基于智能鞋垫监测负重行军中的步态适应：体能水平对步态反应的影响及军事应用价值

　　为解决军事负重行军(LFM)中高发的肌肉骨骼损伤(MSKIs)问题，研究人员利用搭载惯性测量单元(IMU)的智能鞋垫开展步态适应性研究。结果表明，负重行军显著改变步频(cadence)、地面接触时间(GCT)和双支撑时间(DST)，且这些变化与个体最大摄氧量(VO2max)、身体成分等体能指标显著相关。该研究为实时监测军人步态变化、预防运动损伤提供了有效的技术手段。

　　

在军事训练中，负重行军（Loaded Foot Marches, LFM）是一项基础且高强度的任务，士兵常需背负15至50公斤的装备长途行进。然而，这种高负荷活动极易导致肌肉骨骼损伤（Musculoskeletal Injuries, MSKIs），如应力性骨折、髌股疼痛综合征和跟腱病变等，成为影响部队作战准备时间和人员健康的主要因素。以往研究虽关注负重对步态的影响，但多局限于不同条件间的对比，缺乏对长时间行军过程中步态动态适应机制的分析，且忽视了个体体能水平对步态反应的调节作用。

为深入探究这一问题，由Joel Martin博士领衔的研究团队在《Military Medicine》发表了一项研究，利用新型智能鞋垫技术监测步态参数，系统分析了负重行军中的急性反应和持续适应过程，并探讨了体能水平与步态变化的关系。

研究采用重复测量设计，招募14名有负重行军经验的健康成年人（9男5女），平均年龄31.2±7.3岁。他们在实验室内完成两次测试：第一次进行体能评估，包括身体成分（通过空气置换体积描记法BodPod测量）、下肢力量（反向跳跃Countermovement Jump, CMJ）、全身力量（等长大腿中部拉力Isometric Mid-Thigh Pull, IMTP）和有氧能力（最大摄氧量VO₂max，采用递增负荷试验）；第二次在跑步机上以固定速度（1.34 m/s）完成2小时负重20公斤的行军。智能鞋垫系统（Plantiga Technologies）以500Hz采样频率连续记录步态参数，包括步频（cadence）、地面接触时间（Ground Contact Time, GCT）、双支撑时间（Double Support Time, DST）、摆动时间变异性（Swing Time Variability, STV）及多项不对称性指标。

急性步态反应

与无负荷行走相比，负重最初5分钟内步频（P=0.048, d=0.58）、GCT（P<0.001, d=1.26）和DST（P<0.001, d=3.18）均显著增加，表明负荷立即改变了步态模式，可能为维持稳定性而采取的策略。不对称性参数未出现显著变化。

行军中的步态适应

在2小时行军过程中，步频显著下降（P<0.001, η_p²=0.608），而GCT（P<0.001, η_p²=0.709）和DST（P=0.003, η_p²=0.415）在第一小时内显著增加，之后趋于稳定。这表明参与者在前60分钟内已完成主要步态调整，后续保持相对稳定的节能模式。

体能水平与步态变化的关系

绝对VO₂max与步频变化呈正相关（r=0.63, P=0.022），与GCT变化呈负相关（r=-0.58, P=0.038），提示有氧能力较强的个体能更有效地调整步态。体重和去脂质量（Fat-Free Mass, FFM）也与GCT和DST变化显著相关，表明身体成分和肌肉量影响负荷下的生物力学反应。下肢爆发力（CMJ功率）和最大力量（IMTP峰值力）则与动态步态调整（如垂直起飞加速度不对称性VTAA）相关，反映力量素质在适应过程中的作用。

本研究通过智能鞋垫技术实时捕捉到负重行军中的步态动态变化，揭示步态适应主要发生在前一小时，且个体反应差异与体能水平密切相关。这不仅深化了对军事负荷运动生物力学机制的理解，也为开发个性化损伤预防策略提供了依据。智能鞋垫作为一种便携式监测工具，有望在野外训练中实时筛查步态异常，及时干预高风险个体，从而降低肌肉骨骼损伤发生率，提升军人作业效能与健康水平。