[P-KS-23-4] 健常者における目的姿勢の違いが寝返り動作パターンに及ぼす影響
～三次元動作解析システムを用いた検討～
Keywords:寝返り, 動作パターン, 三次元動作解析
【はじめに，目的】
寝返り動作はベッド上での移動性スキルの重要な要素であり，多くの運動課題に不可欠な構成要素である。動作パターンの多様性とともに，目的姿勢や動作によって適切な動作パターンを選択する適応性も求められる。臨床場面では画一的な動作パターンは可能だが，動作パターンの多様性や適応性が乏しい患者を経験する。例えば，寝返り動作は可能だが側臥位で止まれない患者や，起き上がり動作に汎化しづらい寝返り動作パターンを選択する患者を経験する。諸家により目的動作と寝返り動作パターンの関係は示唆されているが，詳細な検証はされていない。そこで，本研究の目的は健常者における目的姿勢の違いが寝返り動作パターンに及ぼす影響を検討し，理学療法評価・治療の一助とすることである。
【方法】
対象は整形外科的・神経学的疾患のない健常男性29名とし，属性は平均年齢21.6（19～30）歳，平均身長172.3±6.0cm，平均体重63.3±7.5kgであった。計測課題は背臥位から腹臥位までの寝返り動作（腹臥位群）と，背臥位から側臥位までの寝返り動作（側臥位群）の2課題とした。動作方法の指示は行わず練習後に言語的合図のみで至適速度で各3試行実施し，各3試行目を解析対象とした。測定には三次元動作解析システムVICON NEXUSを使用し，赤外線カメラ8台と赤外線反射マーカーを用いて行った。マーカーは体表面上の所定の位置に静止立位時39個，動作計測時27個の標点を設置・貼付し，課題動作中のマーカー位置を計測した。計測により得られた標点の三次元座標データを用いて，課題動作中の体幹角度を算出した。算出にはプログラミングソフトVICON BODY BUILDERを使用し，マーカー補正とオイラー角の算出を行った。データ解析区間は，2群とも動作開始から骨盤が床面に対して90°回旋位に至るまでとし，1動作を100%として時間を正規化した。算出パラメータは，体幹の最大・最小・平均角度と，最大・最小角度到達時間とした。統計学的検討は各パラメータを変数としたクラスター分析（Ward法）により2群の動作パターンを類型化し，各類型の特徴を確認するために，各類型を独立変数，各パラメータを従属変数とした一元配置分散分析（事後検定Scheffe）を行った後，2群の動作パターンを比較した。解析はIBM SPSS Ver.22を用い，有意水準5%で行った。
【結果】
クラスター分析の結果，2群ともに3つの動作パターンに類型化でき，分散分析の結果と先行研究を参考に体幹屈曲，回旋，伸展パターンに類型化した。腹臥位群では屈曲パターン41.4%，回旋パターン20.7%，伸展パターン37.9%，側臥位群では屈曲パターン58.6%，回旋パターン13.8%，伸展パターン27.6%であり，側臥位群で屈曲パターンの割合が多くなった。
【結論】
目的姿勢の違いが寝返り動作パターンに及ぼす影響が示唆され，健常者では目的に応じた動作パターンの選択，動作制御戦略を行う可能性が示唆された。
寝返り動作はベッド上での移動性スキルの重要な要素であり，多くの運動課題に不可欠な構成要素である。動作パターンの多様性とともに，目的姿勢や動作によって適切な動作パターンを選択する適応性も求められる。臨床場面では画一的な動作パターンは可能だが，動作パターンの多様性や適応性が乏しい患者を経験する。例えば，寝返り動作は可能だが側臥位で止まれない患者や，起き上がり動作に汎化しづらい寝返り動作パターンを選択する患者を経験する。諸家により目的動作と寝返り動作パターンの関係は示唆されているが，詳細な検証はされていない。そこで，本研究の目的は健常者における目的姿勢の違いが寝返り動作パターンに及ぼす影響を検討し，理学療法評価・治療の一助とすることである。
【方法】
対象は整形外科的・神経学的疾患のない健常男性29名とし，属性は平均年齢21.6（19～30）歳，平均身長172.3±6.0cm，平均体重63.3±7.5kgであった。計測課題は背臥位から腹臥位までの寝返り動作（腹臥位群）と，背臥位から側臥位までの寝返り動作（側臥位群）の2課題とした。動作方法の指示は行わず練習後に言語的合図のみで至適速度で各3試行実施し，各3試行目を解析対象とした。測定には三次元動作解析システムVICON NEXUSを使用し，赤外線カメラ8台と赤外線反射マーカーを用いて行った。マーカーは体表面上の所定の位置に静止立位時39個，動作計測時27個の標点を設置・貼付し，課題動作中のマーカー位置を計測した。計測により得られた標点の三次元座標データを用いて，課題動作中の体幹角度を算出した。算出にはプログラミングソフトVICON BODY BUILDERを使用し，マーカー補正とオイラー角の算出を行った。データ解析区間は，2群とも動作開始から骨盤が床面に対して90°回旋位に至るまでとし，1動作を100%として時間を正規化した。算出パラメータは，体幹の最大・最小・平均角度と，最大・最小角度到達時間とした。統計学的検討は各パラメータを変数としたクラスター分析（Ward法）により2群の動作パターンを類型化し，各類型の特徴を確認するために，各類型を独立変数，各パラメータを従属変数とした一元配置分散分析（事後検定Scheffe）を行った後，2群の動作パターンを比較した。解析はIBM SPSS Ver.22を用い，有意水準5%で行った。
【結果】
クラスター分析の結果，2群ともに3つの動作パターンに類型化でき，分散分析の結果と先行研究を参考に体幹屈曲，回旋，伸展パターンに類型化した。腹臥位群では屈曲パターン41.4%，回旋パターン20.7%，伸展パターン37.9%，側臥位群では屈曲パターン58.6%，回旋パターン13.8%，伸展パターン27.6%であり，側臥位群で屈曲パターンの割合が多くなった。
【結論】
目的姿勢の違いが寝返り動作パターンに及ぼす影響が示唆され，健常者では目的に応じた動作パターンの選択，動作制御戦略を行う可能性が示唆された。