Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sức mạnh cơ bắp như một yếu tố dự đoán sự biến đổi đi lại sau hai năm ở người cao tuổi sống tại cộng đồng
Tóm tắt
Sự biến đổi từng bước, hay biến đổi đi lại, có thể dễ dàng được ghi lại bằng cách sử dụng cảm biến quán tính đeo trên cơ thể. Trước đây, sự biến đổi đi lại được đo bằng cảm biến đã được tìm thấy có liên quan đến nguy cơ ngã và những thay đổi thần kinh trung ương. Tuy nhiên, cần có thêm nghiên cứu để làm rõ ý nghĩa lâm sàng của phương pháp này. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem xét mối liên hệ giữa sự biến đổi đi lại và sức mạnh cơ bắp, được đo hai năm trước đó. Đây là một nghiên cứu về các mối liên kết theo chiều dọc. Những người tham gia là các tình nguyện viên sinh sống trong cộng đồng, độ tuổi từ 70–81. Những người tham gia được thử nghiệm trong khi đi bộ với một cảm biến đơn ở lưng dưới, và họ đi qua lại trên một khoảng cách 6.5 mét dưới bốn điều kiện: ở tốc độ ưa thích, ở tốc độ nhanh, với một nhiệm vụ nhận thức bổ sung, và khi đi bộ qua một bề mặt không đều. Sự biến đổi đi lại theo hướng trước-sau (AP), bên-lateral (ML) và chiều dọc (V) đã được xác định. Một điểm số sức mạnh cơ bắp được tạo ra bằng cách chuyển đổi sức mạnh nắm tay, sức mạnh duỗi gối tĩnh và bài kiểm tra ngồi dậy trong 30 giây thành các điểm z và cộng chúng lại. Đã có 56 cá nhân được phân tích (tuổi trung bình tại thời điểm bắt đầu 75.8 (SD 3.43), 60% là phụ nữ). Trong một phương pháp hồi quy lùi sử dụng tuổi, giới tính và tốc độ đi bộ ban đầu làm biến cố, sức mạnh cơ bắp dự đoán sự biến đổi đi lại sau hai năm cho biến đổi AP trong khi đi bộ với tốc độ ưa thích (Beta=.314, p=.025) và đi bộ trên bề mặt không đều (Beta=.326, p=.018). Hơn nữa, sức mạnh cơ bắp có liên quan đến biến đổi ML trong khi đi bộ với tốc độ ưa thích (Beta=.364, p=.048) và tốc độ nhanh (Beta=.419, p=.042), và biến đổi V trong khi đi bộ với tốc độ ưa thích (Beta=.402, p=.002), tốc độ nhanh (Beta=.394, p=.004) và đi bộ trên bề mặt không đều (Beta=.369, p=.004). Sự biến đổi đi lại được đo bằng cảm biến có xu hướng liên quan đến sức mạnh cơ bắp được đo hai năm trước đó. Phát hiện này có thể nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đo lường tương đối mới về sự đi lại ở người cao tuổi đối với cả nghiên cứu và thực hành lâm sàng.
Từ khóa
#sự biến đổi đi lại #sức mạnh cơ bắp #người cao tuổi #cảm biến quán tính #nghiên cứu lâm sàngTài liệu tham khảo
Brown CJ, Flood KL. Mobility limitation in the older patient: a clinical review. JAMA. 2013;310(11):1168–77.
Ferrucci L, Cooper R, Shardell M, Simonsick EM, Schrack JA, Kuh D. Age-Related Change in Mobility: Perspectives From Life Course Epidemiology and Geroscience. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2016;71(9):1184–94.
Callisaya ML, Blizzard L, Schmidt MD, McGinley JL, Srikanth VK. Ageing and gait variability—a population-based study of older people. Age Ageing. 2010;39(2):191–7.
Hickey A, Del Din S, Rochester L, Godfrey A. Detecting free-living steps and walking bouts: validating an algorithm for macro gait analysis. Physiol Meas. 2017;38(1):N1–N15.
Moe-Nilssen R, Aaslund MK, Hodt-Billington C, Helbostad JL. Gait variability measures may represent different constructs. Gait Posture. 2010;32(1):98–101.
Van Swearingen JM, Smith C, Coffman L, Perera S, Brach J. IS NEURAL CONTROL OF WALKING IMPORTANT BEYOND GAIT SPEED? Innovation in Aging. 2017;1(suppl_1):82–3.
Hausdorff JM, Rios DA, Edelberg HK. Gait variability and fall risk in community-living older adults: a 1-year prospective study. Arch Phys Med Rehabil. 2001;82(8):1050–6.
Montero-Odasso M, Oteng-Amoako A, Speechley M, Gopaul K, Beauchet O, Annweiler C, et al. The motor signature of mild cognitive impairment: results from the gait and brain study. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2014;69(11):1415–21.
Rantanen T, Guralnik JM, Sakari-Rantala R, Leveille S, Simonsick EM, Ling S, et al. Disability, physical activity, and muscle strength in older women: the Women’s Health and Aging Study. Arch Phys Med Rehabil. 1999;80(2):130–5.
Bean JF, Latham NK, Holt N, Kurlinksi L, Ni P, Leveille S, et al. Which neuromuscular attributes are most associated with mobility among older primary care patients? Arch Phys Med Rehabil. 2013;94(12):2381–8.
Rantanen T, Avela J. Leg extension power and walking speed in very old people living independently. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 1997;52(4):M225–31.
Moe-Nilssen R, Helbostad JL. Estimation of gait cycle characteristics by trunk accelerometry. J Biomech. 2004;37(1):121–6.
Jones CJ, Rikli RE, Beam WC. A 30-s chair-stand test as a measure of lower body strength in community-residing older adults. Res Q Exerc Sport. 1999;70(2):113–9.
Turner A. Total Score of Athleticism: a strategy for assessing an athlete’s athleticism; 2014.
Onder G, Penninx BW, Ferrucci L, Fried LP, Guralnik JM, Pahor M. Measures of physical performance and risk for progressive and catastrophic disability: results from the Women’s Health and Aging Study. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2005;60(1):74–9.
Shin S, Valentine RJ, Evans EM, Sosnoff JJ. Lower extremity muscle quality and gait variability in older adults. Age Ageing. 2012;41(5):595–9.
Callisaya ML, Blizzard L, McGinley JL, Schmidt MD, Srikanth VK. Sensorimotor factors affecting gait variability in older people—a population-based study. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2010;65(4):386–92.
Buchner DM, Larson EB, Wagner EH, Koepsell TD, de Lateur BJ. Evidence for a non-linear relationship between leg strength and gait speed. Age Ageing. 1996;25(5):386–91.
Tian Q, Chastan N, Bair WN, Resnick SM, Ferrucci L, Studenski SA. The brain map of gait variability in aging, cognitive impairment and dementia-A systematic review. Neurosci Biobehav Rev. 2017;74(Pt A):149–62.
Rantanen T. Muscle strength, disability and mortality. Scand J Med Sci Sports. 2003;13(1):3–8.
Montero-Odasso M, Muir SW, Hall M, Doherty TJ, Kloseck M, Beauchet O, et al. Gait variability is associated with frailty in community-dwelling older adults. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2011;66(5):568–76.
Lo J, Lo OY, Olson EA, Habtemariam D, Iloputaife I, Gagnon MM, et al. Functional implications of muscle co-contraction during gait in advanced age. Gait Posture. 2017;53:110–4.
Alkjaer T, Raffalt PC, Dalsgaard H, Simonsen EB, Petersen NC, Bliddal H, et al. Gait variability and motor control in people with knee osteoarthritis. Gait Posture. 2015;42(4):479–84.
Stuart S, Alcock L, Rochester L, Vitorio R, Pantall A. Monitoring multiple cortical regions during walking in young and older adults: Dual-task response and comparison challenges. Int J Psychophysiol. 2018.
O’Connor SM, Kuo AD. Direction-dependent control of balance during walking and standing. J Neurophysiol. 2009;102(3):1411–9.
Moe-Nilssen R, Helbostad JL. Interstride trunk acceleration variability but not step width variability can differentiate between fit and frail older adults. Gait Posture. 2005;21(2):164–70.
Doi T, Hirata S, Ono R, Tsutsumimoto K, Misu S, Ando H. The harmonic ratio of trunk acceleration predicts falling among older people: results of a 1-year prospective study. J Neuroeng Rehabil. 2013;10:7.
Bogen B RA, Aaslund MK, Moe-Nilssen R. The association between two accelerometer-derived measures of gait function; gait regularity and the harmonic ratio. 3rd International Conference on Ambulatory Monitoring of Physical Activity and Movement (ICAMPAM). Amherst, USA; 2013.
Barden JM, Clermont CA, Kobsar D, Beauchet O. Accelerometer-Based Step Regularity Is Lower in Older Adults with Bilateral Knee Osteoarthritis. Front Hum Neurosci. 2016;10:625.
Donoghue OA, O’Hare C, King-Kallimanis B, Kenny RA. Antidepressants are independently associated with gait deficits in single and dual task conditions. Am J Geriatr Psychiatry. 2015;23(2):189–99.
Morin L, Johnell K, Laroche M-L, Fastbom J, Wastesson JW. The epidemiology of polypharmacy in older adults: register-based prospective cohort study. Clinical epidemiology. 2018;10:289–98.
Dodds RM, Syddall HE, Cooper R, Benzeval M, Deary IJ, Dennison EM, et al. Grip strength across the life course: normative data from twelve British studies. PLoS One. 2014;9(12):e113637.