可以在没有步态分析的情况下评估跌倒风险吗？
分类：
行业动态
作者：
one step
来源：
one step
发布时间：
2022-11-01 18:03
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在预防跌倒方面，识别与跌倒风险增加相关的步态趋势是必要的。完整的跌倒风险评估必须包含精确和持续的步态分析，以识别步态参数和功能移动性的变化，以便能够更准确地评估并主动干预。
“就像指纹一样，每个人的行走方式都是不同的，”体育数据科学家 Julia Hania 解释道。现在想象一个你的步行可以说话的世界——它会对你说些什么？步态分析研究的进展揭示了从患者步行方式中获得的宝贵见解，但在治疗环境中缺乏彻底和标准化的步态分析协议的实施。
——评估跌倒风险的步态参数——
临床研究表明，有多种步态参数与跌倒风险增加相关。客观地识别这些关键参数并主动通知测试者变化状态的能力有助于临床医生提前预防潜在的跌倒并创建定制的治疗计划以解决影响变化和风险状况的因素。虽然步态可能很复杂，但我们帮助患者和提供者了解某人的步行所表达的意思。我们使用经过临床验证的技术来支持同行评审研究，以检测和告知跌倒风险。
这背后科学很清楚：
步态速度
步态速度下降，尤其是在 0.8 m/s 或以下，与跌倒风险增加相关。有趣的是，一项研究表明步态速度与跌倒之间存在 U 形关系，步态速度低于在老年人群中，正常范围与室内跌倒的相关性更高，而高于正常范围的步态速度与户外跌倒的相关性更高。
步幅可变性增加
步幅长度的变异性增加与跌倒风险增加相关。
步长
有研究表明，有跌倒史的人会采取较小的步数，这表明步长会缩短。
步长可变性
步长变异性增加与跌倒风险增加相关。
步进时间可变性
步数时间变异性增加与跌倒风险增加相关。另一项研究支持这一发现，并观察到有跌倒史的人表现出步数时间变异性增加。
双支撑姿态可变性
双支撑姿势的变化与跌倒风险的增加相关。
双支撑阶段
双支撑站立阶段的增加与跌倒风险之间存在相关性 。此外，有跌倒史的人在步态周期中表现出双支撑站立阶段的增加。
步频
步态速度与步频呈 U 型相关，步频的最佳范围为 80-110 步/分钟。研究表明，当步频值超出最佳范围时，跌倒的风险就会增加。此外，监测步频的可变性也很重要。
——步态速度和步态变异性有助于识别跌倒风险——
虽然在评估跌倒风险时哪些步态参数绝对最重要并没有明确的共识，但步态速度和步态变异性在整个文献中都一致出现，并显示出与跌倒风险增加的强相关性。
步态速度
步态速度现在被认为是第六大生命体征，研究表明它可以深入了解老年人群的功能活动性、虚弱状态、跌倒风险和健康结果。如上所述，步态速度的下降与跌倒的风险增加。具体来说，《老年学杂志》上的一项研究观察到，“步态速度每降低 10 厘米/秒，跌倒的风险就会增加 7%。与正常速度的参与者相比，步态速度慢（≤70 cm/s）的参与者跌倒的风险增加了 1.5 倍。” 显然，应持续监测步态速度的明显趋势，并随着时间的推移来识别变化跌倒风险和其他健康问题。
步态变异性
步态变异性是指特定参数偏离其平均值的程度，通常由平均值的标准偏差表示。变化性可以在多个参数中测量，例如上面列出的参数。在观察变异性时，随着时间的推移评估步态参数很重要。如果存在大于标准偏差的一致方差或高方差，则值得关注。步态变异性增加可能导致行走过程中的不稳定、动态平衡降低以及随后发生跌倒。
——将步态分析纳入跌倒风险评估——
虽然观察性步态分析可以提供对患者行走方式的一些洞察，但对于单个步态参数的精确反馈是不够的。今天，我们有几种不同的方法来进行定量步态分析。
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带传感器的跑步机、压力板和人行道
分析步态的一种方法是在跑步机、压力板和人行道等表面上行走，这些表面利用各种类型的传感器收集步态参数数据。这些设备通常很大、笨重且昂贵。它们通常出现在实验室环境中，因此难以进行常规步态分析。当患者意识到他们正在被分析时，他们也只能在受控的、非自然的环境中收集数据。
可穿戴设备
另一种方法是使用可穿戴传感器。这些传感器可以像手表、腕带或鞋子一样简单。可穿戴设备提供了更多步态分析的途径，虽然依然价格不菲，但已经可以满足临床步态参数测量需要，而且简单便捷。
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