原始论文
文摘
背景:证据表明,步态训练是有效提高老年人步态模式,但停止训练的影响减弱。在步态训练,治疗师使用的语言和视觉线索来跟第一次当步进的地方。这个简单的策略变化从弯腰直立姿势,延长了步伐,刺激骨盆和躯干旋转,并促进手臂摆动。这些原则引导Heel2Toe传感器的发展,提供实时的听觉反馈对于每个好的一步,脚跟罢工第一。
摘要目的:这个目的可行性研究(1)提供证据的可行性和有效性的家用潜力Heel2Toe传感器提供实时反馈和(2)估计步态参数的变化使用传感器五训练之后。
方法:5张后研究包括培训课程/ 2周在社区的立意抽样六个老年人。比例的步骤,每一步角速度(AV),节奏在2分钟内被评为可用性和经验。
结果:所有步态参数,比例好步骤,AV,步行发作持续时间改善。AV的变异系数降低,表明步进的一致性。
结论:功效的潜力和可行性论证Heel2Toe传感器。
doi: 10.2196/13889
关键字
介绍
背景
老化使人容易受到有效步行步态的偏差,损害和限制的可能性实现走健康促进的目标。老年人锻炼指南》推荐的目标150分钟的中等强度锻炼积累超过1周的10分钟(
]。步行是最实用的运动,因为它不需要设备,或没有专门的环境( ),并产生许多身体和认知健康受益于探索新的途径或社区的精神刺激 ]。保持身体活动水平也很重要预防继发性疾病包括心血管疾病、骨质疏松症、肥胖和糖尿病( ]。尽管能力在临床试验的促进健康的步伐走,很少有北美老年人这样做在现实世界中每天超过几分钟( , ]。很难维持走没有能力最优的步进模式表明质量驱动器数量。原因未能使用步行能力达到促进健康的目标包括行走担心摔倒或老年性步态异常
]。这些已知的级联到慢,不稳定,洗牌的工作模式,增加步行,疲劳,和瀑布和髋部骨折的风险 ]。有相当多的证据如何提高老年人的步态( , ,证据表明,步态训练是有效改善步态模式( ]但效果减弱停止训练 ]。因此,步态训练就不会转化为持续的行为变化所需的体力活动指南。在步态训练,治疗师使用许多语言和视觉线索来强调先用脚后跟。这个简单的策略变化从弯腰直立姿势,延长了步伐,刺激骨盆和躯干旋转,并促进手臂摆动(
]。然而,一旦口头提示停止,病人经常回到低效的紧贴步态。行走变得更加规范化,人们必须学习好走路的运动序列和发展需要高效的附庸行走:灵活性、力量、力量、核心稳定,平衡,和躯干旋转手臂摆动所示。治疗可以代课,但运动学习需要指导,练习,和反馈。由Sigrist et al(2013年回顾
)帧运动学习的持久的改变电动机性能的参数的训练造成的电机项目开发,逐步减少变异性的新开发的运动程序刺激感觉的反馈循环。这种现象基本运动学习是神经可塑性 ]。2014年审查这一主题表明运动学习发生的积极实践技能,这种依赖性活动可以诱导神经可塑性lengthy-extensive和brief-intensive实践( ]。文献支持增强的好处或外在反馈运动学习( ]。特别是sonification正确运动序列已被证明在运动员提高运动学习( , ]。完善,性能密切相关的知识与技能采集和运动学习与知识相比的结果(
, ]。技术将提供反馈。对于行走,有新兴技术使用footwear-based步态监测系统( ]。没有审查技术提供实时反馈,都需要大量的数据处理对行走性能产生有用的信息。有证据表明,步态可以修改实时听觉反馈,但是目前,没有技术提供这种类型的反馈。这些原则引导Heel2Toe传感器的发展,生物反馈设备提供听觉反馈好先一步,脚跟罢工。这个项目的目的是弥合反馈外临床存在差距,使老年人练习正确的步态方便。底层硬件和算法生成的听觉反馈Heel2Toe传感器描述其他地方(
, ]。短暂,Heel2Toe修改微光的现成的设备运动开发工具包。三轴加速度计的传感器是一个组合,三轴陀螺仪、微控制器。角速度的算法检测率(AV)踝关节在矢状面和提供了一个听觉哔哔的声音当脚的速度减速后脚跟着地,穿过一个阈值。试点工作Heel2Toe证明它是高度准确的检测好在临床设置步骤( , ]。步态周期开始与一个强大的脚跟罢工延长步幅和变化从弯腰直立的姿势 , ),表示关注AV的价值作为治疗目标。客观的
本研究的目的是提供证据的可行性和有效性的家用潜力theHeel2Toe传感器提供实时反馈好走路时脚跟罢工。具体来说,目标是(1)识别的程度直接回应反馈,在走路时没有反馈,和峰值响应反馈和(2)来确定使用反馈传感器的乐趣和挑战。
方法
研究设计
张后研究设计,五个交易日的培训/ 2周,来估计Heel2Toe功效潜力,确定可行性问题的传感器部署时在社区散步。
参与者
立意抽样六人,四个女人和两个男人,年龄在70年,在蒙特利尔被确认从老年服务综合医院2017年从9月到10月。参与者被老年医学专家或其他卫生保健专业人员,包括如果他们报道没有走路没有援助的限制和认知障碍。参与者选择一个范围的步行能力非常有限的功能。道德伦理审查委员会的批准了麦吉尔大学健康中心研究所。
措施
参与者评估物理性能测试和自我报告的措施。物理性能测试包括步态速度,30秒的椅子上站,步行两分钟没有和听觉反馈。自我报告问卷包括单项认为步行速度、下肢功能量表(lef),生活空间的流动性规模,iso9001和“特定组织-”等资产规模的信心。中位数得分是基于适合拉希模型,因此,并不是所有的项目必须获得一个合法的管理总分(
]。Posttraining结果另外包括系统可用性和半结构式访谈的问题在使用Heel2Toe传感器的挑战和乐趣。面试是与每个参与者单独进行的。干预
干预涉及一个治疗师访问一个参与者的住宅为步行训练提供Heel2Toe传感器,为五个交易日超过2周(
)。所涉及的培训在参与者与传感器的附近散步。是小心,他们走在一个无障碍路径。培训的持续时间取决于参与者本身是基于兴趣和宽容。在每一个训练日,参与者被指示与传感器步行至少15分钟以一个舒服的速度,并在需要的时候休息。训练是伴随着回家练习瞄准的灵活性和力量在脚踝,膝盖和髋关节尤其关注核心力量和躯干旋转。在培训结束时,与所有参与者进行半结构式访谈。分析
Heel2Toe传感器记录的步态信号分析了使用MATLAB (MATLAB和统计工具箱释放2017 b, MathWorks, Inc,纳蒂克,马萨诸塞州)。步态参数提取每个人行走在整个时期的比例(%)是良好的开端,总步行时间(秒),平均节奏(每分钟的步骤)。AV(度/秒)踝关节在矢状面脚跟罢工期间提取时间和平均每一步行走产生的意思是,SD,变异系数(步进的一致性的指标)。
结果
显示了特点和水平的身体活动的参与者在培训之前。有两个男人和四个女人(年龄范围:73 - 87年)。结果表现为单一的学科,因为它不是总有意义的数据在6个参与者。
得分在30秒的椅子上增加测试范围从0到12 6个参与者。的六个参与者,四个规范超过30秒的椅子上升值。自我报告的步行速度的范围从正常到非常缓慢的行走。lef规模是一个自我报告问卷与活动相关的日常生活困难下肢的问题。的最大位数得分是32,得分越低,表明困难的活动。lef分数范围从11(参与者)26(参与者D和F)。生活空间流动分数范围从48(参与者)到126(参与者E)的140天。28天分数表明你没有家庭以外的运动在过去的28天,和至少56分表明流动以外的房子但在院子里,门廊或公寓。
显示了立即响应(以前没有和反馈),延续五训练后的效果(pre发布)听觉反馈的比例好步骤,AV,节奏和变异系数。
Posttraining步态评估1星期内的最后一次训练。重要的收益在斜体表示的值
。参与者显示立即回应反馈生产,在第一次接触,0好步骤没有任何反馈,56%的步骤与反馈。节奏这直接反应没有影响,但AV显示巨大的影响(−−48°/秒102°/秒)。然而,AV的变异系数是非常大的,而且一直如此。Posttraining参与者展示了一些遗留的影响,Posttraining好步骤没有反馈改变从0%降至29%。参与者B产生两倍的比例好步骤与AV和节奏没有损失。共有四个六个参与者显示只有很小的比例增加好步骤与反馈,但是已经有了一个高(80%)的比例好步骤没有反馈。不过,他们显示了AV的改进,同时保持节奏。总的来说,五个六个参与者显示重要的收益步态参数。一个人没有很擅长学习条目。
特征/活动水平 | 识别 | |||||||
(人) | B(女人) | C(女人) | D(女人) | E(女人) | F(人) | |||
年龄(年) | 80年 | 73年 | 87年 | 83年 | 85年 | 86年 | ||
物理性能测试 | ||||||||
自我评定步行速度一个 | 非常缓慢的 | 漫步 | 漫步 | 正常的 | 非常缓慢的 | 正常的 | ||
30秒坐站(n) | 0 | 12 | 7 | 9 | 10 | 12 | ||
年龄常模(n)b | 10 | 10 | 8 | 8 | 8 | 8 | ||
自我报告的问卷调查 | ||||||||
中位数c(得分从0 =极端困难4 =没有困难) | ||||||||
步行一英里 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0 | 3 | ||
运行在均匀地 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 2 | ||
蹲 | 2 | 2 | 1 | 3 | 4 | 3 | ||
站1小时 | 2 | 1 | 0 | 4 | 2 | 3 | ||
爬楼梯10 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | ||
沉重的家庭活动 | 0 | 1 | 1 | 4 | 2 | 4 | ||
在洗澡 | 3 | 0 | 4 | 2 | 4 | 4 | ||
光家庭活动 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | ||
总分(0-32) | 12 | 11 | 15 | 26 | 20. | 26 | ||
生活空间的流动性(天数过去28天)d | ||||||||
其他房间除了卧室 | 28 | 28 | 28 | 28 | 28 | 28 | ||
以外地区回家 | 6 | 28 | 28 | 28 | 28 | 15 | ||
附近的地方 | 6 | 28 | 15 | 28 | 28 | 5 | ||
在城镇社区以外的地方 | 6 | 28 | 10 | 28 | 28 | 2 | ||
城市以外的地方 | 2 | 2 | 2 | 10 | 14 | 2 | ||
总天(max 140天) | 48 | 114年 | 83年 | 122年 | 126年 | 52 | ||
活动具体平衡信心量表(=没有信心100% = 0%)充满信心 | ||||||||
走在房子周围 | 90年 | 60 | 80年 | One hundred. | 95年 | One hundred. | ||
走过一个停车场 | 90年 | 50 | One hundred. | One hundred. | One hundred. | One hundred. | ||
走在拥挤的购物中心 | 95年 | 50 | 75年 | 90年 | One hundred. | One hundred. |
一个自我报告的步行速度:不能行走,非常缓慢,漫步在一个简单的步伐,正常速度,相当快,快。
b根据Bennell et al (
]。c中位数:下肢功能规模(选择项)。
d28天分数表明你没有运动以外的家在过去28天;56分显示移动的房子外面但在院子里,门廊,或公寓;84分表示将在附近的地方;112分表明社区以外的地方但在小镇;和140的分数表明城市以外的地方。
结果和评估 | 参与者的身份 | |||||||
步态参数和时间点 | 反馈 | 一个 | B | C | D | E | F | |
好的步骤(%)(接近100是更好的) | ||||||||
精准医疗 | −一个 | 0 | 43 | 80年 | 84年 | 92年 | 93年 | |
精准医疗 | +b | 56 | 82年 | 83年 | 97年 | 92年 | 99年 | |
帖子 | − | 29日 | 80年 | 89年 | 97年 | 95年 | 99年 | |
帖子 | + | 66年 | 90年 | 92年 | 94年 | 93年 | One hundred. | |
节奏(步骤/分钟)(接近100是更好的) | ||||||||
精准医疗 | − | 70年 | 95年 | 97年 | 110年 | 113年 | 96年 | |
精准医疗 | + | 69年 | 102年 | 95年 | 95年 | 110年 | 95年 | |
帖子 | − | 77年 | 104年 | One hundred. | 121年 | 105年 | 110年 | |
帖子 | + | 84年 | 96年 | 99年 | 122年 | 111年 | 109年 | |
脚跟罢工角速度(°/秒)(典型值是300−−500;负的,越多越好) | ]||||||||
精准医疗 | − | −48 | −97 | −147 | −145 | −165 | −163 | |
精准医疗 | + | −102年 | −128 | −157 | −186 | −173 | −213 | |
帖子 | − | −80年 | −126 | −163 | −227年 | −176 | −250年 | |
帖子 | + | −102年 | −147年 | −159 | −208年 | −173 | −263年 | |
步态规律(角速度变异系数;(< 10%) | ]||||||||
精准医疗 | − | 59 | 39 | 40 | 31日 | 24 | 24 | |
精准医疗 | + | 41 | 33 | 39 | 17 | 23 | 14 | |
帖子 | − | 52 | 33 | 24 | 20. | 17 | 11 | |
帖子 | + | 50 | 21 | 21 | 24 | 22 | 10 |
一个没有反馈(听觉beep缺席)。
b提供反馈(听觉beep在场)。
显示了持续时间(分钟)的干预训练时间超过5天。说明,参与者,谁是最残疾,走与传感器为4.5,3.7,9.4,7.4,和5.6分钟天1到5,分别。然而参与者D,走了大约12分钟1天,2天,她走了30分钟。所有参与者增加了传感器的时间走在干预期。30干预天,连续步行10分钟或更多的观察干预的21天。
信息收集系统的可用性和使用的挑战和乐趣Heel2Toe传感器有助于识别需要改进的地方。结果给出了从系统的可用性
。只有8最初的10个问题是适用的,问题不是理解和1问题提到的印象,别人会如何使用传感器。总的来说,38项反应可用:25优惠,4中性,9不利。一直认为没有人功能不能使用,但是一个问题引发了有关声音的入侵而走。这个问题可以很容易地通过使用耳机来解决。对信心的问题是回答不一致,因为教练总是出现在这些训练。
半结构式访谈的目的是捕获参与者的经验而走Heel2Toe传感器在社区和建议后续传感器的开发和升级。所有的参与者表示,传感器是愉快的,刺激的,有益的,易用而外出培训。参与者有一些建议使传感器更用户友好。首先,剪切传感器鞋在带推荐适应老年人与背部疼痛和有限的树干流动性。使用任何鞋的剪辑也提供了灵活性。第二,传感器应该可以通过iPad连接,为应用程序提供了一个更大的显示。第三,传感器和应用组合应该负担得起,伴随着一个练习手册。
项目原始问题(8/10)一个 | 反应分数在参与者 | ||||||
一个 | B | C | D | E | F | ||
更高更好 | |||||||
经常使用 | 4 | 3 | 5 | - - - - - -b | 5 | 4 | |
易于使用的 | 4 | 1 | 1 | - - - - - - | 5 | 5 | |
功能集成 | 5 | 1 | 3 | - - - - - - | 1 | - - - - - - | |
信心在使用 | 5 | 1 | - - - - - - | - - - - - - | 1 | 4 | |
较低的好 | |||||||
太复杂 | 1 | 1 | 1 | - - - - - - | 1 | 1 | |
需要援助的使用 | 1 | 1 | 1 | - - - - - - | 1 | 1 | |
麻烦或尴尬 | 1 | 1 | 5 | - - - - - - | 2 | 1 | |
使用前需要学习很多 | 1 | 5 | 1 | - - - - - - | 2 | 5 |
一个两个问题被忽略因为理解与传感器(太多的不一致)和应用别人可能认为(我想大多数人会很快学会使用这个)。18-item反应的四个问题,更高更好,10的两个协议水平最高和6在最低水平。20块反应的四项低在哪里更好,15是最好的水平,三是在最贫穷的水平。
b不可用。
讨论
主要研究结果
我们发现Heel2Toe传感器是可行的使用在社区设置的老年人,他们改进了步态质量五个训练计划后,平均73分钟(范围:43 - 114分钟)。良好的步骤和AV的比例改善节奏没有任何损害。所有六个参与者显示更长时间花在步行从最初的训练的日子。然而,最具戏剧性的效果被经常步行发作的持续时间超过10分钟(
),这样大多数(5 6; )参与者现在将能够满足加拿大150分钟的体力活动指南中度到剧烈活动(每分钟需要行走节奏≥100步)每周每次10分钟。Posttraining,五个六个参与者显示减少AV的变异系数,步进模式的参数指示不一致。在培训之前,变异系数从23%到59%不等。先前的研究显示宽度变异系数较高,老年人和立场和跨步时间与增加出现下降(
- - - - - - ),建议治疗的目标是减少变异系数与运动干预措施。经过5天的培训,是9%到49%之间。我们特意选择了一个样本的人不同的生理功能。总之,两人非常虚弱(A和B)。参与者在流动性严重限制(
),然而,他改进了良好的步骤和学位的比例和AV的一致性( 和 )。参与者还改进了这些参数。最实用的沃克,参与者D,显示她是所有参数没有变化,但传感器的经验,可以看到如何防止恶化。在一个确定的试验中,这些数据可以用来优化为干预选择的人。传感器是如何实现这些结果?一个假设是,听觉反馈作为正面强化节奏步进模式。与对称的行走,每一步生产好击败与周期性重复。生产节奏模式(击败),参与者修改他们的步进模式保持节奏。从长远来看,听觉线索可以提高大脑皮层运动应激性。这个曾被研究过与上肢运动和散步的任务要求人同步外部听觉线索(
]。听觉同步电动机的根本基础是大脑带来预期的趋势节奏,这预期指导后续的运动( ]。Heel2Toe传感器提供了直接正面听觉反馈,这可能被视为奖励刺激神经可塑性和增加步行的乐趣,刺激行为改变。他们的最终目标是改善促进健康的行走功能而不是走路,这样年纪大的人可以得到快乐和健康受益于步行。传感器设计就不是穿的所有时间,但走着去练习穿的最优目标,这将在其他步行活动。因为它是与智能手机和传感器非常小(火柴盒大小),它可以穿的时间更长。
恐惧的下降与年龄或疾病的变化在大多数老年人和共现可以导致低效的和危险的步态模式(
, ]。规范化走路,人们必须重新学习走路运动序列良好的效率和发展需要代课行走:灵活性、力量、力量、核心稳定,平衡,和手臂摆动。治疗目标代课但运动学习需要指令,练习,和反馈。运动学习是陷害的持久的改变发生在训练参数的性能电机项目开发和整合。在早期,形成的运动项目要学习任务可以迅速发生但要求高水平的关注。后,电机的程序精制,提高错误检测和校正机制,减少运动变化。最后,动作变得高度自动化的、熟练的和一致的,如今和马达项目相对永久性的( ]。底层运动学习现象主要是因为神经可塑性的
]。回顾这一主题( )表明,运动学习发生的积极实践技能,这种依赖性活动可以诱导神经可塑性lengthy-extensive和brief-intensive实践。文献支持运动学习增强反馈的好处。特别是sonification正确运动序列已被证明在精英运动员提高运动学习( ),但是对于新手来说不太有用的谁不知道正确的运动。散步是一种自然的方式走动( ),老年人不新手走但是已经失去了经验随着年龄的增长,他们的行走模式应该回应听觉反馈。这种类型的积极的反馈已被证明在短期内有效改善卒中后(步态模式的 ]。它优于听觉警报信号不正确的运动作为反馈,因为良好的运动更激励( ]。这个解决方案对贫困步态的独特之处在于,有正强化,实时,刺激的运动学习正确的步态。Heel2Toe传感器提供实时信息,换句话说,事后结果的知识的表现,而不仅仅是知识,这是今天提供的其他技术领域。这是一个全新的步态和原始方法的提高。有其他方法监控数步,但这些并没有试图提高步态质量。回顾文献由我们的团队没有发现任何相关研究关注反馈步态质量和踝关节的运动学。
最后,汇报面试建议老年人采用技术的准备,只要它是简单的和用户友好。这个项目是及时的和相关的老年人口的比例不断增加,建立在技术来刺激创新的潜力,从而促进加拿大经济和社会发展。越来越多的老年人使用智能手机(
, ),这一比例可能会增加精通军团的年龄。这种传感器可以在每个人的脚需要维持或提高最优步态。通过正式练习步态改善正面听觉反馈,人们可以开发的习惯走更好的导致经常散步和更长时间。
通过使用Heel2Toe设备,每一步治疗,迷人的大肌肉群,使边缘和核心肌肉力量,通过这个提高平衡,允许人步行速度。我们的数据也支持改变步态一致性(较低的变异系数与培训),让行走更有节奏的,而从长远来看,更可持续的(
]。传感器的开发和改进的算法,如为反馈发生提供不同的阈值(低、中、高AV)。教学手册和视频在生产优化使用Heel2Toe传感器参与者的能力。计划开发一个全面的试验,现在有一些数据,人们可以改变他们的步态与设备。
限制
这是一个非常小的研究只关注概念验证。结果的基础上,短期强化训练与正面听觉反馈生产的步态质量的变化,一个完整的试点研究的包括第二运动学习阶段和长期实践评估可持续性。
影响和结论
这项研究的结果已经在探索未来影响的神经基础auditory-motor同步在散步,运动学习原则的应用提高行走性能、和技术为老年人设计可穿戴传感器。了解听觉的神经基础电机同步将帮助设计干预措施使用听觉反馈来提高行走对称。运动学习原则的应用基于movement-generated听觉反馈增强行走性能和长期影响技能习得领域有待探索。汇报访谈干预后得出一个最优的可穿戴设备对于老年人需要简单和容易使用,提供实时的有意义的反馈,有一个软件程序,需要最少的预处理(零努力)之前使用,并可以选择从康复专业的技术支持和监督
]。确认
KKVM被神达支持加速奖和海伦考尔和记奖从蒙特利尔综合医院的基础。
的利益冲突
KKVM、AA-S NEM是初创企业的合伙人理疗生物识别技术有限公司Heel2Toe传感器是一种将商业化的产品。
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缩写
AV:角速度 |
中位数:下肢功能规模 |
由G Eysenbach编辑;提交02.03.19;由我Mazzetta同行评议,年代Mendozadeh, M抗起球;评论作者20.05.19;修订版本收到19.06.19;接受24.09.19;发表11.12.19
版权而棚©交配,Ahmed Abou-Sharkh何塞·a·莫莱斯南希·e·梅奥。最初发表在JMIR康复和辅助技术(http://rehab.www.mybigtv.com), 11.12.2019。
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