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为探究神经疾病患者上肢感觉运动能力与日常行为关联及康复效果，研究人员开展相关研究，发现康复多影响身体状态。
在神经疾病的研究领域，一直以来都存在着诸多谜团等待解开。想象一下，对于患有中风（cerebrovascular accident—CVA）或多发性硬化（multiple sclerosis，MS）这类神经疾病的患者，医生们想要准确了解他们的身体状况，却困难重重。传统的评估方法，比如借助放射学或电生理学诊断，不仅价格昂贵、操作繁琐，还不能直接告诉我们患者在日常生活中的实际能力和行为表现。就像用一把不合适的尺子去量长度，得到的结果总是不尽人意。而且，之前很多研究利用可穿戴设备去量化患者日常生活行为时，也面临着不少问题。比如固定时间间隔分析运动学，会受到活动量的干扰，就像在嘈杂的环境里听声音，很难听清真正有用的信息。这些问题就像一道道屏障，阻碍着我们对神经疾病患者的深入了解和有效治疗。
为了突破这些困境，来自德国慕尼黑工业大学（Technical University of Munich）等机构的研究人员 Philipp Gulde、Heike Vojta 等人展开了一项意义非凡的研究，相关成果发表在《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》上。
研究人员采用了一系列先进的技术方法。首先是样本选取，他们招募了 12 名健康成年人（CON）、17 名 MS 患者和 14 名中风患者（CVA），其中部分患者还提供了神经康复期间 10 - 27 天的纵向数据。接着，使用腕部佩戴的华为 2 4G 智能手表收集行为运动学数据，通过定制软件 2MPAC 采集智能手表三轴加速度计（100Hz）、陀螺仪（25Hz）和集成加速度计计步器的数据，并进行平滑处理。同时，定义了等待、可疑和记录三种活动识别模式，以此避免固定时间间隔分析的弊端。在评估感觉运动能力方面，使用等长手握力计测量握力，计算手和性别特异性 z 分数；通过九孔插板测试评估手动敏捷性；利用智能手机应用程序测量上肢最大敲击频率和反应时间。最后，运用多种统计分析方法，如相关性分析、主成分分析（PCA）等，来探究各变量之间的关系。
下面来看看具体的研究结果：
- 行为运动学与身体活动量的独立性：研究人员通过分析健康样本中平均平均幅度偏差（MAD）与平均每分钟步数的关系，发现二者无显著关联，这表明新的研究方法成功实现了行为运动学与身体活动量的独立，摆脱了以往固定时间间隔分析受活动量干扰的问题。
- 样本间行为运动学的差异：健康成年人每分钟的活动次数明显多于 MS 患者和中风患者，且活动持续时间更短。在所有参与者中，活动次数与持续时间呈负相关。此外，研究还发现了性别、侧化损伤等因素对一些运动学参数的影响，比如性别对 MAD 有影响，侧化损伤对最大加速度、最大角速度等有影响。
- 实验室感觉运动能力与行为运动学的关联：简单相关性分析表明，九孔插板测试表现越好，每分钟活动次数越多，平移和旋转运动越强烈；握力仅与平移强度相关；敲击频率与平移和旋转运动强度相关；反应时间越长，活动持续时间越长。但这些关联大多较弱到中等。PCA 分析提取出三个成分，分别为 “行为”“神经状态”“身体状态”。不同样本在这些成分得分上存在差异，且各成分受不同因素影响，比如 “神经状态” 受侧化损伤、手的因素和性别的影响，“身体状态” 受组、侧化损伤和手的因素影响。
- 样本间感觉运动能力的差异：在所有四项感觉运动能力测试中，都观察到组因素的显著影响。健康成年人在各项测试中表现更好。MS 患者和中风患者在部分测试中也存在差异，如 MS 患者在九孔插板测试和敲击频率测试中表现优于中风患者。
- 神经样本对神经康复的不同反应：虽然整体上未观察到康复对感觉运动状态（通过 Watzmann 严重程度量表 WSS 衡量）的显著主效应，但在一些具体指标上有改善。MS 患者的九孔插板测试表现和反应时间有所改善，握力在两种神经样本中均增加，而中风患者的反应时间则恶化。
- 感觉运动能力变化与行为运动学的转化：握力变化与活动期间的平均加速度显著相关，敲击频率变化与平移的离散傅里叶变换（DFT）频率显著相关，这表明感觉运动能力的某些变化能够在行为运动学中有所体现。
综合研究结论和讨论部分，这项研究意义重大。研究发现神经疾病患者上肢活动较少但持续时间较长，他们不仅面临神经损伤，身体状况也有所下降。神经康复主要改善了 “身体状态” 而非 “神经状态”，且感觉运动能力与行为的关联并不紧密。这提示我们，改善患者的感觉运动能力或许能让他们参与更多有挑战性的活动，避免日常生活的依赖。同时，研究引入的活动检测算法能够独立于身体活动量分析行为，为后续研究提供了新的思路和方法。未来，研究方向可以朝着如何更好地诱导神经疾病患者感觉运动能力的积极变化展开，为神经疾病的治疗和康复开辟新的道路。
