当前位置： 疲劳性骨折 > 疲劳骨折检查 > ObservationalStudy
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骨应力损伤(BSI)在大学越野跑者中非常常见，男性和女性在每,次运动暴露中分别发生BSI的概率为16和29。该人群BSI后的平均恢复时间为13周，大约是一个越野季节的持续时间。BSI会对运动参与产生破坏性影响，并对运动员的心理健康和福祉产生负面影响。因此，识别BSI的风险因素对于制定伤害预防计划、降低伤害风险和保持运动员健康至关重要。建议的BSI风险因素包括生物和生物力学风险因素，尽管生物学贡献已得到充分确立，但生物力学贡献尚不明确。
跑步生物力学被认为会影响BSI风险，但是对于哪些特定特征会导致这种风险，几乎没有共识。最近的一项荟萃分析观察到有和没有先前BSI的人之间的垂直加载率存在显著差异，而其他人则发现地面反作用力(GRF)的任何分量与BSI之间没有关系。时空和运动学指标也显示出与BSI的关联不一致。减少步幅以降低胫骨BSI风险同时增加髋内收和胫骨内旋与对照组相比，在有胫骨BSI病史的患者中观察到。然而，这些发现尚未得到前瞻性证实。
鉴于与长跑相关的重复性骨负荷，骨矿物质密度(BMD)与BSI相关的研究也得到了不同的结果。有和没有胫骨BSI病史的女性跑步者的BMD没有差异，而在美国大学体育协会(NCAA)一级男性耐力运动员中，小腿BMD与BSI相关。前瞻性地，在女性田径运动员中，较低的BMD与BSI相关，但与男性无关。
不同的研究设计可能有助于在跑步生物力学、BMD和BSI之间发现的混合关系。生物力学和BMD与BSI相关的前瞻性研究有限；许多研究单独评估这些措施，并在BSI诊断之后或在有和没有BSI病史的人之间进行评估。因此，很难辨别组间跑步力学和BMD的差异是否是BSI的因果因素，或者更确切地说是BSI后产生的补偿。此外，对这些理论上的风险因素进行多因素评估可能会更好地阐明它们与BSI的关系。因此，本研究的目的是确定跑步生物力学和BMD是否与NCAADivisionI越野跑者的BSI发生前瞻性相关。我们假设与更大的负荷（例如更低的步速）和更低的BMD相关的生物力学特征将与BSI独立相关。
这项研究使用了威斯康星大学麦迪逊分校Badger运动表现数据库中NCAADivision1越野跑者三年来常规收集的健康和表现数据。在年度季前评估期间，所有越野运动员都获得了跑步生物力学和双X射线吸收测量(DXA)图像。如果1)运动员在测试时受伤，定义为肌肉骨骼疼痛，需要就医，导致无法参加全面、不受限制的训练和比赛，则该运动员在特定年份的数据被排除在外；2)测试期不是季前赛（例如在伤病跟进时）；3)无法进行1年的伤病随访（例如，运动员在赛季结束后转会或离队）或如果运动员是应届毕业生则需要9个月；或4)季前DXA数据不可用（运动员在赛季结束后转会或离开球队）或9个月（如果运动员是应届毕业生）；或4)季前DXA数据不可用（运动员在赛季结束后转会或离开球队）。
运动员被要求穿着他们在大部分训练里程中使用的鞋子进行测试。简而言之，运动员步行至少两分钟以适应跑步机，然后以他们喜欢的速度跑步，这是通过调整速度来确定的，直到确定运动员表示的速度代表典型的中等强度跑步。在运动员适应该速度至少30秒后记录15秒的数据。使用放置在身体节段上的42个反射标记收集全身运动学，其中23个位于解剖标志上。标记由同一研究人员放置用于所有数据收集。还记录了静态站立位置以建立关节中心和模型缩放。使用8相机无源标记以Hz的频率记录运行试验的运动学数据。使用仪表跑步以2Hz的频率同步记录三维GRF。使用截止频率为12Hz的双向4阶巴特沃斯滤波器对运动学数据进行低通滤波。当垂直GRF(VGRF)高于和低于50N时，分别确定了脚接触和脚趾离开时间。车身被建模为14段、31自由度的铰接连杆。使用个体的身高、质量和节段长度对每个运动员的身体节段的人体测量特性进行缩放。对于每个步幅，使用全局优化程序计算关节角度，最小化测量和建模标记位置之间的平方差的加权和对每位运动员的双腿进行了15步分析。所有处理均使用自定义MATLAB处理代码完成。
感兴趣的时空生物力学变量包括首选的跑步速度（米/秒）和步率（步数/分钟）。运动学变量包括脚在初始接触时相对于地面的倾斜角（FIA），标准化为站立姿势；从质心(COM)到脚跟标记的水平距离(cm)；步态周期内的COM垂直偏移(cm)；站立期间髋关节内收峰值；和中间步态(cm)的步态基础(BOG)。GRF变量包括峰值VGRF(N/kg)；冲击峰值（N/kg）；VGRF脉冲(Ns/kg);平均垂直加载速率（N/kg/s）；制动脉冲（Ns/kg）。这些变量通常用于评估受伤跑步者的力学，并且是步态再训练的目标。平均垂直加载率计算为VGRF在冲击峰值幅度的20-80%之间的斜率。当冲击峰值不存在时，使用在30.79%的时间达到活动峰值的力的大小。制动脉冲是通过数值积分后GRF来计算的。从DXA图像中提取的变量包括瘦体重(g)、总腿BMD、全身骨矿物质含量(BMC)和BMD，以及总Z评分BMD。所有BMD测量值均参考DXA导出的BMD，这是一种面积计算(aBMD)。使用美国联合NHANES/Lunar人口根据种族和体重调整的年龄匹配值计算得出。主要结果是从7月15日开始的12个月日历年中发生BSI，恰逢NCAA国家田径比赛的结束和越野赛季的开始。BSI被定义为通过磁共振成像证实存在骨膜、骨髓和/或皮质水肿的应力性骨折或反应。所有需要医疗护理的伤害均由队医评估，并由团队运动教练进行前瞻性监测，并在整个日历年内每周报告一次。记录每个BSI的位置、受累下肢（左侧或右侧）和诊断日期。
-赛季有46名学生运动员被列入越野名单，-赛季有33名，-赛季有40名。应用排除标准后，每个赛季分别包括34名（74%）、26名（79%）和31名（78%）运动员（图1)，在-学年有91个学生运动员年和54名独特的跑步者参加。女性（n=33）占样本的61%（表格1）。在研究期间，24名独特的运动员(44.4%)记录了32次BSI(表2）。每年维持BSI的运动员人数在30%-32%之间。在所有观察到的BSI中，25%位于骶骨，22%位于跖骨和股骨，其余位于无名、胫骨、腓骨和舟骨。
在考虑运动员人口统计数据时，未检测到年龄、性别或BMI与BSI风险之间的单变量关联。表3）。然而，既往有BSI的运动员发生BSI的风险是没有BSI的运动员的2.22倍（95%CI：1.14,4.33）（p=0.02）。BSI风险降低4%。步速每增加一步/分钟。在运动学变量中，只有COM垂直偏移与BSI相关。COM垂直偏移每增加0.5cm，BSI的风险就会增加17%(p=0.01)。没有GRF变量与BSI一致；然而，峰值VGRF和VGRF脉冲的95%CI表明存在潜在关联。没有DXA衍生的变量（例如BMD、BMC、瘦体重）与BSI风险一致。
在调整了已知的BSI风险因素（BSI历史和性别）后，低步速被确定为多变量模型中BSI的预测因子。没有检测到与性别的显著相互作用。步率是唯一与BSI风险显著相关的变量（p=0.）。步速每增加1步/分钟与BSI风险降低5%相关（RR：0.95；95%CI：0.91，0.98）。尽管没有统计学意义，但BMDz分数是最佳拟合模型中的一个重要协变量；95%CI表明较大的BMDz分数可能表明BSI风险降低（RR：0.93，95%CI：0.85，1.03，单位=0.5）。
图1：显示用于选择本研究中记录的流程图
表1：参与者特征、跑步力学和基线BMD
表2：骨应力损伤（BSI）发生率和部位，n（%）
表3：BSI潜在风险因素的单变量广义估计方程ab
表4：BSI潜在危险因素的多变量边际广义估计方程模型a
我们试图确定跑步力学和BMD是否与大学生越野跑者的BSI发病率具有前瞻性相关性。在调整性别和BSI病史后，低步速被确定为独立风险因素，而BMDz评分也被确定为潜在影响BSI风险。重要的是，步速是BSI风险的最强预测指标，可以通过步态训练直接修改以帮助减轻BSI风险。虽然间接改变BMD是可能的，但由于影响BMD水平的多种生物学因素（例如营养、应用负荷、遗传），它更具挑战性。
以自我选择的中等强度速度跑步期间的低步速被确定为大学长跑运动员BSI的主要风险因素。在这个样本中，步速较高的跑步者在接下来的一年中发生BSI的风险降低。在高中越野跑者中也显示出与胫骨疼痛类似的关系。步率与其他生物力学变量的关联可以解释它在最终模型中的包含超过其他可能的预测因子。虽然没有测量骨负荷的直接测量值，但步率可能间接影响组织水平负荷，从而导致观察到步率与BSI之间的关联。步率对载荷测量（包括GRF）的影响也可以解释为什么尽管观察到单变量关联，但这些测量却从最终模型中掉出来。尽管峰值VGRF、VGRF脉冲和COM垂直偏移均表现出单变量关联，但这些变量彼此之间和步速密切相关。在最终模型中包含步率表明它是BSI的更强风险因素，并且可能捕捉到与其他生物力学测量和BSI风险相关的变化。这可以解释GRF变量之间缺乏显着性的原因。
尽管没有达到统计显著性，但AIC值表明BMDz分数是最终最佳拟合模型中的重要协变量。95%CI表明较高的BMDz分数可能会降低BSI风险；然而，鉴于研究样本的相对同质性，对这种关联的全面评估可能不够充分。我们的结论与先前的工作一致，即发现发生应力性骨折的女性田径运动员降低了全身BMD。这种关系似乎在富含小梁的部位（即跟骨、股骨颈、骶骨和无名）中最为显著，尤其是在腰椎中测量的BMD，在我们的研究中，它占BSI的30%以上。更大、更多样化的样本以及髋部和腰椎的特定部位扫描可能会加强我们的发现。
重要的是，未检测到平均垂直负荷率和FIA与BSI之间的关联，尽管这些通常被认为是跑步伤害风险的主要标志。一项横断面和回顾性研究的荟萃分析得出结论，有胫骨BSI病史的个体的负荷率较高。但是，无法通过纳入的研究设计确定前瞻性的因果关系。随后对女性休闲跑步者进行的一项前瞻性研究发现，与没有受伤史的人相比，那些自我报告受伤的人的负荷率明显更高。然而，这项研究不是针对BSI的，并且缺乏通过医疗记录审查来确认伤害。此外，皮质骨样本的疲劳力学模型表明，跑步期间与冲击相关的负荷率对机械疲劳几乎没有影响。因此，应重新评估冲击峰值、平均垂直载荷率和BSI之间的关系。
尽管经常建议修改足部撞击以降低BSI风险，但我们并未将FIA确定为BSI的独立风险因素。FIA是对足部撞击的连续测量，它比分类的足部撞击（即前足、中足、足跟）更准确地捕捉与负载率的潜在非线性关系。虽然负荷率可能因足部撞击而不同，但我们的研究结果表明两者都不是BSI的主要风险因素。步率是临床上可改变的风险因素，我们的研究结果表明步率的微小变化可能对BSI风险产生重大影响。事实上，每分钟每增加1步，风险就会降低5%。经过几周的提示和反馈训练，跑步者成功地将步速提高到18步/分钟。但是，这种变化幅度对于降低伤害风险可能不是必需的。跑步者可能会体验到BSI风险的显着降低，同时步速的微妙、可实现的增加。鉴于该队列中BSI的发生率相对较高（每年30%-32%），在我们的运动计划中调整步速应被视为降低BSI风险的一种潜在手段。
鉴于大多数大学生运动员仍处于BMD的应计期，需要仔细注意间接BMD调节剂，包括饮食、营养、和机械负荷（即运动方式、持续时间和强度）。伴随纠正干预的适当监测，特别是在月经稀发/闭经或饮食失调的运动员中，也可能降低大学生跑步者的BSI风险。
据我们所知，这是第一项前瞻性地描述跑步生物力学、BMD和BSI风险之间关系的研究。但是，有一些限制。未在腰椎中测量BMD，这可能部分解释了与BSI风险缺乏显着关联的原因。在比赛中穿的平底鞋或钉鞋中的跑步力学可能与训练鞋中测量的力学不同。尽管最近的一项荟萃分析发现时空跑步力学具有可比性，但跑步机和地上跑步之间可能存在一些跑步力学差异。不幸的是，我们无法解释已知会影响BSI风险的其他因素，例如月经稀发/闭经或饮食失调因为我们最近才开始在我们的机构收集这些数据。本研究也没有捕捉到训练特征；然而，只有有限的证据表明跑步里程、持续时间、频率或配速会影响BSI风险。由于样本量和观察到的BSI数量有限，我们无法按BSI位置评估关联。值得注意的是，在整个研究期间，这些运动员都来自同一个越野项目，拥有相同的教练。鉴于我们研究中的高水平运动员，我们的研究结果可能无法推广到大学环境之外的长跑运动员。
本篇文章在调整性别和BSI病史后，低步速被确定为BSI的独立危险因素，BMDz评分也可能影响风险。这些风险因素具有临床意义，因为步速的小幅增加是可以实现的，并且可能显著影响BSI风险。因此，监测步率以及BMD及其相关因素可能值得作为治疗和预防大学跑步者BSI的有效方法。但是由于应力性骨折，很容易误诊为其他疾病，对于专业人员诊断具有依赖性。
参考文献:KliethermesSA,Stiffler-JoachimMR,WilleCM,etal.Lowersteprateisassociatedwithahigherriskofbonestressinjury:aprospectivestudyofcollegiatecrosscountryrunners[J].BrJSportsMed,,55(15):-.（图片来源网络）本篇稿件由孙越超翻译整理预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇转载请注明：http://www.pilaoxingguzhe.com/pzjc/9506.html
