Method Article
开发了简单易懂的方法,以客观和定量地测量癌症相关疲劳的运动方面。我们详细介绍了使用简单的手柄装置管理身体疲劳测试的方法,以及计算疲劳指数的方法。
癌症相关疲劳 (CRF) 通常报告患者在接受癌症治疗期间和之后。目前的通用报告报告单依赖于自我报告问卷,这些问卷存在报告和召回偏差。使用手持测功机(或手握装置)的客观测量在最近的研究中显示,这与主观自我报告的疲劳评分有显著关联。然而,在文献中存在着手柄疲劳试验和疲劳指数计算的变化。缺乏标准化的方法限制了在临床和研究环境中使用手柄疲劳测试。本研究提供了物理疲劳试验和疲劳指数计算的详细方法。这些方法应补充现有的自我报告的疲劳问卷,并帮助临床医生客观和定量地评估疲劳症状的严重程度。
癌症相关疲劳(CRF)是一种普遍和衰弱的症状,报告多达80%的癌症患者1。国家综合癌症网络(NCCN)将CRF定义为一种持续的身体、情感和认知疲惫感。通用报告制的主要区别在于与近期活动不成比例,以及通用报告一无法通过休息1来缓解。因此,CRF严重影响了患者参与日常活动及其与健康有关的生活质量1。
目前对通用报告单的评估主要依靠自我报告问卷2。因此,使用自我报告测量的症状严重性受到召回和报告偏差的影响,并可能受用于评估 CRF3的特定调查问卷和截止分数的影响。作为一个多维结构,CRF的物理维度已被证明与日常活动变化和白天午睡的需求相关,而CRF对身体机能的影响则较少。迄今为止,CRF仍然是一个诊断不足和治疗不足的症状,没有明确界定的基础机制或治疗选项1。为了更好地了解这种使人衰弱的状况,越来越需要客观和定量地衡量通用报告标准(CRF)及其尺寸。
身体疲劳是指在持续的收缩活动5期间无法维持所需的力量。随后由于无法执行日常任务(例如,携带购物袋、提和搬运物品)而影响日常功能,这严重影响了与健康有关的生活质量,特别是在老年人中,并造成未来6、7日的伤害。已经开发了各种工具来量化身体损伤,包括身体性能测试,如6分钟步行测试(6MWT)和坐到台测试(STS),以及可穿戴的体力活动监测器,如运动仪和健身跟踪器8,9,10。物理性能测试,如6MWT和STS易于管理,不需要特殊设备10。然而,这种测试的可靠性和成功要求临床医生培训和后勤要求,如30米的走廊10。可穿戴活动监测器允许自动数据收集和纵向症状监测11。然而,这些活动监测器通常需要佩戴多天,患者依从性可能是一个问题11。此外,使用活动监测器收集的大量数据可能很难处理,因此很难获得具有临床意义的信息11。
手持式测功机,或用于计算机辅助数据采集的仪器手柄装置,是一种测量握力的便携式设备。手持式测能已用于测试运动疲劳和损伤的疾病条件,通常涉及运动系统,包括运动神经元和肌肉问题12。最近的工作已经证明,自报的主观CRF分数与使用手柄静态疲劳测试13测量的运动疲劳之间存在关联。手柄疲劳测试特别适合临床使用,因为它们的可靠性和时间效率,需要几分钟才能完成14,15。此外,手柄疲劳测试可以预先编程,确保数据可重复性 7。管理手柄测试需要测试管理员的最少培训,并且在给定标准化协议的情况下,可以在临床环境中轻松实现。将自报疲劳问卷与手柄疲劳测试结合使用,应可为临床医生提供额外的工具,用于筛查、监测和管理癌症患者的疲劳症状。
缺乏标准化的共识方法限制了16号诊所采用手柄疲劳测试。在目前的工作中,我们概述了使用手持测功机客观地量化电机疲劳的三种不同的方法。应在每个癌症人群中测试每种方法的效用,以确保其准确区分疲劳和非疲劳的受试者。我们还概述了计算每个手柄疲劳测试的疲劳指数的方法。这项工作的目的是提供一个全面的工具包,以补充自报问卷,并准确和客观地标准化通用报告F的物理绩效测量。
目前的研究(NCT00852111)得到了国家卫生研究院机构审查委员会(IRB)的批准。参加这项研究的受试者年龄在18岁或以上,被诊断患有非转移性前列腺癌,有或没有事先进行前列腺切除术,并计划在NIH临床放射肿瘤诊所接受外束放射治疗中心。如果潜在参与者患有可能导致严重疲劳的渐进性疾病、过去五年内患有精神疾病、未纠正甲状腺功能减退或贫血,或患有第二次恶性肿瘤,则被排除在外。使用镇静剂、类固醇或非类固醇抗炎剂的个人也被排除。所有参与者都是在美国国家卫生研究院马格努森临床研究中心招募的。在参加学习之前,已获得书面知情同意书。
1. 手柄准备和测试位置
2. 最大自愿等轴测收缩(MVIC)测试
3. 最大力静态疲劳测试
4. 亚最大力静态疲劳试验
5. 动态疲劳测试
代表力(kg)与时间(s)的跟踪如图1所示。在静态疲劳测试期间,受试者通常在2~3秒23内达到最大强度(F最大值)。根据以前的研究3,对受试者的自我报告疲劳进行了测量。3 s 内缺少 Fmax (±10% MVIC) 表示工作量不足23。为了防止这个问题,应该提供口头鼓励。报告疲劳(黑线)和无疲劳(灰线)的受试者在5秒内达到F最大值,在静态疲劳试验过程中力逐渐下降(图1A)。在次最大疲劳测试期间,受试者被指示达到并维持先前确定的MVIC的50%,并在测试期间提供视觉指导。达到 50% MVIC 后,非疲劳和疲劳的受试者在较长时间内保持稳定的力输出(图 1B)。在动态疲劳测试中,受试者被指示在1收缩/s时施加最大力。非疲劳和疲劳的受试者在测试结束之前都保持稳定的输出(图1C)。受试者通常在静态疲劳测试期间报告最高难度,而次最大疲劳试验和动态疲劳测试都耐受性良好。
疲劳指数计算如图2所示。静态疲劳指数 (SFI) 版本 1 (图 2A) 表示在没有疲劳的情况下生成的实际力 (AUCexpt)与假设条件(F最大值乘以 30 秒)之间的差异。由于不同受试者在不同时间达到F最大值,因此该方法可查找实现F最大值的时间(T最大值),并仅考虑随后从Tmax到30s产生的力。另一种静态疲劳指数计算如图2B所示。此方法表示从测试的前 5 秒(F最大 0-5 秒)到测试的最后 5 秒(F最大 25-30 秒)的力下降。两个静态疲劳指数的较高值表示较高的疲劳水平。子最大疲劳测试的性能使用总工算进行评估,该工作计算为目标范围内生成的累积力 (AUC)为 50% MVIC(图 2C)。总工时值越高,疲劳程度越高。动态疲劳指数表示间歇性收缩力从前 5 秒 (F 最大0-5 秒) 到最后 5 秒 (F最大 25-30 秒) 的下降 (图2D)。动态疲劳指数值越高,疲劳程度越高。
使用相同的静态疲劳测试力与时间曲线(如图1所示),我们发现静态疲劳指数计算版本 1 在非疲劳之间产生了更好的解散(SFI = 26.65%)和疲劳(SFI = 29.14%)主体(图3A)。相反,静态疲劳指数版本 2 也检测到非疲劳之间的差异(SFI = 33.56%)和疲劳(SFI = 35.02%)受试者,两组之间的差异小于静态疲劳指数版本1(图3B)。使用亚最大疲劳测试,非疲劳受试者表现出更高的耐力(69.75 s),在目标水平上完成的总工作量为50%MVIC(1,244.45 kgμs),而疲劳受试者在耐力(67.36s)和完成的总工作(931.252 kgμs)(图3C)方面均具有更高的耐力和总工作量。动态疲劳指数还捕捉到了非疲劳(SFI = 10.94%)之间的差异和疲劳(SFI = 13.84%)(图3D)然而,我们观察到受试者坚持一致节奏的能力不同,即使使用节拍器进行引导,这在每个间歇性收缩过程中施加的总力也具有变异性。
图 1:采样力时间跟踪。(A) 静态疲劳试验的代表性痕迹, (B) 次最大疲劳试验, 和 (C) 动态疲劳试验绘制为力 (kg) 与时间 (s) 图.非疲劳主体痕迹以灰色显示,疲劳主体痕迹以黑色显示。请点击此处查看此图的较大版本。
图2:疲劳指数计算图。(A) 静态疲劳指数计算版本 1.(B) 静态疲劳指数计算版本 2.(C) 副最大疲劳测试总工作计算。(D) 动态疲劳指数计算.请点击此处查看此图的较大版本。
图 3:使用协议中概述的方法收集的代表性数据。(A) 静态疲劳指数计算版本 1.(B) 静态疲劳指数计算版本 2.(C) 副最大疲劳测试总工作计算。(D) 动态疲劳指数计算.请点击此处查看此图的较大版本。
在这里,我们提供三种不同的方法来测量CRF的物理尺寸。使用手持测功机进行电机疲劳测试简单且易于适应临床使用。由于文献中存在许多测试变体,我们的目标是提供标准化方法来管理这些测试,并减少对临床医生进行广泛的面对面培训的需求。
虽然本研究中概述的疲劳测试证明测试可靠性良好,但遵守该协议将确保数据可重复性。在测试准备过程中,一个关键且经常被忽视的步骤是允许手柄装置在平坦的表面上进行校准。此步骤将建立实际基线读数。尽管最大强度不是CRF13物理方面的准确指标,但获得真正的MVIC值将大大增强数据解释。它用于通过规范数据比较24来确定是否存在电机弱点。精确的 MVIC 值还确保静态疲劳测试是实际的最大性能测试,有助于对疲劳指数进行规范性比较。在临床环境中,除了进行纵向比较外,静态疲劳测试还可用作筛选工具,因此,电机疲劳测试尤其有用。我们建议对 Fmax进行检查,并在 MVIC 的 10% 以内,以确保最大静态疲劳测试不会成为事实上的次最大测试。与以前的研究一致,我们发现,在握力疲劳测试中的口头鼓励是实现可重复数据所必需的,并且具有良好的F最大值(= MVIC的10%)25,26。保持最大的收缩,特别是在静态疲劳测试期间,需要集中注意力和动力。在没有口头鼓励的情况下,受试者有时未能在前5或整个测试中达到真正的最大收缩,这带来了静态疲劳指数(SFI)计算的变异性。与这一点相关,在测试前和口头鼓励期间提供说明时,应使用标准脚本,这与以前的研究25、26一致。
SFI 版本 1 (图 2A) 表示实际力与时间曲线与无疲劳时假设力与时间之间的差值。计算的多种变化在以前的研究中已经发展出来20。由于受试者通常在前 5 秒内达到最大力,因此以下修改可用于计算曲线下的实际面积 (AUCEXPt):(1)AUC 从 5 到 30 秒的测试,(2) 测试的整个持续时间从 0 到 30 秒,以及 (3) 从 F最大值(T最大值) 到该12、20之后的 30 s 。然后,用于计算 AUCexpt值的时间间隔用于确定在没有疲劳的情况下计算假设 AUC (AUC假设)的时间间隔,通常计算为 F最大值乘以用于派生 AUCexpt的持续时间 。根据我们的经验,CRF 与使用图 2A13中概述的方法计算的 SFI 显著相关。鉴于达到F最大值(尤其是老年癌症患者)所需时间的可变性,方法部分中描述的SFI版本1提供了最敏感的度量,以捕获CRF的物理维度,同时不会丢失显示早期肥胖的数据,就像只从5-30秒13看AUC一样。
SFI 计算版本 2 (图 2B) 表示从测试开始到测试结束产生的最大力的下降。计算方法比 SFI 版本 1 简单得多,并且提供了一种快速估计疲劳程度的方法。然而,静态疲劳指数计算版本2表现出低测试复检可靠性,类间相关系数(ICC)为0.46~0.77,而静态疲劳指数1版本1在多发性硬化症(MS)患者中,测试复试可靠性为0.71~0.96。这与我们发现只有静态疲劳测试和SFI计算版本1与前列腺癌患者自我报告的疲劳显著相关13。有趣的是,SFI 版本 1 在健康控制中表现出较低的测试重新测试可靠性(ICC 为 0.18-0.52),而 MS 版本21则较低。因此,我们建议使用 SFI 计算版本 1 来测量癌症患者的身体疲劳。SFI 版本 2 可用于在测试期间快速估计疲劳水平。
亚最大疲劳测试包括持续(静态)或重复(动态)收缩,目标值为 MVIC 的 30-75%。虽然此测试通常不用于计算电机的可脂肪性,但我们将这种方法包含在当前协议中,因为它通常用于在同时评估期间诱导疲劳,如药物治疗效果、血液生物标志物分析、肌Xmy形图和功能磁共振成像 (fMRI)27、28、29。亚最大疲劳测试在研究对象30中引起较少不适。这些测试还更好地近似典型的日常任务,如抓取和携带杂货。此外,亚最大疲劳试验可能对额外的治疗诱发效果更敏感31。子最大疲劳试验的性能可以作为完成的总工作来衡量(图2C),这已经证明了良好的测试重复性7。或者,任务失败的时间,或耐力,也被用来量化次最大疲劳测试性能22。
动态疲劳测试包括间歇性重复最大收缩,通常在一个固定的节奏指导与节拍器7。动态疲劳指数 (DFI) 的计算为从测试开始到结束时的最大力下降(图 2D)。方法中描述的 DFI 计算考虑了在第一次和最后 3 次收缩期间产生的最大力 (Fmax)。可以修改此方法,以考虑前 5 秒 (0+5 秒) 和后 5 秒 (25–30 秒)20 中的F最大值。与亚最大疲劳试验类似,动态疲劳试验引起的不适感较少,且具有良好的测试复试性7。然而,动态疲劳测试在比较疲劳受试者(例如,后脊髓灰质炎、多发性硬化症)和健康对照20的研究中,并没有显示出足够的鉴别力。
使用手柄装置测量的运动疲劳可能源于从下降的动量运动神经元减少的驱动器,或受损的收缩机制在肌肉纤维5。有趣的是,次大收缩可能更受运动皮层的影响,而最大疲劳测试可能有更大的肌肉成分32。这可能与高肌肉压力(>50% MVIC)引起的长期缺血和进入肌肉组织的血液流量减少有关29,33。使用手持测功机测量的收缩力涉及含有主要1型纤维的加电器授粉,以及由I型和II型纤维34组成的前臂屈肌。由于I型纤维具有很强的氧化性,最大静态疲劳试验更容易出现肌肉缺血和糖解引起的疲劳35。由于亚最大疲劳测试和动态/间歇性测试允许肌肉纤维恢复,它们可能更有用的评估身体疲劳与中心起源33。未来的研究,旨在分离运动神经元与肌肉成分的贡献,可能还包括与肌电图记录结合使用的运动皮层的颅内磁刺激36。
现行协议的一个局限性是,使用这些身体疲劳测试,癌症人群缺乏既定的规范价值。先前的研究已经测量了身体疲劳使用手柄装置在容易发展身体疲劳的人群,如小儿麻痹症和老化20,23。在使用标准化方法的癌症疲劳研究中,这种规范性价值尚未确立。此外,手尺寸、手持测功机类型、防滑手套或戒指的存在、手部优势、性别、年龄和基线健身等变量也会影响握把测试。临床人群不可避免的异质性可能会限制使用手柄测试的研究成果的通用性。因此,应考虑控制这些潜在混淆变量的策略,例如分析协方差或 MVIC 数据归一化到体重。此外,握把测试只捕获上肢肌肉组织的可脂肪性,这可能与下肢可肥性26无关。因此,在使用手柄测试测量通用报告的质量尺寸时,需要仔细解释数据并避免过度概括。它可能有助于包括涉及下肢的其他性能可脂肪性测试,如6分钟或10米步行测试,结合手柄脂肪性测试37。最后,当前研究中描述的方法表示在单个时间点测量的运动疲劳。以前的研究表明,脂肪性,反映在活动期间疲劳的变化,可能更有用的临床上,因为这个概念捕捉患者的功能状态38。未来的研究将探讨感知的可脂肪性(自我报告的疲劳分数的变化)和性能可脂肪性(手握疲劳指数的变化)在物理/认知测试37,38,39之前和之后之间的关联。
总之,本议定书中概述的方法为衰弱的症状提供了客观和定量的测量,并易于应用于临床环境。根据我们的经验,静态疲劳测试与SFI计算版本1相结合是捕捉癌症疲劳的物理方面以及其他疾病状况的最敏感方法12,13。除了静态最大疲劳测试外,我们还提供了两个额外的手柄测试,这些测试在严重受损的患者群体中可能更适中。年龄、性别、疾病和基线健身水平等变量都可以使用手柄设备影响身体疲劳测量。使用的具体方法应针对每种疾病人群进行定制。
作者没有什么可透露的。
这项研究得到了马里兰州贝塞达国家卫生研究院国家护理研究所内学研究部的充分支持。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Quantitative Muscle Assessment application (QMA) | Aeverl Medical | QMA 4.6 | Data acquisition software. NOTE: other brands/models can be used as long as the software records force over time. |
QMA distribution box | Aeverl Medical | DSTBX | Software distribution box which connects the handgrip to the software. |
Baseline hand dynamometer with analog output | Aeverl Medical | BHG | Instrumented handgrip device with computer assisted data acquisition. NOTE: other brands/models can be used as long as the instrument measures force over time |
请求许可使用此 JoVE 文章的文本或图形
请求许可This article has been published
Video Coming Soon
版权所属 © 2025 MyJoVE 公司版权所有,本公司不涉及任何医疗业务和医疗服务。