基于加速度计的双侧前庭病患者步态时间变异性分析：有效性验证与临床意义

《Gait & Posture》：Validity of accelerometer-based analysis of step time and step time variability during treadmill walking in people with bilateral vestibulopathy

本研究针对双侧前庭病（BVP）患者步态变异性评估的临床需求，通过对比加速度计（MOX1）与3D运动捕捉系统（Vicon）在跑步机行走中的测量结果，验证了加速度计评估步时均值具有良好效度（ICC3,1>0.68），但步时变异系数（CoV）存在显著差异（ICC3,1<0.45）。研究证实加速度计在慢速行走（0.6 m/s）下能有效区分BVP与健康人群，为便携式步态评估工具的临床应用提供了重要依据。

　　

当我们行走时，身体需要精确协调视觉、前庭觉和本体感觉信息来维持平衡。然而，对于双侧前庭病（Bilateral Vestibulopathy，BVP）患者来说，由于双侧前庭功能受损，这种精密的平衡系统被打破，导致他们在行走时出现明显的不稳定感，甚至增加跌倒风险。BVP是一种罕见但严重影响生活质量的疾病，患者常表现为头部运动时视物模糊、行走不稳等症状。

目前临床上对BVP患者的步态评估主要依赖专业的3D运动分析系统，这类系统虽然精确度高，但设备昂贵、操作复杂，限制了其在常规临床中的应用。相比之下，基于加速度计的穿戴式传感器具有便携、低成本的优势，有望成为临床步态评估的实用工具。然而，这种技术在BVP人群中的有效性和准确性尚未得到充分验证。

为了解决这一临床需求，由Meichan Zhu、Christopher McCrum等研究人员组成的国际团队在《Gait & Posture》杂志上发表了一项重要研究，系统评估了加速度计在BVP患者步态分析中的有效性。研究人员招募了41名BVP患者和41名年龄性别匹配的健康对照者，在计算机辅助康复环境（CAREN）的跑步机上进行多速度行走测试，同步采集加速度计（MOX1）和3D运动捕捉（Vicon）数据，比较两种方法在步时均值（step time mean）和步时变异系数（Coefficient of Variation，CoV）测量上的一致性。

研究采用的关键技术方法包括：利用CAREN系统集成跑步机、运动捕捉和虚拟现实技术；通过粘贴于下背部的MOX1加速度计（采样频率100Hz）采集加速度数据；应用基于Matlab的模板算法识别步态事件；采用组内相关系数（ICC_3,1）、Bland-Altman分析和相关性分析评估测量一致性；通过独立样本t检验和Mann-Whitney U检验比较组间差异。

3.1. 参与者

最终纳入分析的BVP组平均年龄55.07岁，男性占63%，健康对照组 demographic characteristics相匹配。由于数据质量问题，不同速度下的有效样本量有所差异（0.6 m/s：n=30；0.8 m/s：n=26；1.0 m/s：n=25），确保了统计结果的可靠性。

3.2. 标准效度

步时均值的测量结果显示，两种方法之间存在中度到优秀的一致性（ICC_3,1范围：0.680-0.977），偏差值接近零（-0.028至-0.003秒）。相比之下，步时CoV的一致性较差（ICC_3,1范围：0.326-0.447），存在显著的比例偏差（β=0.57-0.65），且加速度计测量的CoV值系统性高于运动捕捉2-3%。Bland-Altman分析进一步证实了这种差异模式。

3.3. 已知组效度

在区分BVP患者与健康人群方面，加速度计在0.6 m/s和0.8 m/s速度下能检测到显著的组间差异（p<0.01），与运动捕捉结果一致。然而，在1.0 m/s速度下，加速度计未能发现显著差异（p=0.055），而运动捕捉仍显示显著差异。效应量分析显示，运动捕捉的效应量（Cohen's d或r值）始终大于加速度计，特别是在较快行走速度下。

讨论部分指出，加速度计在步时均值测量上表现出良好的标准效度，但在步时变异性评估上存在局限。这种差异可能源于加速度计较低的采样频率（100Hz vs 力板的1000Hz）、传感器放置位置、运动伪影以及算法选择等因素。值得注意的是，这种变异性测量的一致性不足现象在其他人群的研究中也有报道，表明这是可穿戴传感器技术面临的共同挑战。

尽管存在这些限制，研究发现在较慢行走速度（0.6 m/s）下，加速度计能够有效区分BVP患者与健康人群的步态变异性，这为临床应用提供了重要启示：在评估BVP患者步态时，采用较慢的行走速度可能提高加速度计测量的敏感性。

该研究的重要意义在于首次系统验证了加速度计在BVP人群步态分析中的应用价值，为开发临床实用的步态评估工具奠定了基础。未来研究需要进一步评估该技术的重测信性和对干预措施变化的敏感性，以推动其真正的临床转化。对于前庭康复领域而言，这项研究为客观、便捷地监测BVP患者步态改善提供了新的技术路径，有望改善患者的康复管理和生活质量。