基于数据信息的个性化运动处方框架在脑卒中后步态康复中的应用：一项初步的随机可行性研究

《Scientific Reports》：A data-informed framework for individualized exercise prescription in post-stroke gait rehabilitation: a pilot randomized feasibility study

　　

摘要

大多数中风患者会出现行走困难，而标准化的运动训练可能无法解决步态异常的问题。这项初步可行性研究评估了一种针对中风后下肢功能障碍患者的、基于数据驱动的干预方法。参与者被随机分配到数据驱动干预组或对照组。在实验组中，根据通过惯性测量单元和统计参数映射（Statistical Parametric Mapping）识别出的下肢步态异常，使用预定义的生物力学评估框架来制定运动处方。对照组则接受标准化的、以任务为导向的训练。两组在6周内共进行了12次监督下的训练，每次训练包含5项运动。通过出勤率、安全性和参与者反馈来评估该干预方法的可行性和接受度。步态、临床数据以及表面肌电图（sEMG）结果采用对齐等级转换模型（aligned rank transform models）进行了探索性分析，并辅以选择性敏感性分析和参与者层面的分析。共有17名参与者注册，其中16名符合纳入标准，所有参与者都完成了干预和干预后的评估。所有参与者都参加了所有预定的训练课程，没有出现退出或与干预相关的不良事件。参与者反馈表明他们对干预方法非常满意。在探索性分析中，实验组的步态评分降幅更大，尽管组与时间之间的交互作用不显著（p = 0.187）。但在综合步态异常评分（p = 0.014）、FMA-LE（p = 0.032）、TUG（p = 0.008）和TIS（p = 0.006）等指标上，实验组呈现出了显著的组与时间交互作用趋势。而在SIPSO、SPPB、BBS、股直肌表面肌电图（p = 0.294）和胫骨前肌表面肌电图（p = 0.596）指标上则未观察到显著交互作用。总体而言，这项初步可行性研究证明，在实验室监督条件下，基于数据驱动的评估-处方工作流程是可行的、安全的且可接受的。这一结论得到了参与者完全出席、无退出情况以及干预完成率100%和积极反馈的支持。这些探索性的步态、临床和sEMG结果表明，需要在更大样本量和更具统计功效的试验中进行进一步研究。