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目的调查社区老年人常速行走和双重任务行走步态特征,并探索多项影响因素对其步态特征的作用效果,为临床上进行步态异常危险人群的早期筛查和跌倒预防提供科学的参考依据。方法本研究运用横断面调查的方法,于2015年9月~2016年6月方便抽取合肥市3所社区268名老年人作为研究对象,采用一般情况调查表、Barthel指数、简易智能状态检查量表、多传感器便携式步态分析仪IDEEA Life Gait等调查工具,分别收集社区老年人的人口学统计资料、健康状况、日常生活自理能力、认知状况、手握力、计时起立行走测试、常速行走和双重任务行走两种测试情况下的步态参数值等。采用Epi Data3.1进行数据录入,SPSS16.0软件进行统计学分析。运用单因素分析、相关性分析和多元回归分析探索多项影响因素对步态参数的作用效果。结果本次调查中,排除10份量表填写不完整者及6人步态测试失败者,最终252份问卷有效(有效回收率为94.03%)。在252名社区老年人中,男性126例(50.0%),女性126例(50.0%),平均年龄为(72.4±7.0)岁。社区老年人常速行走测试时步态周期时间(1.07±0.12)s、步速(66.74±13.11)m/min、步频(114.37±11.38)steps/min、步长(0.58±0.08)m与步幅(1.15±0.15)m,双重任务行走测试时步态周期时间(1.33±0.28)s、步速(51.75±14.14)m/min、步频(95.34±16.77)steps/min、步长(0.54±0.08)m与步幅(1.06±0.17)m。与常速行走测试相比,社区老年人在双重任务行走时步态周期时间变长、步速与步频变慢、步长与步幅变短(均p<0.05)。同时,这些步态参数分别在不同性别、居住方式、婚姻状况、文化程度、运动锻炼、体质指数、服药种类、害怕跌倒、过去1年跌倒史、MMSE得分、年龄、患病种类、身高、体重、Barthel指数、手握力与TUGT方面差异有统计学意义(均p<0.05)。多元回归分析结果显示,社区老年人常速行走测试步态特征主要的影响因素是性别、年龄、身高、体重、服药种类、手握力与TUGT(均p<0.05)。同时,社区老年人双重任务行走测试步态特征主要的影响因素是性别、年龄、身高、服药种类、手握力与TUGT(均p<0.05)。结论本研究揭示了第二项任务的增加会使社区老年人行走步态性能变差,同时性别、年龄、身高、体重、服药种类、手握力与TUGT皆会对社区老年人常速行走与双重任务行走测试步态特征产生一定的影响;通过智能化可穿戴式步态分析仪能定量、客观地测量老年人群的步态参数,为步态异常危险人群的早期筛查及干预、跌倒预防提供重要补充与客观依据;提示社区医务人员要定期评估老年人群的步态特征,并进行动态监测,加强其肌肉力量和平衡能力训练,指导其合理、正确服用药物,以提高该人群的健康水平和生活质量,为当下老龄化社会进一步破解老年健康难题提供参考依据。