脊柱外科中的客观功能表型分析：一种量化功能障碍、指导临床决策及监测康复进程的转化医学框架

《The Spine Journal》：Objective Functional Phenotyping in Spine Surgery: A Translational Framework for Quantifying Disability, Guiding Clinical Decision-Making, and Monitoring Recovery

　　

**摘要**

影像学检查、体格检查和患者报告结局指标（PROMs）仍是脊柱照护的核心手段，但它们并不能完整描述脊柱疾病如何影响身体功能表现，以及治疗后功能的变化情况。对步态、平衡能力、功能性转换、搬运动作和神经肌肉控制的客观评估，能够提供关于运动障碍、代偿机制和恢复过程的补充信息。本叙述性综述整合了当前支持脊柱照护中客观功能性评估的证据，并提出了"功能障碍与功能结局指标"（DFOMs）作为转化框架，将这些测量指标组织为临床上可解读的功能领域。DFOMs并非一种新的测量工具，也非经过独立验证的综合结局指标；该框架整合了通过运动分析、测力平台、肌电图、可穿戴传感器和无标记技术等获取的成熟及新兴的客观功能性测量指标。各项独立测量指标在效度、信度、反应性、常模参考值和临床效用方面的证据支持程度差异显著。基于实验室的步态和平衡评估目前证据基础最为充分，而多领域综合评分、无标记评估、可穿戴设备衍生的生物标志物以及人工智能驱动的表型分析仍处于临床转化的早期阶段。客观功能表型分析最终有可能通过提供多维度残疾和恢复特征来补充结构性和患者报告评估。然而，在常规脊柱照护中广泛采用之前，仍需要标准化方案、多中心验证、具有临床意义的阈值、实施方案研究以及增量临床效用的证据。

**引言**

脊柱照护在解剖结构的描述上日益精确，但在功能描述方面却远缺乏标准化。现代影像学技术能够以极高的细节定义神经压迫、畸形、退变和对齐情况，而经过验证的患者报告结局指标则量化了患者对疼痛、残疾和生活质量的感受。然而，两种方法都无法直接测量患者的步态、平衡维持、负重转换、从椅子上起立或适应脊柱疾病对运动的影响。这造成了重要的转化缺口——脊柱的外观、患者报告的感受以及患者的实际功能表现之间存在脱节。因此，当前的挑战已不再是能否测量人体运动，而是如何将多维度运动数据转化为可重复且临床上可解读的信息，以服务于脊柱照护。

**挑战一：结构影像学检查不能完全解释功能障碍**

已有充分证据表明，脊柱影像学检查中发现的解剖学异常并不能完全解释功能障碍。虽然退行性病变在腰痛成人中十分普遍，但这些发现在无症状患者中同样十分常见[1,2]。无症状患者的影像学检查可能异常，而经历腰痛的患者影像学检查可能正常。因此，尽管影像学检查对诊断疼痛和功能障碍具有诊断价值，但必须与其他测量指标配合使用，以评估脊柱结局[3]。

**挑战二：患者报告结局不能完整反映功能**

患者报告结局指标（PROMs）常用于结局研究和脊柱照护[4,5]。此类指标包括视觉模拟评分（VAS）、Oswestry功能障碍指数（ODI）、患者报告结局测量信息系统（PROMIS）身体功能、PROMIS疼痛干扰、PROMIS情绪和Tampa运动恐惧量表（TSK）[6,7,8]。这些指标是评估脊柱患者结局的有用工具，但它们依赖患者对自身功能的主观感知，而非客观测量[4,9,10]。在择期脊柱手术中，PROMs常被用于判断患者是否从手术中获得了有意义的获益[4,10,11]。尽管患者报告结局指标（PROMs）仍是临床结局评估的基石，但其本质上是主观的，可能受到疼痛感知、心理状态、患者期望、回忆偏倚和随时间推移的反应转换的影响。此外，问卷式评估仅提供恢复过程的片段式快照，无法直接量化日常活动中的运动质量、神经肌肉功能或代偿策略。因此，如果基线功能损伤未被完整描述，术后功能变化可能被低估或错误解读[10,12]。为应对这些局限性，脊柱照护越来越多地整合了来自智能手机、可穿戴传感器和运动分析技术的客观数字生物标志物[4,13]。这些技术提供了定量、可重复的功能表现测量，补充了传统PROMs，贡献了关于患者活动能力和恢复的非冗余信息[10,14]。此外，这些指标通常比PROMs更精细、更具个体化特征，能够捕捉到更细微的恢复数据[4,15]。这些技术可提供定量纵向测量，使患者在不同时间点的客观比较成为可能；然而，测量效度因设备、结局指标和平台而异[13,16,17]。

**挑战三：客观功能性评估缺乏标准化框架**

尽管客观运动分析取得了长足进展，但目前仍缺乏一个标准化框架，将多维度生物力学测量转化为临床上可解读的残疾和恢复评估。这一转化缺口阻碍了客观功能性评估的广泛临床采用，尽管其已被证明能够补充影像学检查、体格检查和患者报告结局。应对这一挑战的一个有前景的方法是新兴的功能表型概念——即根据客观的运动和身体表现测量，而非仅依据症状，将患者分类为不同的功能亚群[18,19]。该过程利用客观数据将患者分为不同的功能亚群[14,18,19]。这可以通过机器学习、恢复轨迹表型分析或运动/机制表型分析来实现[18,20,21]。脊柱照护具有异质性，标准化的客观框架将使临床医生能够创建亚组以个性化照护[18,19,22]，改善手术选择、期望设定和针对性康复[18,19,21]。客观框架可能具备更大的预测能力和恢复预后能力，这是当前脊柱结局工具无法实现的[10,23,24,25]。

本叙述性综述旨在综合支持脊柱照护中客观功能性评估的证据，并提供临床实施的转化框架。文献通过PubMed/MEDLINE和Scopus检索，使用与脊柱手术、腰椎管狭窄症、退变性颈椎病、成人脊柱畸形、步态、平衡、姿势控制、运动分析、身体表现、功能结局、表面肌电图、可穿戴传感器、无标记动作捕捉、数字生物标志物、功能表型分析和患者报告结局相关的术语组合进行搜索。检索重点关注截至2026年发表的文献，必要时纳入早期奠基性研究以建立测量方法学或临床背景。优先选择同行评审研究，这些研究评估了客观功能性指标在脊柱人群中的效度、信度、功能损伤、纵向恢复、反应性、临床相关性和实施情况。参考文献列表和作者对该领域的了解中识别了其他相关出版物。由于目的是概念性和转化性综合，而非穷尽式证据识别，因此文章选择具有目的性而非系统性；未进行正式的偏倚风险评估和荟萃分析。

过去二十年来，运动分析技术已从纯粹的研究工具演变为具有临床相关性的平台，为骨科决策提供信息[26,27,28,29,30,31]。这一转变在儿科人群中最为明显，其中三维步态分析已常规整合到脑瘫等疾病的术前规划中，并显示出临床效用[32,33,34,35,36,37,38,39]。先进的平衡评估系统，包括计算机化动态姿势图（CDP）和感觉组织测试（SOT），已成为量化跌倒风险和姿势不稳定的标准工具[40,41,42,43,44,45,46]。将客观运动分析应用于脊柱人群的文献正在迅速扩展，包括退变性颈椎病、腰椎管狭窄症和脊柱畸形[47,48,49,50,51,52,53,54,55]。这些进展支持步态和平衡作为脊柱相关残疾的核心领域，反映了仅通过静态影像学无法捕捉的整合性神经肌肉、生物力学和代偿过程。这一演变反映了更广泛的范式转变：认识到静态影像学和PROMs虽然必不可少，但无法完整描述功能残疾。

现代运动实验室现在整合了多模态技术，包括基于标记点或无标记点的动作捕捉、测力平台、动态表面肌电图（sEMG）、脑电图（EEG）和可穿戴传感器，以高保真度量化人体运动[30,45,51,56,57,58,59]。这些系统能够对功能性任务中的运动学、动力学、神经肌肉控制和脑-运动交互进行客观表征。尽管技术高度精密，但其在脊柱照护中的广泛临床采用仍受限于数据解读、工作流程整合和转化为临床可操作输出方面的持续性挑战[31,60]。在本叙述性综述中，我们提出了"功能障碍与功能结局指标"（DFOMs）作为脊柱手术中客观功能表型的转化框架。DFOMs并非旨在代表一种新的测量工具，也非对现有身体表现指标或数字生物标志物的重新命名。相反，该框架将互补的客观运动和身体表现测量指标组织为脊柱相关残疾和恢复的临床可解读领域。

虽然腰椎管狭窄症、退变性颈椎病、成人脊柱畸形和其他脊柱疾病在解剖病理和神经受累方面存在差异，但它们常常汇聚于共同的功能后果。这些包括步态改变、姿势控制受损、代偿性躯干和下肢策略、运动效率降低以及日常活动受限。因此，当客观功能评估围绕这些共同领域而非仅按解剖诊断组织时，可能具有临床信息价值。总体而言，以下研究表明，尽管潜在机制不同，客观运动异常在各种脊柱病理中表现一致（表2）。

步态是脊柱照护中研究最为广泛的客观功能领域。在腰椎退行性疾病、颈椎病和脊柱畸形中，均报告了步速降低、步频和步幅特征改变、异常关节运动学和代偿性运动策略[50,51,52,53,54,61,62,63,64]。姿势控制对影响神经功能或整体对齐的疾病尤为重要，定量平衡测量显示颈椎病、腰椎退行性疾病和成人脊柱畸形中存在异常[30,31,65,66,67,68,69,70]。功能性转换和负重任务，包括坐站转移和搬运，通过将评估扩展到运动步态之外，量化了躯干-下肢协调性、负重转移、对称性和保护性运动策略[66,71,72,73,74,75]。

各领域的相对重要性取决于病理和患者个体情况。例如，串联步态和具有挑战性的平衡评估可能对退变性颈椎病中的细微功能障碍特别敏感，而步态耐力、坐站转移和搬运可能在腰椎退行性疾病中提供互补信息。因此，所提出的DFOM框架在应用上是模块化的，而非与诊断无关：共同的功能领域提供评估架构，而任务选择应反映患者的病理、症状、安全性和临床问题。

本综述所提出的"功能障碍与功能结局指标"（DFOMs）代表了一种整合脊柱相关功能表现客观指标的临床框架。DFOMs应与框架内纳入的单项指标和技术区分开来。客观功能指标量化身体表现的特定方面，如步速、姿势摆动、运动对称性或肌肉激活[51,61,67,70,76,77,78]。身体表现指标评估标准化任务期间的功能能力。数字生物标志物是通过可穿戴传感器或无标记动作捕捉等数字技术衍生的客观生理或行为指标[31,60,66]。功能表型分析指整合一个或多个此类特征，以描述或分类具有临床意义的损伤或恢复模式。DFOM框架将这些互补构念组织为步态、平衡、功能性转换、负重任务和神经肌肉控制的多领域评估。它本身并非一种经过独立验证的测量工具，其整合应用需要进一步标准化和外部验证。在我们所在机构，该框架已整合到专门运动分析项目中的常规临床评估中，并与影像学检查、体格检查和PROMs配合使用。这一机构实施证明了可行性，但不应被解读为具有可推广临床效用或普遍护理标准的证据（图1）[31]。

以下报告系统、评估组合和综合可视化代表我们所在机构对所提出DFOM框架的实施，应与支持单项客观功能指标更广泛的已发表证据区分开来。单项步态、平衡、功能性任务和神经肌肉结局已在多个脊柱人群中进行评估；然而，下文描述的综合评估组合和综合报告系统尚未经过独立的多中心验证。DFOM报告结构分为五个主要领域，附录A提供了一个示例。

汇总页提供了整合的汇总指标、PROMs以及各时间点（术前、3个月、6个月、12个月和24个月）各部分的数据。在现有数据支持的范围内显示单项功能指标的常模参考值。报告还包含一个探索性的、机构特有的综合可视化，旨在纵向总结多领域表现。综合方法通过运动分析专家、物理治疗师、脊柱外科医生和神经外科医生的多学科临床输入开发；然而，它尚未经过独立的外部验证。因此，综合评分不应被解读为经过验证的残疾、治疗反应或手术成功的总体测量指标。

目前，针对领域权重、规范转换、信度、反应度和临床意义变化的正式评估仍在进行中，并且是将该评分作为独立临床终点使用的前提条件。主要分析包括步态（时空、运动学、动力学和神经肌肉）、平衡（站立和坐位）、搬运（空间与神经肌肉）、起坐测试以及肌电图（图2）。每个部分都包含为快速临床解读而设计的数据可视化图表。此外，我们在报告末尾附上步态分析参数的定义和描述，以为患者和临床医生提供背景参考[31]。颜色编码的可视化摘要有助于快速识别功能缺陷和不对称性。探索性复合可视化用于辅助纵向讨论多领域功能表现，并与患者报告的恢复情况相结合。恢复的纵向可视化可能有助于提高患者对病情的理解，增强康复依从性，并促进共同决策。

测量的能力用于刻画功能障碍，应区别于临床实用性的证据。测量效度证明功能生物标志物能够可靠地捕获所关注的构念；而临床实用性则需要证据表明，该测量的使用能够改变临床决策、改善患者预后或提高医疗价值。在成人脊柱护理领域，关于功能障碍和恢复的测量证据远强于直接基于动态功能结局指标（DFOM）指导治疗决策的证据。因此，以下所述应用应依据其当前证据水平进行解读。客观功能表型鉴定可能在整个脊柱护理过程中提供互补信息，包括术前评估、术后恢复监测和康复评估；然而，其在手术选择、手术规划或康复处方中的增量临床效用仍有待前瞻性研究确定（图3）。如上所述，影像学检查和患者报告结局措施（PROMs）是有用的工具，但可能无法呈现完整的临床画面[1,9,10]。术前客观功能指标在部分脊柱人群中已显示出预后关联，提示其在术前风险表征和预期管理方面的潜在价值[10,79,80]。然而，关于DFOM能否直接改善手术适应证决策、手术方式选择或手术规划的证据仍然有限。计算建模和机器学习方法已应用于脊柱畸形的对线预测和力学风险评估[81,82,83]，但这些应用应与客观功能表型鉴定加以区分，且仍属于临床探索领域。

客观功能评估的临床价值不仅限于手术规划，还延伸至术后恢复和康复。患者经常出现逐渐改善的情况，这些改善可能在常规随访中无法被充分察觉，或无法仅通过PROMs来捕捉[31,84]。纵向功能监测通过量化恢复轨迹，补充常规随访门诊评估，而这些轨迹在标准术后就诊期间可能为患者和临床医生所无法感知[25,31]。可穿戴步态传感器能够区分不同手术方式之间的恢复差异，客观信号甚至可以提示并发症的早期出现[85,86]。尽管支持客观数据影响术后康复的高质量证据仍然有限，但研究表明生物力学是腰痛的共同驱动因素[87,88]。基于运动对患者的表型分类，并利用机器学习可以帮助对患者的运动进行分类，从而选择个性化训练[88,89]。最后，回归功能评估以往意味着在特定时间点达到指定的PROM评分[12]。一些研究已证明，这种方法可能无法完全捕捉个体体验[12,73]。轨迹建模允许追踪患者的结局随时间的变化[73,90]。次优恢复轨迹可以被识别出来，并通过针对性训练或疗法进行干预，以优化这些患者的预后[73,90]。此外，客观多领域恢复已被证明在预测12个月结局方面优于传统评估[90]。最后，体力活动被证明在PROMs趋于平台期后仍可继续改善[15]。

DFOMs在临床医生中的采纳情况各异，原因在于熟悉程度和培训水平的差异。大多数脊柱外科医生未接受过DFOMs的正式培训，这使得推广采纳面临挑战。因此，DFOMs的使用通常局限于对这些技术有特定兴趣的外科医生。基础设施和运营成本进一步限制了可及性。数据解读通常需要专门 expertise，限制了可扩展性。将DFOM实验室整合到临床环境中，并将数据转化为具有临床实用价值的内容，仍然是一个持续的挑战。DFOM框架通过将输出结果与临床症状和决策路径相一致，而非原始生物力学变量，来应对这些障碍。将PROMs与DFOMs结合解读，可以识别出主观感知与客观功能之间的不一致，从而为针对性干预提供参考[31]。对于以无力或平衡障碍为主的患者，步态或平衡测量指标在与PROMs及体格检查发现结合解读时可能具有特殊的参考价值。尽管DFOM报告最初可能显得复杂，但功能恢复的客观可视化有望提高患者对自身病情的理解，并促进其与外科医生之间更充分的沟通。一个重要的下一步将是确定客观功能报告是否会改变患者对恢复轨迹的感知，改善康复依从性，或与传统结局报告相比提高患者满意度。

DFOM电池组旨在评估互补的人类运动领域，这些领域共同定义了与脊柱相关的功能障碍（表1）。通过使用标准化的DFOM电池组，对临床上相关的日常生活活动中的运动进行了量化，从而评估客观功能表现。所有方案均与脊柱人群中先前发表的动捕分析技术一致。使用全身标记点集采集三维运动学数据，并利用测力板采集的地面反作用力计算关节动力学[31,51,52,53,54,67,84,91,92,93]。从症状侧或优势侧的关键下肢肌肉记录表面肌电图（sEMG），以量化激活时序和协调模式（图4）。任务、结局指标和临床相关性的摘要见表1。

步态分析：仪器化步态分析可量化行走过程中的时空参数、全身运动学、动力学、对称性和神经肌肉策略。在脊柱人群中，这些指标可表征运动受限和代偿性运动模式，而这些模式在常规观察性步态评估中可能无法显现[51,52,53,54,55,63,64]。

站立与坐位平衡（经济锥）：定量平衡评估测量姿势摇摆、平衡努力和代偿策略，使用头部、重心和压力中心的行为指标。站立任务表征全身整合性姿势控制，而坐位范式可减少下肢代偿并强调躯干控制（图5）[46,55,65,67,94,95][45,55,65,67,94,95,96,97,98,99,100]。

搬运与起坐测试：功能性负重和转换任务量化了常见日常活动中躯干与下肢的协调、运动对称性、负荷转移和神经肌肉策略。这些任务可能揭示在平地行走时无法察觉的代偿性行为[67,71,72,74,75,101,102]。

tandem步态： tandem步态通过缩小支撑面增加动态姿势控制需求，对于检测退行性颈脊髓病中的细微平衡障碍可能特别有用（图6）[47,48,55,67,68,103,104,105]。

DFOM框架旨在模块化设计；并非每项任务都适用于每位患者，任务的选择应反映病变类型、功能能力、术后限制、安全性以及所评估的临床问题（表1）。

为使DFOMs实现广泛的临床采纳，报告必须简洁、可解读，并直接关联临床决策[31]。通过测量脊柱病变的功能后果，DFOMs可补充影像学检查、体格检查和PROMs，尤其适用于影像学发现无法完全反映其临床表现或功能受限的患者[31,51,67,84]。DFOM报告旨在将多维功能数据转化为临床上可解读的功能障碍和纵向变化的量化指标。当客观表现与影像学、常规检查或患者报告的功能障碍所提示的情况存在差异时，其潜在价值最大；然而，常规增加这些测量是否具有增量临床效用仍有待确定。

客观功能评估成功临床应用的最强范例之一见于儿科骨科领域，DFOMs已成为脑瘫手术规划的组成部分。在脑瘫的治疗中，手术决策通常基于影像学检查、体格检查、患者病史以及DFOMs。DFOMs提供客观数据，识别运动异常并量化各关节和肌群对整体步态功能障碍的贡献。对于与脑瘫相关的下肢病变，这些数据帮助外科医生确定是否需要额外手术，如截骨术或软组织平衡，并协助确定适当的矫正幅度。这种综合方法通过将结构矫正与功能障碍相匹配，改进了手术规划。本机构的脊柱手术规划依赖于类似的评估工具，但几乎所有诊断和手术规划均更加侧重于影像学指标[31]。将DFOMs与传统影像学检查相结合，有可能提供关于功能障碍、运动代偿和神经肌肉适应的互补信息，而这些无法仅通过静态影像学检查完全评估。DFOMs并非取代影像学评估，而是帮助外科医生解读结构病变的功能后果，并更好地理解为何具有相似影像学发现的患者常常表现出截然不同的运动障碍和功能障碍。尽管DFOMs尚未被纳入手术规划的主要决策依据[31,78]，但持续的验证和临床整合可能使客观功能表型鉴定能够补充传统的基于影像学检查的决策，支持更加个体化的治疗策略。

我们的DFOM框架整合了多项经过验证的患者报告结局指标（PROMs），包括Oswestry功能障碍指数（ODI）、PROMIS躯体功能、PROMIS疼痛干扰、PROMIS情绪以及坦帕运动恐惧量表。这些工具对于捕捉患者对疼痛、功能障碍、躯体功能、心理健康和运动恐惧的感知仍然不可或缺。ODI是应用最广泛的脊柱特异性PROM，评估十大日常生活活动中的功能障碍[8,106]。类似地，PROMIS领域提供了关于脊柱疾病对多个与健康相关生活质量方面影响的可信和灵敏的测量[107,108,109]，而坦帕运动恐惧量表则量化了运动恐惧，这是康复和恢复的一个重要心理决定因素[110,111]。

尽管PROMs具有临床重要性，但它们本质上是主观的，并不直接测量功能表现。回答受疼痛感知、心理状态、患者预期、应对策略及其他心理社会因素的影响，这些可能无法准确反映个体的实际身体能力。因此，PROM评分相似的患者在客观功能测试中可能表现出截然不同的运动质量、神经肌肉控制、平衡和代偿策略。同样，具有相似生物力学障碍的患者可能报告出显著不同的症状严重程度。DFOMs并非与PROMs竞争，而是通过客观量化患者的功能任务表现来补充PROMs。将患者感知与定量功能生物标志物相结合，能够提供比单一方法更全面的功能障碍、治疗反应和恢复特征刻画（图2和3）。

客观功能指标的临床转化需要区分统计学变化、测量误差和患者认为有意义的变化。近期研究已为接受腰椎手术患者的部分步态和平衡生物标志物建立了初步的最小临床重要差异（MCID）估计[112]。这些阈值是在腰椎手术人群中通过标准化的实验室步态和站立平衡方案得出的，因此应在建立其的人群和测量背景下进行解读。对于步态，报告的阈值包括：步频7.80步/分钟，步速0.14米/秒，步态周期0.11秒，步时0.05秒，单支撑时间0.03秒，双支撑时间0.08秒，步幅长0.10米，步长0.05米，步宽0.02米。头部、重心和压力中心摇摆及平衡努力指标也报告了相应的阈值[112]。这些值目前不应被视为跨脊柱诊断的通用阈值。其在退行性颈脊髓病、成人脊柱畸形、非手术人群、替代测试方案和不同测量平台中的适用性需要独立验证。此外，MCID应与测量信度和最小可检测变化结合解读，以区分临床有意义的改善和测量变异。尽管如此，建立临床可解读的变化阈值是将客观功能生物标志物从描述性研究指标转化为具有临床意义的纵向结局的重要一步。

客观功能表型鉴定的进一步发展将由无标记运动捕捉、可穿戴技术和人工智能（AI）的进步所驱动，将DFOMs从基于实验室的评估转变为可扩展的临床工具。这些技术有望建立能够客观量化脊柱护理全过程中功能障碍、恢复和治疗反应的数字生物标志物。

基于实验室的运动分析代表第一代客观功能表型鉴定。无标记运动捕捉代表了下一代客观功能评估，通过降低设备成本、消除标记点贴放并大幅简化临床工作流程来实现。

近期验证研究表明，现代无标记系统能够以可接受的相符度，相对于基于标记的参考系统，量化具有临床意义选定的任务和解剖区域的三维运动[56,113]，支持其潜在应用于脊柱人群的功能评估。然而，其表现仍取决于运动任务、解剖平面、摄像头配置、算法和患者特征。因此，无标记测量尚不应被假定为在所有DFOM领域中可与实验室参考标准互换。脊柱特异性研究需要建立重测信度、反应度、最小可检测变化和临床显著阈值。这些进展将使高保真运动分析能够在门诊诊所、社区诊所，并最终在患者家中进行，从而大大扩大客观功能评估的可及性。

可穿戴传感器通过将对评估的评估从偶尔的门诊就诊转向日常生活活动中连续监测，进一步扩展了这一范式。与仅提供患者功能短暂快照的传统评估不同，可穿戴技术可以在现实环境中纵向量化活动能力、平衡、体力活动和恢复情况。连续监测可能有助于更早发现功能衰退、客观评估术后恢复、康复方案依从性、复工准备度，以及通过远程医疗进行远程患者管理[60,66]。可穿戴技术通过测量实验室外的活动能力和体力活动提供了互补优势，但自由生活数据引入了额外的变异来源，包括设备放置、依从性、专有信号处理算法、缺失数据以及不同硬件平台之间的差异。跨设备协调和临床可解释的参考范围仍然是广泛临床使用的前置条件。

机器学习和人工智能方法最终可能有助于整合高维功能数据、识别可重复的功能表型以及预测恢复轨迹。然而，仅预测准确率并不能确立临床效用。在AI衍生的DFOM纳入常规护理之前，模型需要透明报告、外部验证、跨机构和患者人群的校准，以及前瞻性证明算法辅助决策能够改善具有临床意义的结果。

总体而言，这些技术代表了客观功能评估的连续迭代，从基于实验室的生物力学到无标记运动捕捉、可穿戴监测，最终到AI驱动的数字生物标志物。与影像学、体格检查和患者报告结果测量相结合，它们有潜力将脊柱护理从间歇性、解剖中心化的评估转变为连续性、精确的、功能导向的护理。

将基于实验室的DFOM评估转化为常规脊柱实践，需要考虑基础设施、人员、工作流程和成本。一个常规的三维运动分析程序可能需要专用测试空间、校准的运动捕捉摄像头、测力平台、按需同步的表面肌电图、计算基础设施、标准化的数据处理流程和定期的质量保证程序。需要准备患者、数据采集、处理和质量控制的技术人员，而具有临床意义的解释需要跨越生物力学和脊柱护理的专业知识。这些要求可能会严重限制其在高容量学术中心或专科中心以外的实施。在我们的机构，运动分析实验室评估的医疗费用约为每次250美元；这一数值反映的是本地实施模式，不应被解释为DFOM评估真实成本的全国范围可概括估计。实际成本将根据设备、人员配置、测试时长、评估的功能领域数量、处理需求和机构开销而有所不同。虽然CPT代码96000-96004可用于全面三维步态分析，但报销不一致，且已建立的覆盖范围在选定的儿科步态适应症中比在成人脊柱护理中更为常见。

低成本技术可能减少一些实施障碍。无标记摄像头系统可以减少设置时间并消除标记放置，而可穿戴传感器可以将选定的测量移出专用实验室。然而，采集成本的降低并不能消除对验证、标准化、数据管理和临床解释的需求。客观功能评估在成人脊柱护理中的正式成本效益和成本效用数据仍然有限。证明经济价值需要前瞻性证据，表明DFOM辅助评估能改善患者选择、更早发现延迟恢复、提高康复效率、减少不必要的利用，或以其他方式产生足够的临床效益来证明其增量成本是合理的。这些数据对于指导未来的报销政策和更广泛的临床采用也至关重要。

以下病例仅用于说明如何整合和纵向可视化多领域功能数据；不应将其解释为DFOM指导的管理能改善临床结果的证据（见附录A）。尽管该病例表明尽管临床改善良好，仍存在持续平衡缺陷，但我们临床经验中的其他患者在手术后显示出DFOM指标的近乎完全正常化，突显了该框架客观表征术后恢复全谱的能力。一名67岁男性因伴有神经源性间歇性跛行的腰椎管狭窄症接受了L4-L5减压融合术（图7）。术前及术后24个月通过标准化的步态、站立和坐姿平衡、提举、坐站转移及同步表面肌电图评估获得了DFOM数据。探索性复合DFOM评分从66改善至74，提供了跨所评估功能领域的机构特异性改善可视化。患者报告结局测量也得到改善，但持续的运动恐惧症显示主观和客观恢复之间存在不一致。

步态、提举机制和坐站转移表现基本正常化，表明功能活动能力和负荷传递得到恢复。相比之下，站立平衡仍然是主要的残余损伤，尽管其他方面恢复良好，但持续摇摆仍超过正常值和已建立的MCID阈值。坐姿平衡也有改善，但表现出持续的躯干不对称，提示残余姿势代偿。DFOM报告将站立平衡鉴定为主要残余功能缺陷，提供了可与临床检查、患者目标和康复评估一同考虑讨论的客观信息，用于讨论持续的平衡导向治疗。在连续术后评估中鉴定出这一持续缺陷，提供了尽管其他方面恢复良好但仍可在后续康复评估中考虑的客观信息。本病例说明了如何纵向整合步态、平衡、转移运动、提举生物力学和神经肌肉控制的客观评估，以在恢复早期识别残余功能损伤，并提供可补充个体化康复规划的信息，同时为术后恢复提供系统水平的表征，与影像学、体格检查和患者报告结果测量相辅相成。尽管需要更多多中心验证和实施研究，但DFOM框架展示了如何将客观功能表型分析从生物力学实验室转化为常规临床脊柱实践。由于这是一个无对照的说明性病例，无法对DFOM指导的康复对结果的影响做出因果推断。

**摘要片段**

**讨论**

客观功能评估正作为传统脊柱结局测量指标的重要补充而兴起。本综述提出DFOM作为一个转化框架，用于将定量的运动和功能测量组织为临床可解释的残疾和恢复领域。该框架的核心贡献不是创建一个新结局测量工具，而是整合互补的功能生物标志物，这些标志物各自具有测量特性和临床……

**结论**

客观功能评估提供有关脊柱相关残疾和恢复的信息，这些信息不同于结构影像学、临床检查和患者报告结局。步态、平衡、功能转移、提举机制和神经肌肉测量可以表征脊柱疾病在体力表现期间如何表现，并可能识别出常规评估未能完全表征的损伤。DFOM提供了一个提出的转化框架，用于……

**利益声明**

无

**资金支持**

不适用

**作者贡献声明遵循CRediT标准**

概念设计：RH；数据整理：RH, YS, JC；正式分析：不适用；方法论：RH；监督指导：RH；初稿撰写：RH, YS, JC；审阅与编辑：RH, PR, VP, AR。

**CRediT作者贡献声明**

Ram Haddas：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，可视化，监督指导，方法论，数据整理，概念设计。
Joshua M. Coan：撰写—初稿，数据整理。
Ye Shu：撰写—初稿，正式分析，数据整理。
Paul Rubery：撰写—审阅与编辑。
Varun Puvanesarajah：撰写—初稿。
Ashley Rogerson：撰写—审阅与编辑，概念设计。

Ram Haddas | Joshua M. Coan | Ye Shu | Paul Rubery | Varun Puvanesarajah | Ashley Rogerson