多发性硬化患儿步态分析

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

论证。据不同文献报道，在被诊断为多发性硬化的患者中，儿童占比约3%–10%。在所有患者中，约75%在疾病早期即出现步态异常。然而，在俄罗斯联邦卫生部于2022年批准的临床指南中，尚无针对儿童步态分析的仪器评估方法的数据。

研究目的。 利用步态分析仪器结合表面肌电图，研究复发缓解型多发性硬化患儿的运动状态特征。

材料与方法。本研究为单中心、前瞻性观察性全样本研究。研究对象为Russian Children’s Clinical Hospital精神神经科确诊为多发性硬化的9–17岁患者（n=38）。所有患者均接受下肢肌群的步态分析和表面肌电图评估，同时进行了6分钟步行测试以及 增强磁共振成像以评估 脑部和脊髓病变情况。

结果。研究对象的残疾程度较低（EDSS评分≤2.5），均可独立行走。6分钟步行测试 结果显示，大多数患者的步行距离符合该年龄段正常范围，平均步行距离为520.92米。在表面肌电图分析中，44.74%的患者表现出腓肠肌在单腿支撑相期间的肌电活动异常，表现为肌肉过早激活以及步态周期支撑相的持续激活，并出现第二个峰值。

结论。研究发现，患儿对运动负荷的耐受性降低，并在表面肌电图评估中显示腓肠肌存在异常激活模式，即步态周期的非负重期持续激活以及支撑期的过早激活。这些变化可作为医学康复的潜在指征，并有助于评估治疗效果。由于样本量的限制，该现象仍需进一步研究。

作者简介

Margarita A. Borovik

Russian Children's Clinical Hospital; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

编辑信件的主要联系方式.
Email: a1180@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0004-9663-4805
SPIN 代码: 6307-8201
俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Igor O. Vedernikov

Russian Children's Clinical Hospital

Email: pulmar@bk.ru
ORCID iD: 0009-0006-1327-2525
SPIN 代码: 5047-2594
俄罗斯联邦, Moscow

Olga A. Laysheva

Russian Children's Clinical Hospital; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: olgalaisheva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8084-1277
SPIN 代码: 8188-2819

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Elvira Y. Volkova

Russian Children's Clinical Hospital

Email: ellivolk@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5646-3651
俄罗斯联邦, Moscow

Timofey S. Kovalchuk

Russian Children's Clinical Hospital

Email: doctor@tim-kovalchuk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9870-4596
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Lubetzki C, Stankoff B. Demyelination in multiple sclerosis. Handb Clin Neurol. 2014;122:89–99. doi: 10.1016/B978-0-444-52001-2.00004-2
  2. Gusev EI, Konovalova AN, Geht AB. Neurology. National Leadership. Moscow: GEOTAR-Media; 2018. 688 p. (In Russ.)
  3. Halliday AM, McDonald WI. Pathophysiology of demyelinating disease. British medical bulletin. 1977;33(1):21–27.
  4. Ritchie JM. Pathophysiology of conduction in demyelinated nerve fibers. Myelin. Boston: Springer US; 1984.
  5. Domres NV. The features of the functional state of muscle fibers in patients with multiple sclerosis with spasticity according to the results of electroneuromyography. The Bulletin of Contemporary Clinical Medicine. 2020;13(5):46–56. doi: 10.20969/VSKM.2020.13
  6. Dorokhov AD, Shkilnyuk GG, Tsvetkova ТL, Stoliarov ID. Features of walking disorders in multiple sclerosis. Practical Medicine. 2019;17(7):28–32. doi: 10.32000/2072-1757-2019-7-28-32
  7. Eken MM, Richards R, Beckerman H, et al. Quantifying muscle fatigue during walking in people with multiple sclerosis. Clinical Biomechanics. 2020;72:94–101. doi: 10.1016/j.clinbiomech.2019.11.020
  8. Molina-Rueda F, Fernández-Vázquez D, Navarro-López V, et al. Muscle coactivation index during walking in people with multiple sclerosis with mild disability, a cross-sectional study. Diagnostics. 2023;13(13):2169. doi: 10.3390/diagnostics13132169
  9. Molina-Rueda F, Fernández-Vázquez D, Navarro-López V, et al. The timing of kinematic and kinetic parameters during gait cycle as a marker of early gait deterioration in multiple sclerosis subjects with mild disability. Journal of Clinical Medicine. 2022;11(7):1892. doi: 10.3390/jcm11071892
  10. Berg-Hansen P, Moen SM, Austeng A, et al. Sensor-based gait analyses of the six-minute walk test identify qualitative improvement in gait parameters of people with multiple sclerosis after rehabilitation. J Neurol. 2022;269:3723–3734. doi: 10.1007/s00415-022-10998-z
  11. Coca-Tapia M, Cuesta-Gómez A, Molina-Rueda F, Carratalá-Tejada M. Gait pattern in people with multiple sclerosis: a systematic review. Diagnostics. 2021;11(4):584. doi: 10.3390/diagnostics11040584
  12. Kotov SV, Petrushanskaya KA, Lizhdvoj VJ, et al. Сlinico-physiological foundation of application of exoskeleton “exoatlet” during walking of patients with disseminated sclerosis. Russian Journal of Biomechanics. 2020;24(2):148–166. doi: 10.15593/rzhbiomeh/2020.2.03
  13. Dorokhov AD, Ivashkova EV, Ilves AG, et al. Assessment of biomechanical parameters of feet in patients with multiple sclerosis during walking. Russian neurological journal. 2023;28(4):35–42. doi: 10.30629/2658-7947-2023-28-4-35-42
  14. Cofré Lizama LE, Strik M, Van der Walt A, et al. Gait stability reflects motor tracts damage at early stages of multiple sclerosis. Multiple sclerosis journal. 2022;28(11):1773–1782. doi: 10.1177/13524585221094464
  15. Kalron A, Frid L, Menascu S. Gait characteristics in adolescents with multiple sclerosis. Pediatric Neurology. 2017;68:73–76. doi: 10.1016/j.pediatrneurol.2016.11.004
  16. Ministry of Health of the Russian Federation. Clinical recommendations, multiple sclerosis in children. 2022. Available: http://disuria.ru/_ld/12/1226_kr22G35p0MZ.pdf (In Russ.)
  17. Winter DA, Yack HJ. EMG profiles during normal human walking: stride-to-stride and inter-subject variability. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1987;67(5):402–411. doi: 10.1016/0013-4694(87)90003-4
  18. Bushueva EV, Gerasimova LI, Sharapova OV, et al. 6-minute walking test indicators in healthy children and adolescents. Practical medicine. 2023;21(1):80–86. doi: 10.32000/2072-1757-2023-1-80-86
  19. Rudolph KS, Axe MJ, Snyder-Mackler L. Dynamic stability after ACL injury: who can hop? Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2000;8(5):262–9. doi: 10.1007/s001670000130
  20. Falconer K, Winter DA. Quantitative assessment of co-contraction at the ankle joint in walking. Electromyogr Clin Neurophysiol. 1985;25(2–3):135–49.
  21. Li G, Shourijeh MS, Ao D, et al. How well do commonly used co-contraction indices approximate lower limb joint stiffness trends during gait for individuals post-stroke? Front Bioeng Biotechnol. 2021;8:588908. doi: 10.3389/fbioe.2020.588908
  22. Kiernan MC, Kaji R. Physiology and pathophysiology of myelinated nerve fibers. Handbook of clinical neurology. 2013;115:43–53.
  23. Cofré Lizama LE, Strik M, Van der Walt A, et al. Gait stability reflects motor tracts damage at early stages of multiple sclerosis. Mult Scler. 2022;28(11):1773–1782. doi: 10.1177/13524585221094464

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Graph of the envelope amplitude of gastrocnemius muscle electromyography during the gait cycle. EMG — electromyography envelope; SG — step cycle.

下载 (71KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The graph of the distribution of the results of the 6-minute walking test in children with multiple sclerosis by percentile intervals of standard values.

下载 (71KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Modified amplitude graph of the gastrocnemius muscle's electromyography envelope during the gait cycle, showing continued or prolonged activation and the appearance of a second peak. EMG — electromyography envelope; SG — step cycle.

下载 (89KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Modified amplitude graph of the gastrocnemius muscle's electromyography envelope during the gait cycle, showing premature activation. EMG — electromyography envelope; SG — step cycle.

下载 (74KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Comparison graph of the Co-Contraction Index during the gait cycle in healthy individuals and patients with MS-related muscle activation disturbances.

下载 (321KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Frequency spectrum graph of gastrocnemius muscle activity under normal conditions (a) and in the altered EMG activity pattern with continued activation in children with multiple sclerosis (b).

下载 (251KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Diagram showing the percentage distribution of the pathological pattern in the gastrocnemius muscle among children with different disability score multiple sclerosis.

下载 (76KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».