步态分析应用于脊髓型颈椎病的研究进展

孙中川 王秋根 张栋 吴佳俊 赵庆

脊髓型颈椎病是由颈椎椎体和椎间盘退变及黄韧带增厚引起椎管狭窄、压迫脊髓导致的一种常见病[1]，临床表现为上肢麻木、四肢无力、踩棉花感、步态失稳、容易跌倒等[2]，严重者可致四肢瘫痪[3-4]。脊髓型颈椎病好发于55 岁以上的中老年人，以男性居多[5]，可严重影响患者的生活质量和工作能力[6]，还可能使患者髋部骨折风险增高[7]。随着人口老龄化以及日常生活、工作方式的改变，颈椎病的发病率逐年上升，并有年轻化的趋势[8]，已引起广泛关注。

步态分析作为一种研究人体运动和动力学的方法，通过收集、分析步行过程中各种生物力学参数，为临床研究提供有力支持。传统的临床评估方法局限于患者的主诉、病史、体格检查和影像学检查，而步态分析能够提供更客观、详细的运动功能和生物力学参数[9-10]。近年来，随着步态分析技术的不断创新与发展，越来越多的研究基于步态分析对脊髓型颈椎病进行探索，以期更好地评估疾病进展，制定更科学、合理的治疗方案。本文对步态分析应用于脊髓型颈椎病的研究进展进行综述。

1 脊髓型颈椎病的病理生理学

颈椎椎间盘退变会改变其承载能力，导致颈椎运动节段的应力和应变重新分布，从而引起多种病理变化。脊髓受压的主要原因可分为静态因素和动态因素[11-12]。静态因素包括椎间盘突出、骨赘形成、黄韧带肥大、小关节病等，最终导致脊髓的静态机械压缩，并引发一系列病理生理变化，影响脊髓功能。动态因素主要为异常的颈椎重复运动，这不仅使椎管变窄，还可能造成拉伸和剪切力，进而导致脊髓损伤[13]。这些因素还会引起血管变化，如缺血和炎症反应，慢性压迫会导致脱髓鞘、星形胶质细胞增生和轴突变性，内皮损伤可破坏血脊髓屏障，进一步导致细胞损伤。这种病理状态会影响正常的神经传导功能，最终患者出现运动和感觉功能障碍。

2 步态分析技术

步态分析是研究步行规律的方法，通过生物力学和运动学方法揭示步态异常的关键环节和影响因素[14]，它不仅应用于运动学和基础生物力学研究，在临床诊断、功能恢复和肌肉骨骼康复训练中也有广泛应用。步态分析技术一直是脑瘫等神经系统疾病诊治中不可或缺的部分，在足部手术、骨科技术等其他医学领域的应用也具有明显优势。步态分析可以客观分析个体步态和运动障碍的原因，有助于精确治疗，其可用于日常活动监测，也可为临床治疗提供支持。步态分析是医学和康复医学中的基本工具[15]，可帮助评估和监测患者的运动模式[16-20]。

常用的步态分析技术包括足底压力测量技术[21]、基于标记的步态分析技术、无标记动作捕捉技术[22-23]和可穿戴系统[24]等。这些技术均能够量化步态模式，但不同技术各有利弊。高精度测量系统购置成本较高、测量耗时长、受实验室条件限制，小型可穿戴设备更具成本效益和易用性，但测量准确性有所降低。

3 步态分析在脊髓型颈椎病中的应用

3.1 诊断中的应用

步态是一种重复的周期性动作，会根据个人所需速度不断调整，许多肌肉骨骼和神经系统疾病会导致步态模式改变[25]。脊柱疾病患者会出现步态改变，客观地评估步态有助于充分了解脊柱病理改变如何导致患者的残疾、生活质量下降及日常活动受损。康复专家可依靠对正常运动基本力学的理解来确定肌肉骨骼系统的节段损伤与患者异常步态模式之间的联系[25]。

步态分析参数包括时空参数、动力学参数和运动学参数，时空参数主要为步速、步频、步长、步幅、步宽、步向角、步态周期和步态时相等，动力学参数主要为足-地接触力、关节力矩、重心加速度等，运动学参数主要为加速度、关节角度、角速度和角加速度等[26]。

脊髓型颈椎病患者在临床上可表现为手功能笨拙、下肢肌张力增高、步态不稳，通过步态参数分析可以及早进行诊断。Haddas 等[25]使用10 机位Vicon 视频系统对20 例脊髓型颈椎病患者和15 例健康人进行步态分析。他们发现，与健康人相比，脊髓型颈椎病患者出现步速减慢，步长、步幅减小，步宽增加，踝关节活动度增大，膝关节活动度减少。Nishimura 等[27]使用垫片式足底压力测量系统对132 例受试者（34 例健康人，98 例脊髓型颈椎病患者）进行步态采集及分析，得出相似结果。他们将测量结果与Nurick 评分进行相关性分析发现，随着Nurick 等级增加，受试者的步速和步长减小，步距角和步距宽度增加。他们认为，脊髓型颈椎病患者步态不稳的代偿机制是通过更大的步角和更小的步长来降低速度，延长站立期，当步态周期中的站立阶段增加到总周期的70%以上时，脊髓型颈椎病患者的跌倒风险会增加。这些研究显示，通过步态数据得出患者步行特点可以明确诊断脊髓型颈椎病。

3.2 疗效评估中的应用

通过步态参数分析对脊髓型颈椎病进行客观量化评估，可使临床医师对疾病的判断更加准确，也可用于评估治疗效果。

Haddas等[28]使用人体视频动作捕捉相机（Vicon Nexux 2.3）对25 例脊髓型颈椎病患者于手术前1周和术后3 个月进行腰椎和下肢关节角度等相关参数收集，并与30 例健康人参数相比较。他们发现，与术前相比，脊髓型颈椎病患者术后步速和步长增加，节奏变快，步进时间和双支撑时间减少，步宽变窄。在矢状面，膝关节、髋关节的活动度（ROM）均增大，而骨盆、腰椎、颈椎的ROM 均减小。在冠状面，术后踝关节、膝关节ROM 均小于术前。与健康人相比，脊髓型颈椎病患者术后的时空参数无明显差异。在运动学参数上，术后骨盆矢状面ROM 趋于正常，但仍大于健康人，而颈椎矢状面ROM 小于健康人，这与颈椎椎体融合手术有关。

Haddas 等[29]采集40 例脊髓型颈椎病患者术前、术后3 个月的水平和垂直地面反作用力(GRF)，并与30 例健康人进行比较。他们发现，脊髓型颈椎病患者术前GRF 与健康人有明显差异，其制动和推进出现更晚，而手术可以改善患者的GRF 参数，手术干预显著降低了最大负重承受力、站立阶段中立力、离地时推出力、减缓前进速度的制动力以及离地后推动身体前移的推进力。手术后，最大负重承受时间和中立时间均得到改善，但术后3个月尚不能完全恢复到健康人水平。与健康人相比，脊髓型颈椎病患者术后制动力降低，制动和推进时间、脚趾离开时间仍延迟。

3.3 康复中的应用

目前尚未有明确的临床客观证据用于观察脊髓型颈椎病患者康复过程中的病情变化。目视观察患者步态虽能得到一些基本判断，但对于大多数临床工作者比较困难。而步态工具可以采集大量步态数据，对患者步态进行综合分析，可以明确观察患者病情变化，对康复训练也具有指导意义。朱英杰等[30]对92 例脊髓型颈椎病患者进行术后康复训练，以日本骨科学会（JOA）评分及生活质量量表（SF-36）结果进行评估。他们发现采用电脑、微信及电视等媒介进行微课宣教来指导功能训练，可以促进脊髓型颈椎病患者术后颈椎功能恢复，提高神经功能恢复率。该研究中应用主观量表进行评价，如果能增加步态数据分析作为客观评估指标，将有利于制定更具针对性的功能训练方案。

脊髓型颈椎病又被称为特殊的脊髓损伤，参照脊髓损伤的康复训练对其康复治疗有一定参考价值。Hornby 等[31]对大量中枢神经系统损伤研究的文献进行分析后发现，提供中等至高强度的步行训练、力量训练、循环训练，中高强度的自行车训练，基于虚拟现实的平衡训练，均可以改善这些患者的步行速度和步行距离。Liu 等[32]研究不稳定支撑面上的核心稳定性训练（CST）对慢性脊髓损伤患者行走功能的影响，将在稳定的支撑表面上实施CST 的患者作为对照组，经过步态参数分析发现，两组间在步幅、步频、步速上均有显著差异。van Dijsseldonk 等[33]使用步态实时分析交互式实验室(GRAIL)评估6 周GRAIL 训练对不完全型脊髓损伤患者步态和动态平衡的影响。他们发现，与基线测量值相比，6 周GRAIL 训练后，患者步速有所提高，步幅增加，但步频和步宽无变化。此外，在GRAIL 训练后，前后方向重心的稳定性得到改善，在6 个月测量时，与基线相比，步行速度、步幅长度和角度稳定性测量的改善仍然在增加。以上研究显示，通过步态参数分析可对康复治疗的临床效果提供更准确的评价。

4 结语

步态分析是一种很有潜力的医疗技术，在脊髓型颈椎病的诊断、预测和治疗中具有重要作用。随着技术的不断发展和创新，步态分析技术在运动学、生物力学参数测量和分析领域将更加准确和高效。结合大数据和人工智能等相关技术，未来步态分析不仅可以用于评估脊髓型颈椎病患者的病情，还可以精确预测患者的康复进展，为治疗方案制定、患者康复和临床研究提供更为科学和全面的数据支持。