可穿戴足底压力监测系统在直线与曲线行走中的重测信度与可用性评价

《Scientific Reports》：Test-retest reliability and usability evaluation of a wearable plantar pressure monitoring system for linear and curved walking

本文推荐一项关于可穿戴鞋内足底压力监测系统信度与可用性的研究。为解决自然行走（含转弯）中足底压力可靠评估的难题，研究人员针对直线行走（LIN）、顺时针（CW）与逆时针行走（CCW）开展重测信度分析。结果显示该系统在三种行走条件下多数参数ICC>0.9，且需行走207 m（LIN）、255 m（CW）与467 m（CCW）即可达到优异信度（ICC≥0.90）。SUS与IMI评分证实系统可用性高，为混合轨迹步态分析提供了可靠工具。

　　

在我们日常行走中，并非总是笔直前行——转弯、绕行才是自然步态的常态。足底压力测量能够揭示下肢与足部的结构与功能信息，对临床诊断、康复评估乃至运动分析具有重要意义。然而，传统的足底压力检测技术，如力板（force plate）或F-Scan系统，虽精度较高，却存在设备笨重、难以进行动态测量、且多局限于直线步态评估的局限。尤其在自然行走中，曲线轨迹行走涉及头、躯干、骨盆与足部的复杂协调，并对神经疾病患者构成更大挑战，但相关可靠评估手段仍较为缺乏。目前市面上的鞋垫式压力监测系统虽便于携带，却易受剪切力与传感器位移干扰，且不同研究对获取可靠数据所需步数存在争议——有的认为需要400步，有的则称5-8步即可。这些矛盾与技术瓶颈促使研究团队开发一种嵌入鞋底的可穿戴系统，以期在直线与曲线行走条件下均能实现高信度、高可用性的足底压力监测。

为验证该系统的可靠性，研究团队招募31名健康成年人（年龄19–25岁），在间隔4–7天的两次测试中分别完成直线行走（LIN）、顺时针曲线行走（CW）和逆时针曲线行走（CCW）任务。该系统在鞋底嵌入8个压力传感器，测量范围0~760 kPa，采样频率20 Hz，通过蓝牙实时传输数据至手机终端，并分析五大关键参数：峰值压力（PP）、压力-时间积分（PTI）、半高宽（FWHM）、最大压力梯度（MaxPG）和平均压力（AP）。信度通过组内相关系数（ICC）、Bland-Altman图与最小可检测变化（MDC）进行评估；可用性则采用系统可用性量表（SUS）与内在动机量表（IMI）进行问卷调查。

研究结果从多个维度验证了该可穿戴系统在复杂行走条件下的性能：

相对可靠性ICCs

通过对两次测试数据的比较，共计算240个ICC值。结果显示，ICC密度分布峰值位于0.9附近，表明系统在多数区域与参数上具有优秀信度。各步行条件下，全足分析的所有变量ICC均大于0.60。尤其在足跟与前足区域，PP、PTI、AP等参数表现尤为稳定。值得注意的是，中足内侧区域信度相对较低，可能与该区域在步态中承重较小有关。

绝对可靠性

通过平均均值差（AMD）、95%一致性界限（LOA）与MDC三项指标评估系统的绝对信度。Bland-Altman图显示，在三种行走条件下，各参数在8个足部区域的平均值差异较小，LOA范围与既往研究相当，说明系统具有较好的重复测量一致性。例如，直线行走时PP的MDC介于0.163 N（中足内侧）至7.938 N（足跟内侧）之间，提示在临床应用中若变化超过该阈值，可视为真实改变而非测量误差。

步速分析

直线行走的步速显著快于曲线行走，但两次测试间步速无显著差异，变异系数介于9%–12%，说明受试者在不同测试场合下步态表现一致，进一步支持了系统测量条件的稳定性。

距离估计

为实现ICC≥0.90的信度要求，研究通过Spearman-Brown公式预测所需的最短行走距离：直线行走为207米，顺时针曲线行走为255米，逆时针曲线行走为467米。若以每步0.7米、每秒2步计算，则对应行走时间分别为2.5分钟、3.0分钟与5.5分钟。逆时针行走所需距离最长，可能与多数人右利足导致的非对称动作控制有关。

可用性分析

IMI量表显示参与者在“兴趣/愉悦”“感知能力”“努力/重要性”与“价值/有用性”维度得分均高于4分，而“压力/紧张”维度低于4分，说明系统使用体验积极且无负担。SUS评分中，16%的参与者给出高于80分的高可用性评价，45%认为系统可用性高于平均水平，整体反馈良好。

本研究证实，所开发的可穿戴足底压力系统在直线与曲线行走中均具备优秀的重测信度与用户接受度。系统通过嵌入鞋底的传感器设计有效避免了传统鞋垫因变形引发的信号漂移问题，在自然步态评估中显示出优于部分商用设备（如Pedar-X）的稳定性。特别是其在不同行走轨迹下均能保持高信度，为神经康复、运动医学及慢性足病监测提供了更为实用的工具。此外，研究首次引入最大压力梯度（MaxPG）作为评估参数，虽在某些区域信度稍逊，却为步态力学分析提供了更细致的维度。

尽管该系统在健康成人中表现优异，作者也指出其存在一定局限：如未在患病人群（如糖尿病足、神经系统疾病）中验证，采样频率（20 Hz）仍低于部分高端设备，且样本规模有限。未来研究可扩展至不同BMI范围人群及更多功能任务（如上下楼梯、跑步等），以进一步拓宽其应用范围。

综上所述，这项发表于《Scientific Reports》的研究不仅为混合轨迹步态分析提供了一种可靠、易用的技术方案，也强调了在临床应用中应综合考量ICC、95% LOA与MDC等指标，以科学确定设备适用场景。该成果对推动可穿戴传感技术在康复工程与运动科学领域的深入应用具有重要理论与实践意义。