通过智能鞋垫技术监测与BMI相关的步态适应性变化：对肌肉骨骼健康的影响

《BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation》：Monitoring BMI-dependent gait adaptations through smart insole technology: implications for musculoskeletal health

　　

摘要

背景

本研究旨在识别不同体重指数（BMI）水平的年轻人之间特定步态参数（时空运动学、足底压力及足底压力中心指标）的差异，明确这些参数与BMI的线性及非线性关联模式，为预防和干预与异常BMI相关的肌肉骨骼损伤提供理论依据，并验证自主研发的智能鞋垫在步态监测中的实际应用价值。

方法

共有62名18至28岁的大学生参与研究，根据2024年《中国成人超重与肥胖预防控制指南》将其分为四组（体重过轻、正常体重、超重、肥胖）。所有参与者均佩戴了智能鞋垫，并完成10米步行测试。研究提取了21个关键步态参数，包括总体步态参数、步态周期相关指标、踝关节角度指标、五分位足底压力（PPP）及足底压力中心（COP）相关指标。组间差异通过单因素方差分析（ANOVA）或Kruskal-Wallis H检验（结合Bonferroni校正）进行比较，步态参数与BMI之间的相关性通过Spearman相关性分析进行分析。对于无显著线性关联的参数，采用二次回归模型探讨非线性关系。效应量（ANOVA为f = 0.40，Kruskal-Wallis H检验为ε2 = 0.398）基于主要结果变量计算得出。

结果

对21个步态参数的分析显示，12个指标与BMI呈线性相关，而6个指标与BMI呈非线性（曲线）关系。在相对步速（RSS）、单支撑时间百分比（%SST）、摆动阶段时间百分比（%SPT）以及足内侧跖骨（PPP-M）、足弓（PPP-A）和足跟（PPP-H）区域的峰值压力方面观察到显著的组间差异（p < 0.05），较大的效应量表明这些差异具有实际意义。具体而言，RSS、%SST和%SPT在四个BMI组中呈逐渐下降趋势，而PPP-M、PPP-A和PPP-H则逐渐上升（经Bonferroni校正后p < 0.001）。智能鞋垫系统能够以高灵敏度和动态响应性能准确捕捉这些差异参数。

结论

本研究揭示了不同BMI水平年轻人的特定步态适应机制。自主研发的智能鞋垫能够有效捕捉这些关键差异参数，为与BMI相关的步态异常的初步筛查以及类似研究对象的肌肉骨骼和运动健康状况监测提供了一种可行的定量技术方法。

试验注册

本研究于2023年9月8日在中国临床试验注册平台（注册编号：MR-34-23-032327）完成注册。

背景

本研究旨在识别不同体重指数（BMI）水平的年轻人之间特定步态参数（时空运动学、足底压力及足底压力中心指标）的差异，明确这些参数与BMI的线性及非线性关联模式，为预防和干预与异常BMI相关的肌肉骨骼损伤提供理论依据，并验证自主研发的智能鞋垫在步态监测中的实际应用价值。

方法

共有62名18至28岁的大学生参与研究，根据2024年《中国成人超重与肥胖预防控制指南》将其分为四组（体重过轻、正常体重、超重、肥胖）。所有参与者均佩戴了智能鞋垫，并完成10米步行测试。研究提取了21个关键步态参数，包括总体步态参数、步态周期相关指标、踝关节角度指标、五分位足底压力（PPP）及足底压力中心（COP）相关指标。组间差异通过单因素方差分析（ANOVA）或Kruskal-Wallis H检验（结合Bonferroni校正）进行比较，步态参数与BMI之间的相关性通过Spearman相关性分析进行分析。对于无显著线性关联的参数，采用二次回归模型探讨非线性关系。效应量（ANOVA为f = 0.40，Kruskal-Wallis H检验为ε2 = 0.398）基于主要结果变量计算得出。

结果

对21个步态参数的分析显示，12个指标与BMI呈线性相关，而6个指标与BMI呈非线性（曲线）关系。在相对步速（RSS）、单支撑时间百分比（%SST）、摆动阶段时间百分比（%SPT）以及足内侧跖骨（PPP-M）、足弓（PPP-A）和足跟（PPP-H）区域的峰值压力方面观察到显著的组间差异（p < 0.05），较大的效应量表明这些差异具有实际意义。具体而言，RSS、%SST和%SPT在四个BMI组中逐渐下降，而PPP-M、PPP-A和PPP-H则逐渐上升（经Bonferroni校正后p < 0.001）。智能鞋垫系统能够以高灵敏度和动态响应性能准确捕捉这些差异参数。

结论

本研究揭示了不同BMI水平年轻人的特定步态适应机制。自主研发的智能鞋垫能够有效捕捉这些关键差异参数，为与BMI相关的步态异常的初步筛查以及类似研究对象的肌肉骨骼和运动健康状况监测提供了一种可行的定量技术方法。

试验注册

本研究于2023年9月8日在中国临床试验注册平台（注册编号：MR-34-23-032327）完成注册。