标准化数据在评估最大自主收缩测量可靠性中的局限性：一项针对躯干肌力测试的研究

本研究针对数据标准化处理可能影响测量可靠性评估的问题，通过85名健康受试者的躯干屈伸最大自主收缩（MVC）测试，发现基于体重标准化后的数据虽提升临床解释性，却导致组内相关系数（ICC）等可靠性参数出现无规律波动。结果表明，可靠性研究应始终使用原始数据，标准化数据可能扭曲统计结果，为运动科学和康复医学中的肌力评估方法提供了重要方法论参考。

　　

在生命科学和健康医学研究中，测量数据的可靠性是科学结论成立的基石。尤其是在涉及肌肉功能评估的领域，如最大自主收缩（MVC）测量，不仅被广泛用于运动表现监控和康复疗效评估，还直接关系到临床诊断的准确性。然而，这类测量存在两个显著挑战：一是受试者动机水平的影响，二是巨大的个体间差异。为了削弱个体差异、提升数据可比性，研究者常对原始测量值进行标准化处理——例如将肌力数据除以体重或上身重量（UBW）。这种做法虽能衍生出“生理力储备”等更具解释力的指标，却可能无意间干扰到数据可靠性参数的计算，而可靠性恰恰是评估测量方法重复性的核心依据。

为此，由Christoph Anders领衔的研究团队在《Scientific Reports》上发表了一项研究，专门探讨数据标准化对可靠性统计量的影响。该研究以躯干伸展和屈曲的MVC测试为模型，旨在明确：经过 anthropometric（人体测量学）标准化处理的数据，是否还能真实反映测量工具本身的可靠程度？

为了回答这一问题，研究团队招募了85名健康受试者（包括42名女性），他们在两周内接受两次重复的等长MVC测试。测试使用专门的躯干肌力测评训练系统（CTT Centaur），该系统已通过可靠性验证。每位受试者均测定上身重量，并以此对最大力值进行标准化。研究者分别计算了原始力和标准化力数据的多种可靠性参数，包括组内相关系数（ICC）、测量标准误（SEm）、均值标准误（SEM）以及方法误差变异系数（CVME）。

本研究采用的关键技术方法主要包括：使用计算机化躯干肌力测试设备（CTT Centaur）进行等长最大自主收缩（MVC）测试，测定上身重量（UBW）以进行数据标准化，并运用可靠性统计方法（包括ICC(2,1)、SEm、SEM、CVME）对85名健康受试者（42名女性）的两轮测试数据进行比较分析。

MVC 数据表现

研究发现，男性的绝对MVC力值显著高于女性，这与性别间肌肉质量的差异一致。但经上身重量标准化后，性别间的差异明显减小。此外，除女性伸展数据外，大多数受试者在第二次测试中表现出更高的MVC值，表明存在学习效应，尤其是在相对不熟悉的屈曲动作中。

可靠性统计结果

原始MVC数据在整个样本中表现出良好的可靠性（伸展ICC=0.889，屈曲ICC=0.882）。但在按性别分组的亚组中，ICC值有所下降。当使用标准化数据时，整个样本的ICC值普遍降低（伸展ICC=0.803，屈曲ICC=0.768），且性别亚组内的变化不一致：女性伸展可靠性上升而男性屈曲可靠性下降。这表明标准化处理对ICC的影响并不一致，无法预测。

归一化对可靠性的影响

归一化虽然降低了数据的个体间变异性——这也是其临床应用的主要目的——但却导致ICC值出现无规律的波动。由于ICC的计算依赖于个体间变异（BMS），归一化后该变异被压缩，从而影响了ICC的估计。其他可靠性参数（如SEm和SEM）也因依赖于ICC或数值水平而受到复杂影响。唯一相对稳定的是CVME，它不受样本量影响，仅反映测量方法本身的系统误差。

研究的结论非常明确：尽管归一化处理能提升MVC数据的临床可解释性，例如通过计算相对于上身重量的力值比率来评估个体的生理储备，但它并不适用于可靠性研究。归一化会通过改变数据的变异结构，导致ICC等统计量发生不规则变化，从而扭曲对测量工具本身可重复性的评估。因此，在研究测量方法的可靠性时，应始终使用原始、未经过归一化的数据。

这一发现对运动科学、康复医学及所有涉及功能性测试的研究领域具有重要方法论意义。它提醒研究者谨慎对待数据处理的各个环节：旨在优化解释性的步骤未必适用于所有统计分析场景。未来研究可进一步探索不同归一化方法（如去体重、去瘦体重、去肌肉横截面积）对可靠性参数的影响，以及学习效应随时间变化的规律，从而更全面地提升肌肉功能评估的科学性和可靠性。