[P-NV-18-5] 脳卒中患者の歩行動態の変動性と転倒リスクとの関連性
Keywords:脳卒中患者, 歩行変動, 転倒リスク
【はじめに，目的】
近年のセンシング技術の向上により，測定の自由度が高く経済性に優れる加速度計を用いた歩行解析が注目されている。我々は脳卒中患者を対象に歩行中の体幹加速度を記録し，Root mean square（RMS），Power spectrum entropy（PSEn）を算出し検討した結果，これらの指標は歩行条件の違いにより生じた変化をとらえることが可能で，転倒リスクを反映する歩行動態指標であることを報告した。一方，一般高齢者を対象とする報告では，歩行動態の変動性が転倒リスクに関わることが報告されているものの，脳卒中患者では歩行動態の変動性が転倒リスクとどのように関連するかは十分検討されていない。そこで本研究では，体幹加速度解析に基づく脳卒中患者の歩行動態指標の変動性と転倒リスクとの関連性について検討することを目的とした。
【方法】
対象は一医療施設，または二通所施設を利用している脳卒中患者のうち，認知機能に問題がなく10m以上の自力歩行が可能な脳卒中患者14名とした。歩行動態の評価は，快適歩行中の体幹加速度をMicrostone社製3軸小型無線モーションレコーダMVP-RF8を第3腰椎棘突起に固定し，サンプリング周波数を200Hzとして記録した。記録された加速度波形はMathworks社製数値演算ソフトMATLAB2012を用いてノイズ信号の除去を行った後，非麻痺側のheel contact（HC）により生じた波形を基に歩行周期を同定し，定常歩行中の10歩行周期を解析対象として選択した。解析対象となった各歩行周期データを標準化した後に7つの区間に分割し，各区間の加速度鉛直成分において加速度の大きさを表すRMS，歩行円滑性を表すPSEnを算出した。得られた10歩行周期分のデータを用いて各区間の変動係数（Coefficient of variation：CV）を算出した。脳卒中患者の転倒リスクは，Berg balance scale（BBS）とStops walking when talking test（SWWT）により評価し，BBS45点未満でSWWT陽性の者をhigh risk群（HR群），BBS45点以上でSWWT陰性の者をlow risk群（LR群）に分類した。統計解析はIBM SPSS statistics ver.22を使用し，HR群・LR群に加え，転倒経験のない地域在住一般高齢者5名（Con群）を加えた3群で，各指標のCVを従属変数とする二元配置分散分析と多重比較を行い，有意水準は5％とした。
【結果】
二元配置分散分析の結果，RMS，PSEnともに交互作用は認めなかった。多重比較の結果，RMSのCV値は，麻痺側HC期にHR群・LR群とCon群間に有意差を認めたものの，HR群とLR群間に有意差は認めなかった。PSEnではLR群とCon群は全歩行周期を通じ類似した変動傾向を視認でき，各区間のCV値に有意差を認めなかった。一方，HR群はLR群と比べ麻痺側pre-swingからHC期にかけてCV値は有意に大きかった。
【結論】
体幹加速度波形から算出した歩行円滑性を表すPSEnの変動性は，脳卒中患者の転倒リスクを反映する指標となり得ることが示唆された。
近年のセンシング技術の向上により，測定の自由度が高く経済性に優れる加速度計を用いた歩行解析が注目されている。我々は脳卒中患者を対象に歩行中の体幹加速度を記録し，Root mean square（RMS），Power spectrum entropy（PSEn）を算出し検討した結果，これらの指標は歩行条件の違いにより生じた変化をとらえることが可能で，転倒リスクを反映する歩行動態指標であることを報告した。一方，一般高齢者を対象とする報告では，歩行動態の変動性が転倒リスクに関わることが報告されているものの，脳卒中患者では歩行動態の変動性が転倒リスクとどのように関連するかは十分検討されていない。そこで本研究では，体幹加速度解析に基づく脳卒中患者の歩行動態指標の変動性と転倒リスクとの関連性について検討することを目的とした。
【方法】
対象は一医療施設，または二通所施設を利用している脳卒中患者のうち，認知機能に問題がなく10m以上の自力歩行が可能な脳卒中患者14名とした。歩行動態の評価は，快適歩行中の体幹加速度をMicrostone社製3軸小型無線モーションレコーダMVP-RF8を第3腰椎棘突起に固定し，サンプリング周波数を200Hzとして記録した。記録された加速度波形はMathworks社製数値演算ソフトMATLAB2012を用いてノイズ信号の除去を行った後，非麻痺側のheel contact（HC）により生じた波形を基に歩行周期を同定し，定常歩行中の10歩行周期を解析対象として選択した。解析対象となった各歩行周期データを標準化した後に7つの区間に分割し，各区間の加速度鉛直成分において加速度の大きさを表すRMS，歩行円滑性を表すPSEnを算出した。得られた10歩行周期分のデータを用いて各区間の変動係数（Coefficient of variation：CV）を算出した。脳卒中患者の転倒リスクは，Berg balance scale（BBS）とStops walking when talking test（SWWT）により評価し，BBS45点未満でSWWT陽性の者をhigh risk群（HR群），BBS45点以上でSWWT陰性の者をlow risk群（LR群）に分類した。統計解析はIBM SPSS statistics ver.22を使用し，HR群・LR群に加え，転倒経験のない地域在住一般高齢者5名（Con群）を加えた3群で，各指標のCVを従属変数とする二元配置分散分析と多重比較を行い，有意水準は5％とした。
【結果】
二元配置分散分析の結果，RMS，PSEnともに交互作用は認めなかった。多重比較の結果，RMSのCV値は，麻痺側HC期にHR群・LR群とCon群間に有意差を認めたものの，HR群とLR群間に有意差は認めなかった。PSEnではLR群とCon群は全歩行周期を通じ類似した変動傾向を視認でき，各区間のCV値に有意差を認めなかった。一方，HR群はLR群と比べ麻痺側pre-swingからHC期にかけてCV値は有意に大きかった。
【結論】
体幹加速度波形から算出した歩行円滑性を表すPSEnの変動性は，脳卒中患者の転倒リスクを反映する指標となり得ることが示唆された。