基于传感器的TKA步态指标与临床性能测试的相关性更强，优于患者报告（PROs）

《Journal of Orthopaedic Reports》：Sensor-derived TKA gait metrics correlate more strongly with in-clinic performance tests than PROs

步态传感器数据与术后膝关节置换患者临床评估及患者报告结局的相关性研究，通过分析植入传感器的TKA患者术后4-8周步行速度、步频、关节活动度等六项步态参数与TUG、4mWT性能测试及OKS、KOOS JR PROs的相关性，发现社区步行速度（CWS）与TUG（r=-0.49，p=0.0001）和4mWT（r=-0.37，p=0.005）呈强负相关，步频与OKS（r=0.36，p=0.008）及步幅与OKS（r=-0.43，p=0.0009）显著相关，但PROs与传感器数据整体相关性较弱。

　　这项研究探讨了在全膝关节置换术（TKA）植入物中嵌入的传感器所采集的步态指标与临床性能测试及患者报告结果（PROs）之间的相关性。研究对象为56名接受手术并完成相关评估的患者，这些患者在术后4至8周的时间段内进行了评估。通过分析这些数据，研究发现传感器采集的步态指标与临床性能测试之间的相关性较强，而与患者报告结果的相关性则较弱。这表明，使用传感器获取的客观步态数据可能更准确地反映患者的实际功能状态，相较于依赖患者主观评价的PROs工具。

全膝关节置换术是一种广泛应用且成效显著的外科手术，尤其在中老年人群中，它已成为治疗严重膝关节疾病的重要手段。然而，尽管手术成功率较高，仍有相当一部分患者在术后表现出较低的满意度和疼痛感。传统的临床评估方法通常依赖于患者在特定时间点的主观反馈，如Oxford膝关节评分（OKS）和膝关节损伤与骨关节炎结果评分（KOOS JR）。这些评分虽然易于获取，但其结果可能受到患者情绪、恢复期望和个体差异等因素的影响，从而导致评估的不一致性。

为了弥补传统评估方法的不足，研究者引入了一种嵌入式传感器技术，该技术能够持续监测患者的日常步态活动。这种传感器可以记录包括社区步行速度（CWS）、步频、膝关节活动范围（Knee ROM）、胫骨活动范围（Tibial ROM）、步幅和步数等关键指标。这些数据通过家庭基站传输至云端，并由专业人员进行分析和解读。与传统临床评估相比，传感器采集的数据具有更高的客观性和连续性，能够反映患者在日常生活中的真实功能状态，而不仅仅是在医院内进行的一次性测试。

研究中使用的临床性能测试包括时间起身测试（TUG）和快速4米步行测试（4mWT）。TUG测试通过测量患者完成一系列日常活动所需的时间，来评估其平衡和步态能力。而4mWT则是一种简便的步行速度测试，能够快速反映患者的移动能力。这些测试通常在患者术后特定的时间点进行，例如2周、6周、8周或12周的随访期间。然而，这种评估方式存在一定的局限性，因为患者在不同时间点的恢复状态可能存在较大差异，且评估过程需要患者亲自到访医院，这在一定程度上影响了评估的频率和连续性。

研究结果表明，CWS与TUG之间的相关性最强，其相关系数为-0.49（p<0.0001），其次是CWS与4mWT的相关性（-0.37，p=0.005）。这些结果表明，社区步行速度能够较为准确地预测患者的临床性能测试结果。相比之下，步态指标与PROs之间的相关性较弱，只有步频与OKS之间（rho=0.36，p=0.008）和步幅与OKS之间（rho=-0.43，p=0.0009）存在显著的统计学相关性。这说明，虽然PROs能够提供关于患者主观感受的重要信息，但它们在反映实际功能状态方面可能不如客观的步态指标。

研究还发现，TUG与4mWT之间存在显著的正相关（rho=0.51，p<0.0001），这进一步支持了临床性能测试的有效性。然而，这些测试与PROs之间的相关性并不显著，表明两者可能评估的是不同的功能维度。例如，TUG和4mWT主要关注患者的运动能力和步态表现，而OKS和KOOS JR则更多地涉及患者的主观感受和生活质量评估。这种差异可能源于PROs的主观性，其结果可能受到多种因素的影响，如患者的焦虑水平、年龄、性别、术前评分、体重指数（BMI）以及是否按时完成评估等。

研究者指出，使用传感器采集的步态指标不仅能够提供更全面的恢复信息，还能帮助临床医生优化资源分配。通过实时监测患者的步态数据，医生可以更早地识别功能恢复缓慢的患者，并采取相应的干预措施。此外，传感器数据的采集不受患者情绪或恢复期望的影响，因此能够提供更加稳定和可靠的功能评估结果。相比之下，PROs的采集可能受到患者主观因素的干扰，导致评估结果的波动。

然而，这项研究也存在一些局限性。首先，样本量虽然足够支持统计学分析，但不足以进行详细的亚组分析。其次，研究仅在术后4至8周的时间点进行，而这一阶段可能只是患者恢复过程中的一个阶段。因此，传感器在术后长期恢复阶段的应用价值仍有待进一步研究。此外，研究对象可能无法代表更广泛的人群，因为患者群体的多样性可能受到合并症、人口统计学特征和康复依从性等因素的影响。这些因素可能影响步态指标的准确性，并未在本研究中被充分考虑。

最后，研究者强调，尽管PROs在评估患者满意度和生活质量方面具有重要作用，但它们与实际功能状态之间的相关性较弱。因此，未来的研究应进一步探索传感器数据在康复评估中的应用，特别是在慢性恢复阶段。此外，还需要对远程监测技术的成本效益进行分析，以确定其在临床实践中的可行性和经济性。这将有助于推动传感器技术在膝关节置换术后的广泛应用，并为患者提供更精准和个性化的康复方案。