《JSES Reviews, Reports, and Techniques》：Measurement of Shoulder Function in Patients with Shoulder Pathology Using Wearable Electronic Devices: A Systematic Review
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背景：可穿戴电子设备（Wearable Electronic Devices, WEDs）能够客观量化肩部运动与活动水平，可能为临床检查和患者报告结局指标（Patient-Reported Outcome Measures, PROMs）提供补充信息。本系统综
背景：可穿戴电子设备（Wearable Electronic Devices, WEDs）能够客观量化肩部运动与活动水平，可能为临床检查和患者报告结局指标（Patient-Reported Outcome Measures, PROMs）提供补充信息。本系统综述评估了WEDs在成人肩部病变中的当前应用现状。
方法：研究人员检索了MEDLINE、EMBASE、PubMed和CENTRAL数据库，检索时间从建库至2025年6月，使用预设检索词。纳入标准为针对成人肩部病变患者、使用加速度计或惯性传感器的临床试验或观察性研究。两名评审员独立进行文献筛选和数据提取，收集内容包括可穿戴设备类型、使用方法及记录数据。
结果：共41项研究符合纳入标准。惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）为主要传感器类型，在传感器数量与佩戴位置方面存在差异，从腕戴式设备到上臂及躯干的多传感器配置不等。部分研究整合了虚拟现实、智能手机应用程序或远程医疗平台。研究呈现三大主题：（1）肩关节活动度（Range of Motion, ROM）与运动学的临床评估；（2）物理治疗的监测与支持；（3）干预后恢复效果的评价。机器学习（Machine Learning, ML）方法在动作识别与依从性监测方面亦在不断发展。
结论：WEDs为肩关节功能提供了客观测量手段，可能补充临床检查与PROMs。当前证据受限于研究设计、设备类型及报告结局的异质性。未来研究应优先推进标准化方案制定及真实世界环境下的验证。
证据等级：IV级——系统综述
论文解读文章
一、研究背景与目的
肩部疾病是继膝、髋关节病变之后第三大常见肌肉骨骼疾病，给骨科诊疗服务带来显著临床负担。肩关节功能的临床评估对于诊断、治疗规划及恢复监测至关重要，目前主要依赖患者报告结局指标（PROMs）和临床检查（包括关节活动度ROM测量）。然而，PROMs存在明显局限：其在离散时间点采集，间隔常达数月；可能无法准确反映真实功能表现；数据收集不完整是常见问题；存在天花板效应；语言和文化差异亦可能影响其可靠性。在此背景下，可穿戴电子设备（WEDs）凭借便携性、相对低成本、可持续监测、可采集新型数据以及避免操作者依赖性误差等优势，为肩关节功能评估提供了新的可能性。尽管早期研究已显示WEDs在健康人群中可准确估算肩关节ROM，且既往综述强调了其在神经创伤或肌肉骨骼损伤后肩部恢复监测中的潜在应用，但至今尚无聚焦于肩部病变患者的系统综述。因此，本系统综述旨在系统调查WEDs在肩部病变患者肩关节功能评估中的应用现状。
二、研究设计与方法概述
研究人员系统检索了PubMed、MEDLINE、EMBASE和CENTRAL四个电子数据库，时间从建库至2025年6月10日。纳入标准为近10年内发表的英文全文原创研究，研究对象为成人肩部病变患者（包括肩袖撕裂、粘连性肩关节囊炎、肩关节脱位或肱骨近端骨折）或接受肩部手术/肩关节置换术的患者，使用加速度计、IMU或陀螺仪。排除神经肌肉或神经系统疾病患者、健康志愿者、非英文文献、会议摘要、观点文章及研究方案。两名评审员独立使用Covidence软件进行文献筛选，数据提取至协作电子表格。采用叙述性综合方法进行数据分析，因研究设计与报告结局存在异质性。研究质量评估使用非随机研究方法学指数（MINORS）工具，随机对照试验采用Cochrane偏倚风险评估工具2（RoB-2）。综述遵循PRISMA指南并在PROSPERO注册（注册号：CRD420251072130）。
三、研究结果
（一）文献检索结果：数据库检索共识别3026条记录，排除2099条重复记录后筛选927篇摘要，57篇文章进入全文审查，最终排除16篇（1篇重复报告、4篇会议摘要、4篇仅含健康志愿者、7项进行中临床试验），共纳入41项研究。
（二）研究特征：关于肩关节评估的可穿戴设备文献从2015年的1篇增至2025年的8篇。多数为可行性/试点或观察性研究，仅2项为随机对照试验（RCTs）。样本量从7至64不等，共1272名参与者。研究涵盖肩袖损伤、全肩关节置换术（aTSA）或反式肩关节置换术（rTSA）、粘连性肩关节囊炎、肩峰下疼痛、肩关节不稳、Poland综合征及肱骨近端骨折等病种。惯性测量单元（IMU）为最常用传感器（28项研究），其次为加速度计（8项）。部分研究使用商用智能手表或活动记录仪。传感器数量、佩戴位置及固定方式差异显著，从腕戴式到上臂和躯干多传感器配置不等。部分研究整合了虚拟现实（VR）、智能手机应用程序或远程医疗平台。
（三）可穿戴电子设备作为临床评估工具：WEDs为肩关节运动学提供客观洞察。Aslani等（2018）结合IMU与肌电图（EMG）传感器绘制“三维可达工作空间”，清晰区分健康受试者与粘连性肩关节囊炎患者。Chang等（2022）的可行性研究显示，IMU衍生的腕部信号特征可可靠区分粘连性肩关节囊炎患者与对照组。Roldan-Jimenez等（2019）将IMU传感器置于肱骨和肩胛骨，量化肩袖病变中的运动学改变，模型可解释自我报告功能69%的方差。IMU衍生的运动质量参数可区分健康肩关节与肩袖撕裂肩关节，基于肩胛平面运动学分离患侧与对照侧，并可实现对三种病理分组的归类。然而，小型无症状性冈上肌全层撕裂未显著改变基于加速度计的加加速度（jerk）所测量的肩关节运动学，提示IMU在检测不影响运动的微小撕裂时敏感性可能不足。在罕见疾病中，IMU可揭示代偿机制：24例Poland综合征患者中，IMU追踪显示患侧肩胛骨内外旋活动度更大且回缩更早，尽管ROM相似，提示代偿现象。WEDs亦与其他肩关节ROM评估技术进行了比较：MilaniZadeh等（2025）验证了基于IMU的3D“MotionShirt”与2D Dartfish视频分析在肩关节置换候选者中的一致性，仅不到5%的数据点超出一致性界限；另一项可靠性研究显示，智能手机在屈曲、外展和肩胛平面运动中记录的肩部速度与专用IMU测量结果高度相关。
（四）物理治疗依从性：WEDs在促进家庭康复和增强患者参与方面显示出前景。在粘连性肩关节囊炎中，IMU传感器与虚拟现实集成可实现肩关节ROM的准确自我测量，并提高患者对进展的认知。配备移动应用程序的运动传感器设备显示出良好至极佳的可靠性，肩关节活动度增加，且运动完成率高于标准家庭治疗。CuffLink远程医疗平台在肩袖修复术后远程监测中显示出中至良好的效度。除监测依从性外，WEDs还可作为指导运动技术的工具：在一项24例肩袖修复术后患者的试验中，加速度计指导的钟摆运动降低了MRI上的再撕裂率，但PROMs未见显著组间差异。另一项40例患者的RCT显示，运动学生物反馈在重返工作时改善了SW-CMS评分，但在12个月时无显著差异。WEDs还为康复反应提供了洞察：Beaud等（2025）证明IMU衍生的运动学相似性评分可捕捉肩峰下疼痛综合征物理治疗后的肩胛骨运动改善；Deodato等（2023）将IMU与压力痛阈测试结合，显示粘连性肩关节囊炎物理治疗方案后肩关节ROM和疼痛敏感性均有改善。肱骨近端骨折固定术后连续加速度计监测揭示了患者间日常肩部活动的显著差异及方案相关的恢复差异。在肩袖相关疼痛中，腰部佩戴加速度计显示步数与PROMs无相关性，但较高活动水平与更高的运动自我效能相关。
（五）手术恢复监测：WEDs已用于量化肩关节置换术及其他手术后的日常生活肩部活动。Van de Kleut等（2021）报道，术后12个月时>90°抬高事件频率增加，但较高角度总时间未增加，一天中超过95%的时间仍处于60°以下。比较aTSA与rTSA的研究发现，大多数运动发生在80°以下，aTSA、rTSA与无症状侧之间无差异。IMU数据显示rTSA后与健康对照相比肩胛骨运动学改变，表现为抬高过程中更大的肩胛骨外旋和回缩。WEDs测量的活动通常与PROMs不相关：Hurd等（2018）随访14例rTSA患者，观察到疼痛和DASH评分显著改善，但一年时客观测量的上肢活动无变化；36例rTSA患者在3、6、12个月佩戴腕部和上臂加速度计各3天，患臂活动在3至6个月间改善后趋于平台，12个月时活动与PROMs无相关性。64例aTSA和rTSA队列同样显示PROMs显著改善但客观活动无相应增加，24周时活动计数与PROMs无相关性。在粘连性肩关节囊炎中，腕部加速度计显示皮质类固醇注射或关节镜关节囊松解后活动改善，但与PROMs相关性差。肩袖修复术后，腕部加速度计可区分患者与对照，并检测到12周内的渐进性活动增加。开放性Latarjet术后，结合EMG和电磁追踪设备发现术后3个月肩胛骨运动学和肩胛周围肌肉活动与健康运动员相当；而ShowMotion IMU系统在Latarjet术后12个月评估发现与对照相比肩胛骨后倾和内旋持续增加，提示超越“三重阻挡”机制的代偿性运动学稳定效应。
（六）机器学习分类模型：基于单个IMU数据的常用分类算法可将“运动”与其他活动分离，10折交叉验证下运动分类准确率达97.2%。其他研究报告了较高的运动分类性能，随机森林模型准确率89%，深度学习方法92.5%。基于智能手表的管道先过滤非运动片段，院内分类AUROC为0.903，居家分类为0.919。ML亦用于估算物理治疗参与度和完成度：Burns等（2021）显示累积运动时间（居家和院内）越大，8-12周时疼痛和残疾程度越低；Rezkalla等（2025）发现ML估计与患者日记一致性良好（ICC 0.72），日记平均多报告约一天。在诊断支持方面，ML模型可利用日常任务数据区分粘连性肩关节囊炎与对照，并可从肩部损伤患者的IMU数据预测肌肉激活。
（七）纳入研究质量：非随机研究使用MINORS评估，多数研究明确陈述目的（36/39）并有清晰纳入标准，但仅7/39连续入组患者，仅7项研究按已发表方案收集数据，盲法终点评估罕见（2/39），样本量计算报告不频繁（6/39）。RCTs经RoB-2分析显示总体高偏倚风险，两项研究在随机化过程中均显示高风险，在缺失结局数据和报告结果选择方面存在一定担忧。
四、讨论与结论
本综述揭示了WEDs在肩关节功能监测中的相对初期状态，其主要应用领域包括肩部运动评估、物理治疗监测与支持、以及手术和治疗后恢复追踪。WEDs具有在日常生活活动中提供客观、连续肩关节使用评估的潜力。然而，当前证据存在显著局限：多数结果来自临床环境中单次监督评估的可行性研究；ML算法在小样本、孤立临床环境动作上训练和验证；设备品牌和传感器佩戴位置缺乏共识；腕戴设备虽耐受性好但存在混淆肩部与肘部、手部运动的风险，多传感器系统能更好反映肩部运动但复杂性和体积可能降低依从性；电池寿命、数据集成至医疗系统等问题亦需考量。值得注意的是，WEDs测量的活动与PROMs之间关联有限，提示两者提供不同的临床信息，可能具有互补作用。目前WEDs最合理的角色是作为临床检查和PROMs的辅助工具，而非独立的诊断或结局工具。在常规实践整合前需解决设备成本、人员时间、电子健康记录集成、标准化输出及临床意义阈值缺失等实际挑战，同时需考虑患者依从性、数据隐私与治理问题。本综述为首个聚焦肩部病变患者可穿戴设备应用的系统综述，纳入标准广泛，但受限于仅纳入英文全文文献的可能发表和语言偏倚，方法学异质性排除了有意义的定量综合或荟萃分析。
研究结论：可穿戴电子设备能够量化肩部运动的多方面特征，支持康复过程并监测术后恢复，可捕获客观、真实世界的信息，为临床评估和PROMs提供补充。然而，现有证据的异质性和低质量目前限制了其临床实施。未来工作应标准化WEDs数据的采集和解读方法，并确定WEDs能否可靠识别可能需要进一步干预的患者。
