NSFC-RSE Joint Project (81911530253), National Key R&D Program of China (2018YFF0300905) und K.C. Wong Magna Fund in Ningbo University.

Die Human Ethics Committee of Ningbo University genehmigte dieses Experiment. Alle schriftlichen Einwilligungen wurden von allen Probanden eingeholt, nachdem sie über das Ziel, die Anforderungen und die experimentellen Verfahren des UGT-Experiments informiert worden waren.
1. Laborvorbereitung für Gang
<ol><li>Kinematik: Motion Capture System<ol>
<li>Schalten Sie bei der Kalibrierung des Systems die Glühlampen aus und entfernen Sie alle möglichen reflektierenden Objekte, die mit passiven retroreflektierenden Markern verwechselt werden können. Stellen Sie sicher, dass acht Infrarotkameras richtig ausgerichtet sind und eine klare und vernünftige Sicht haben.</li>
		<li>Schließen Sie den entsprechenden USB-Dongle an den parallelen Anschluss des PCs an. Schalten Sie die Motion-Capture-Infrarotkameras und den Analog-Digital-Wandler ein.</li>
		<li>Öffnen Sie die Tracking-Software im PC und lassen Sie den acht Infrarotkameras Zeit, um sie zu initialisieren. Wählen Sie "Local System" Knoten des Bereichs "Ressourcen". Jeder Kameraknoten zeigt grünes Licht, wenn die Hardwareverbindung wahr ist.</li>
		<li>Passen Sie die Systemparameter im Kameraansichtsbereich an: Legen Sie die Strobe-Intensität auf 0,95 - 1, den Schwellenwert auf 0,2 - 0,4, gain to times 1 (x1), Den Graustufenmodus auf Auto, das minimale Zirkularitätsverhältnis auf 0,5 und die maximale Blobhöhe auf 50 fest.</li>
		<li>Setzen Sie den T-Rahmen, der aus 5 Markern besteht, in die Mitte des Bewegungserfassungsbereichs. Wählen Sie alle Kameras im 2D-Modus aus und bestätigen Sie, dass sie den Kalibrierstab (T-Frame) ohne Interferenzen und/oder Artefakte anzeigen können. Klicken Sie in der Symbolleiste auf das Element "Systemvorbereitung" und wählen Sie das Kalibrierobjekt mit 5 Markern Wand & T-Frame aus der Dropdown-Liste T-Frameaus.</li>
		<li>Wählen Sie im Bereich "Werkzeug" die Schaltfläche "Systemvorbereitung" aus, und klicken Sie im Abschnitt "Kameras kalibrieren" auf die Schaltfläche "Starten". Dann schalten Sie den T-Frame physisch im Erfassungsbereich. Beenden Sie die Aktion, wenn die blauen Lichter der Infrarotkameras nicht mehr blinken. Überwachen Sie die Fortschrittsleiste, bis der Kalibrierungsprozess bei "100%" abgeschlossen ist und zu "0%zurückkehrt " zurückkehrt. HINWEIS: Stellen Sie sicher, dass die Werte des Bildfehlers kleiner als 0,3 sind.</li>
		<li>Setzen Sie den T-Rahmen auf den Boden (die Mitte des Bewegungserfassungsbereichs) und stellen Sie sicher, dass die Achsen des T-Rahmens mit der Richtungderung übereinstimmen.</li>
		<li>Wählen Sie im Werkzeugbereich die Schaltfläche "Start" unter dem Abschnitt "Volume Origin festlegen" aus.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Plantardruck: Druckplattform<ol>
<li>Stellen Sie die 2 m Druckplattform in die Mitte des Testbereichs. Beachten Sie die acht Infrarotkameras, die um die Druckplattform herum angezeigt werden.</li>
		<li>Teilen Sie die Druckplattform linear in vier durchschnittliche Bereiche, A, B, C und D (jeder Bereich ist 50 cm * 50 cm), und unterscheiden Sie sie mit einem Alphabet-Etikett / Aufkleber (Abbildung 1).</li>
		<li>Halten Sie den PC und die Druckplattform über das proprietäre Datenkabel verbunden.</li>
		<li>Doppelklicken Sie auf das Softwaresymbol auf dem Desktop.</li>
		<li>Klicken Sie auf den Kalibrierungsbildschirm auf die "Gewichtskalibrierung" und geben Sie die Körpermasse eines Notenpersonals ein. Bitten Sie ihn, auf der Druckplattform zu stehen und zu warten, bis das System die Kalibrierung automatisch abschließt, bevor er die Druckplattform verlassen kann.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61558/61558fig01.jpg"> Abbildung 1: Experimentelles Protokoll. Wenn Probanden das Abschlusssignal als fersenberührten Bereich (A) erhielten, wurde die UGT so ausgeführt, dass das Subjekt im Bereich (B) angehalten wurde. Kinematische und plantare Druckdaten wurden synchron erhoben. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61558/61558fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
2. Teilnehmervorbereitung
<ol><li>Interviewen Sie vor dem UGT-Test alle Probanden und geben Sie ihnen eine einfache Erklärung zu den experimentellen Zielen und Verfahren. Einholen der schriftlichen Einwilligung von Personen, die die wichtigsten Inklusionskriterien erfüllen.<ol>
<li>Teilnehmer, die körperlich aktive männliche Erwachsene sind, das rechte Bein als dominant haben, keine Hörstörung haben, keine Erkrankungen der unteren Gliedmaßen haben und in den letzten sechs Monaten keine Verletzungen erlitten haben. HINWEIS: 15 männliche Probanden (Alter: 24,1 ± 0,8 Jahre; Körpergröße: 175,7 ± 2,8 cm; Körpergewicht: 68,3 ± 3,3 kg; Fußlänge: 252,7 ± 2,1 mm), die die experimentellen Bedingungen erfüllten, wurden in diesen Test einbezogen.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Lassen Sie alle Probanden eine Fragebogenumfrage ausfüllen. HINWEIS: Fragen umfassen: Haben Sie eine Geschichte des Laufens oder andere körperliche Aktivitäten? Wie oft machen Sie körperliche Aktivitäten in einer Woche? Haben Sie professionelles Athletiktraining? Haben Sie in den letzten sechs Monaten Störungen und Verletzungen unter den Unteren Gliedmaßen erlitten?</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass alle Probanden identische T-Shirts und eng anliegende Hosen tragen.</li>
	<li>Messen Sie die Stehhöhe (mm) und das Körpergewicht (kg), die untere Gliedmaßenlänge (mm), die Kniebreite (mm) und die Knöchelbreite (mm) des linken und rechten Beins mit dem Vernier-Sattel oder dem kleinen Anthropometer. ANMERKUNG: Messen Sie die untere Gliedmaßenlänge von der überlegenen iliac Wirbelsäule bis zum knöchelmedialen Condyle; die Kniebreite von der Seitlichen bis zur medialen Kniekondyle; die Knöchelbreite von der seitlichen bis zur medialen Knöchelkondyle.</li>
	<li>Rasieren Sie das Körperhaar nach Bedarf ab und entfernen Sie überschüssigen Schweiß mit Alkoholtüchern. Bereiten Sie Hautbereiche anatomischer knöcherner Landmarken für die Markerplatzierung auf Gelenken und Segmenten vor. ANMERKUNG: In dieser Studie wurden 16 reflektierende Marker18verwendet, darunter vorder-überlegene Iliac-Spinne (LASI/RASI), hintere LKNE/RKNE), seitlicher Mittelschaft (LTIB/RTIB), seitlicher Malleolus (LANK/RANK), zweiter Metatarsalkopf (LTOE/RTOE) und Calcaneus (LHEE/RHEE) (Abbildung 2).</li>
	<li>Identifizieren Sie 16 anatomische Sehenswürdigkeiten. Befestigen Sie an den Wahrzeichen passive retroreflektierende Marker mit doppelseitigen Klebebändern.</li>
	<li>Geben Sie jedem Probanden 5 min, um sich an die Testumgebung anzupassen und sich mit leichtem Laufen und Dehnen aufzuwärmen.</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61558/61558fig02.jpg"> Abbildung 2: Die reflektierenden Marker, die an den unteren Gliedmaßen befestigt sind. (A) Seite, (B) vorne und (C) hinten. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61558/61558fig02large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
3. Statische Kalibrierung
<ol><li>Kinematik: Motion Capture System<ol>
<li>Suchen Sie in der Tracking-Software die "Neue Datenbank" in der Symbolleiste, um eine Datenbank zu erstellen. Klicken Sie auf den Bereich "Datenmanagement", um den Bereich "Datenmanagement" zu öffnen, und klicken Sie in der Reihenfolge "New Patient Classification", " NewPatient" und "New Session". Kehren Sie zum Fenster "Ressourcen" zurück, wählen Sie "Neues Betreff erstellen",um ein Motiv zu erstellen, und geben Sie die Werte von Höhe (mm), Körpergewicht (kg), Beinlänge (mm), Kniebreite (mm) und Knöchelbreite (mm) in den Bereich "Eigenschaften" ein.</li>
		<li>Klicken Sie auf den Bereich "Go Live" und dann im Bereich "Ansicht" auf "Horizontal teilen". Wählen Sie dann das Diagramm aus, um die Trajektoriezählung anzuzeigen. HINWEIS: Überprüfen Sie den Bereich "3D-Perspektive", um sicherzustellen, dass alle 16 Marker sichtbar sind.</li>
		<li>Bitten Sie die Probanden, im Bereich A still zu stehen. Klicken Sie im Abschnitt "Betrefferfassung " auf "Starten", um das statische Modell zu erfassen. Etwa 200 Bilderbilder wurden aufgenommen, bevor Sie auf die Schaltfläche "Stopp"klickten.</li>
		<li>Suchen Sie im Bereich"Werkzeuge" die Schaltfläche "Pipeline" und klicken Sie auf "Pipeline rekonstruierenausführen ", um ein neues 3D-Bild aller erfassten Marker zu erstellen. Identifizieren Sie sich in der Markerliste, und wenden Sie die entsprechenden Beschriftungen manuell auf die Marker an. Speichern und drücken Sie "ESC" Taste zum Beenden.</li>
		<li>Wählen Sie in der Symbolleiste "Betreffvorbereitung" und "Betreffkalibrierung" und wählen Sie im Dropdown-Menü die Option "Static plug-in gait".</li>
		<li>Wählen Sie im Bereich "Statische Einstellungen" den "Linken Fuß" und "Rechter Fuß" aus, und klicken Sie auf den "Start". Speichern Sie dann das statische Modell.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Plantardruck: Druckplattform<ol>
<li>Klicken Sie in der Software auf "Datenbank", um einen neuen Patienten hinzuzufügen. Und geben Sie die zugewiesene Betreffnummer in den Bereich "Patient hinzufügen"ein. Klicken Sie dann auf "Hinzufügen".</li>
		<li>Klicken Sie auf "Dynamisch" und geben Sie Körpergewicht und Schuhgröße ein. Klicken Sie dann auf "OK".</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Dynamische Versuche
<ol><li>Bitten Sie das Motiv, sich an der Startposition zu befinden.</li>
	<li>Software-Operationen HINWEIS: Die beiden Arten von Software-Start (Motion Capture System: klicken Sie auf "Capture" Taste; Druckplattform: Klicken Sie auf "Capture" Taste) und Ende (Motion Capture System: klicken Sie auf "Stop" Taste; Druckplattform: Klicken Sie gleichzeitig auf "Messung speichern".<ol>
<li>Kinematik: Motion Capture System<ol>
<li>Wählen Sie im Bereich "Ressourcen" die Schaltfläche "Go Live" und klicken Sie in der rechten Symbolleiste auf "Erfassen". Suchen Sie "Testtyp" und "Sitzung" von oben nach unten und bearbeiten Sie die Beschreibung "Test".</li>
			<li>Bitten Sie die Probanden, einen UGT-Test durchzuführen, wie in 4.3 beschrieben.</li>
			<li>Nachdem Sie den UGT-Test abgeschlossen haben, klicken Sie auf "Stopp", um die Datenerfassungsstudie zu beenden. Wiederholen Sie die obigen Schritte 5 Mal.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Plantardruck: Druckplattform<ol>
<li>Wählen Sie die Schaltfläche "Messen", bevor Sie die UGT-Versuche starten.</li>
			<li>Nachdem Sie den UGT-Test abgeschlossen haben, klicken Sie auf "Messung speichern", um Daten zu speichern. Wiederholen Sie die obigen Schritte 5 Mal.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>UGT-Studien<ol>
<li>Bitten Sie die Probanden, an ihrer NWS einen Gehweg entlang zu gehen, und weisen Sie sie an, das dominante Bein und das nicht-dominante Bein zu benutzen, um den Bereich A bzw. B zu passieren und schließlich im Bereich D auf der Druckplattform anzuhalten.</li>
		<li>Lassen Sie das Motiv wissen, wenn das Abschlusssignal bereitgestellt wird, müssen sie schnell im Bereich B anhalten.</li>
		<li>Geben Sie zufällig das Abschlusssignal an, wenn die Ferse den Bereich A berührt, stellen Sie sicher, dass die UGT ausgeführt wird und die Probanden im Bereich B schnell anhalten (Abbildung 1). Das Notensignal sendet das Kündigungssignal, indem es zufällig eine rote Glocke läutet, und die Wahrscheinlichkeit des Klingelns wurde bei etwa 20% kontrolliert. Erfassen Sie mindestens fünf aufeinanderfolgende UGT-Studien. HINWEIS: Zwischen beiden Versuchen gibt es ein 2-min Ruheintervall.</li>
		<li>Berechnen Sie die Gehgeschwindigkeit jedes Motivs mit der Druckplattform-Software. Berechnen Sie dann die FWS als 125% der NWS.</li>
		<li>Wiederholen Sie den obigen UGT-Test für die FWS. Erfassen Sie mindestens 5 aufeinander folgende UGT-Versuche mit dem FWS-Protokoll.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. Nachbearbeitung
<ol><li>Kinematik: Motion Capture System<ol>
<li>Suchen Sie die Schaltfläche "Datenverwaltung" in der Symbolleiste, und doppelklicken Sie im Bereich "Datenverwaltung" auf den Testnamen. Wählen Sie dann "Reconstruct" und "Label", um das dynamische 3D-Modell zu rekonstruieren.</li>
		<li>Bewegen Sie auf der"Zeit"die blauen Dreiecke, um den erforderlichen Zeitbereich festzulegen (für die Haltungsphase während der UGT).</li>
		<li>Klicken Sie auf die"Zeit" Leiste. Klicken Sie dann im Menü "Kontext" auf "Zoom auf Region-of-Interest".</li>
		<li>Klicken Sie auf die Schaltfläche "Bezeichnung", um die Beschriftungspunkte zu identifizieren und zu überprüfen. Stellen Sie sicher, dass die Schritte mit dem statischen Identifizierungsprozess identisch sind. HINWEIS: Füllen Sie einige unvollständige Identifikationsmarkierungen aus und löschen Sie die nicht beschrifteten Markierungen (falls erforderlich).</li>
		<li>Wählen Sie den Bereich "Dynamic Plug-in Gait" im Bereich"Betreffkalibrierung". Klicken Sie dann auf die Schaltfläche "Starten", um die Daten auszuführen. Exportieren Sie dynamische Versuche im ".csv"-Format für die folgende Datenanalyse.</li>
		<li>Verwenden Sie einen Tiefpass-Filter der vierten Ordnung Butterworth mit einer Schnittfrequenz von 10 Hz und exportieren Sie die Daten des Gelenkwinkels.</li>
		<li>Berechnen Sie den Bewegungsbereich (ROM) von drei Gelenken (Hüfte, Knie und Knöchel) in der sagittalen Ebene. HINWEIS: Definieren Sie die Unterschiede zwischen den maximalen Winkeln und den minimalen Winkeln der Hüfte, des Knies und des Knöchels auf den sagittalen Bewegungsebenen als ROMs.</li>
		<li>Berechnen Sie Mittelwerte (M) und Standardabweichungen (SD) der zehn Versuche (5 für NWS und 5 für FWS) von jedem Thema.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Plantardruck: Druckplattform<ol>
<li>Wählen Sie den Testnamen aus dem Menü "Messungen" der entsprechenden Themen aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche"Dynamisch",um Daten zu öffnen.</li>
		<li>Klicken Sie auf die Auswahl "Manuell". Verwenden Sie die Schaltfläche"Linke Maus", um den Schritt des Interesses (die Haltungsphase während GT) auszuwählen. Klicken Sie auf die Schaltfläche "OK", um zu speichern.</li>
		<li>Klicken Sie auf dieZonenabteilungund "Manuelle Zonenauswahl", um Anpassungen vorzunehmen. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche "Akzeptieren", um zu speichern.</li>
		<li>Öffnen Sie den Bildschirm "Pressures-Forces" und klicken Sie auf die Schaltfläche "Graph Composition", um das Fenster "Zone Graph Composition" zu öffnen. Teilen Sie 10 anatomische Regionen, darunter Big Toe (BT), Other Toes (OT), First Metatarsal (M1), Second Metatarsals (M2), Third Metatarsal (M3), Fourth Metatarsal (M4), Fifth Metatarsal (M5), Mid-Foot (MF), Medial Heel (MH) und Lateral Heel (LH). Klicken Sie dann auf die Schaltfläche "OK", um zu speichern.</li>
		<li>Klicken Sie auf "Parametertabelle", um Plantardruckdaten zu exportieren, einschließlich maximaler Druck, maximaler Kraft und Kontaktfläche.</li>
		<li>Berechnen Sie Mittelwerte und SDs für 10 Versuche (5 für NWS und 5 für FWS) von jedem Thema.</li>
	</ol>
</li>
</ol>6. Statistische Analyse
<ol><li>Führen Sie die Shapiro-Wilks-Tests durch, um die Normalverteilung für alle Variablen zu überprüfen. Verwenden Sie gepaarte T-Tests, um Kinematik und Plantardruckdaten während der UGT bei NWS und FWS zu vergleichen. Legen Sie das Signifikanzniveau auf p < 0,05 fest.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Cappozzo, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gait+analysis+methodology.">Gait analysis methodology.</a> Human Movement Science. 3 (1), 27-50 (1984).</li><li>Gao, Z., Mei, Q., Fekete, G., Baker, J., Gu, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Effect+of+Prolonged+Running+on+the+Symmetry+of+Biomechanical+Variables+of+the+Lower+Limb+Joints.">The Effect of Prolonged Running on the Symmetry of Biomechanical Variables of the Lower Limb Joints.</a> Symmetry. 12, 720 (2020).</li><li>Sparrow, W. 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Die Autoren berichteten über keinen möglichen Interessenkonflikt.

Die meisten früheren Studien, die Gangbiomechanik während ugT analysieren, lassen die Bedeutung der Gehgeschwindigkeit in ihrer biomechanischen Bewertung aus. So untersuchte diese Studie die biomechanischen Veränderungen der unteren Gliedmaßen, die in UGT bei NWS und FWS auftreten, mit dem Ziel, die geschwindigkeitsbedingten Effekte aufzudecken.
Erhebliche Unterschiede wurden an der ROM der Hüfte, Knie, und Knöchelgelenke in der sagittalen Ebene während UGT bei NWS und FWS gefunden. Uns...

Die menschliche Fortbewegung gilt als ein äußerst komplexer Prozess, der mit multidisziplinären Methoden beschrieben werden muss1,2. Der repräsentativste Aspekt ist die Ganganalyse durch biomechanische Ansätze. Der menschliche Gang zielt darauf ab, die Progression von der Einleitung bis zur Beendigung aufrechtzuerhalten, und das dynamische Gleichgewicht sollte in der Positionsbewegung aufrechterhalten werden. Obwohl Gangbeendigung (GT) als Unteraufgabe des Ganges ausgiebig untersucht wurde, hat sie weniger Aufmerksamkeit erhalten. Sparrow und Tirosh3 definierten GT in ihrer Überprüfung als Motorsteuerungsperiode, wenn beide Füße aufhören, sich vorwärts oder rückwärts zu bewegen, basierend auf den Verschiebungs- und Zeiteigenschaften. Im Vergleich zu stationärem Gang erfordert der Prozess der Ausführung von GT eine höhere Kontrolle der Haltungsstabilität und komplexe Integration und Zusammenarbeit des neuromuskulären Systems4. Während GT muss der Körper den Bremsimpuls schnell erhöhen und den Antriebsimpuls verringern, um eine neue Körperbalance5,6zu bilden. Ungeplante Gangbeendigung (UGT) ist eine Stressreaktion auf einen unbekannten Stimulus6. Wenn man mit einem unerwarteten Stimulus konfrontiert wird, der erfordert, dass man plötzlich aufhört, wird das anfängliche dynamische Gleichgewicht gestört. Aufgrund der Notwendigkeit der kontinuierlichen Kontrolle des körpereigenen Massenzentrums (COM) und der Rückkopplungssteuerung stellt UGT eine größere Herausforderung für die Haltungskontrolle und Stabilität3,7dar.
UGT ist berichtet, dass ein wichtiger Faktor, der zu Stürzen und Verletzungen, vor allem bei älteren Menschen und Patienten mit Gleichgewichtsstörungen3,8. Schnellere Gehgeschwindigkeiten können zu einem zusätzlichen Rückgang der Motorsteuerung während UGT9führen. Ridge et al.10 untersuchten die Spitzengelenkwinkel und internen Gelenkmomentdaten von Kindern während der UGT bei normaler Gehgeschwindigkeit (NWS) und schneller Gehgeschwindigkeit (FWS). Die Ergebnisse zeigten größere Knieflexionswinkel und Verlängerungsmomente bei höheren Geschwindigkeiten im Vergleich zur bevorzugten Geschwindigkeit. Sie wiesen darauf hin, dass die Stärkung der verwandten Muskeln um die unteren Extremitätsgelenke könnte ein nützlicher Eingriff zur Verletzungsprävention während UGT sein.
Obwohl die Wirkung der Gehgeschwindigkeit auf den biomechanischen Charakter der unteren Gliedmaßen während des stationären Ganges ausgiebig untersucht wurde11,12,13, ist der biomechanische Mechanismus von UGT unter verschiedenen Gehgeschwindigkeiten begrenzt. Unserer Kenntnis nach haben nur drei Studien die UGT-Leistungen gesunder Personen in Bezug auf Geschwindigkeitseffekte9,10,14spezifisch bewertet. Probanden in diesen Studien waren jedoch hauptsächlich die älteren14 und Kinder10, der biomechanische Mechanismus junger Erwachsener während der UGT ist noch unklar. Die Kinematik der unteren Gliedmaßen und der Plantardruck können eine präzise Analyse der Bewegungsbiomechanik liefern, und diese gelten auch als entscheidende Komponenten für klinische Gangdiagnosen15,16. Zum Beispiel, Serrao et al.17 verwendet untere Gliedmaßen kinematischen Daten, um die klinischen Unterschiede zwischen Patienten mit Kleinhirn-Ataxie und gesunden Gegenstücken während plötzlichen Anhaltens zu erkennen. Außerdem konnten im Vergleich zur geplanten Gangbeendigung (PGT) ein größerer Spitzendruck und größere Kraft im lateralen Metatarsal während der UGT beobachtet werden7, die mit höheren Verletzungsrisiken verbunden sein können.
Daher könnte die Erforschung der biomechanischen Mechanismen von UGT Erkenntnisse für die Verletzungsprävention und weitere klinische Forschungen liefern. Diese Studie stellt ein Protokoll zur Untersuchung biomechanischer Veränderungen bei jungen Erwachsenen während der UGT unter unterschiedlichen Gehgeschwindigkeiten vor. Es wird vermutet, dass die Teilnehmer bei einer Erhöhung der Gehgeschwindigkeit während der UGT unterschiedliche biomechanische Eigenschaften der unteren Gliedmaßen aufweisen würden.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr >
			<td >14 mm Diameter Passive Retro-reflective Marker</td>
			<td >Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK</td>
			<td >n=16</td>
		</tr>
		<tr >
			<td >Double Adhesive Tape</td>
			<td >Minnesota Mining and Manufacturing Corporation, Minnesota, USA</td>
			<td>For fixing markers to skin</td>
		</tr>
		<tr >
			<td >Motion Tracking Cameras</td>
			<td >Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK</td>
			<td>n= 8</td>
		</tr>
		<tr >
			<td >T-Frame</td>
			<td >Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK</td>
			<td>-</td>
		</tr>
		<tr >
			<td >Valid Dongle</td>
			<td >Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK</td>
			<td>Vicon Nexus 1.4.116</td>
		</tr>
		<tr >
			<td >Vicon Datastation ADC&#160;</td>
			<td >Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK</td>
			<td>-</td>
		</tr>
		<tr >
			<td >Pressure platform</td>
			<td >RSscan International, Olen, Belgium</td>
			<td>-</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

lower-limb biomechanical characteristics associated with unplanned gait termination under different walking speeds

Gait-Beendigung durch unerwartete Reize verursacht ist eine häufige Erscheinung im täglichen Leben. Diese Studie stellt ein Protokoll zur Untersuchung der biomechanischen Veränderungen der unteren Gliedmaßen vor, die bei ungeplanter Gangbeendigung (UGT) unter unterschiedlichen Gehgeschwindigkeiten auftreten. Fünfzehn männliche Teilnehmer wurden gebeten, UGT auf einem Walkway mit normaler Gehgeschwindigkeit (NWS) bzw. schneller Gehgeschwindigkeit (FWS) durchzuführen. Ein Bewegungsanalysesystem und eine Plantardruckplattform wurden eingesetzt, um kinematische und plantare Druckdaten unter den Gliedmaßen zu sammeln. Der T-Test mit gepaarter Probe wurde verwendet, um die Unterschiede in der Kinematik der unteren Gliedmaßen und den plantaren Druckdaten zwischen zwei Gehgeschwindigkeiten zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigten einen größeren Bewegungsumfang in den Hüft-, Knie- und Sprunggelenken in der sagittalen Ebene sowie den Plantardruck in Vorfuß- und Fersenregionen während der UGT an der FWS im Vergleich zu NWS. Mit der Erhöhung der Gehgeschwindigkeit wiesen die Probanden unterschiedliche biomechanische Eigenschaften der unteren Gliedmaßen auf, die FWS im Zusammenhang mit einem größeren potenziellen Verletzungsrisiko aufweisen.

Die Mittelwerte und SD-Werte von NWS und FWS von 15 Probanden lagen bei 1,33 ± 0,07 m/s bzw. 1,62 ± 0,11 m/s.
Abbildung 3 zeigt das mittlere ROM der Hüft-, Knie- und Sprunggelenke in der sagittalen Ebene während ugT bei NWS und FWS. Im Vergleich zu NWS stieg das ROM von drei Gelenken bei FWS signifikant an (p<0.05). Im Detail stieg das ROM der Hüft-, Knie- und Sprunggelenke von 22,26 ± 3,03, 29,72 ± 5,14 und 24,92 ± 4,17 auf 25,98 ± 2,94, 31,61 ± 4,34 bz...

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Lower-Limb Biomechanical Characteristics Associated with Unplanned Gait Termination Under Different Walking Speeds

Diese Studie verglich die biomechanischen Eigenschaften der unteren Extremität bei ungeplanter Gangbeendigung unter unterschiedlichen Gehgeschwindigkeiten. Die kinematischen und kinetischen Daten von fünfzehn Probanden mit normalen und schnellen Gehgeschwindigkeiten wurden mit einem Bewegungsanalysesystem und einer Plantardruckplattform gesammelt.

Lower-Limb biomechanische Eigenschaften im Zusammenhang mit ungeplanten Gait Termination unter verschiedenen Gehgeschwindigkeiten

Gait termination caused by unexpected stimulus is a common occurrence in everyday life. This study presents a protocol to investigate the lower-limb ...

lower-limb-biomechanical-characteristics-associated-with-unplanned

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Education

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Anatomy and Physiology

Behavior

Unit 1

The Appendicular Skeleton

SCIENTISTS IN ACTION

4.4K Aufrufe.  Ningbo University. Diese Studie verglich die biomechanischen Eigenschaften der unteren Extremität bei ungeplanter Gangbeendigung unter unterschiedlichen Gehgeschwindigkeiten. Die kinematischen und kinetischen Daten von fünfzehn Probanden mit normalen und schnellen Gehgeschwindigkeiten wurden mit einem Bewegungsanalysesystem und einer Plantardruckplattform gesammelt.

Serie: Lower-Limb Biomechanical Characteristics Associated with Unplanned Gait Termination Under Different Walking Speeds

Substantiating Appropriate Motion Capture Techniques for the Assessment of Nordic Walking Gait and Posture in Older Adults

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques have been employed, each with positives and negatives. The aim was to determine the effect of NW on older adult gait and posture and to determine optimal use of different data collection systems in both short and long duration analysis. Gait and posture during NW and normal walking were assessed in 17 healthy older adults (age: 69 &#177; 7.3). Participants performed two trials of 6 Minute Walk Tests (6MWT) (1 with poles (WP) and 1 without poles (NP)) and 6 trials of a 5m walk (3 WP and 3 NP). Motion was recorded using two systems, a 6-sensor accelerometry system and an 8-camera 3-dimensional motion capture system, in order to quantify spatial-temporal, kinematic, and kinetic parameters.
With both systems, participants demonstrated increased stride length and double support and decreased gait speed and cadence WP compared to NP (p &#60;0.05). Also, with motion capture, larger single support time was found WP (p &#60;0.05). With 3-D capture, smaller hip power generation and moments of force were found at heel contact and pre-swing as well as smaller knee power absorption at heel contact, pre-swing, and terminal swing WP compared to NP, when assessed over one cycle (p &#60;0.05). Also, WP yielded smaller moments of force at heel contact and terminal swing along with larger moments at mid-stance of a gait cycle (p &#60;0.05). No changes were found for posture.
NW seems appropriate for promoting a normal gait pattern in older adults. Three-dimensional motion capture should primarily be used during short duration gait analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry systems should be primarily employed in instances requiring longer duration analysis such as during the 6MWT.

The aim was to substantiate optimal use of data collection techniques for Nordic walking gait and posture analysis. Three-dimensional motion capture should be used during short duration analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry should be employed for longer duration analysis (i.e. repeated cycles) like a 6 Minute Walk Test.

Mauern entsprechende Motion Capture-Techniken für die Beurteilung der Nordic-Walking-Gang und Haltung in den älteren Erwachsenen

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques ...

Forschung

Verhalten

Using Gold-standard Gait Analysis Methods to Assess Experience Effects on Lower-limb Mechanics During Moderate High-heeled Jogging and Running

A limited number of studies have explored lower-limb biomechanics during high-heeled jogging and running, and most studies have failed to clarify the wearing experience of subjects. This protocol describes the differences in lower-limb kinematics and ground reaction force (GRF) between experienced wearers (EW) and inexperienced wearers (IEW) during moderate high-heeled jogging and running. A three-dimensional (3D) motion analysis system with a configured force platform was used to synchronously capture lower-limb joint movements and GRF. 36 young females volunteered to participate in this study and were asked about high-heeled shoe-wearing experience, including frequency, duration, heel types, and heel heights. Eleven who had the experience of 3 to 6 cm heels for a minimum of three days per week (6 h per day) for at least two years and eleven who wore high heels less than twice per month participated. Subjects performed jogging and running at comfortable low and high speeds, respectively, with the right foot completely stepping onto a force platform when passing by along a 10 m walkway. EW and IEW adopted different biomechanical adaptations while jogging and running. IEW exhibited a generally larger range of joint movement, while EW showed a dramatically larger loading rate of GRF during running. Hence, further studies on the lower-limb biomechanics of high-heeled gait should strictly control the wearing experience of the subjects.

This study investigated lower-limb kinematics and ground reaction force (GRF) during moderate high-heeled jogging and running. Subjects were divided into groups of experienced wearers and inexperienced wearers. A three-dimensional motion analysis system with a configured force platform captured lower-limb joint movements and GRF.

Mit Goldstandard Gang Analysemethoden zur Bewertung Erfahrung Auswirkungen auf untere Extremität Mechanik während Moderate hochhackigen Joggen und laufen

A limited number of studies have explored lower-limb biomechanics during high-heeled jogging and running, and most studies have failed to clarify the ...

Clinical-oriented Three-dimensional Gait Analysis Method for Evaluating Gait Disorder

Three-dimensional gait analysis (3DGA) is shown to be a useful clinical tool for the evaluation of gait abnormality due to movement disorders. However, the use of 3DGA in actual clinics remains uncommon. Possible reasons could include the time-consuming measurement process and difficulties in understanding measurement results, which are often presented using a large number of graphs. Here we present a clinician-friendly 3DGA method developed to facilitate the clinical use of 3DGA. This method consists of simplified preparation and measurement processes that can be performed in a short time period in clinical settings and intuitive results presentation to facilitate clinicians&#39; understanding of results. The quick, simplified measurement procedure is achieved by the use of minimum markers and measurement of patients on a treadmill. To facilitate clinician understanding, results are presented in figures based on the clinicians&#39; perspective. A Lissajous overview picture (LOP), which shows the trajectories of all markers from a holistic viewpoint, is used to facilitate intuitive understanding of gait patterns. Abnormal gait pattern indices, which are based on clinicians&#39; perspectives in gait evaluation and standardized using the data of healthy subjects, are used to evaluate the extent of typical abnormal gait patterns in stroke patients. A graph depicting the analysis of the toe clearance strategy, which depicts how patients rely on normal and compensatory strategies to achieve toe clearance, is also presented. These methods could facilitate implementation of 3DGA in clinical settings and further encourage development of measurement strategies from the clinician&#39;s point of view.

In this study, a clinician-friendly three-dimensional gait analysis method, which was designed to be performed in the rehabilitation clinic, is presented. The method consists of a simplified measurement method and intuitive figures to facilitate clinicians&#39; understanding of the results.

Klinische-orientierte dreidimensionale Gangart Analysemethode zur Bewertung der Gangart Störung

Three-dimensional gait analysis (3DGA) is shown to be a useful clinical tool for the evaluation of gait abnormality due to movement disorders. However, ...

Using a Real-Time Locating System to Measure Walking Activity Associated with Wandering Behaviors Among Institutionalized Older Adults

A real-time locating system (RTLS) can be used to track the walking activity of institutionalized older adults in long-term care who are at risk for wandering behaviors. The benefits of a RTLS are objective and continuous measurements of activity. Self-report methods of activity, especially wandering, by health care staff are vulnerable to floor effects and recall bias, and continuous clinical or research observation over the long-term can be time-consuming and expensive. Health care staff also fail to recognize the onset and/or duration of wandering behaviors, which are associated with a variety of adverse health outcomes in this population but amenable to intervention. RTLS technologies can measure the walking activity of institutionalized residents with cognitive impairment over time with a high degree of accuracy. This is particularly useful for the study of wandering, defined as walking for at least 60 seconds with few (if any) breaks in activity. Wandering is associated with disease progression, hospitalizations, falls and death. Previous work suggests older adults with poor balance ability and high sustained walking activity may be particularly susceptible to poor health outcomes. RTLS&#39;s are used to assess cognitive impairment and factors associated with gait and balance; however, supplemental paper and pencil gait/balance tools may be used to further refine risk profiles. This project discusses the use of a RTLS to measure walking activity and also gait quality and balance ability measures on this population.

This paper discusses the use of a continuous and objective real-time locating system to measure walking activity associated with wandering behaviors, focusing on older adults with cognitive impairment. Walking activity is measured by walking distance, sustained walking distance, and sustained gait speed. Also assessed are gait quality and balance ability.

Mit Hilfe einer Echtzeit-Ortungssystem zu messen, die Aktivitäten im Zusammenhang mit wandernden Verhaltensweisen bei institutionalisierten älteren Erwachsenen zu Fuß

A real-time locating system (RTLS) can be used to track the walking activity of institutionalized older adults in long-term care who are at risk for ...

Biomechanical Analysis Methods to Assess Professional Badminton Players' Lunge Performance

Under the condition of simulating a badminton court in the laboratory, this study used the injury mechanism model to analyze the maximal right lunge movements of eight professional badminton players and eight amateur players. The purpose of this protocol is to study the differences in kinematics and joint moment of the right knee and ankle. A motion capture system and force plate were used to capture data of the joint movements of the lower extremity and the vertical ground reaction force (vGRF). Sixteen young men who did not have any sports injuries in the past 6 months took part in the study. The subjects performed a maximal right lunge from the start position with their right foot, stepping on and fully contacting with the force plate, hit the shuttlecock with an underhand stroke to the designated position in the backcourt, and then returned to the start/end position. All subjects wore the same badminton shoes to avoid a difference in impact from different badminton shoes. The amateur players showed a greater range of ankle movement and reverse joint moment on the frontal plane, and a larger internal joint rotation moment on the horizontal plane. The professional badminton players exhibited greater knee moment on the sagittal and frontal planes. Therefore, these factors should be considered in the development of the training program to reduce the risk of sports injuries in knee and ankle joints. This study simulates the real badminton court and calibrates the range of activities of each movement of the subjects so that the subjects complete the experimental action in a natural state with high quality. A limitation of this study is that it does not combine joint load and muscle activity. Another limitation is that the sample size is small and should be expanded in future studies. This research method can be applied to the lower limb biomechanical research of other footwork in the badminton project.

Here, we present a protocol to evaluate the differences in injury mechanisms between professional and amateur players when performing a badminton maximal right lunge movement by analyzing lower limb kinematics.

Biomechanische Analysemethoden zur Beurteilung der Lungenleistung professioneller Badmintonspieler

Under the condition of simulating a badminton court in the laboratory, this study used the injury mechanism model to analyze the maximal right lunge ...

3D Kinematic Gait Analysis for Preclinical Studies in Rodents

The utility of three-dimensional (3D) kinematic motion analysis systems is limited in rodents. Part of the reason for this inadequacy is the use of complex algorithms and mathematical modeling that accompany 3D data collection and analysis procedures. This work provides a simple, user-friendly, step-by-step detailed methodology for 3D kinematic gait analysis during treadmill locomotion in healthy and neurotraumatic rats using a six-camera motion capture system. Also provided are details on 1) calibration of the system in an experimental set-up customized for quadrupedal locomotion, 2) data collection for treadmill locomotion in adult rats using markers positioned on all four limbs, 3) options available for video tracking and processing, and 4) basic 3D kinematic data generation and visualization and quantification of data using the built-in data collection software. Finally, it is suggested that the utility of this motion capture system be expanded to studying a variety of motor behaviors before and after neurotrauma.

Presented here is a protocol to collect and analyze three-dimensional kinematics of quadrupedal locomotion in rodents for preclinical studies.

The utility of three-dimensional (3D) kinematic motion analysis systems is limited in rodents. Part of the reason for this inadequacy is the use of ...

Low-Cost Gait Analysis for Behavioral Phenotyping of Mouse Models of Neuromuscular Disease

Measurement of animal locomotion is a common behavioral tool used to describe the phenotype of a given disease, injury, or drug model. The low-cost method of gait analysis demonstrated here is a simple but effective measure of gait abnormalities in murine models. Footprints are analyzed by painting a mouse&#8217;s feet with non-toxic washable paint and allowing the subject to walk through a tunnel on a sheet of paper. The design of the testing tunnel takes advantage of natural mouse behavior and their affinity for small dark places. The stride length, stride width, and toe spread of each mouse is easily measured using a ruler and a pencil. This is a well-established and reliable method, and it generates several metrics that are analogous to digital systems. This approach is sensitive enough to detect changes in stride early in phenotype presentation, and due to its non-invasive approach, it allows for testing of groups across life-span or phenotypic presentation.

Footprint analysis is a low-cost alternative to digitized gait analysis programs for researchers quantifying movement abnormalities in mice. Because of its speed, simplicity, and longitudinal potential, it is ideal for behavioral phenotyping of mouse models.

Low-Cost Gait Analyse für Verhaltens-Phänotypisierung von Maus-Modellen von neuromuskulären Erkrankungen

Measurement of animal locomotion is a common behavioral tool used to describe the phenotype of a given disease, injury, or drug model. The low-cost method ...

Examining Changes in HRV and Emotion Following Artmaking with Three Different Art Materials

This protocol enables the examination of psychological and physiological responses to different types of behavioral engagements. Specifically, in this study example, the emotional response and changes in heart rate variability are examined in response to artmaking with three different art materials that vary in their levels of fluidity. This protocol can be adapted to examine other types of behavior or engagement in artmaking with other materials. There are several benefits to using this protocol. Firstly, the order randomization of the materials improves the probability that the response measured is associated with its qualities and not the order of presentation. Secondly, the continuous measuring of electrocardiogram enables the examination of changes in heart rate variability after engagement with each art material and changes that might occur during the artmaking itself. The advantages of this protocol should be considered with their limitations. The music listening is before each art making session; thus, the return to baseline can only be measured in the first two conditions. The return to baseline provides information on how fast individuals recover after response to working with each of the materials. Furthermore, a more liquid material instead of gouache paint with a brush, such as finger paints, provides more difference between materials. Finally, this protocol can be adapted to specific research needs.

The goal of the protocol is to guide researchers in conducting experiments that are intended to measure changes in self-reported emotional response and heart rate variability following art making with different materials. The protocol can easily be adapted for use in a variety of behavioral conditions and activities.

Untersuchung von Veränderungen in HRV und Emotion nach dem Kunstschaffen mit drei verschiedenen Kunstmaterialien

This protocol enables the examination of psychological and physiological responses to different types of behavioral engagements. Specifically, in this ...

Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk on a treadmill under two experimental conditions: a control condition (i.e., simply walking) and a multitasking condition (i.e., texting while walking). During these conditions, the participants must switch between the tasks related to the experimental condition and a direction determining task. This direction task is done with a point-light walker figure, seemingly walking towards the left or the right of the participant. Performance on the direction task represents the participant&#8217;s task-switching costs. There were two performance measures: 1) correct identification of the direction and 2) response time. EEG data are recorded in order to measure the alpha oscillations and cognitive engagement occurring during the task switch. This method is limited in its ecological validity: pedestrian environments have many stimuli occurring simultaneously and competing for attention. Nonetheless, this method is appropriate for pinpointing task-switching costs. The EEG data allow the study of the underlying mechanisms in the brain that are related to differing task-switching costs. This design allows the comparison between task switching when doing one task at a time, as compared to task switching when multitasking, prior to the stimulus presentation. This allows understanding and pinpointing both the behavioral and neurophysiological impact of these two different task-switching conditions. Furthermore, by correlating the task-switching costs with the brain activity, we can learn more about what causes these behavioral effects. This protocol is an appropriate base for studying the switching cost of different smartphone uses. Different tasks, questionnaires, and other measures can be added to it in order to understand the different factors involved in the task-switching cost of smartphone use while walking.

This study design measures the task-switching cost of using a smartphone while walking. Participants undergo two experimental conditions: a control condition (walking) and a multitasking condition (texting while walking). Participants switch between these tasks and a direction determining task. EEG data as well as behavioral measures are recorded.

Messung der Wechselkosten für die Smartphone-Nutzung während des Gehens

This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk ...

Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which people walk on a treadmill to intercept gaps between two moving vehicles in an immersive virtual environment. Virtual reality allows for a safe and ecologically varied investigation of gap crossing behavior. Manipulating the initial starting distance can further the understanding of a participant&#8217;s speed regulation while approaching a gap. The speed profile may be assessed for various gap crossing variables, such as initial distance, vehicle size, and gap size. Each walking simulation results in a position/time series that can inform how velocity is adjusted differently depending on the gap characteristics. This methodology can be used by researchers investigating pedestrian behavior and behavioral dynamics while employing human participants in a safe and realistic setting.

This protocol describes use of a walking simulator that serves as a safe and ecologically valid method to study pedestrian behavior in the presence of moving traffic.

Verwenden eines Virtual Reality Walking Simulators zur Untersuchung des Fußgängerverhaltens

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which ...