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문제 정의
- 본 연구의 강점은 우리가 아는 한, 본 연구는 노년층의 보행 능력의 변화의 예측자로서 노화로 인한 자세변화와 시공간 보행 변수의 연관성을 조사한 첫 번째 연구이다. 일반적으로, 보행 속도를 포함하는 시공간 보행 변수들은 노인의 낙상 및 인지장애의 주요 위험 인자로 간주되고 있지만, 노화에 따른 보행의 변화에 대한 근본 원인과 메커니즘은 명확하게 밝혀져 있지 않다[46,47].
- 본 연구의 목표는 여성 노인의 자세 정렬과 시공간 보행변수 사이의 연관성을 조사함으로써, 노화로 인한 자세 변화가 보행 능력에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 지금까지 노화로 인한 자세 변화로 시공간 보행 변수를 결정하려는 시도는 없었으나, 자세의 변화는 생물학적 노화와 관련된 보행 능력의 변화의 중요한 예측자가 될 수 있다.
제안 방법
- Multiple linear regression은 forward selection을 통한 stepwise method를 사용하여 수행되었다. Stepwise multiple linear regression 중 종속변수와 유의한 상관관계를 보이는 독립변수만 모형에 포함시켰다. 모든 분석은 SPSS software version 25.
- 본 연구는 단면 조사 연구(Ross-sectional study)로 설계되었다. 모든 대상자들은 측정을 시작하기 전, 나이, 신장, 체중 등의 일반적인 특성을 측정하였다. 모든 측정은 평일 오전에 별도의 밝은 방(온도 22~24#C)에서 수행되었고, 각각의 측정은 동일한 평가자들에 의해 수행되었다.
- 우리의 연구는 노인 여성의 보행 능력을 예측하는데 중요할 수 있는 자세 정렬에 대한 정보를 제공하지만 일반화하기에는 어려움이 있는 몇 가지 제한 사항이 있다. 첫째로, 여성 노인만을 대상으로 평가를 진행했다. 남성과 여성의 노화의 과정에는 차이가 있으며, 근육량, 지방조직 등의 함량의 변화도 다르기 때문에 남성 노인과 여성 노인을 같이 분석하는 것은 결과 해석에 영향을 줄 수 있다.
대상 데이터
- 본 연구의 대상자는 인천시에 위치한 노인 복지관 및 노인대학 등의 광고판을 통해 모집했고, 대상자 모집 및 실험은 2019년 12월에서 2020년 1월 사이에 진행되었다. 연구에는 보행 보조장치 없이 독립적인 보행이 가능하며, 지난 1년간 규칙적인 신체활동을 하지 않은 60세 이상의 여성 노인이 모집되었다.
- 자세 이미지는 대상자로 부터 3m 거리에 배치된 1600만 화소의 삼성 카메라(SM-N976N, Samsung, Suwon, Korea)로 수집했다. 수집된 이미지는 MATLAB (R2019a, MathWorks Inc., Natick, MA, USA)을 통해 분석되었다. 분석된 자세 정렬은 다음과 같다; 1) 머리척추각 (Cranio-vertebrae angle, CVA):시상면에서 지면의 수직 축에 대해 목이 앞으로 숙여진 정도, 2) 어깨각 (Shoulder angle, SA): 시상면에서 지면의 수직 축에 대해 어깨가 앞으로 굽은 정도, 3) 몸통각(Trunk angle, TA): 시상면에서 지면의 수직 축에 대해 몸통이 앞으로 기운 정도, 4) 하지각 (Lower extremity angle, LEA): 시상면에서 지면의 수직 축에 대해 하지가 앞으로 기운 정도, 5) 이마면 머리각 (Coronal head angle, CHA): 이마면에서 지면의 수평축에 대해 머리가 기운 정도, 6) 이마면 어깨각 (Coronal shoulder angle, CSA):이마면에서 지면의 수평축에 대해 어깨가 기운 정도,7) 이마면 몸통각 (Coronal trunk angle, CTA): 이마면에서 지면의 수직 축에 대해 몸통이 기운 정도.
- 본 연구의 대상자는 인천시에 위치한 노인 복지관 및 노인대학 등의 광고판을 통해 모집했고, 대상자 모집 및 실험은 2019년 12월에서 2020년 1월 사이에 진행되었다. 연구에는 보행 보조장치 없이 독립적인 보행이 가능하며, 지난 1년간 규칙적인 신체활동을 하지 않은 60세 이상의 여성 노인이 모집되었다. 연구의 제외기준은 다음과 같다;1) 신경계 질환을 가지고 있는 자, 2) 근골격계 기능에 제한이 있는 자, 3) 보행에 영향을 줄 수 있는 약물을 복용하고 있는 자, 4) 관절 치환술과 같은 보행에 영향을 줄 수 있는 수술적 조치를 받은 자.
- 모든 측정 동안 대상자들에게 편안한 자세로 정면을 응시하고 서있도록 지시했다. 자세 이미지는 대상자로 부터 3m 거리에 배치된 1600만 화소의 삼성 카메라(SM-N976N, Samsung, Suwon, Korea)로 수집했다. 수집된 이미지는 MATLAB (R2019a, MathWorks Inc.
- 연구의 제외기준은 다음과 같다;1) 신경계 질환을 가지고 있는 자, 2) 근골격계 기능에 제한이 있는 자, 3) 보행에 영향을 줄 수 있는 약물을 복용하고 있는 자, 4) 관절 치환술과 같은 보행에 영향을 줄 수 있는 수술적 조치를 받은 자. 총 75명의 여성 노인이 연구에 참여 의사를 밝혔고, 연구의 참여기준에 부합하는 건강한 여성 노인 32명이 최종적으로 연구에 참여했다. 모든 대상자는 연구에 참여하기 전에 사전 동의서에 서명했고, 모든 연구 절차는 ‘세계 의사회 헬싱키선언(Declaration of Helsinki)’을 따라 수행되었다.
데이터처리
- 모든 시공간 보행평가의 측정은 3번씩 반복측정 되었고, 각 시기 사이에는 1분의 휴식기간이 주어졌다. Sampling rate는 100 Hz로 설정되었고, GAITRite Platinum software (ver. 4.7.7.)를 사용하여 자료 수집 및 분석이 수행되었다. 측정된 데이터는 다음과 같다; 1) 보행 속도(Velocity, cm/s), 2) 정규화 된 보행 속도(Normalized velocity), 3) 분당 걸음 수(Cadence, step/min), 4) 보행-안정성 비율(Gait-stability ratio, step/m), 5) 보폭(Step length, cm), 6) 활보장(Stride length, cm), 7) 유각기(Swing phase, %), 8) 입각기(Stance phase, %), 9) 한발지지기(Single limb stance, %), 10) 양발지지기(Double limb stance, %).
- 데이터의 정규분포는 Kolmogorov-Smirnov test로 확인했다. 자세 정렬과 시공간 보행 변수 사이의 잠재적인 연관성을 확인하기 위해 Pearson’s correlation coefficient 를 사용했다.
- 자세 정렬과 시공간 보행 변수 사이의 잠재적인 연관성을 확인하기 위해 Pearson’s correlation coefficient 를 사용했다.
- 자세 정렬과 시공간 보행 변수 사이의 잠재적인 연관성을 확인하기 위해 Pearson’s correlation coefficient 를 사용했다. 자세 정렬이 시공간 보행 변수에 미치는 영향을 예측하기 위해 Multiple linear regression을 사용했다. Multiple linear regression은 forward selection을 통한 stepwise method를 사용하여 수행되었다.
이론/모형
- 자세 정렬이 시공간 보행 변수에 미치는 영향을 예측하기 위해 Multiple linear regression을 사용했다. Multiple linear regression은 forward selection을 통한 stepwise method를 사용하여 수행되었다. Stepwise multiple linear regression 중 종속변수와 유의한 상관관계를 보이는 독립변수만 모형에 포함시켰다.
- 본 연구는 단면 조사 연구(Ross-sectional study)로 설계되었다. 모든 대상자들은 측정을 시작하기 전, 나이, 신장, 체중 등의 일반적인 특성을 측정하였다.
성능/효과
- Stepwise multiple regression 결과, 이마면 머리각 및 몸통각은 보행 속도 및 정규화 된 보행 속도와 음의 상관관계가 있음을 보여주었고, 보행-안정성 비율과 양의 상관관계가 있음을 보여주었다(p < .05).
- 몸통각이 1도 증가할수록 보행속도는 2.12 cm/s, 정규화 된 보행속도는 .03이 감소했고, 보행-안정성 비율은 .04 증가했다(p < .05).
- 보행 속도는 머리각(r = -.51)과 중등도의 음의 상관관계가 있었고, 몸통각(r = -.28)과는 매우 약한 음의 상관관계를 보였다(p < .05).
- 보행-안정성 비율은 몸통각(r = .32)과 약한 양의 상관관계를 보였고, 이마면 머리각(r = .58)과 중등도의 양의 상관관계를 보였다(p < .05).
- 본 연구를 바탕으로 우리는 노화로 인한 자세 정렬의 변화는 여성 노인의 보행 능력의 변화와 연관성이 있다는 것을 발견했다. 머리의 기울임과 몸통의 전방으로의 굽힘은 보행속도를 늦추고, 보행 안정성을 낮추는데 영향을 미치며, 어깨의 기울임은 보행 주기를 변화시킨다.
- 본 연구의 주요 발견은 노인의 머리 및 몸통의 자세 변화는 보행 속도와 보행 안정성을 감소시키고, 어깨의 자세 변화는 보행 주기의 변화에 영향을 미친다는 것이다. 이마면 머리각과 몸통 각은 보행 속도를 약 26%, 보행 안정성을 약 46% 설명하고, 이마면 어깨각은 보행 주기(유각기: 32%, 입각기: 32%, 한발지지기: 31%, 양발지지기: 26%)를 설명하지만 큰 비율의 변화에 대해서는 설명하지 못했다 이러한 점은 노인의 보행 변수에 자세 정렬 외에도 다른 요인들이 기여한다는 점을 암시한다.
- 이러한 변화는 보행 중 안정성의 감소로 이어지며, 균형을 유지하기 위한 머리, 팔 및 몸통의 역학에도 영향을 미쳐 보행 능력을 변화시킨다[40]. 우리의 결과에서 나타난 연관성은 이마면 머리각과 몸통각이 균형 및 낙상과 관련된 보행 능력의 감소의 원인 중 하나로 고려될 수 있음을 보여준다.
- 우리의 결과에서, 이마면 머리각과 몸통각이 보행안정성 비율의 46%를 설명했고, 보행속도와 정규화된 보행 속도를 각각 36%, 33% 설명했다. 보행-안정성 비율은 단위 거리당 걸음 수로써 보행-안정성 비율의 증가는 보행 안정성의 감소를 의미하며[36], 보행속도의 감소는 낙상 위험도의 증가를 의미한다[26-32].
- Cromwell RL 등[35]은 건강한 젊은 성인과 비교하여 노인의 보행은 더욱 안정적인 보행을 유지하기 위해 한발지지기의 감소와 양발지지기의 증가가 발생되며, 분당 보행 수에는 차이가 없이 보행속도의 감소가 나타난다고 밝혔다. 우리의 결과에서도 자세 정렬은 분당 보행 수와는 연관성이 없었고, 보행 속도(R2= .36), 한발지지기(R2= .31) 그리고 양발지지기(R2= .26)와는 연관성이 있는 것으로 나타났다. 또한, 보행 주기의 변화로 인해 한발지지기 및 양발지지기의 변화와 함께 유각기(R2= .
- 유각기는 이마면 어깨각(r = -.57) 과 중등도의 음의 상관관계가 있었고, 이마면 몸통각(r = .39)과 약한 양의 상관관계가 있었다(p < .05).
- 이마면 머리각 및 몸통각은 보행 속도의 분산을 총 35.7% 설명했고, 정규화 된 보행속도의 분산을 총 33%, 보행-안정성 비율의 분산을 총 46% 설명했다(p < .05).
- 이마면 머리각이 1도 증가할수록 보행속도는 8 cm/s, 정규화 된 보행속도는 .08이 감소했고, 보행-안정성 비율은 .16 증가했다(p < .05).
- 이마면 몸통 각은 이마면 어깨각과 중등도의 양의 상관관계(r = .56)가 있었고, 하지각(r = -.46)과 약한 음의 상관관계가 있었다(p < .05).
- 이마면 어깨각은 유각기와 음의 상관관계가 있었고, 입각기와 양의 상관관계가 있었다(p < .05).
- 이마면 어깨각은 한발지지기와 음의 상관관계가 있었고, 양발지지기와 양의 상관관계가 있었다(p< .05).
- 이마면 어깨각은 한발지지기의 분산을 31% 설명했고, 양발지지기의 분산을 26% 설명했다(p < .05).
- 이마면 어깨각이 1도 증가할수록 유각기는 .51% 감소했고, 입각기는 .51% 증가했다(p < .05).
- 이마면 어깨각이 1도 증가할수록 한발지지기는 .52% 감소했고, 양발지지기는 .84% 증가했다(p < .05).
- 입각기는 이마면 어깨각(r = .56)과 중등도의 양의 상관관계가 있었고, 이마면 몸통각(r = -.38)과 약한 음의 상관관계가 있었다(p < .05).
- 한발지지기는 이마면 어깨각(r = -.56) 과 중등도의 음의 상관관계가 있었고, 이마면 몸통각(r = .38)과 약한 양의 상관관계가 있었다(p < .05).
후속연구
- 둘째로, 우리는 다른 질병에 의한 영향을 받지 않는 신체적 노화를 평가하기 위해 건강한 노인을 대상으로 평가가 진행되어 결과분석에 적은 수의 표본이 사용되었다. 마지막으로, 우리는 자세 정렬 평가와 보행 평가만을 수행하여, 근육량, 뼈의 밀도 등과 같은 근골격계의 영향 및 신경학적인 영향은 확인할 수 없었다.
- 일반적으로, 보행 속도를 포함하는 시공간 보행 변수들은 노인의 낙상 및 인지장애의 주요 위험 인자로 간주되고 있지만, 노화에 따른 보행의 변화에 대한 근본 원인과 메커니즘은 명확하게 밝혀져 있지 않다[46,47]. 우리의 결과는 노년층의 낙상 및 인지장애의 발현 전의 예측 마커로써 보행 능력의 변화를 이해하기 위한 근거로 활용될 수 있을 것으로 보인다. 우리의 연구 결과에서 노인의 보행 능력의 변화에 대해 자세의 변화는 중등도의 설명력(R2= .
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