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Abstract
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Protocol
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의학

通常のハンドリム車いす推進時の外部電力出力の決定と制御

Published: February 05, 2020
doi:
10.3791/60492
, , , , ,
1Center for Human Movement Sciences,University Medical Center Groningen, 2Amsterdam Rehabilitation Research Center Reade, Amsterdam, 3Research Institute MOVE, Faculty of Behavioral and Human Movement Sciences,VU University, 43M,Delft University of Technology, Delft, 5Center for Rehabilitation,University Medical Center Groningen

Summary

外部電力出力の正確かつ標準化された評価は、手動車椅子推進における生理学的、生体力学的、知覚された応力、ひずみ、容量の評価において極めて重要です。現在の記事では、実験室およびそれ以降の車いす推進研究中に出力を決定し、制御するための様々な方法を紹介しています。

Abstract

手動車椅子の使用は、世界の人口の1%にとって非常に重要です。人力車輪付き移動研究はかなり成熟しており、過去数十年にわたって改善された研究技術が利用可能になりました。車輪付き移動性能の理解を深めるために、解析が必要です。重要な踏石は、リハビリテーションの実践、日常生活の活動を改善することを目的とした実験の解釈と比較に極めて重要な外部電力出力(ワット単位で測定)の正確な測定と標準化です。そして適応スポーツ。地上、トレッドミル、エルゴメータベースのテスト中に正確な電力出力決定の異なる方法論と利点を詳しく説明します。オーバーグランド推進は、テスト用に最も外部的に有効なモードを提供しますが、標準化は面倒な場合があります。トレッドミル推進は、地上推進と機械的に似ていますが、旋回と加速は不可能です。エルゴメーターは最も制約があり、標準化は比較的簡単です。目標は、世界中の臨床およびスポーツ科学を応用した研究施設との間で理論とその応用のさらなる発展を促進するために良い実践と標準化を刺激することです。

Introduction

世界の人口の推定1%が現在1,2の車輪付き移動に依存していると推定され、リハビリテーション1、3、工学4、スポーツ科学5、6などの多様な分野で国際的な研究活動の一貫した流れがますます国際的な査読付きジャーナルに現れます。これは、知識ベースの増加と人間の歩行のこの共通モードの複雑さの理解につながります。しかし、リハビリテーションと適応スポーツの実践における継続的な開発と実施のためには、研究におけるさらなる国際交流と協力が必要です。このような共同ネットワークに不可欠なのが、実験と測定の手順と技術の標準化を改善することです。さらに、実験室および/または現場における車椅子利用者の組み合わせの性能の正確なモニタリングの一貫した実施は、個人の寿命7、8、9にわたって健康でアクティブなライフスタイルが維持されている間、最適な個人機能および参加のために重要である。

実験的には、定常状態またはピーク運動条件下における手動車椅子推進力は、車椅子・ユーザー・インターフェース12、13、筋骨格負荷14、15、16、および運動学習および技能獲得17、18を調べる目的で循環的な上半身運動として接近されることが多い。周期的な動きの組み合わせの生体力学的および生理学的概念は、スピードスケートとサイクリングのためにヴァン・インゲン・シェナウ19によって最初に導入されたモデリングアプローチである「パワーバランス」の使用を可能にし、後に手動車輪付き移動性8、20、21で導入された。図1は、手動車いす推進のためのパワーバランス図を示す。これは、車椅子とユーザーの組み合わせとその3つの中央コンポーネント(車椅子、ユーザー、およびインタフェース)の重要な性能決定要因の選択から、左側の(bio)機械的および生理的なパワー分母と方程式のレイアウトに収束します。

出力出力は、スポーツと日常生活の文脈における重要な結果パラメータであり、ピーク電力出力は、適応したスポーツにおけるパフォーマンスの向上または日常生活22での活動中の機能の容易さの両方を表すことができる。また、エネルギー消費と組み合わせて、総機械的効率17、18、23(すなわち、より熟練した個人が同量の外部出力を生成するために必要な内部エネルギーが少ない場合)の観点から性能を評価するために使用することができる。実験的な観点から見ると、出力出力は、出力の変化が押し時間、回復時間24、および機械的効率25などのすべてのパフォーマンス結果に直接影響を及ぼすため、テスト中に厳しく制御する必要があるパラメータである。従って、手動車いす推進に関連するすべての研究に制御および報告力の出力は必須である。

地上試験は、有効性(すなわち、慣性、空気摩擦、光学的流れ、動的運動)の観点からゴールドスタンダードであるが、外部電力出力、速度、および関連する環境条件の標準化は、時間の経過とともにはるかに困難であり、繰り返し性に苦しむ。地上の車椅子関連の研究は1960年代27、28で始まり、車輪付き移動性の物理的な緊張に焦点を当てた。データ解釈と理解の面で重要であるが8,20、外部電力出力の概念は、異なる表面上で異なる活動を行う際の内部代謝コストの観察に限定された。現在では、測定ホイールを使用して、電力出力29、30、コーストダウン試験31、32を測定し、推進中の摩擦損失を推測し、それによって電力出力を行うことができます。

さまざまな実験室ベースの技術は、車椅子固有の運動試験33のために開発されました, エルゴメーターの多数から異なるサイズとトレッドミルのブランドに至るまで.トレッドミルは、有効性34の点で地上試験に最も近いと考えられており、車椅子運動試験35、36のために1960年代から使用されています。試験の前に、トレッドミルの斜面と速度を定期的にチェックする必要があります。同じブランドとmakeのトレッドミルでさえ、時間の経過とともにその行動が大きく異なる場合があります37.外部電力出力の決定のために、ドラッグテスト20、36は、個々の車椅子とユーザの組み合わせの圧延力と内部抗力38の合計に使用される。また、ドラッグテスト用の力センサーも定期的に校正する必要があります。時間の経過と被験者間のホイールの全体的な外部負荷の点でプロトコルの実験的な個別化のために、滑車システム(図2)は、ローディング36の以前の斜面依存勾配の代替として設計されている。

標準化された車椅子の運動テストのためのもう一つの代わりは、静止エルゴメーター33、高度に専門化されたコンピュータベースの計型計40に向けて、棚エルゴメーターソリューション39の使用である。市販されているのはごくわずかです。エルゴメーター技術と機械的特性の巨大な多様性は、試験結果33の間で大きな未知の変動度を導入する。エルゴメーターと車椅子は、設計によって接続または本質的に融合する必要があります。空気摩擦は存在せず、知覚慣性は車輪のシミュレートされた慣性に限定され、推進中にトランク、頭部、および腕の動きが経験し、車椅子利用者は本質的に静止している。ergometerは車輪が十分に詰めることができる場合、スプリントか嫌気性のテスト、等角テストを可能にする。

ラボベースの研究における手動動動きの研究のための基本的な方法論が提示される。また、現場ベースの車椅子研究方法論とその潜在的な成果に関する簡単な見通しを提供しています。主な焦点は、フィールドとラボベースの実験の両方で外部電力出力(W)を制御し、測定することです。これはしばしば総機械的効率を決定するために使用されるように、スピロメトリーを通して内部電力出力の決定も追加されます。良い習慣の実施とは別に、実験の標準化と国際情報交換に関する議論を行うことを目標とする。現在の研究は、主に手リム車椅子推進力とその測定に取り組む予定です。ただし、以下で説明する概念は、他の車椅子推進機構(例えば、レバー、クランク41)についても同様に有効です。

現在のプロトコルは、1.11 m/sで定常状態の推進中に地上、トレッドミル、および車椅子エルゴメータベースのテスト中の電力出力の標準化と測定を記述します。例として、ローリング摩擦は、まず海岸下のテストで地上試験で決定されます。この摩擦の推定値を使用して、出力出力は、研究文献から入手可能なプロトコルを使用してトレッドミルとエルゴメータのテストで設定されます。トレッドミル試験では、摩擦はドラッグテストで決定され、出力出力はプーリーシステムを使用して調整されます。エルゴメーターテストでは、コンピュータ制御のエルゴメーターを使用して、外部の電力出力と地上テストを一致させます。

Protocol

この研究は、大学医療センターフローニンゲンの地元の倫理委員会(倫理委員会人間運動科学)によって承認されました。すべての参加者は、書面によるインフォームド・コンセントに署名しました。 1. 研究設計とセットアップ 参加者に指示し、機関の倫理委員会に沿ってインフォームドコンセントを取得します。 身体活動準備状況アンケート42,43を使用してベースライン評価を実行して、参加者の身体活動の準備状況を判断します。 医師との入院スクリーニングを行う。 すべての参加者に対して固定電力出力(例えば、1.11 m/sで10-20 W)、相対電力出力(例えば、1.11 m/sで0.25 W/kg体重)、または関心のある表面に基づく「現実的な」個々の出力(海岸下のテストに基づく)を決定します。 参加者がテストする前に、地上、トレッドミル、エルゴメーターの状態に慣れ親しみます。 各測定の前にタイヤの圧力と全体的な車椅子のメカニックを確認し、必要に応じてタイヤを600 kPaに膨らまします。注:心肺の上半身の仕事および総機械効率(ME)のための有効な定常状態の結果を得るためには、144、45以下の呼吸交換率で定常運動を達成するために、サブマキシマムあたり3分(最大70%ピーク運動容量)運動ブロックの最小持続時間に従う必要があります。特に手回り推進では、モーター制御の問題を除外するために、車椅子の速度は快適または実現可能な範囲(0.56-2.0 m/s)以内に収まる必要があり、これは、電力増分が抵抗の増分によって制御されることを意味します。 2. 地上テスト中の外部電源出力 対象の表面で海岸ダウンテストを実行します。参加者をアクティブな位置に置き、可能な限り標準化された位置に配置します:フットレストの足、膝の上の手、そしてまっすぐ前方を見てください(位置は推進中の位置を反映する必要があります)。注: すべての動きは、転がり抵抗を変更する重心を変更します。 車椅子を高速に加速します。注: これは参加者が行うこともできます。 干渉することなく、車椅子を完全に停止させます。 減速時の時間と速度のデータを記録します(例:測定ホイールまたは慣性測定単位を使用)。セクション 2.4.1 および 2.4.2 を参照してください。 測定ホイールを使用してデータを記録します。 車椅子の車輪を測定ホイールと慣性ダミー(材料表)に交換してください。メモ:この例は、OptiPush ホイール用です。他のホイールには、異なるキャリブレーション要件があります。 オン/オフスイッチを使用して測定ホイールをオンにします。 USB Bluetooth レシーバーと関連ソフトウェアを搭載したノート PC の電源を入れます。 コンピュータでソフトウェアを開きます。 正しい通信ポート(COM)を選択して、ホイールをソフトウェアに接続します。正しい COM ポートが一覧に表示されない場合は、[最新の情報に更新] をクリックして一覧を更新し、もう一度やり直してください。[次へ] を押します。 [クライアントのセットアップ] 画面で、必須フィールドに入力します。[次へ] を押します。メモ:ホイールサイズとホイールサイドの設定には特に注意してください。 ホイールの設定で[開始]を押し、赤い円が緑になるまでハンドリムに触れずにゆっくりとホイールを回転させることで、オフセットデータを収集します。または、最後のホイールの取り付け後に手順が既に実行されている場合は、Skipを押してこの手順をスキップします。[次へ] を押します。 データ収集するには、データ収集画面でレコードを押します。ここから通常の海岸ダウンプロトコルを再開します。注: 測定ホイールデータの分析用スクリプトは、補足資料 1で入手できます。 慣性測定単位 (IOU) を使用してデータを記録します。 IOU (マテリアルテーブル) を車椅子に取り付けます:各ホイールハブに1つ、座席の下の中央に1つずつ。どの IMU がどの方向にどの方向にアタッチされているかを書き留めて、後で参照します。 IMU の電源を入れ、NGIMU 同期ネットワーク マネージャの実行可能ファイルを使用して IMU をコンピュータに接続します。 データを収集するには、[ツール] に移動し、[データ ロガー] を選択して[開始]を押します。ここから通常の海岸ダウンプロトコルを再開します。注: IMU データの分析用スクリプトは、補足資料 2で入手できます。 海岸下の手順(2.1-2.4)を繰り返し、不均等なサーフェスの影響を軽減するために前後のデータを収集します。 コンピュータでcoast_down_testソフトウェアを開きます。[データのインポート] をクリックして、海岸下のデータ ファイル (測定ホイールまたは IMU) をインポートします。右側のグラフのスライダーを使用し、グラブ選択を押して、データ内の海岸の下のセクションを選択します。 [設定]セクションで参加者と車椅子のウェイトを設定します。[結果を計算]を押します。平均ローリング摩擦(N)とローリング摩擦係数を書き留めます。後で参照するためにすべての (メタ) データを保存するには、[エクスポート] を押します。注: エアドラッグ(ほとんどのスポーツ環境)で一定摩擦を想定できない場合、解析は少し複雑になります。プロトコルは同じですが、初期速度はおそらくより高いはずです。この場合、非線形微分方程式を解く必要があり、その方程式は曲線フィッター(例えば、レバンベルク-マーカード)49に適合する必要があります。この式では、瞬時速度であり、減速の開始時の初期速度です。は、速度依存の摩擦を反映し、速度に依存しない摩擦()を反映します。コーストダウン テストの分析用スクリプトは、補足資料 3およびステップ 2.7 で使用される海岸管理テストの分析用のグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) で使用できます。 3. トレッドミルテスト時の外部電源出力 トレッドミル特性評価 キャリブレーションされたタコメータを搭載したロードされたトレッドミルのベルト速度を測定して、使用する必要があるトレッドミルの設定を決定します(例えば、1.11 m/sの場合、トレッドミルは4.0 km/hではなくディスプレイ上で4.1 km/hに設定する必要があります)。メモ:あるいは、ベルトの長さを測定し、ストップウォッチ/ビデオカメラで時間を記録しながら10回転を数えることによってベルトの速度を決定します。 角度センサーを使用してトレッドミルの角度を測定します。測定値を降順に繰り返して、測定値を繰り返し、ヒステリシスをチェックして、整合性を確認します。メモ:信頼性が低い場合は、各測定時に、タコメータでトレッドミルの速度と角度センサーを使用して角度を確認してください。 ドラッグテスト:キャリブレーション キャリブレーション前に、少なくとも30分前にドラッグテスト力センサーの電源をオンにします。 フォーストランスデューサを垂直にサスペンドし、セルフレベルレーザーまたは角度センサーと整列させます。 ドラッグテストコンピュータをセットアップし、フォースセンサーをコンピュータに接続します。ドラッグテストコンピュータでADA3ソフトウェアを開き、キャリブレートフォースセンサーを押します。 既知の(較正された)重み(1~10kg、1kg刻み)をセンサーに取り付け、デジタル値を登録します。 ADA3ソフトウェアで継続して、線形回帰式を適合させ、負荷と測定電圧の関係を決定します。 ルート平均平方誤差(RMSE)が0.13 N37を超える場合は、(3.2.1-3.2.5)繰り返します。 ドラッグ テストの実行 測定する前に電源を少なくとも30分オンにしてください。 ドラッグテストコンピュータをセットアップし、フォースセンサーをコンピュータに接続します。ドラッグテストコンピュータでADA3ソフトウェアを開き、パワーテーブルの測定を押します。 車椅子とユーザーの組み合わせをトレッドミルに置きます。参加者をアクティブな位置に置き、可能な限り標準化された位置に配置します:フットレストの足、膝の上の手、そしてまっすぐ前方を見てください(位置は推進中の位置を反映する必要があります)。テスト全体を通して同じ位置を維持するように参加者に指示します。 ADA3ソフトウェアを使用してロープを取り付けずに力を記録することにより、ロードセルのオフセットを測定します。[OK] をクリックします。 軽量ロープで車椅子を力トランスデューサに接続します。ロードセルとロープが車椅子の後輪車軸と水平に揃っていることを確認します。 ベルトを目的の速度まで加速し、この場合は 1.11 m/s (ディスプレイ上の 4.1 km/h) を使用します。 トレッドミルの傾きを増やし、トレッドミルと車椅子利用者の位置が安定するまで待ち、力と角度を記録する。10個の急勾配の角度(0.5%単位で1.5~6%)を繰り返します。 ADA3 ソフトウェアを使用して、[次へ] をクリックして角度と力を使用して線形回帰を適合させる。トレッドミルのゼロ角度で力を計算します。注: トレッドミル角度にオフセットがある場合、回帰式の切片は使用できません。 線形回帰直線の RMSE が 0.5 N37を超える場合は、ドラッグ テスト (3.3.3-3.3.8) を繰り返します。 トレッドミルの出力を設定する 目的の電力出力を計算し、テスト速度を決定します。注: 現在のプロトコルの場合、これはステップ 2.7 で得られた結果と同じです。 目的の摩擦から(ステップ 3.3.8 から)ドラッグ テストの摩擦を引いて必要なプーリの重量を計算します(ステップ 2.7 から)。 プーリをトレッドミルの前または後ろに配置し、中央に配置します。プーリを車椅子に取り付け、ロープがレベルであることを確認します。プーリの重量が車椅子を動かす可能性があることを参加者に指示します。 既知の低質量のバスケットとカラビナを使用して、重量(通常は0〜1kg)をプーリーシステムに取り付けます。必要に応じて、必要な出力が得られるまで、ゆっくりと重量を増やします。注: ドラッグ テストのパワー テーブルに基づいてトレッドミルの角度を変更して、電力出力を変更することもできます。 4. エルゴメータベースのテスト中の外部電源出力 測定する前に、少なくとも30分のエルゴメーターをオンにします。コンピュータ上で関連ソフトウェアを起動します。 参加者ウィジェットを押してから、Add..を押します。参加者にIDを与え、参加者の体重を入力します。[OK] をクリックします。 デバイスメニューの車椅子アイコンを押します。車椅子の仕様書をフォームに記入してください。[OK] をクリックします。注:体重変数は、エルゴメーターによって提供されるシミュレーションに影響を与えるので、重要です。 プロトコルウィジェットを押します。[追加] を選択してカスタム プロトコルを作成します。[カスタム プロトコル] を選択し、[次へ] をクリックします。プロトコルに適切な名前を付け、Createキーを押します。 [ステージ] を選択し、[ステージの追加] と [抵抗]をクリックします。セクション2のコーストダウン試験で得られる摩擦係数に対する抵抗を設定する。目標速度を4km/hに設定し、[OK](図3)を押します。 参加者画面を設定します。画面からすべてのウィジェットを削除します。[ウィジェットの追加] をクリックし、車椅子の方向ウィジェットを選択して画面にドラッグします (図 4)。 アライメントシステムを使用して、車椅子をローラーに合わせます。4ベルトシステムを使用して車椅子を締めます。車輪がエルゴメーターに接触しておらず、正しく位置合わせされていることを確認します。 参加者をアクティブな位置に置き、可能な限り標準化された位置に配置します:フットレストの足、膝の上の手、そしてまっすぐ前方を見てください(位置は推進中の位置を反映する必要があります)。テスト全体を通して同じ位置を維持するように参加者に指示します。 デバイスメニューの十字ボタンを押し、キャリブレーションの開始を押して、関連するソフトウェアでエルゴメータをキャリブレーションします。注: エルゴメータデータの分析用スクリプトは、補足資料5に記載されています。 5. ハンドリム車いす推進時の出力の内部推定値 キャリブレーションやテストを行う前に、少なくとも45分間はスピロメーターをオンにしてください。 関連するソフトウェアを使用して、工場のガイドラインに従って、タービン、参照ガス、部屋の空気、および遅延の校正を行います。メモ:部屋の空気と基準ガスのキャリブレーションは、各テストの前に実行する必要があります。 タービンキャリブレーションを実行します。 キャリブレーションメニューでTurbineを押します。エンジンを光電子リーダーでスピロメーターに接続します。既知のボリュームを持つキャリブレーション用のシリンジをタービンに接続します。 ユニットの準備ができたら、ピストンで6つの制御された完全なストロークを実行します。[終了]アイコンを押します。 基準ガスキャリブレーションを行います。 キャリブレーションメニューの[参照ガス]を押します。圧力調整器を、既知の混合ガス濃度でキャリブレーションシリンダーに接続します。メモ:シリンダーは開いている必要がありますが、圧力レギュレータは閉じている必要があります。 サンプリングラインをスピロメーターのサンプリングコネクタに接続し、もう一方の端を切断したままにします。スピロメーターにアナライザをフラッシュさせます。サンプリングラインが呼気ガスから遠く離れているかどうかを確認します。 スピロメーターによってプロンプトが表示されたら、サンプリングラインのフリーエンドをキャリブレーションシリンダーの圧力レギュレータに接続し、レギュレータを開きます。キャリブレーションが終了したら、Exitアイコンで終了します。 室内空気の校正を行います。 サンプリングラインをスピロメーターのサンプリングコネクタに接続し、もう一方の端を自由にしておきます。キャリブレーションが終了したら、Exitアイコンで終了します。 遅延キャリブレーションを実行します。 タービンを光電子リーダーに接続し、サンプリングチューブを接続します。両方がスピロメーターに接続されていることを確認します。 呼吸と音響信号を同期させます。これは、オペレータが実行できます。注: この手順は、サンプリング チューブが変更されるたびに繰り返す必要があります。参加者に渡す前に、この手順で使用するマスクをクリーニングまたは切り替えます。 キャリブレーションが終了したら、Exitアイコンで終了します。 参加者にスピロメーターマスクを置きます。ヘッドキャップの弾性バンドを調整して、被写体の顔の周りにしっかりとシールを作成します。注:必要に応じて心拍数モニタをスピロメーターに接続し、参加者に心拍数ベルトを装着させます。 スピロメーターのホースを固定して、動きを妨げないようにします。 [テスト] を押し、スピロメーターのディスプレイに新しいサブジェクトを入力します。 最大以下の運動テストのために息のモードによって呼吸を選ぶ。録音を開始するには、スピロメーターのRecordキーを押します。注: スピロメータデータの分析用スクリプトは、補足資料6に記載されています。 6. 試験手順 参加者に対して、希望の速度(1.11 m/s)で定常運動を4分実行するよう指示する。 速度フィードバックを使用して、希望の速度で(平均)滞在するように参加者に指示します。メモ:速度は、地上の状態でそれぞれのラップトップから測定ホイールまたはIOUから表示することができます。ラップトップには、脚の固定を可能にするフックアンドループストラップがあります。 トレッドミルの状態に対してトレッドミルの中心に(平均して)滞在するように参加者に指示します。 参加者に対して、エルゴメータの状態でエルゴメータ画面の速度と針路のフィードバックを見て、目標範囲内に(平均して)保つように指示します。 ストップウォッチとスピロメーター(ステップ5.6)を同時に起動します。注:息を通したスピロメトリーを使用している間、押し始めからのタイミングの違いは無視できるので、これは外部トリガーなしで行うことができます。 30sの後、車椅子の推進力を始める。注:トレッドミルとエルゴメータの条件では、これはトレッドミルまたはエルゴメーターを開始する必要があります。測定ホイール(ステップ2.4.1.8)またはIOU(ステップ2.4.2.3)を使用する場合は、それらも開始します。 トラックの角をマークするには、地上の状態でラップボタンを使用します。 試験中にさらに4分後、予告なく、車椅子の押し出しを中止するよう参加者に指示する。注:トレッドミルの状態では、ベルトが停止する前に、いくつかの追加のプッシュが必要です。

Representative Results

前述の手順を使用して、地上の前後の海岸ダウンテスト(5回の試験の平均)を持つ17人の慣れ親しんだ(2つの30分の練習)有能な参加者に対して電力出力が決定されました。海岸ダウンプロファイルは、滑らかな病院の廊下で測定ホイールで特徴付けられた。その後、オーバーグラウンド(25.0 x 9.0 m回路)、トレッドミル(2.0 x 1.2m)、エルゴメータ車いす推進時に参加者を測定しました。トレッドミルとエルゴメータのモダリティの出力は、本稿で説明したプロトコルを使用して地上条件と一致した。 同じ長さの慣れ親しんだブロックの後に車椅子推進の4分の3ブロックの間に同じ測定ホイールから出力が得られた。各ブロックの最後の分だけが、定常的な推進力を前提として、分析に使用されました。地上推進データには長いストレート(25m)のみが使用されました。すべてのデータ (前) 処理は Python 3.7 (Python ソフトウェアファウンデーション) で実行されました。ICC 推定値とその95%信頼区間は、単一定、絶対一致、ランダム効果モデルを使用してR 3.3.4(Rコアチーム)で計算されました。 車椅子ユーザーシステムの平均合計重量は92.6 kg(±8.3)であった。海岸ダウン試験からの予想電力出力平均は9.7W(±1.6)であった。測定ホイールから算出された出力は、オーバーグランド8.1W(±1.4)、トレッドミル7.8W(±1.9)、エルゴメータ8.7W(±2.2)車椅子推進器の場合は低かった。目標電力出力と測定電力出力の平均差は、それぞれ-1.6(±1.6)、-1.8(±1.4)、-1.0(±1.0)W(地上、トレッドミル、エルゴメータ推進)でした。これらの結果は、表1、図 5、および図 6にも示されています。 地上推進の出力は、目標出力との不十分な中等度(ICC:0.38、CI:0.00-0.73)合意を示した。対照的に、トレッドミル推進は、貧弱な善(ICC:0.45、CI:0.00-0.79)合意とエルゴメーター推進力を示し、貧弱な対優秀(ICC:0.77、CI:0.11-0.93)合意を示した。絶対誤差は、エルゴメーターの推進力の出力出力(r = -0.55、p = 0.02)と負の相関がありましたが、他の2つの条件(地上:r = 0.47、p = 0.06;トレッドミル:r = 0.22、p = 0.40)では相関しませんでした。 条件間の合意は不十分から中等度であった(ICC:0.49、CI:0.20-0.74)。内モダリティ(3つの4分ブロックの間)信頼性は、地上(ICC:0.91、CI:0.82-0.97)とトレッドミル(ICC:0.97、CI:0.93-0.99)推進力とエルゴメータ推進のための中程度から優れた(ICC:0.97-91.99)に対して優れていました。エルゴメーターは時間の経過とともに悪化しているように見え、繰り返し測定ANOVA(F(2,32)=64.7,p<0.01)で確認されましたが、地上(F(2,32)=0.9、p=0.418)、トレッドミル(F(2,32)=0.9、p.02.42の時間効果はありませんでした。 図1:手動車いす推進に適用されるパワーバランスP出力:外部電源出力(W);ME:総機械的効率(%);F:抵抗力を意味する。V:コースティング速度を意味します。A: プッシュまたはサイクルごとの作業 (J);fr: プッシュまたはサイクルの頻度 (1/s);Pint:内部損失 (W);P空気: 空気力抵抗 (W);Pロール:ローリング摩擦(W);Pは、傾斜(W)による損失を含む。この図はファン・デル・ワウデらから転載されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図2:トレッドミルのセットアップ左:Puleyは推進の間にトレッドミルの外的な出力を高めるためにセットアップする。右:テスト設定をドラッグして、トレッドミル車いす推進時の摩擦力を測定します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図3:車椅子エルゴメーターのプロトコル設定ウィンドウ出力出力は、出力と目標速度、ローリング摩擦、目標速度を選択して設定できます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図4:ラインプロットの形で車椅子エルゴメーターに関するフィードバック。左右のローラー速度がプロットされます。参加者は、(画面上の線を水平に保つことによって)直線で行く間、安定した速度を保つようにしてください。速度データは、設定で変更できるスライディングウィンドウで平滑化されます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図5:オーバーグラウンド(OG)、トレッドミル(TM)、およびエルゴメータ(WE)車椅子推進時のコーストダウン摩擦と測定出力の相対および絶対差分布。ウィスカーは四分位間範囲の1.5倍を示す。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図6:グランドダウン(左)、トレッドミル(中央)、エルゴメータ(右)の車いす推進時の海岸下摩擦と測定された出力のためのブランド・アルトマンプロット。濃い灰色の点線は、組み合わせのプールされた平均を示し、赤い点線は平均 + 1.96 標準偏差です。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 値の両側 (W)2 ターゲットとの違い 目標との差(%) ターゲット(abs)との違い ターゲットPO(ICC)との契約3 ブロック間の信頼性(ICC)3 ターゲットPO1 9.68 (± 1.57) Na Na Na。 Na Na。 オーバーグラウンド PO 8.12 (± 1.41) -1.56 (± 1.57) -15.30 (± 13.70) 1.72 (± 1.57) 0.38 (0.00-0.73)* 0.91 (0.82-0.97)* トレッドミルPO 7.84 (± 1.92) -1.84 (± 1.38) -18.98 (± 13.42) 1.91 (± 1.16) 0.45 (0.00-0.79)* 0.97 (0.93-0.99)* エルゴメーター PO 8.65 (± 2.24) -1.02 (± 0.97) -11.82 (± 11.94) 1.16 (± 0.78) 0.77 (0.11-0.93)* 0.97 (0.71-0.99)* 1. コーストダウン摩擦から計算。2. 測定ホイールで決定。3.双方向、絶対合意、95%の信頼区間を有する固定評価者。* p < 0.001. 表1:測定ホイールで測定した設定電力出力と実際の電力出力の比較 要因 転がり抵抗 ボディマス ↑ ↑ 車いすマス↑ ↑ タイヤの空気圧↓ ↑ ホイールサイズ ↑ ↓ 硬度フロア↓ ↑ キャンバー角 ↑ ? つま先イン/アウト ↑ ↑↑ キャスターシミー ↑ ↑ 後輪の質量の中心 ↓ 折り枠 ↑ メンテナンス↓ ↑ 表2:手動車いす推進中の転がり摩擦と出力に影響を与える要因このテーブルはファンデル・ワウデら8から転載されています。 補足材料 1.このファイルを表示するには、ここをクリックしてください (右クリックしてダウンロードしてください)。 補足材料 2.このファイルを表示するには、ここをクリックしてください (右クリックしてダウンロードしてください)。 補足材料 3.このファイルを表示するには、ここをクリックしてください (右クリックしてダウンロードしてください)。 補足材料 4.このファイルを表示するには、ここをクリックしてください (右クリックしてダウンロードしてください)。 補足材料 5.このファイルを表示するには、ここをクリックしてください (右クリックしてダウンロードしてください)。 補足材料 6.このファイルを表示するには、ここをクリックしてください (右クリックしてダウンロードしてください)。

Discussion

前のセクションでは、さまざまな実験室ベースのモダリティの出力を決定し、標準化するためのアクセス可能な方法論が提示されました。また、定常推進時の設定電力出力と測定電力出力の比較も行われました。体系的なエラーといくつかの変動性が存在する一方で、提示されたツールは代替案よりも優れています。これらの結果は、測定された出力を報告し、出力50を設定する別の研究に類似しています。また、条件間の一致は不十分から中程度であり、異なるモダリティを使用して研究を比較する際には特別な注意が必要であることを示す。予想通り、エルゴメータの状態は、オペレータの観点から標準化する最も簡単な環境を提示しました。エルゴメーターは、高い摩擦設定でより良いパフォーマンスを発揮しました。1つのモダリティ内のブロック(3 x 4分)は、良好対優れた、中程度から優れた一致を示した。興味深いことに、エルゴメーターは、おそらくセンサーのドリフトのために、時間の経過とともに悪化しました。したがって、すべてのブロック間でエルゴメーターを再調整することが賢明かもしれません。これらの結果は低強度定常運動用であり、プロトコルによって異なる場合があることに注意してください。

車椅子とユーザーの組み合わせにおける機械的または人間工学的のわずかな変化は、実験結果12、51に大きな影響を与えうる。材料のメンテナンスと車両の機械的原理の完全な認識は、性能の結果と実験の有効性に不可欠です。車いすとユーザーの組み合わせの車両力学(例えば、質量、ホイールサイズ、タイヤの種類と圧力、アライメント)とフィット(例えば、前方位置、質量、質量、正面面)は、環境条件と組み合わせてローリングとエアドラッグを決定します。質量と重心の向きは、後輪の大きい方と前部の小さなキャスターホイールに対して、ローリングドラッグに影響します。転がり摩擦に影響を及ぼす要因の概要を表2に示します。また、車椅子は、しばしば個別化される。各試験における介入条件(例えば、車両の整備やインターフェース)とは別に、車いすの状態も一定でなければならず、フレーム、シート、タイヤを含む車両の整備士もチェックする必要があります。タイヤは、テストや個人間で固定圧力を受ける必要があります。重要なチェックポイント52は、可能な摩擦点、後輪位置、およびホイールアライメント36、53、54、55の潜在的な変化です。

地上テストでは、心肺緊張、運動学、または運動学的結果の指標のそれぞれに対する歩行技術も必要です。これは満たすことができますが、複雑な測定の実用性は非研究環境では限られています。海岸下テストは個々の車椅子ユーザーの組合せおよび転がる表面のために特定である。ただし、それらは静的であるため、車椅子とユーザーの組み合わせ56のすべての特性をキャプチャしない場合があります。それらは、特に重心の変化に敏感であり、海岸下テストと測定された地上出力の間の小さな違いを説明するかもしれない。これらの制限は、ドラッグテストおよびエルゴメータキャリブレーションでも見られ、車椅子利用者の静的な位置も想定しています。

ドラッグテストは、個々の車椅子とユーザーの組み合わせのローリングおよび内部ドラッグの抵抗力を測定します。車椅子の車両力学に対しても明らかに敏感であるが、ユーザの位置や体の向きもまた敏感である。標準化された手順は、一定のベルト速度で、ユーザと車椅子の組み合わせが一連の傾斜角でトレッドミルのフレーム上の単次元の校正された力トランスデューサに接続されているベルトの上に引っ張られる必須です(図2)。車椅子の中心軸の高さに調節することができる負荷細胞のためのトレッドミルのアダプターは要求される。線形回帰分析を使用すると、特定の車椅子とユーザーの組み合わせに対して、トレッドミルベルトの平均抗力の静的推定値がゼロの傾斜で、ベルト速度と抗力の積で平均外部電力出力を提供します。ドラッグテストは、異なるオペレータによるテストの実行における小さな違いに関して堅牢である(例えば、ロープの位置)37。

明らかに単純なテストを想定する場合もありますが、ドラッグテストの各テスト要素は、基礎となる理論を理解し、手順8のすべての詳細に関するトレーニングを必要とします。海岸下のテストと同様に、このテストは重心の変化に特に敏感です。さらに、歪みゲージベースの力トランスデューサの挙動および感度、それらの一貫したキャリブレーション(すなわち、キャリブレーション重量の精度、一連の取り付け)20、36、37、ならびにトレッドミルの速度または傾斜角度の変化に敏感であるドラッグ試験の手順のすべてを考慮しなければならない。これは、トレッドミル自体もチェックしてキャリブレーションする必要があることを意味します37.このようなノイズ発生現象に対する一貫した意識は、日々の実験で追跡および実行されなければならない。

出力に基づくシミュレーションの精度とその結果は、実験を行う人の標準化、実践、トレーニングに完全に依存します。トレッドミル、エルゴメーター、またはその他の電子モータ駆動装置の多様性は、De Grootら51によって示されるように、問題になり得る。人口ベースのデータと引き換えに、テスト結果に対するこのような違いの潜在的な役割を認識する必要があります。どの車椅子実験でも、試験条件の適切な説明と速度、抵抗、および出力出力の実際の値のオープンプレゼンテーションは、任意のサブグループまたは測定条件のために提示されるべきです。

車椅子実験では、実際の車椅子利用者に着目した場合には、試験サンプルの異質性が逃げにくい。その中で、脊髄損傷を持つ人々は、彼らの人生の残りの部分のために安定した脊髄病変を有する傾向があるため、研究の対象となるのが最も頻繁である。病変レベル、完全性、性別、年齢、才能、およびトレーニングの状態は、そのような研究グループ57の異質性を決定する。多施設連携を通じて参加者数を増やすことは、リハビリテーション10の初期段階でも、これを回避し、実験57の力を高める重要な方法です。本論文は、既存および新しい研究者ネットワークを通じた国際的なコラボレーションと知識交換につながるリハビリテーションおよび適応スポーツコミュニティにおける車椅子実験に関する広範な議論への足掛かりとなると考えています。適切な検査インフラを利用できるため、臨床リハビリテーション、適応型スポーツ、およびその先の進歩を一貫して監視し、評価することができます。

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この原稿の作成は、サヌウエルキングスヴェルバーとノールド・ネダーランド(OPSNN0109)からの助成金によって財政的に支えられ、経済省の知識と革新のための最高コンソーシアムのPPP手当によって共同融資されました。

Materials

'coast_down_test' software University Medical Center Groningen – Custom made
ADA3 software University Medical Center Groningen – Custom made
Angle sensor Mitutoyo Pro 360
Calibration weights (0-10kg in 1kg increments) University Medical Center Groningen – Custom made
Drag test force sensor (20kg) AST KAP-E/Z
Extra wide treadmill Motek-forcelink 14-890-0387
IMU sensor set X-IO Technologies NGIMU
Inertial dummy Max Mobility Optipush
Lightweight rope – – Custom made
Lode Ergometry Manager Lode LEM 10
Measurement wheel Max Mobility Optipush
Pulley system University Medical Center Groningen – Custom made
Spirometer COSMED K-5
Stopwatch Oneplus 6T Phone stopwatch
Tachometer Checkline CDT-2000HD
Treadmill attachment for drag test University Medical Center Groningen – Custom made
Weights for pulley (0-2kg in 5g increments) University Medical Center Groningen – Custom made
Wheelchair Küsschall K-series
Wheelchair roller ergometer Lode Esseda
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de Klerk, R., Vegter, R. J. K., Leving, M. T., de Groot, S., Veeger, D. H. E. J., van der Woude, L. H. V. Determining and Controlling External Power Output During Regular Handrim Wheelchair Propulsion. J. Vis. Exp. (156), e60492, doi:10.3791/60492 (2020).
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