基于姿势控制能力的老年人跌倒风险综合测评指标优选与分析

摘    要：從姿势控制能力的视角对老年人跌倒风险综合测评指标进行优选与分析，旨在完善老年人跌倒风险评估体系，为老年人跌倒防控及身体功能锻炼提供理论依据。方法：随机招募60岁以上的老年人284人作为测试对象，将受试者按照既往跌倒史分为跌倒组和无跌倒组。采用录像分析、足底压力、人体机能等测评系统对老年人自然行走步态以及姿势控制能力相关指标进行测试，并对实验数据进行独立样本t检验和典型判别分析。结果：统计筛选出优势判别指标分别为标准化步速（dc=-0.662）、95%椭圆摆动面积（dc=0.541）、右脚第2跖骨受力面积（dc=-0.321）、选择反应时（dc=0.310）、横向COP轨迹（dc=0.292）、左脚第1跖骨峰值力（dc=0.291）、左脚着地髋角（dc=0.268）、左右摆动路径长度（dc=0.218）、闭眼单脚站立时间（dc=-0.208）、左脚峰值压力点COM位移（dc=-0.205）。结论：老年人跌倒相关的姿势控制能力变量中运动功能指标所占比例最大，其次是感觉功能指标和认知功能指标。标准化步速、95%椭圆摆动面积和选择反应时可视为姿势控制敏感指标，是老年人跌倒防控的重点观测变量。

关键词：老年人;跌倒;测评指标;风险预测

中图分类号：G 804.5          学科代码：040302           文献标识码：A

Abstract：From the perspective of postural control ability， this paper optimizes and analyzes the comprehensive assessment indexes of fall risk in the elderly， aiming to improve the risk assessment system of fall in the elderly and provide theoretical basis for the prevention and control of fall and functional exercise in the elderly. Method： 284 subjects were randomly recruited from the elderly over 60 years old. The samples were divided into the falling group and the non-falling group according to their previous history of falling. Video analysis， plantar pressure， human body function and other assessment systems were used to test the related indicators of natural walking gait and posture control ability of the elderly， and the experimental data were subject to independent sample t test and typical discriminant analysis. Results： Statistical advantage judging indexes are respectively screened， including standardization pace（dc=0.662）， 95% elliptical swinging area（dc=0.541）， the second metatarsal stress area of right foot （dc=0.321）， choice reaction time （dc=0.310）， horizontal COP trajectory （dc= 0.292）， the first metatarsal peak force of left foot（dc=0.291）， the hip angle of left foot（dc=0.268）， left-right swinging path length（dc=0.218）， time standing on one foot with eyes shut（dc=0.208）， peak pressure displacement dot COM of left foot（dc=0.205）.Conclusions： Among the fall related postural control ability variables， motor function index accounted for the largest proportion， followed by sensory function index and cognitive function index. Standardized walking speed， 95% elliptical swing area and selective reaction time can be regarded as sensitive indicators of posture control， which are key observation variables for fall prevention and control of the elderly.

Keywords：the elderly; fall; evaluation indicators; risk prediction

姿势控制是调控肢体各关节的力学关系以达到控制身体在空间位置的稳定性和方向性的目的 [1]。姿势控制系统包括运动功能、感觉功能和认知功能3个方面[2-3]。平衡能力是姿势控制的关键因素，它主要受神经肌肉控制系统的影响，平衡能力失调和步态异常普遍被认为是跌倒最大的风险因素[4-5]。平衡能力包括静态和动态两大类，其中动态平衡能力又可分为自动态平衡能力和他动态平衡能力[6]。目前，坐—立行走计时（TUG）[7]、5次坐立计时（FTSST）[8]、10 m最大步行速度（TWT）[9]等是国内外学者对老年人进行动态平衡能力分析及跌倒风险评估时最常用的测评指标与方法，但这些指标及方法主要是侧重于老年人自动态平衡能力的测评，突出了对肌力和步速能力的评估[10-12]，而忽略了静态平衡能力对老年人姿势控制能力及跌倒风险的影响。感觉功能衰退将导致姿势控制能力下降，进而会增大老年人的跌倒风险[2]。摇摆度、压触觉两点辨别阈以及动觉方位等测评方法被广泛用来评估感觉功能[1，13]。其中的COM摆动面积、COP轨迹及对比度视力等是老年人跌倒風险的敏感指标[14]。以上这些测评指标及测评方法侧重于人体静平衡能力评估。老年人在多任务行动中，由于信息提取及注意力分散而导致姿势控制能力降低，行走中的平衡稳定性下降，容易导致跌倒[15]。目前，双任务研究范式在老年人认知与跌倒关系研究中应用最为广泛[16]，最初的双任务研究只是在站立、行走中加入音乐、聊天等干扰因素[17]。近年来，有研究者将日常生活中的上下楼梯[18]、跨越障碍[19]等也应用到了双任务的测试中。

综上可知，目前对于老年人跌倒风险的测评尚无明确的“金标准”，以往很多研究多侧重于某一方面进行老年人平衡能力和姿势控制能力的研究[20]，方法和指标的选取过于单一[21-22]，不能充分体现出对老年人跌倒有关的姿势控制系统的整体评价。本研究从姿势控制理论视角，基于运动、感觉、认知整体功能系统，对老年人跌倒风险综合测评指标进行筛选与优化，旨在完善老年人跌倒风险系统化评估体系，为老年人跌倒防控及身体功能锻炼提供理论依据。

1   研究对象与方法

1.1  研究对象

本研究在社区和老年公寓随机招募60岁以上的老年人284人为实验测试对象，其中：男性为111人，女性为173人，年龄范围为60～88岁，平均年龄为（73±6.35）岁，并根据既往跌倒史的调查结果分为跌倒组和无跌倒组。在跌倒史的调查中，严格按照本研究界定的跌倒定义回答，即身体非故意地跌到在地面、地板等较低的水平支持面上，但意外冲撞、较大障碍物绊倒、光滑接触面跌倒、急性疾病发作导致的跌倒排除在外[23]。在既往12个月中跌倒过1次及以上的老年人定义为跌倒组，其他为无跌倒组。所有受试者都签署知情同意书，自愿参加测试，实验测试中有专人进行安全防护，所有受试者在测试期间，身体健康状况良好，均无身体活动受限，均能独立完成所规定的测试任务。

1.2  研究方法

1.2.1  调查法

在社区和老年公寓发放问卷并结合口头咨询进行调查，并有测试人员就问卷内容逐项进行口头咨询并代填问卷。主要涉及受试者既往12个月的跌倒史（包括跌倒次数、原因及致伤情况等）、锻炼史、病史、服用药物及精神认知状况等，同时记录受试者姓名、性别、年龄、受教育程度、家庭住址、电话等基本信息。

1.2.2  实验法

1）基本形态测量。采用身高测量计、电子体重计、Inbody体成分测量仪（韩国）等仪器对所有受试者进行身高、体质量、体脂率等基本形态测量。

2）运动功能测评。采用5次坐立测量（FTSST）、10 m最大行走速度测量（TWT）、坐—立行走计时测量、脚踏频率测量。以上以计时和计数为主的测量方法均进行2次重复测试，取其中表现最佳的1次作为最终统计数据。而步态足底压力测量与步态运动录像解析数据的变异性较大，故采用3次测量数据的平均值进行统计分析，以减小误差。

（a）坐—立行走计时（iTUG）测量。采用美国“T·Mobility Lab ”人体机能测评系统进行iTUG测量，受试者胸部、腰部、手腕、脚踝处都佩戴了6个监测器，按测试流程（见图1）完成测试。每一个监测器都是由一个三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计和一个温度传感器组成，并配有一个集成坞，可以将6个监测器集中放置进行同步设置。无线数据接收器，可同时接收6个监测器发射的信号。系统配有“Mobility Lab Software”数据分析软件。

（b）步态运动学测量。采用立体定点定机对老年人自然行走步态进行三维运动录像拍摄与解析。使用两台索尼摄像机（DCR-VX2100E）进行同步拍摄，并使用遥控器同步开机，足底压力测试区域布设同步装置（见图2），通过电子光幕检测足底着地并触发灯光作为同步信号。拍摄频率为50Hz，摄像机距离压力平板中心约10 m，两摄像机主光轴扇形夹角约为900°，摄像机放置在距地面1.2 m处。比例尺采用“爱捷001-A型”三维DLT立体辐射框架，根据框架中“23”球中心指向“13”球中心的连线为X方向的要求，框架的放置使X与受试行走方向平行。采用美国艾里尔运动生物力学分析系统（APAS）对所采集的受试老年人行走录像进行人体各关节点的逐点逐帧解析，选用系统自带的美国丹姆斯特模型，经过数字化计算得出受试老年人行走过程中步态的各环节位置、位移、速度、加速度、角度、角速度等运动学参数，采用低通数字滤波法对数据进行优化，截断频率为6 Hz[24]。

（c） 步态足底压力测量。本实验采用比利时“Footscan Usb2”足底压力测试系统对受试老年人自然行走步态进行动力学测量。测力平板尺寸规格为（长为578 mm、宽为418 mm、厚度为12 mm），内置4 096个传感器单元，数据采集频率为250 Hz，并配有“Footscan 7 USB2 gait”软件分析系统。本研究采用“一步法”进行测试[24]。为了减少测力台暴露对受试者的干扰，对测试步道进行了改造，铺设了木地板，将测力平板镶嵌在地板内，测力平板表面覆盖专用防护垫，并用有色胶带以“×”贴于防护垫，并将“×”标志置于测力平板的中央。为了保证受试老年人的测试安全，步道两边加装了防护栏（见图2）。要求受试者穿薄袜从步道的一侧开始，以本人的自然步速和姿势沿步道行走，使一只脚踩到“×”标志，另一只脚自然摆动，跨过测力台。若第一次测试了右脚，则返回时用同样的方法测试左脚。每个受试者每只脚测试3次，取平均值进行相关数据分析。

3）感觉功能测量。采用“T·Mobility Lab ”人体机能测评系统对受试者进行坐立—转身—站立摇摆度测试[13]、闭眼单脚站立静平衡测试、动觉方位测试及视力（视敏度）测量[25]。其中摇摆度进行3次测试，每次测试间隔3 min，取3次测试的平均值，动觉方位及视力均进行2次测试，取最佳的1次进行统计分析。受试者的胸部、腰部、手腕、脚踝处都佩戴监测器，坐在木质椅子（高度46 cm）上，听到“开始”指令后，随即站立并沿惯侧在原地转身360 °（见图3），然后保持直立，两脚间距通过佩戴的限位器进行统一规范调整，并且平视正前方设定的目标，努力控制身体重心的稳定，进行30 s“isway测试”，整个过程有2名测试人员保护。

4）认知功能测评。采用反应时测试仪（EP202型）进行选择反应时测评，BD-II-311型脚踏频率测试仪及问题卡进行双任务测评，BD-II-508型速度知觉仪进行速度知觉测评。均对受试者进行2次测试，取其中最佳的一次作为统计数据。

1.2.3  数理统计法

1）独立样本t检验及卡方检验。将样本按照既往跌倒史（跌倒=1，无跌倒=0）分为跌倒组（F=1）和无跌倒组（NF=0），应用统计学软件“IBM SPSS Statistics 19.0”采用假设检验中的独立样本t检验和卡方检验进行组间各因素差异性对照分析。当影响因素为连续性变量时，用独立样本t检验进行统计分析，采用（x2±s）表示，当影响因素为定性变量时，采用率或构成比之间的比较采用K2检验。p<0.05表明变量之间有显著性差异，p<0.01表明变量之间有非常显著性差异。

2）判别分析法。应用统计学软件“IBM SPSS Statistics 19.0”对影响老年人跌倒的因素进行典型判别和逐步判别分析，以方差分析的原理进行Fisher（费歇尔）判别，并利用Bayes（贝叶斯）以最大后验概率进行了判别，并用回代估计和交叉确认估计进行效果验证。

2   研究结果与分析

2.1  跌倒组与无跌倒组基本情况比较

通过对受试者面对面进行问卷调查，并严格按照跌倒的界定对调查对象既往12个月内跌倒情况进行统计，获得284个有效样本，年龄分布范围在60～88岁，有过跌倒经历的为78人，无跌倒经历的为206人，跌倒者占调查人数的27.46%。跌倒组与无跌倒组在年龄上组间无显著性差异（p>0.05），通过卡方检验，在跌倒组与无跌倒组中，性别比例无显著性差异（p>0.05），跌倒组身高、体质量略低于无跌倒组，但组间无显著性差异（p>0.05），体脂率跌倒组略高于无跌倒组，但组间差异无显著性（p>0.05）。见表1。

2.2  跌倒组与无跌倒组老年人姿势控制能力相关指标对比

2.2.1  运动功能变量对比分析

表2表明：跌倒组的5次坐立计时明显大于无跌倒组，组间存在非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组的10 m最大步行速度小于无跌倒组，且组间差异具有非常显著性（p<0.01）。跌倒组改良坐立行走计时明显大于无跌倒组，组间存在非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组标准化步速小于无跌倒组，且组间存在显著性差异（p<0.05）。跌倒组双支撑时间比率明显高于无跌倒组，且组间差异具有非常显著性（p<0.01）。跌倒组转身步数与无跌倒组具有非常显著性差异（p<0.01）。其他指标组间差异均无显著性（p>0.05）。

表3的统计结果表明：在足底峰值压力分布特征方面，跌倒组左脚第1跖骨峰值力大于无跌倒组，且组间存在显著性差异（p<0.05）。在足底冲量分布特征方面，跌倒组左脚足跟外侧冲量低于无跌倒组，跌倒组右脚足跟外侧冲量大于无跌倒组，两组之间均存在非常显著性差异（p<0.01），跌倒组左脚大拇趾冲量大于无跌倒组，组间存在显著性差异（p<0.05）。在足底接触面积中，跌倒组只有右脚第2跖骨受力面积与无跌倒组之间存在显著性差异（p<0.01）。表4表明：在步态的足部形态及时空特征方面，跌倒组左脚的缓冲期接触时间明显大于无跌倒组，组间存在非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组右脚的前脚掌着地接触时间明显大于无跌倒组，组间存在非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组右脚的横向COP轨迹明显大于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。其他指标组间差异性均无显著性统计学意义（p>0.05）。

跌倒组在着地期只有左脚着地髋角明显大于无跌倒组，组间存在非常显著性差異（p<0.01）。在峰值压力点时相，跌倒组左脚峰值压力点COM位移明显小于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组右脚的峰值压力点COM位移明显小于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。其他指标组间差异均无显著性统计学意义（p>0.05）。

2.2.2  感觉功能变量对比分析

表5的统计结果表明：在视觉及本体感觉方面，跌倒组视力值低于无跌倒组，组间存在非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组髋关节动觉方位判定值与无跌倒组之间存在非常显著差异（p<0.01）。跌倒组闭眼单脚站立时间小于无跌倒组，组间存在显著性差异（p<0.05）。前庭功能方面，跌倒组95%椭圆摆动面积明显大于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组左右摆动平均频率与无跌倒组存在显著性差异（p<0.01）。跌倒组左右摆动路径长度明显大于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。其他指标组间差异性均无显著统计学意义（p>0.05）。

2.2.3  认知功能变量对比分析

表6的统计结果表明：跌倒组双任务值明显低于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。跌倒组选择反应时大于无跌倒组，且组间存在非常显著性差异（p<0.01）。其他指标组间差异性均无显著统计学意义（p>0.05）。

2.3  跌倒组与无跌倒组老年人姿势控制能力优势判别指标的筛选

通过独立样本t检验对跌倒组与无跌倒组在运动功能、感觉功能和认知功能3个维度的相关变量进行统计对照分析，共计25个指标组间存在显著性差异，分别为：5次坐立计时、10 m最大步行速度、闭眼单脚站立时间、标准化步速、双支撑时间比率、转身步数、左脚第1跖骨峰值力、左脚足跟外侧冲量、右脚足跟外侧冲量、右脚大拇趾冲量、右脚第2跖骨受力面积、左脚缓冲期着地接触时间、右脚前脚掌着地接触时间、右脚横向COP轨迹、左脚着地髋角、左脚峰值压力点COM位移、右脚峰值压力点COM位移。感觉功能相关差异性指标分别为：视力、髋动觉方位、95%椭圆摆动面积、左右摆动路径长度、左右摆动平均频率。认知功能相关差异性指标分别为：双任务、选择反应时。

进一步通过逐步判别分析对25个变量进行降维，最终有10个变量被确定为影响老年人跌倒的姿势控制能力的优势判别变量。分别是标准化步速、95%椭圆摆动面积、右脚第2跖骨受力面积、选择反应时、右脚横向COP轨迹、左脚第1跖骨峰值力、左脚着地髋角、左右摆动路径长度、闭眼单脚站立时间、左脚峰值压力点COM位移。从归类结果来看，影响老年人跌倒的姿势控制能力中运动功能相关指标占的比重最大，其次是感觉功能能力指标，最后是认知功能能力指标。从指标的权重系数来看，3个功能系统中排在首位的指标分别是：标准化步速（运动功能）、95%椭圆摆动面积（感觉功能）、选择反应时（认知功能）。

2.3.1  老年人跌倒最佳判别指标的典型判别函数分析

Fisher（费希尔）判别法的基本思想是降维，将多个指标转化为少数几个判别功能较强的综合指标，即典型判别函数。由于本研究分组只有跌倒与非跌倒两类，所以典型判别函数只有一个。根据特征值表，特征值越大说明越具有区别力，本研究特征值较大，所以其能够提供上述指标几乎全部（100%）的方差信息（见表7）。

从图4中可以看出，跌倒组与无跌倒组的典型判别函数得分均具有显著差异，说明判别函数的判别功能较强，筛选出的最佳判别指标具有较强的代表性。

2.3.2  老年人跌倒风险最佳判别指标的Bayes判别函数分析

表8、表9的统计结果表明：对初始分组中跌倒组的准确预测率为89.7%，错误预判率为10.3%。对无跌倒组的准确预测率为96.1%，错误预判率为3.9%。在交叉验证中，对跌倒组的正确预测率和错误预判率与初始判别相同。根据该判别方法的回代估计和交叉确认估计的正确率综合达到94.4%，说明该方法的判别效果较好。

由此可得出跌倒组与无跌倒组的线性判别函数：

W1（x）=-0.821×x-1.031）;

W1（x）=2.168×x-3.044 2）。

式中：x为典型判别函数。当W1（x）≥W2（x）时，判定样本属于无跌倒组;当W1（x）

2.3.3  与老年人跌倒相关的姿势控制能力的优势判别指标筛选

从表10可以看出，通过以上的判别分析，可推断通过该方法筛选的优势判别指标具有较高的可靠性。通过典型判别分析的标准化函数系数可知，与老年人跌倒相关的姿势控制优势判别指标共有10个，根据系数绝对值的大小可以判断指标的影响程度，由此推断优势判别指标的影响程度从大到小依次为：标准化步速>95%椭圆摆动面积>右脚第2跖骨受力面积>选择反应时>右脚横向COP轨迹>左脚第1跖骨峰值力>左脚着地髋角>左右摆动路径长度>闭眼单脚站立时间>左脚峰值压力点COM位移。在此基础上形成了老年人跌倒相关的姿势控制能力优势判别指标分类体系（如图5所示）。

3   讨论

姿势控制系统是多种身体功能系统相互作用的表现。其体现了肌肉骨骼和神经系统之间复杂的内在联系，姿势控制系统的主要功能是调控肢体各关节的力学关系以达到控制身体在空间位置的稳定性和方向性的目的。本研究对运动功能系统、感觉功能系统和认知功能系统的相关参数进行统计、筛选与优化，共选取出10个关键性指标，分别是标准化步速、95%椭圆摆动面积、右脚第2跖骨受力面积、选择反应时、右脚横向COP轨迹、左脚第1跖骨峰值力、左脚着地髋角、左右摆动路径长度、闭眼单脚站立时间、左脚峰值压力点COM位移。按照预设的3个功能系统分类，选取每个系统中对应权重系数最高的指标，分别为标准化步速、95%椭圆摆动面积和选择反应时，并将其作为老年人跌倒风险评估的姿势控制能力重点观测变量。

步行能力是影响老年人日常独立活动和提高生活质量的重要因素。步态异常普遍被认为是跌倒最大的风险因素之一[13-14]，步行速度在社区居民活动能力评估方面被认为是一种能预测老年人运动功能的指标[8]。被认为是继脉搏、血压、呼吸、体温、疼痛之外的人体第六感觉特征[12]。步速与老年人生存率高度相关[26]，步速降低与肌肉衰退、生理功能受损有直接的关联，并且能够增加身体活动受限的危险性，特别是在老年人群中，其危险性更高[6]。机体的生理功能（例如：肌肉力量和功率）和功能能力（例如：步行速度）之间的关联被认为是一种非线性的曲线函数关系，并且可能存在一个閾值。若机体储备能力在阈值水平以上，肌肉力量或功率的增加对步行速度没有影响，但其可以作为一个安全界限。若低于阈值时，肌肉力量或功率的变化往往会引起步行速度的改变[13]。依据欧洲老年肌少症工作组（EWGSOP）的诊断标准，步速<0.8 m/s时被判定为老年人肌少症[13]。本研究测试结果为了消除身高对步速的影响，进行了步速相对身高的标准化处理，提高了数据比较的可靠性。一项有关 12 m最快行走中步速和步频的影响研究[14]表明，用身高进行步速的标准化，女性可以降低8%的标准误，而男性可以降低3%的标准误，但身高标准化步频对受试者没有显著影响。从本研究中跌倒组与无跌倒组标准化的步速比较可知，跌倒组的标准化步速明显低于无跌倒组的标准化步速，组间具有非常显著性差异（p<0.01），这一结果与以往学者的研究一致[27]。Orendurff等[28]研究表明，减慢步行速度会增大重心的位移轨迹，在0.7 m/s的慢速步行时，重心由中间向外侧移位（6.99±1.34） cm，在以1.6 m/s快速行走时，重心外移（3.85±1.41） cm，因此，在慢速行走中由于重心偏移距离加大而增加了姿势控制的难度，从而稳定性会下降，因此，老年人步速下降是跌倒风险增加的潜在危险信号。由此可见，步行速度除了可以初步衡量人类的衰老程度外，还可作为老年人跌倒风险评估的一个重点观测变量。

感覺系统的功能改变对姿势控制和平衡能力会造成严重的影响，易引发老年人跌倒，有过跌倒经历的老年人再次跌倒的风险会增大[29]。Horak等[30]通过对有跌倒史和无跌倒史的老年人与年轻人对照组进行感觉信息改变适应能力的实验研究发现，超过20%的受试老年人（含跌倒和非跌倒）在平衡的视觉信息错误时都失去平衡，而受试年轻人（20～39岁）没有失去平衡。40%的无跌倒史的受试老年人在提供视觉和躯体感觉信息都不正确时身体摇摆失去平衡，相比之下，少于10%的受试年轻人会失去平衡。在任何涉及摇摆的情况下，躯体感觉提示错误的条件下，有跌倒史的老年人都表现出更差的姿势控制能力。椭圆面积是iSWAY摇摆度测试中针对重心运行轨迹图所进行的一种预期性描述，其轨迹图多呈现类似椭圆形状，计算出椭圆面积，用此面积大小来反映身体稳定及平衡能力[31]。95%置信区间的面积只是分析了95%的数据，且通过半径的计算弱化了转移范围增大对移动面积的影响。因此，采用95%的置信区间的椭圆面积对于结果的评价更可靠[32]。本研究表明，跌倒组的95%椭圆摆动面积明显大于无跌倒组，组间存在非常显著性差异（p<0.01），说明有跌倒史的老年人在完成转身后，由于其较弱的前庭功能，导致其对站立姿势的稳定性控制表现得更加困难，身体重心的晃动幅度加大，在短时间内对姿势的调控能力下降。通过判别函数的标准化系数来看，95%椭圆摆动面积的标准化系数为0.541，权重处于所有指标中的第2位，说明其对老年人的跌倒影响较大。从以往的研究来看，95%椭圆摆动面积是跌倒评估中应用最多的指标之一[33-35]。刘凯 等[36]通过对有跌倒史和跌倒风险的老年人进行足底感知训练研究时发现，睁眼、闭眼COP的轨迹和椭圆摆动面积都显著减小，说明平衡稳定能力有所提高，可减少老年人跌倒风险的发生概率。从研究结果来看，有跌倒史的老年人椭圆摆动面积明显增大，因此，当该指标升高可能预示着老年人跌倒风险的增高。

选择反应时是指当呈现两个或两个以上的刺激时，要求被试分别对不同的刺激作出不同的反应。属于双任务测试的范畴，老年人认知功能衰退导致认知控制能力下降，任务切换造成信息提取及注意力控制分散从而导致姿势控制能力降低，行走中的平衡稳定性下降，容易导致跌倒[18]。本研究中跌倒组的选择反应时明显大于无跌倒组，组间具有非常显著性差异（p<0.01）。此结果与Lord等的研究结果一致[37]。Woolley等[38]研究表明，手指触压选择反应时能够区分跌倒和非跌倒以及是否正在经受跌倒相关的骨折。Grabiner[39]也指出跌倒者比非跌倒者在手指触压的简单反应时和选择反应时测试中表现出用时增加，说明其中包含了非常复杂的肌肉运动反应。Lord等[37]通过对447名平均年龄为79岁的老年人进行CSRT测试，发现有跌倒史的老年人迈步选择反应时明显大于无跌倒者，认为CSRT的衰退是一个重要且独立的预测老年人跌倒的优势判别指标，因为其是视觉对照和下肢本体感觉2种测量方法的互补，测量过程中包含了下肢力量、中枢信息处理速度以及平衡能力。王东海[40]通过对140位平均年龄为70岁的老年人（跌倒组为56人，无跌倒组为84人）分别进行了上肢和下肢选择反应时的测试，发现上肢反应时两组之间并未出现显著差异，而下肢则表现出组间有显著差异，跌倒组下肢反应时的受试者工作特征曲线ROC值为0.98，说明下肢反应时对跌倒预测有较高的优势判别度，但该研究并没有明确提出跌倒组的上肢与下肢反应时之间的内在关联。

本研究尚存在以下不足和局限性。老年人跌倒的诱因异常复杂，本研究以既往12个月内的跌倒史为分组变量，属于回顾性研究，虽然严格按照跌倒的定义进行了实验对象的纳入与排除，但每个受试者的跌倒经历都是通过回忆获取的，且跌倒发生距实验测试的时间长短不等，从而可能会存在一定的选择性偏倚和回忆性偏倚，但考虑到老年人跌倒事件的突发性和危害性，目前多数研究仍采用跌倒史为分组变量进行相关回顾性研究，今后应将跌倒史结合其他跌倒风险测评工具进行综合测评分组，再进一步深入探讨老年人跌倒风险与姿势控制能力的关联性，以便不断改善老年人跌倒风险预测效果。

4   结束语

在与老年人跌倒相关的姿势控制能力的变量中，运动功能指标所占比重最大，其次是感觉功能指标和认知功能指标。标准化步速、95%椭圆摆动面积和选择反应时可视为与老年人跌倒相关的运动功能、感觉功能和认知功能系统中姿势控制能力评估的敏感指标，是老年人跌倒防控的重点观测变量。

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