基于个体化跑步机扰动揭示老年跌倒史人群步态适应性差异的生物力学研究

本研究针对老年人群跌倒风险预测难题，通过开发个体化跑步机扰动方案（ML/AP方向），比较年轻组与老年组（含跌倒史亚组）在步长（step length）和步宽（step width）的动态调整差异。研究发现：1）年轻组与老年组对ML扰动的步态补偿存在显著差异；2）老年跌倒史组仅步宽调整存在微小差异（p<0.001, ηp2=0.141）。该成果发表于《Experimental Gerontology》，为临床跌倒风险评估提供了新型量化工具。

　　

行走是人类最基本的运动能力，但随着年龄增长，动态平衡控制能力下降导致的跌倒成为威胁老年人健康的重要问题。传统跌倒风险评估多采用静态平衡测试，难以反映真实行走状态下的反应能力。更关键的是，现有研究往往采用固定强度的机械扰动（如跑步机突发位移），忽略了不同个体平衡阈值的差异性——这可能导致测试时部分受试者"过度挑战"而另一些则"刺激不足"。正是这些方法学局限，使得临床上仍缺乏精准预测跌倒风险的客观指标。

为突破这一瓶颈，研究人员创新性地设计了基于个体单步平衡阈值的跑步机扰动方案。该研究纳入86名年轻和老年受试者（含跌倒史亚组），在自选步行速度（preferred walking speed）条件下施加精确计算的medio-lateral（ML，内外侧）和antero-posterior（AP，前后向）机械扰动。通过三维运动捕捉系统记录步长（step length）和步宽（step width）的动态变化，采用重复测量方差分析（ANOVA）量化各组步态适应性差异。

【关键方法】

1. 个体化扰动强度校准：通过预实验确定每位受试者单步稳定性极限
2. 双模扰动协议：ML和AP方向扰动各进行两次独立测试
3. 时空步态参数提取：重点分析扰动后首三步的步长/步宽变化
4. 效应量计算：采用偏η平方（η_p²）评估组间差异程度

【主要发现】

1. 年龄差异主导步态调整模式
   年轻组面对ML扰动表现出更快速的步宽调整（p<0.01），而老年组更依赖步长代偿。这种分化提示衰老可能影响感觉运动整合（sensorimotor integration）的效率。

2. 跌倒史亚组差异有限
   尽管老年跌倒史组步宽调整幅度略大（η_p²=0.141），但整体反应模式与无跌倒史组高度相似。这表明在个体平衡极限状态下，既往跌倒史可能并非决定补偿策略的关键因素。

3. 安全性与特异性并存
   所有老年受试者均能耐受个体化强度扰动，且未发生测试相关跌倒事件，证实该方案的临床适用性。

这项研究首次系统论证了个体化跑步机扰动在老年跌倒风险评估中的双重价值：既保证了测试安全性，又能敏感捕捉年龄相关的步态控制差异。特别值得注意的是，当扰动强度接近个体平衡极限时，传统认为的"跌倒高风险标志"（如步宽变异增大）在老年组内部差异反而减弱，这一现象挑战了现有理论框架，提示临床评估可能需要引入"压力-应激"（stress-response）范式。未来研究可结合肌电（EMG）和脑功能成像（fMRI）技术，进一步揭示神经肌肉控制机制与步态适应性的内在关联。论文发表于老年医学领域权威期刊《Experimental Gerontology》，为开发新一代智能防跌倒训练系统提供了关键理论依据。