77、步行绊倒风险评估与鞋底冰面摩擦系数测试研究

步行绊倒风险评估与鞋底冰面摩擦系数测试研究

1. 步行绊倒风险评估方法

1.1 研究方法

研究通过范围审查开展，遵循系统评价和荟萃分析首选报告项目（PRISMA）指南，对Medline、Embase、Compendex和Web of Science四个数据库进行搜索。由两名独立评审员进行摘要和全文筛选，部分论文因不符合纳入标准从主要范围审查中排除，但因其对该领域重要性，仍对其进行总结，以探索除最小足部间隙（MFC）外分析足部轨迹数据的方法。

1.2 研究结果

范围审查共确定2976篇论文，其中61篇符合纳入标准。本文报告了五篇被排除论文，它们以新颖方式分析MFC和/或绊倒风险，具体信息如下表所示：
| 论文作者 | 标题 | 期刊 |
| — | — | — |
| Best et al. | A method for calculating the probability of tripping while walking | Journal of biomechanics |
| Khandoker et al. | A comparative study on approximate entropy measure and poincaré plot indexes of minimum foot clearance variability in the elderly during walking | Journal of neuroengineering and rehabilitation |
| Byju et al. | Alternative measures of toe trajectory more accurately predict the probability of tripping than minimum toe clearance | Journal of biomechanics |
| Schulz et al. | A new measure of trip risk integrating minimum foot clearance and dynamic stability across the swing phase of gait | Journal of biomechanics |
| Benson et al. | A principal components analysis approach to quantifying foot clearance and foot clearance variability | Journal of biomechanics |

这五篇论文都建议改进当前分析步态以评估绊倒风险的方法。其中两篇论文讨论了使用非线性指标改进当前步态数据分析，并将其推广到无明显MFC的步态；另外三篇论文讨论了计算绊倒概率的新方法。

1.3 MFC的替代分析

• 传统方法 ：MFC高度常用于确定绊倒风险，个体（或群体）MFC值的均值和变异性用于判断绊倒风险，均值越低、变异性越高，跌倒风险越高。
• Khandoker等人的方法 ：仅分析MFC数据的线性统计无法捕捉其复杂性，可能导致有用信息丢失。他们建议使用非线性统计，如Poincare图和近似熵进行分析。通过这些方法，他们区分了平衡受损受试者与正常步态的行走模式，并指出这些方法可用于早期检测步态模式变化以及作为临床步态诊断标志物。
• Benson等人的方法 ：某些人群（如老年人、有中风史的人、缠足者）的步态轨迹并不总是呈现局部最小值，这使得评估他们的绊倒风险变得困难。Benson等人提出使用基于足部轨迹的非离散指标，通过对轨迹信号进行主成分分析（PCA），该指标可用于所有轨迹，包括无局部MFC最小值的轨迹。他们发现可以使用主成分得分对个体的足部间隙和间隙变异性进行排名，但该得分与绊倒风险的关系尚未确定。

1.4 计算绊倒风险的新方法

• Best等人的方法 ：传统假设MFC值服从正态分布来计算绊倒概率，但Best等人认为MFC值具有正偏度和峰度，应进行偏度和峰度建模以更好地估计绊倒风险。他们用指数幂分布代替正态分布，并将y替换为对应MFC = x cm的偏态转换值。
• Byju等人的方法 ：Byju等人在分析中考虑了整个足部轨迹，而不仅仅是MFC。他们假设在摆动阶段，如果脚趾间隙在任何时刻低于障碍物高度就会发生绊倒。为计算绊倒概率，他们将足部轨迹在前后方向上以1 mm为增量进行划分，在每个增量处，通过比较脚趾高度与环境中障碍物分布来计算潜在绊倒事件的数量。他们声称MD40是一个很好的绊倒概率估计参数，计算公式如下：
  [MD40 = \int_{startswing}^{endswing} Trajectory(a)\delta(40 - v)da]
  其中(\delta(v))定义为：
  [\delta(v) = \begin{cases}1, & v > 0 \ 0, & otherwise\end{cases}]
• Schulz等人的方法 ：Schulz等人提出的方法考虑了受试者的动态稳定性以及整个足部轨迹。他们提出的绊倒风险积分（TRI）计算公式为：
  [TRI = \int_{startswing}^{endswing} \frac{MoI}{MFC} dt]
  其中MoI（不稳定裕度）通过考虑支撑面、质心位置和速度来衡量受试者的动态稳定性。足部间隙越低、受试者不稳定性越高，绊倒的可能性就越大。

1.5 总体模型

计算绊倒风险的许多方法都遵循以下通用模型来计算真实绊倒概率：
[TPT(y) = f {PT(y), PMTC(y), PVOB(y)}]
该模型考虑了三个因素：障碍物高度为y的出现概率（PMTC(y)）、最小足部间隙值低于y的出现概率（PT(y)）以及行人在行走时注意到障碍物的概率（PVOB(y)）。大多数模型试图估计PT(y)，可使用MFC的线性或非线性统计或考虑整个足部轨迹来计算。

目前的模型假设行人不会注意到走道中的障碍物且步态不会调整，但这可能不现实。此外，PMTC在文献中也大多被忽视，计算特定环境的绊倒危险需要收集该环境中障碍物大小的数据。最后，基于Khandoker等人和Schulz等人的研究，建议在通用模型中加入个体失去平衡的概率，最终模型如下：
[TPT(y, t) = f {PT(y), PMTC(y), PVOB(y), PLOB(t)}]

2. 鞋底冰面摩擦系数测试研究

2.1 研究背景

SATRA STM603整鞋测试仪结合冷藏冰盘可用于测量鞋底与冰面之间的摩擦系数（COF），但在冰面上进行测试具有挑战性。本研究旨在了解冰面状况（磨砂、干燥）、连续测试次数（1 - 10次）和不同实验室对COF测量的影响。

2.2 实验方法

• 实验设备 ：使用SATRA STM603整鞋测试仪和STM 603ICE冰盘，按照ASTM F2913标准测量鞋底在冰面上的COF。垂直力500 N施加在测试鞋底上，冰面以0.3 m/s的速度水平移动，测试仪通过计算水平力与垂直力的比值得到COF值。通常进行5 - 10次连续测试，最终COF为最后5次连续测试的平均值，所有测试均采用后跟滑倒模式。
• 冰面制备 ：
  • 磨砂冰 ：在实验室L1中，将冰盘装满蒸馏水，将制冰机设置为 -2 °C，使冰面温度约为 -7 °C，水冷却约2小时形成冰。让霜自然形成在冰面上，直到霜的深度在1 - 2 mm之间。测试前，用电动加热冰面修整工具压在冰面上，等待30 - 45分钟让霜再次形成。
  • 干燥冰 ：同样将制冰机设置为 -2 °C，但在测试前几分钟用湿布擦去霜。

2.3 实验结果

• 冰面状况的影响 ：在实验室L1中，对两双冬季靴子（B1和B2）在磨砂冰和光滑干燥冰两种条件下进行测试，每种条件重复3次。结果显示，磨砂冰上的COF随着测试次数的增加而下降，直到达到一个平台，与干燥冰上的COF趋于一致。与干燥冰相比，磨砂冰的COF变异性更高。
• 连续测试次数、测试场次和实验室的影响 ：在干燥冰条件下，对三双冬季靴子（B1、B2、B3）在两个实验室（L1和L2）进行测试。结果显示，干燥冰上的COF随着连续测试次数的增加略有下降，且两个实验室之间存在显著差异，这与冰面温度和连续测试对冰面的打磨有关。

2.4 研究结论

本研究有助于更好地理解SATRA 603ICE冰盘在测量鞋底冰面防滑性能方面的使用和局限性。为了更好地模拟现实世界的冰面情况并提高COF测量的可重复性，应进一步开发该方法，特别是控制冰面特性的方法。

2.5 流程图

graph LR
    A[开始实验] --> B[准备冰面]
    B --> C{冰面类型}
    C -->|磨砂冰| D[让霜自然形成]
    C -->|干燥冰| E[擦去霜]
    D --> F[进行测试]
    E --> F
    F --> G[计算COF]
    G --> H{是否完成多次测试}
    H -->|否| F
    H -->|是| I[分析结果]
    I --> J[得出结论]

综上所述，步行绊倒风险评估和鞋底冰面摩擦系数测试都有其重要的研究意义和实际应用价值。通过不断探索新的评估方法和改进测试技术，可以更好地保障人们的行走安全。

步行绊倒风险评估与鞋底冰面摩擦系数测试研究

3. 步行绊倒风险评估方法总结与展望

3.1 方法总结

步行绊倒风险评估方法主要围绕最小足部间隙（MFC）展开，同时也有许多新的探索。下面通过表格总结不同方法的特点：
|方法提出者|方法特点|优势|局限性|
| — | — | — | — |
|传统方法|使用MFC高度的均值和变异性判断绊倒风险|简单直接|不能全面反映复杂情况|
|Khandoker等人|使用非线性统计（Poincare图和近似熵）分析MFC数据|能捕捉数据复杂性，可用于早期检测和临床诊断|对数据处理要求较高|
|Best等人|考虑MFC值的偏度和峰度进行建模|更准确估计绊倒风险|计算相对复杂|
|Byju等人|考虑整个足部轨迹计算绊倒概率|更全面考虑绊倒情况|计算过程较繁琐|
|Schulz等人|结合动态稳定性和整个轨迹计算绊倒风险|综合考虑多种因素|动态稳定性测量较复杂|
|Benson等人|使用主成分分析处理足部轨迹数据|适用于无局部MFC最小值的轨迹|主成分得分与绊倒风险关系未确定|

3.2 未来展望

未来的研究可以从以下几个方面展开：
1. 完善评估模型 ：进一步研究各因素之间的关系，优化总体模型，使其更准确地反映真实的绊倒概率。例如，深入探究行人注意到障碍物的概率（PVOB）和失去平衡的概率（PLOB）的影响因素和计算方法。
2. 结合新技术 ：利用先进的传感器技术和数据分析方法，更精确地获取足部轨迹和步态信息，提高评估的准确性和可靠性。
3. 个性化评估 ：考虑个体差异，如年龄、身体状况、运动习惯等，实现个性化的绊倒风险评估，为不同人群提供更有针对性的预防建议。

4. 鞋底冰面摩擦系数测试研究总结与改进方向

4.1 研究总结

鞋底冰面摩擦系数测试研究通过实验，明确了冰面状况、连续测试次数和实验室等因素对COF测量的影响。具体总结如下：
- 冰面状况 ：磨砂冰上的COF随着测试次数增加而下降，最终与干燥冰上的COF趋于一致，且磨砂冰的COF变异性更高。
- 连续测试次数 ：干燥冰上的COF随着连续测试次数增加略有下降。
- 实验室差异 ：不同实验室之间的COF测量结果存在显著差异，与冰面温度和连续测试对冰面的打磨有关。

4.2 改进方向

为了提高测试的准确性和可重复性，可从以下方面进行改进：
1. 控制冰面特性 ：开发更精确的冰面制备和控制方法，确保冰面的温度、粗糙度等特性在不同测试中保持一致。例如，使用更先进的温度传感器和制冷设备，实时监测和调节冰面温度。
2. 优化测试流程 ：规范测试操作流程，减少人为因素对测试结果的影响。例如，统一测试人员的操作手法和测试环境的条件。
3. 多实验室验证 ：进行多实验室的联合测试，建立统一的标准和规范，提高测试结果的可比性和可信度。

4.3 流程图

graph LR
    A[未来研究方向] --> B[完善评估模型]
    A --> C[结合新技术]
    A --> D[个性化评估]
    A --> E[控制冰面特性]
    A --> F[优化测试流程]
    A --> G[多实验室验证]
    B --> H[深入研究因素关系]
    C --> I[采用先进传感器和分析方法]
    D --> J[考虑个体差异]
    E --> K[精确控制冰面温度和粗糙度]
    F --> L[规范测试操作]
    G --> M[建立统一标准]

5. 综合对比与启示

5.1 步行绊倒风险评估与鞋底冰面摩擦系数测试的对比

步行绊倒风险评估和鞋底冰面摩擦系数测试虽然研究对象不同，但都与行走安全密切相关。它们的对比情况如下表所示：
|对比项目|步行绊倒风险评估|鞋底冰面摩擦系数测试|
| — | — | — |
|研究对象|步态和足部轨迹|鞋底与冰面的摩擦|
|主要影响因素|MFC、动态稳定性等|冰面状况、测试次数、实验室等|
|研究目的|评估绊倒风险|测量防滑性能|
|研究方法|数据分析、建模|实验测试|

5.2 启示

这两项研究给我们带来以下启示：
1. 多因素考虑 ：无论是评估绊倒风险还是测试鞋底防滑性能，都需要综合考虑多种因素，不能只关注单一指标。
2. 技术创新 ：不断引入新的技术和方法，提高研究的准确性和可靠性。
3. 实际应用 ：研究成果应紧密结合实际应用，为保障人们的行走安全提供有效的解决方案。

总之，步行绊倒风险评估和鞋底冰面摩擦系数测试是保障行走安全的重要研究领域。通过不断深入研究和改进方法，我们可以更好地预防滑倒和绊倒事故的发生，提高人们的生活质量和安全性。