5km Koşu Bandı Koşusunun Başlangıç ve Terminal Fazı Arasında Alt Ekstremite Kinematiği Karşılaştırmalı Analizi

Özet

Bu çalışmada, 5 km'lik koşu bandının başlangıç ve terminal fazı arasındaki alt ekstremite kinematik değişkenlerinin biyomekanik özellikleri incelenmiştir. 10 koşucunun alt ekstremite kinematik verileri, sırasıyla başlangıç aşamasında (0,5 km) ve terminal fazında (5 km) bir koşu bandında üç boyutlu hareket yakalama sistemi kullanılarak toplanmıştır.

Özet

Koşu fiziksel sağlık için yararlıdır, ama aynı zamanda birçok yaralanma eşlik ediyor. Ancak, çalışan yaralanmaya yol açan ana faktörler açıklanamayan kalır. Bu çalışmada uzun koşu mesafesinin alt ekstremite kinematik değişkenleri üzerindeki etkileri araştırılmış ve 5 km'lik başlangıç (IR) ile terminal fazı (TR) arasındaki alt ekstremite kinematik farkı karşılaştırılmıştır. On amatör koşucu 10 km/sa hızda koşu bandında koştu. Bu deneyde tepe açısı, tepe açısal hızlar ve hareket aralığı kaydedildi. Ana sonuçlar şunları gösterdi: TR'de ayak bileği ve diz kaçırma sı yatsı artırıldı; TR'de ön düzlemde ayak bileği ve diz ROM'ları IR'ye göre artırıldı; IR ile karşılaştırıldığında TR'de ayak bileği dorsiflexiyon ve kalça interrotasyonunun daha büyük bir tepe açısal hızı bulundu. Uzun mesafe koşusu sırasında yapılan bu değişiklikler, yaralanmaların olası nedenlerini araştırmak için bazı özel ayrıntılar sağlayabilir.

Giriş

Koşu dünya çapında en popüler spordur. Çalışan bireylerin çok sayıda vardır ve bu sayı önemli ölçüde her yıl¹artar. Bu koşu da dahil olmak üzere düzenli egzersiz katılımı sağlık teşvik edebilir, kardiyovasküler hastalıkların riskini azaltmak ve böylece yaşam beklentisi^2,3,,4geliştirmek önerilmiştir. Çalışan önemli sağlık yararları rağmen, çalışan yaralanmaların insidansı^yıliçinde% 25'ten% 83'e^5,6artmıştır. Özellikle kas-iskelet yaralanmaları 7 odaklanmıştır alt ekstremiteler, çalışan ile ilgili bazı riskler^vardır. Yaygın çalışan ilgili yaralanmaların çoğunluğu patellofemoral ağrı ile ilgilidir, ayak bileği burkulma, tibial stres kırıkları, ve plantar fasiit⁸. Çalışan yaralanmalar, yanlış ayak çarpıcı desenler, yanlış ayakkabı seçimi ve diğer bireysel biyomekanik^faktörler9 gibi birçok faktör tarafından indüklenebilir. Örneğin, bir topuk-strike desen ile çalışan daha fazla pronasyon yol açabilir, ve ayak medial tarafında daha büyük plantar basınç eşlik ediyor, aşil tendinopati ve patellofemoral ağrı için daha yüksek bir risk yol açabilir¹⁰. Buna ek olarak, daha büyük bir diz iç rotasyon ile çalışan daha önce kadın koşucular için iliotibial bant sendromu ile ilişkili olduğu bildirilmiştir¹¹, Özellikle uzun mesafeler çalışan.

Kinetik parametreleri, kinematik, ve zaman-uzay bileşenleri yürüyüş biyomekaniği nin kesin bir analizini sağlayabilir, ve şu anda klinik yürüyüş analizi için önemli bir parametre olarak kabul edilir¹². Düşük dikey yer reaksiyon kuvvetleri ve daha büyük darbe ivmeleri uzun mesafe çalışan sonra yeniden kodlanır^13,14. Yüksek kalça gezi ve küçük diz fleksiyonları da yorgun kaslar ile birlikte bulunmuştur¹⁵, ve artan adım sıklığı azaltılmış adım uzunlukları neden olabilir^13,16.

Ancak, ilk ve terminal çalışma aşamasında alt ekstremitelerin biyomekanik özelliklerindeki değişiklikler tam olarak analiz edilmemiştir, çünkü çoğu çalışma çalıştırıldıktan sonra biyomekanik varyasyonu ölçtü. Ayrıca, sadece birkaç çalışma amatör koşucular yürüyüş biyomekanik değişiklikler üzerinde uzun mesafe çalışan etkilerini değerlendirmek için standart laboratuvar teknikleri kullanın. Yaralanmalara yol açan başlıca faktörler hala belirsiz. Bu nedenle, uzun mesafe koşularının neden olduğu alt ekstremite yaralanmalarının altında yatan nedenleri ortaya çıkarmak amacıyla, bu çalışma, amatör koşucularda 5 km çalışan koşu bandında IR ve TR fazları arasındaki alt ekstremitenin biyomekanik değişikliklerini karşılaştırmayı amaçlamaktadır.

Protokol

Deneklerden yazılı bilgilendirilmiş onay alınmış ve sınav prosedürleri üniversite etik kurulu tarafından onaylanmıştır. Tüm katılımcılar, davanın gereklilikleri ve süreci hakkında bilgilendirildi.

1. Laboratuvar hazırlığı

1. Kalibrasyon sırasında, ışıkları kapatın ve diğer yansıma nesneleri çıkarın. Sekiz kameranın uygun şekilde yerleştirildiğinden ve yansıma olmadan net bir görünüme sahip olduğundan emin olun.
2. Vicon Nexus 1.8.5 programını açın ve kameraları niçin başlattık. Sistem Seç | Yerel Sistem | Kaynaklar bölmesinde MX Kameralar ve kameralar meşgul olacaktır.
   NOT: Özellikler bölmesinde parametrelerin ayarlanması gerekir. Strobe yoğunluğunun değerleri 0,95-1'e ayarlanır ve eşiğe ait değer aralığı 0,2-0,4 olarak ayarlanır. Gri tonlama modunu Otomatik olarak ayarlayın. Minimum dairesellik oranı 0,5, Gain ise 1 (x1), Max blob yüksekliği 50 olarak ayarlanır ve LED'leri etkinleştir'iseçin.
3. T-frame'i yakalama alanının ortasına yerleştirin, sistemdeki tüm kameraları seçin ve 2B modkullanın. T-çerçevesinin herhangi bir girişim noktası olmadan kamera görünümünde olduğunu doğrulayın. Araç çubuğundaki ilk öğe Sistem Hazırlığı'nı seçin. T-Frame açılır listesinde 5 Marker Değnek ve T-Frame kalibrasyon nesnesini seçin.
4. Sistem Hazırlama Araçları bölmesinde Maske Kameraları bölümünün altındaki Başlat düğmesini tıklatın. Ardından Kalkalile MX kamera bölümünün altındaki Başlat düğmesine tıklayın.
   NOT: Kalibrasyon işlemi tamamlandığında, ilerleme çubuğu %0'ageri yüklenir.
5. Koordinatların kaynağını belirlemek için T-frame'i kameranın ortasına yerleştirin.
6. Araç bölmesinde, Birim Kaynağını Ayarla bölümünün altındaki Başlat düğmesini tıklatın.
7. Koşu bandını test bölgesinin ortasına koyun. Sekiz kamera koşu bandının etrafında görüntülenir (Şekil 1).
8. Deneklere önceden çift taraflı bant la birlikte toplam 22 yansıtıcı belirteç (çap: 14 mm) takın.

Şekil 1: Test sitesi düzeni. Denekler koşu bandında çalışırken kameralar alt ekstremite hareketini yakalar. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

2. Konu hazırlığı

1. Testten önce, laboratuvarda konularla görüşün ve deneysel prosedürlerin basit bir açıklamasını yapın. Daha sonra, katılımcıların bir anket doldurmasını. Bu anketlerin sonuçlarını özetleyin.
   1. Aşağıdaki soruları kullanın:
      1. Bir haftada ne sıklıkta koşarsın?
      2. Kaç yıldır kaçıyorsun?
      3. Son altı ayda alt ekstremite yaralanmaları geçirdiniz mi ya da alt ekstremite ameliyatları geçirdiniz mi?
      4. Haftada kaç kilometre koşuyorsun?
2. Aşağıdaki dahil etme kriterlerini kullanın: tüm katılımcılar çalışmadan önceki altı ay içinde sağ bacak baskın ve herhangi bir alt ekstremite yaralanması olmadan. Tüm katılımcılar haftada en az 15 km koştu.
   NOT: On sağlıklı eğlence kadın koşucu (yaş: 23.4±1.3 yıl; yükseklik: 160.7±3.8 cm; kütle: 50.3±2.3 kg; koşu yılları: 3.2±1.2 yıl) seçildi.
   1. Katılım kriterlerini karşılayan katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onay alın.
3. Katılımcıların üniforma tayt ve pantolon giymelerini zorunlu kılmasını talep edin.
4. İstatistik modeli için deneklerin boy (mm), ağırlık (kg), alt ekstremite uzunluğu (mm), diz genişliğini (mm) ve ayak bileği genişliğini (mm) kaydedin.
5. Aşağıdaki yerlerde konulara 16 yansıtıcı belirteçleri yerleştirin: anterior-superior iliak omurga, posterior-superior iliak omurga, lateral orta uyluk, lateral diz, lateral orta sap, lateral malleolus, ikinci metatarsal kafa, ve kalkaneus. Belirteçleri ikinci metatarsal baş ve calcaneus çorap ve ayakkabıların ilgili anatomik noktalarına yerleştirin.
6. Katılımcılara tek tip spor koşu ayakkabıları giymelerini öğretin. Katılımcıların 5 dakika boyunca hafif koşu ve germe ile ısınmasını dilerim.

3. Statik kalibrasyon

1. Araç çubuğundaki Veri Yönetimi düğmesini tıklatın, Veri Yönetimi'niseçin. Araç çubuğundaki Yeni Veritabanı sekmesini tıklatın, konumuseçin, deneme adını ve Klinik Şablonutanımlayın ve oluştur düğmesini tıklatın.
2. Açık Veritabanı penceresinde, oluşturulan veritabanının adını seçin. Açık arabirimde, konu türü, konu adı ve farklı eylem durumu gibi deneysel bilgileri oluşturmak için yeşil Yeni Hasta Sınıflandırma düğmesini, sarı Yeni Hasta düğmesini ve gri Yeni oturum düğmesini tıklatın.
   1. Sol araç çubuğunda Nexus bölmesine geri dön, Yeni Konu veri kümesi oluşturmak için Konular'ı tıklatın ve deneme modelini seçin. Özellikler bölmesinde,tüm antropometrik ölçümleri doldurun: yükseklik (mm), ağırlık (kg), alt ekstremite uzunluğu (mm), diz genişliği (mm) ve ayak bileği genişliği (mm).
3. Canlı Git düğmesini tıklatın, Yatay olarak Spilt'i seçin ve Yörünge sayısını kontrol etmek için grafiği seçin.
   NOT: Tüm işaretçilerin 3B Perspektif görünümünde görünür olduğundan emin olun. Bu, tüm işaretçilerin çözümleme için yakalanabilir gösterir.
4. Statik modeli yakalamaya hazırlanın. Yakalama Araçları bölmesinde, Konu Yakalama bölümündeki Başlat düğmesini tıklatın.
   NOT: Tüm veri toplama işlemi sırasında, denekler 140-200 kare görüntü toplamak için yakalama alanında sabit kalmalıdır. Ardından Durdur düğmesini tıklatın.
5. Perspektif bölmesinde, yakalama işaretlerini görüntüleyin. Araçlar bölmesinde Satır Lar düğmesine tıklayın, yakalanan işaretçilerin 3B görüntüsünü oluşturmak için Ardışık Hattı Çalıştırma'yı seçin. Ardından, statik modeli el ile etiketlendirin. Tanımlama tamamlandığında, kaydedin ve çıkmak için ESC tuşuna basın.
6. Araç çubuğunda, konu hazırlama ve konu kalibrasyon seçin. Açılan listeden Statik eklenti yürüyüşü seçeneğini seçin. Statik Ayarlar bölmesinde, sol ayak ve sağ ayağıseçin, başlat düğmesini tıklatın ve statik modeli kaydedin.

4. Dinamik denemeler

1. Statik veri toplamayı bitirdiğinde, doğru araç çubuğunda Yakalama'yı seçin. Deneme Türü ve Oturum'u yukarıdan aşağıya seçin ve deneme açıklamasını doldurun.
2. Katılımcılardan koşu bandında aşağıdaki şekilde koşmalarını isteyin.
   1. 1 dakika boyunca 8 km/sa hızla yürüyerek ısının.
   2. Katılımcıdan koşu bandında 10 km/s aya kadar çalışmasını isteyin. Bu hızda 4 dk'lık bir adaptasyon süresinden sonra, çalışan verileri 40 s. Sırasıyla 0,5 km ve 5 km mesafeden toplayın.
   3. Deneklerden kalp atış hızını kaydetmek ve koşarken deneklerin yorgunluk durumunu izlemek için kalp atış hızı monitörü takmalarını isteyin.
3. Araç Yakalama bölmesinde Başlat düğmesini tıklatın. Dinamik denemeleri topladıktan sonra, koleksiyonu sonlamak için Durdur'u tıklatın.

5. İşlem sonrası

1. Veri Yönetimi penceresini açın, deneme adını çift tıklatın. İşaret noktası konumunu yeniden oluşturmak için araç çubuğundaki Yapı Yapısını ve Etiketleri Çalıştır düğmesini tıklatın.
2. Perspektif penceresinde, gerekli zaman aralığını ayarlamak için zaman çubuğundaki mavi üçgenleri taşıyın.
3. Yalnızca seçili aralığı gösterebilecek şekilde zaman çizelgesinin görünümünü kaydırın, zaman çubuğunu tıklatın ve İlgi Alanı Bölgesine Yakınlaştır'ıtıklatın.
4. Bu noktada, statik tanımlama işlemiyle aynı adımlarla etiket noktalarını tanımlamak ve denetlemek için Etiket düğmesini seçin. Gerekirse, bazı eksik tanımlama noktaları tamamlayın. Etiketlenmemiş işaretleri silin.
5. Konu Kalibrasyon bölmesinde Dinamik Plug-in Gait'iseçin. Verileri çalıştırmak için Başlat düğmesini tıklatın. İşlem sonrası için motorial denemeleri c3d formatında dışa aktarın.

6. Veri analizi

1. Kinematik verileri işle. Ortak açı verilerini ihraç etmeden önce 10 Hz (kinematik) kesme frekansı ile dördüncü sıralı düşük geçişli Butterworth filtresi uygulayın. Ortak açının verilerini dışa aktarın.
2. Bir duruş aşamasında alt ekstremite eklemlerinin (kalça, diz ve ayak bileği) hareket aralığını (ROM), tepe açısı ve tepe açısal hızını üç düzlemde (sagittal, frontal ve enine) hesaplayın.

7. İstatistiksel analiz

1. 5 km'lik başlangıç (IR) ve terminal fazı (TR) arasında alt ekstremite kinematiği (tepe açıları, ROM, tepe açısal hız) karşılaştırmak için eşleştirilmiş örnekli T-testini kullanın.
2. Farklı çalışma mesafeleri için her bir konudan beş geçerli denemenin ortalama değerlerini ve standart sapmalarını hesaplayın. P < 0,05'te önem düzeyini ayarlayın.

Sonuçlar

Sonuçlar sagital düzlemde ayak bileği ve kalçanın tepe açısında herhangi bir fark gözlenmediğini gösterdi. IR ile karşılaştırıldığında, ön düzlemde ayak bileği ve diz pik açıları önemli ölçüde TR artmıştır. IR'ye zıt olarak TR'de daha büyük bir iç kalça açısı bulunmuştur. Ancak TR, kalça kaçırma, ayak bileği interrotasyonu ve diz interrotasyonunda IR'den daha küçük bir tepe açısı sunulmuştur (Şekil 2).

Sagital d...

Tartışmalar

Bu çalışmada, amatör koşucularda alt ekstremitenin biyomekanik özellikleri üzerinde uzun mesafe koşusunun etkisi karşılaştırilmiştir. Bu ayak bileği eversion ve diz kaçırma pik açısı 5 km çalışan sonra artmıştır bulundu, hangi bir önceki çalışma ile tutarlı¹⁷. Çalışmalar aşırı ayak bileği eversion ve eversion hızı ayak bileği yaralanmaları riskini artıran önemli faktörler olduğunu göstermiştir^18,19<...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
14 mm Diameter Passive Retro-reflective Marker	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		n=22
Double Adhesive Tape	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		For fixing markers to skin
Heart Rate	Garmin, HRM3-SS, China		Detection of fatigue state
Motion Tracking Cameras	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		n= 8
T-Frame	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		-
Treadmill	Smart Run,China		Subject run on the treadmill for all the process.
Valid Dongle	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		Vicon Nexus 1.4.116
Vicon Datastation ADC	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		-