综述：假肢手的临床评估：现有方法、局限性与未来方向的系统评价

　　本综述系统回顾假肢手临床评估方法，聚焦随机对照试验（RCT）、日常生活活动（ADL）测试及肌电（EMG）控制等关键技术，揭示实时功能监测的缺失与大数据方法的转型趋势，为推进用户中心化假肢研发提供关键洞见。

　　

临床假肢手评估的系统性演进与挑战

引言

假肢手技术通过提升功能性与用户体验显著改善上肢截肢者的生活质量。近年虽在传感反馈、轻量化材料与仿生设计方面取得进展，但临床评估体系的研究仍存在显著空白。现有文献多聚焦技术参数优化，却缺乏对临床测试方法学及其效能的系统审视。本文基于PRISMA框架的系统综述，整合五大数据库文献，旨在剖析假肢手临床测试的现状、瓶颈与未来路径。

方法学框架与检索策略

本研究遵循系统评价PRISMA指南，以关键词检索覆盖DOAJ、Web of Science、PubMed、Scopus及IEEE Xplore数据库。筛选过程重点关注涉及截肢者临床试验、功能评估及用户反馈的研究原型，排除纯技术验证类文献。分析维度包括试验设计类型、评估指标有效性及数据收集方法。

临床测试类型与应用

随机对照试验（RCT）作为金标准方法，通过双盲分组比较治疗组（新型假肢）与对照组（传统假肢）的ADL表现。然而，假肢手领域RCT实施面临挑战：样本量受限、设备异质性高，且盲法设计因硬件可见性难以严格实现。

观察性研究则通过长期追踪用户环境中的适配表现，捕捉真实使用场景数据，但易受混杂因素干扰。

此外，交叉试验设计在早期原型测试中广泛应用，受试者依次体验不同设备，通过主观评分与任务完成效率对比性能优劣。

核心评估维度

功能评估聚焦日常生活活动（ADL）任务完成度，如物体抓握精度、操作稳定性与耗时。用户中心化指标通过问卷调查（如TRS、OPUS工具）量化舒适度、心理接受度及疲劳感。

技术性能测试涵盖肌电（EMG）信号识别率、误触发频率及感觉反馈延迟。值得注意的是，实时监测技术在自然环境中仍存在数据采集瓶颈，限制了连续功能评估的可行性。

技术演进与大数据转型

传统临床测试依赖实验室环境，而当前趋势正向大数据驱动分析转型。通过嵌入式传感器与云计算平台，连续采集使用数据（如抓握力、运动轨迹），结合机器学习算法优化控制策略。

假肢模拟器的应用显著降低临床试错成本，允许虚拟环境中的参数调优。超声人机接口等新兴技术虽提升手势识别精度，但尚未经过大规模临床验证。

局限性与未来方向

现有研究普遍存在样本量小、试验周期短、缺乏标准化评估协议等问题。多数原型未经历长期随访，导致用户接受度（如弃用率）数据缺失。

未来需开发统一评估框架，整合实时监测技术与真实环境数据采集。跨学科协作应强化临床医生与工程师的反馈循环，同时探索仿生感知与神经接口技术的临床转化路径。

结论

假肢手临床评估正处于从传统试验向动态数据驱动范式转型的关键阶段。突破实时监测技术瓶颈、建立标准化测试协议、深化用户参与式设计，将是提升临床效能与降低设备弃用率的核心路径。唯有通过严谨的临床验证，前沿技术才能真正赋能截肢者群体。