步長越小。研究表明:在步速一定的情況下,人體可以通過降低步頻、加大步長,來提高步態(tài)穩(wěn)定性[5]。

    步長,是指行走時兩腳相鄰著地點之間的距離。Senden等[6]的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):步長與Tinetti跌倒風(fēng)險有較強的關(guān)聯(lián)。Ayers等[7]的隨訪結(jié)果也顯示,步長是執(zhí)行雙重任務(wù)行走測試中唯一能夠獨立預(yù)測跌倒的因子。本研究結(jié)果顯示,女大學(xué)生在使用手機時的步長顯著性降低、步頻顯著性增大,說明此時的步態(tài)穩(wěn)定性降低,跌倒風(fēng)險增大;并且因使用手機有過跌倒經(jīng)歷的女大學(xué)生在使用手機時的步頻顯著性大于無跌倒經(jīng)歷的,說明步頻越大發(fā)生跌倒的風(fēng)險越高。

    變異系數(shù),是指左右腳在步態(tài)測試中的變化情況,變異系數(shù)越小、步行越穩(wěn)定。Mignardot等[8]通過測量259例從未跌倒過的老年人的步態(tài)特征,并隨訪了2年內(nèi)的首次跌倒情況,發(fā)現(xiàn)變異系數(shù)能夠預(yù)測未來6個月后的首次跌倒事件。Verghese等[9]研究結(jié)果也顯示,變異系數(shù)和擺動時間變異性是預(yù)測跌倒風(fēng)險最有力的因子,提示變異系數(shù)比步長等參數(shù)預(yù)測跌倒風(fēng)險的敏感性更強。

    身體重心移動指數(shù),是指在步行過程中身體重心的移動情況,平衡能力越強、步行越穩(wěn)定,身體重心移動指數(shù)越低。本研究結(jié)果顯示,女大學(xué)生在使用手機時的變異系數(shù)和身體重心移動指數(shù)顯著性增大,同樣說明此時的步態(tài)穩(wěn)定性降低,跌倒風(fēng)險增大。

    女大學(xué)生在步行使用手機時,步長變短,步頻、變異系數(shù)以及身體重心移動指數(shù)變大;是否因使用手機有過跌倒經(jīng)歷對女大學(xué)生正常步行的步態(tài)時空參數(shù)不產(chǎn)生影響;步頻越大,發(fā)生跌倒的風(fēng)險越高。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Snijders AH,Van De Warrenburg BP,Giladi N,et al. Neuro-logical gait disorders in elderly people:clinical approach and classification[J].Lancet Neurol,2007,6 (1):63-74.

    [2] 向靜,胥方元.步態(tài)分析在臨床康復(fù)應(yīng)用中的研究進(jìn)展[J].現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生,2014,30(22):3411-3413.

    [3] Tao W, Liu T,Zheng RC,et al.Gait Analysis Using Wearable Sensors[J].Sensors (Basel),2012,12(2):2255-2283.

    [4] 李香平,舒彬,顧小紅,等.中國正常成人步行時空參數(shù)分析[J].中國康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志,2012,27(3):227-230.

    [5] 張彩芳,周軍,史清釗,等.太極拳運動對老年人步態(tài)穩(wěn)定性的影響[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展,2011,9(5):918-921.

    [6] Senden R,Savelberg HH,Grimm B,et al.Accelerometry-based gait analysis,an additional objective approach to screen subjects at risk for falling[J].Gait.Posture,2012,36:296-300.

    [7] Ayers EI,Tow AC,Holtzer R,et al.Walking While Talking and Falls in Aging[J].Gerontology,2014,60(2):108-113.

    [8] Mignardot JB,Deschamps T,Barrey E,et al.Gait disturbances as specific predictive markers of the first fall onset in elderly people:a two-year prospective observational study[J].Front Aging Neurosci,2014(6):22.

    [9] Verghese J,Holtzer R,Lipton RB,et al.Quantitative Gait Markers and Incident Fall Risk in Older Adults[J].J Gerontol A Biol Sci Med Sci,2009,64(8):896-901.

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