可穿戴技术在骨科与创伤学中步态测量的研究：商用系统大比拼

为评估商用可穿戴设备在测量下肢损伤患者步态模式的准确性，研究人员开展相关研究，发现不同设备差异显著，为定制技术提供依据。

　　在如今科技飞速发展的时代，可穿戴设备如智能手环、智能手表等，早已成为人们生活中的 “常客”。在健康领域，它们能记录运动步数、监测心率，帮助人们更好地了解自身健康状况。然而，在医学的细分领域，尤其是骨科与创伤学中，这些可穿戴设备的表现又如何呢？

对于骨科和创伤患者而言，恢复行动能力是治疗的关键目标之一。在老年骨科患者中，术后尽快恢复日常活动能力，不仅能降低死亡率、减少残疾，还能缓解疼痛、改善抑郁和社交隔离状况 ，提升生活质量。在年轻患者群体中，快速恢复活动和运动能力，对个人健康和医疗经济都有益处。

量化评估步态和行动模式，能让治疗更具针对性，符合世界卫生组织（WHO）关于功能、残疾和健康的理念。可穿戴活动传感器（PAMs）为量化运动带来了新的可能，这类设备小巧轻便、无线且续航长，能在现实环境中收集、分析和传输数据。但问题来了，大多数 PAMs 是为健康人群设计的，在面对病理步态模式（如因下肢受伤导致的异常步态）时，其适用性和准确性需要打个问号。目前，还缺乏针对不同年龄段下肢创伤患者使用商用 PAMs 准确性的研究。

为了填补这一空白，来自德国慕尼黑大学医院（LMU Munich）等机构的研究人员展开了一项前瞻性队列研究。该研究成果发表在《Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery》上。

研究人员为了开展这项研究，采用了多种关键技术方法。首先，他们招募了 40 名参与者，并将其分为四组：A 组为年龄小于 75 岁的下肢受伤患者；B 组为年龄大于 75 岁的健康个体；C 组为年龄在 18 - 75 岁之间的下肢受伤患者；D 组为年龄大于 75 岁的下肢受伤患者。在研究过程中，参与者需在步态实验室中，使用四种可穿戴设备（Apple Watch Series 4、Fitbit Charge 3、ActivPal 4 和 StappOne Insoles V1.0）在三种不同步态速度下进行活动。同时，研究人员以 GAITrite 压力感应跑步机和视频记录作为金标准来对比评估。统计分析方面，运用描述性和基于模型的方法评估四种 PAMs 的步数检测准确性，通过线性混合效应模型和混合逻辑回归模型进行数据分析。

研究结果如下：

• 缺失值情况：部分参与者因手术风险、身体耐力等原因，无法完成最高速度的测试。在所有数据集中，27.04% 的测量值缺失，其中老年创伤组和老年健康组在最高速度下的测量缺失率较高，分别为 88.00% 和 95.00% 。
• 零测量值问题：手腕佩戴的设备（Apple Watch Series 4 和 Fitbit Charge 3）在检测慢速或受限运动时，常出现零测量值。Apple Watch Series 4 有 81 次零测量，占数据集的 16.88%；Fitbit Charge 3 有 129 次零测量，占数据集的 26.88% 。这是因为慢速行走或使用助行器时，手臂摆动幅度小，达不到设备检测步数的阈值。
• 不同设备测量准确性对比：基于加速度计的可穿戴设备（Apple Watch Series 4、Fitbit Charge 3 和 ActivPal 4）与基于压力的 StappOne v1.0 相比，会低估累计步数，在慢速和受限步态模式（C 组和 D 组）中尤其明显。例如，C 组中，Apple Watch Series 4 相对真实步数差异为 -21.83%，Fitbit Charge 3 为 -28.99%，ActivPal 4 为 -20.00%，而 StappOne v1.0 为 0.00% ；D 组中，Apple Watch Series 4 相对差异为 -8.51%，Fitbit Charge 3 为 -14.29%，ActivPal 4 为 -20.00%，StappOne v1.0 为 4.55% 。StappOne 鞋垫在所有组和步态速度下，都展现出较高的准确性，不过其在低速时测量准确性最高，随着速度增加，准确性有所下降 。

在研究结论与讨论部分，研究表明，基于加速度计的可穿戴设备在检测慢速和病理步态模式时，需要改进算法。手腕佩戴的设备因频繁出现零测量值，在临床患者群体中的实用性受限。而基于压力的系统虽然准确性高，但在日常使用中存在不便之处。这一研究结果强调了为骨科和创伤患者定制可穿戴技术的重要性。此外，像 Mobilise-D 联盟这样的合作项目，致力于开发标准化算法和数字生物标志物，有望推动可穿戴设备在临床和现实环境中更准确地评估行动能力 。未来，只有将先进的算法研究与临床需求相结合，才能为患者带来更有效的康复监测手段。