可穿戴传感器量化评估颈椎病性脊髓病术前术后功能状态的创新研究

《Soil Science》：Wearable Sensors for Preoperative and Postoperative Assessment of Cervical Myelopathy

本研究针对颈椎病性脊髓病（CSM）临床评估主观性强、难以量化的问题，研究人员利用单一可穿戴传感器对手术患者进行诊室及24小时居家连续监测。结果显示，术后6个月患者在Romberg测试（睁眼最大前后摇摆P=0.010，总路径P=0.048）和Tandem Gait（速度P=0.021，持续时间P=0.002等）多项指标显著改善，并发现居家步态侧向摇摆减少、睡眠翻身次数下降等新趋势。该研究为CSM的精准评估与治疗指导提供了客观、可量化的新方法。

　　

本研究为一项前瞻性观察性队列研究，旨在探讨单一可穿戴传感器在评估颈椎病性脊髓病（Cervical Spondylotic Myelopathy, CSM）患者中的作用。

研究背景指出，CSM的临床评估存在局限，例如霍夫曼征（Hoffmann’s sign）、龙伯格试验（Romberg testing）和串联步态（Tandem Gait）测试在很大程度上是主观且二元的，使得病情恶化或改善难以被准确记录。

在材料与方法中，计划接受CSM手术治疗的患者在术前使用了单一可穿戴传感器进行诊室内测试和24小时连续居家数据收集。诊室测试包括站立、龙伯格试验、串联步态和计时起立行走测试（Timed Up & Go, TUG）。这些测试在术后6个月重复进行。

研究结果显示，手术治疗后在龙伯格试验睁眼状态下的最大前后摇摆（P=0.010）和睁眼状态下的总路径行程（P=0.048）方面观察到统计学显著改善；在串联步态的速度（P=0.021）、持续时间（P=0.002）、前后摇摆（P=0.046）和初始峰值加速度（P=0.001）方面也观察到显著改善。TUG测试未发现统计学显著差异。居家步态模式显示术后侧向摇摆有减少的趋势（P=0.062），并且睡眠中的翻身次数减少（P=0.078）。

研究结论认为，可穿戴传感器数据能有效量化标准检查结果，并识别出新的指标，有望更准确地评估CSM患者的术前和术后功能。在串联步态中观察到了先前未报告的、从术前到术后6个月的变化，包括步态速度和地面冲击力。与常规的前后及侧向摇摆评估相比，这些指标更为敏感。24小时传感器数据显示术后患者睡眠中翻身次数减少。这项研究表明，可穿戴传感器数据将成为可量化数据的可行来源，并有可能指导CSM患者的治疗。这种能力部分基于对现有二元指标的更好量化，也基于对数据中意外模式的识别。

通俗语言总结（Plain Language Summary）：本研究探讨了使用可穿戴传感器评估颈椎病性脊髓病（CSM）患者手术前后的情况。传统的CSM临床测试是主观的，但传感器提供了关于患者运动的客观数据。手术后，患者在多种运动指标上显示出显著改善，例如龙伯格试验的摇摆和串联步态的速度。传感器还检测到了新的指标，如睡眠翻身次数减少，这是以前未曾报告的。这些发现表明，可穿戴传感器能够提供精确、可量化的数据，以更好地评估和指导CSM的治疗，超越传统方法，增强了对患者进展的评估。