肌内效贴对于慢性踝关节不稳患者动态平衡能力的影响

被引量 : 0次 | 上传用户:JIAOAODENVWANG
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
研究目的:踝关节外侧扭伤是当今体育运动中最常见的损伤之一,在经历踝关节外侧扭伤后,有些人容易再次受伤,这可能最终导致慢性踝关节不稳定(CAI)。慢性踝关节不稳定有两个主要原因。一是踝关节损伤后由于踝关节周围韧带结构破坏而引起的力学不稳定,随着关节运动范围的改变而出现异常,这成为踝关节复发性损伤的危险因素。另一种是功能不稳定,这是由于损伤后神经肌肉控制失调造成的。CAI患者会因踝关节的神经肌肉控制失调导致姿势控制能力下降。这些缺陷会降低运动表现,并增加受伤的风险。急性踝关节扭伤后,在生理组织愈合期间和干预措施完成后,可能长期存在机械、神经肌肉、功能或感知缺陷。由于踝关节周围本体感觉缺损,韧带松弛与肌力下降以及姿势控制受损等因素导致踝关节损伤复发率高,利用护具预防减少踝关节扭伤风险是一种常见的干预措施。肌内效贴产生的压力刺激皮肤机械感受器,传递更多的关节位置和运动等信息,从而增强本体感觉。研究表明使用绷带、肌内效贴等辅助用具能有效防止慢性踝关节不稳患者再次发生扭伤。平衡能力作为反应踝关节神经肌肉控制的重要指标,常用于评估慢性踝关节不稳患者的踝关节功能状态及反复扭伤的风险。本实验利用美国NeuroCom动态平衡测试系统中的稳定极限测试,研究肌内效贴对于慢性踝关节患者动态平衡能力的影响。研究方法:海报招募22名慢性踝关节不稳患者,纳入标准为18周岁以上,性别不限;有一次踝关节严重扭伤经历,最佳一年内至少又扭伤一次,有打软腿等不稳定感;脚踝有酸胀无力感,无法恢复伤前状态,三个月内其他关节无严重扭伤,患侧CAIT评分27分以下。受试者正式实验前填写受试者信息表,然后裸足在实验操作人员的指示下在NeuroCom上进行稳定极限测试。进行稳定极限测试时,用保护性的背带固定受试者,评估他们在空间中自由摆动到不同位置并保持该位置的能力。实验开始时受试者面前的电脑屏幕显示出他们的重心以及移动目标,当提示音响起受试者移动重心控制屏幕中的光标向目标位置移动。本试验共进行8次移动试验:(1)F向前、(2)RF向右前、(3)R向右、(4)RB向右后、(5)B向后、(6)LB向左后、(7)L向左、(8)LF向左前。每次试验持续8秒。测试结束后,受试者进行10分钟的放松休息。随后由一位经验丰富的康复治疗师将肌内效贴无张力(总长度不超过原长的10%)地贴在患者患侧的腓骨长肌、胫骨前肌处以及从内踝环外踝止于内踝,贴扎结束后进行稳定极限测试。本实验所选择的指标为方向控制得分(DCL)和最远移动距离(MXE),方向控制得分(DCL)相当于移动到目标位置以外的多余移动。方向控制能力(DCL)用百分比表示,分数越大表示方向控制能力越好。最远移动距离(MXE)表示向各个方向移动时,重心可到达的最远位置。最远移动距离(MXE)用标准化后百分比表示,分数越大表示可移动的范围更远,踝关节的活动角度更大。本实验结果以平均数加减标准差表示。运用K-S检验对数据进行正态分布检验,若p大于0.05则接受为正态分布。若为正态分布则运用配对样本T检验进行比较。如不符合正态分布则用Wilicoxon符号秩检验。将八个方向用患侧与健侧以及前后方向划分。研究结果:本实验研究结果表示,在方向控制(DCL)得分上,向患侧移动时肌内效干预前(85.82±5.90)与干预后(88.86±3.45)存在统计学差异;在向患肢后侧方向移动时干预前(69.73±15.26)与干预后(77.46±9.08)存在统计学差异,肌内效干预后方向控制得分明显提高。在其他方向的移动上,干预前后得分不存在显著性差异。在稳定最远距离(MXE)得分上,患者在向后摆动时肌内效干预前(67.73±12.60)和肌内效干预后(72.59±12.37)的得分存在统计学差异,且肌内效贴明显改善患者向后移动的移动距离。而在其他方向的移动上,干预前后得分不存在显著性差异。研究结论:腓骨长肌在踝关节运动中起到重要的动力支持作用,本实验将肌内效贴作用于腓骨长肌上,增加皮肤感受器感觉输入,肌内效贴可以通过周围韧带、关节囊、肌肉腱单位和皮肤的受体传入信息来调节姿势控制,减少运动中的冗余自由度,因此提高方向控制能力,同时改善了踝关节的后侧活动度,提高稳点极限距离。外侧踝关节扭伤后,踝关节本体感受器可能受损,导致肢体在空间位置的反馈减弱。当肌内效贴作用于皮肤上时,来自肌内效的触觉刺激提供了受损本体感受器所缺乏的反馈。因此利用肌内效贴增加慢性踝关节不稳患者的感觉输入可以提高患侧以及后侧的平衡能力。
其他文献
肠套叠是婴幼儿最常见的急腹症。1997年~2001年,我院共收治93例,现将其中经手术治疗的83例做以下分析.
针对液浆浓度检测系统中,浓度与折射率、温度之间的非线性关系问题,以实验数据为基础,采用了多元线性回归建模和BP神经网络建模2种方法,分别建立了检测系统的数学模型。利用MATLAB进行仿真,研究了采用不同的数据处理算法的差异,通过误差对比分析,得出了应采用BP神经网络技术建立智能化液浆浓度测量模型,提高测量精度,克服温度变化的非线性影响的结论。