動的バランステストシステムは、履物ユーザーの安定限界（LOS）を定義するための精密機器として機能します。静的プラットフォームモードを利用することで、これらのシステムはユーザーの重心（COG）をマッピングし、水平面内でそれを制御する能力を測定します。このプロセスにより、特定の履物を着用したユーザーがバランスを崩す前に、どの程度まであらゆる方向に傾くことができるかを正確に定量化します。
このテストの核心的な価値は、身体の動きを客観的なデータに変換し、特定の履物がユーザーの安全な可動範囲を広げるのか、それとも制限するのかを明らかにできることです。
安定性測定のメカニズム
重心の確立
テストプロセスは、静的プラットフォームモードを使用してユーザーの重心（COG）を特定することから始まります。これにより、問題の履物を着用した状態でのユーザーの平衡点が特定され、重要な基準線が確立されます。
水平変位の追跡
基準線が設定されたら、システムはユーザーのCOGを操作する能力を評価します。ユーザーは水平面内で体重を移動させ、制御の限界をテストします。
角変位の測定
システムは、中心点からのCOGの角変位をキャプチャします。この指標は安定性の主要な指標であり、ユーザーがステップを踏んだり支えにつかまったりすることなく傾くことができる最大角度を表します。
履物の影響の評価
靴の貢献の分離
このテスト方法は、履物が人間の生理機能とどのように相互作用するかを判断するために不可欠です。靴という変数を分離し、より広い範囲の動きに必要なサポートを提供するかどうかを確認します。
バランス制御の定量化
主観的なフィードバックに頼るのではなく、システムは安定限界に関する具体的な数値を提供します。靴のデザインがより良いバランス制御に貢献しているのか、それともユーザーのリーチの端での安定性を維持する能力を損なっているのかを特定します。
テストの範囲の理解
静的モードの制限
この特定の測定は、静的プラットフォームモードで行われることに注意することが重要です。傾き限界の測定には効果的ですが、この特定のテストでは、移動する表面で必要とされる能動的な応答をシミュレートしません。
自発的制御と反応的制御
この方法は、ユーザーのCOGを移動させる自発的な能力をテストします。突然の滑りやつまずきイベント中に必要とされる反応反射ではなく、制御された安定性を評価します。
履物の戦略へのデータの適用
安定限界データを効果的に活用するために、特定の目標を検討してください。
- 主な焦点が製品デザインの場合：角変位データを使用して、どの靴底の形状がユーザーの安定した傾き範囲を最大化するかを特定します。
- 主な焦点が臨床評価の場合：患者のバランス障害のリスクを最小限に抑える履物を処方するために、さまざまな種類の靴にわたるユーザーのLOSメトリックを比較します。
最終的に、動的バランステストは、安定性を感覚から測定可能な指標に変え、履物の選択とデザインにおけるデータ駆動型の意思決定を可能にします。
概要表：
| 測定コンポーネント | 説明 | 安定性への貢献 |
|---|---|---|
| 重心（COG） | 静的基準線の特定 | ユーザーの平衡点を確立する |
| 水平変位 | 体重移動の追跡 | 水平面内での制御を評価する |
| 角変位 | 主要な安定性指標 | バランス喪失前の最大傾き角度を定量化する |
| 静的プラットフォームモード | テスト環境 | 反応反射に対する自発的制御に焦点を当てる |
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参考文献
- Longhai Zhang, Fei Guo. Interactive Cognitive Motor Training: A Promising Approach for Sustainable Improvement of Balance in Older Adults. DOI: 10.3390/su151813407
この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .
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