《Sport Sciences for Health》：Stepping with confidence: footwear’s positive influence on entropy in senior gait
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本研究针对老年人跌倒风险增加的问题，通过6分钟步行测试探究不同鞋类条件对老年人重心运动近似熵(ApEn)的影响。研究发现赤足行走时ApEn值显著高于平底鞋(13.52%)和运动鞋(13.28%)，表明鞋类能增强步态规律性。该研究为老年人鞋类选择提供了量化依据，对预防跌倒具有重要意义。
随着全球人口老龄化进程加速，老年人跌倒问题日益凸显。跌倒已成为威胁老年人行动能力和独立性的首要因素，而步态稳定性下降是导致跌倒的主要原因之一。在行走过程中，人体始终处于动态失衡状态，每次足部着地都是在阻止一次跌倒的发生。老年人由于肌肉力量减弱、运动协调性下降等因素，准确定位足部以控制重心运动和管理身体动量的能力逐渐衰退。
在这一背景下，鞋类选择成为影响老年人步态特征的关键因素。现有研究表明，老年人穿着固定性较差的鞋子会增加跌倒风险，而最小化鞋类可能有助于改善稳定性。然而，传统研究方法在量化评估鞋类对运动规律性影响方面存在局限，特别是对统计规律性的客观测量手段不足。
为填补这一研究空白，Keven Santamaria-Guzman等研究人员在《Sport Sciences for Health》发表了一项创新性研究，首次采用近似熵方法来量化不同鞋类条件下老年人重心运动的规律性。该研究招募了20名社区居住的健康老年人，通过随机交叉设计比较了赤足、平底鞋和个人运动鞋三种条件下的6分钟步行测试表现。
研究团队采用惯性测量单元技术捕捉第三腰椎处重心运动数据，通过计算三个方向加速度的合向量来全面评估运动规律性。近似熵分析显示，赤足行走时ApEn值显著高于两种穿鞋条件，而步行速度和距离则无显著差异。这一发现表明鞋类通过神经肌肉控制机制而非性能改变来影响步态规律性。
聚类分析进一步揭示了参与者特征的差异性，识别出两个具有不同身体活动水平和跌倒历史的亚组。低活动水平组表现出更高的跌倒恐惧感和对鞋类实用性特征的重视，这为个性化鞋类推荐提供了重要依据。
研究方法方面，本研究主要采用惯性测量单元技术连续采集6分钟步行测试中的运动学数据，通过近似熵算法量化重心运动规律性，并运用聚类分析探索参与者特征与步态反应的关联性。
结果
近似熵分析
重复测量方差分析显示鞋类条件对ApEn值存在显著主效应(F(2,38)=359.4, p<0.001, η2=0.950)。事后比较发现赤足行走的ApEn值显著高于平底鞋(平均差异=0.063, p<0.001)和运动鞋(平均差异=0.062, p<0.001)，而两种穿鞋条件间无显著差异。具体而言，赤足条件的ApEn值为0.529±0.008，较平底鞋和运动鞋分别增加13.52%和13.28%。
步行性能分析
步行速度(F(2,38)=0.318, p=0.729)和行走距离(F(2,38)=0.318, p=0.729)在三种鞋类条件间均无显著差异，表明观察到的ApEn差异独立于步行表现变化。
聚类分析
基于人口统计学和鞋类偏好变量的聚类分析识别出两个亚组。第二集群显示身体活动水平降低68.51%(1245±420 vs. 3980±890 MET-min/week)，久坐时间增加3.91%(8.2±1.5 vs. 7.9±1.2 h/day)，跌倒恐惧评分显著升高(26.8±4.3 vs. 19.5±2.1)。在鞋类特征重要性方面，第二集群更重视成本、耐用性和易用性等实用特征。
讨论与结论
本研究首次系统量化了鞋类对老年人重心运动规律性的影响，揭示了赤足行走导致更高运动不规则性的现象。这一发现挑战了传统观念，表明赤足状态虽然提供更丰富的感官反馈，但可能增加运动控制复杂度，导致步态规律性降低。
重要的是，步态规律性变化与步行性能指标的分离，证实了鞋类通过神经肌肉适应机制而非简单速度调节来影响运动控制。这种独立性突显了近似熵作为评估鞋类干预效果敏感指标的潜力，为 footwear assessment protocols 提供了新的量化维度。
聚类分析结果强调了个性化鞋类推荐的重要性。低活动水平老年人对鞋类实用性特征的偏好，与其功能状态和经济考量密切相关。这一发现提示临床工作者在提供鞋类建议时，需综合考虑个体特征和实际需求。
研究局限性包括样本量较小和单点传感器设置的局限性。未来研究可扩大样本规模，结合多传感器系统深入探索特定鞋类设计特征对步态生物力学的影响。
总之，本研究为理解鞋类对老年人步态控制的神经力学机制提供了新视角，为基于客观量化指标的个性化鞋类推荐奠定了科学基础。这些发现对预防老年人跌倒、改善移动能力和提高生活质量具有重要临床意义。
