Einleitung
Die Ganggeschwindigkeit besitzt einen sehr großen Einfluss auf die Gangparameter, wie zahlreiche Studienergebnisse bereits belegen 1 2 3 4 5 6. Seine praktische und inhaltliche Relevanz erhält diese Thematik dadurch, dass die Vergleichbarkeit von Datensätzen in Quer- und Längsschnittstudien durch abweichende Ganggeschwindigkeiten deutlich verringert ist 7. Lässt man den Einfluss der Ganggeschwindigkeit außer Acht, besteht die Gefahr, Interventionen (Training, Therapie) in ihrer Wirksamkeit zu überschätzen.
Dass diese Problematik seitens der Laufanalyse bisher nahezu unbeachtet blieb, verdeutlicht die defizitäre wissenschaftliche Befundlage. Eine Recherche in der Datenbank PubMed (24. Februar 2013) unter Verwendung des Suchbegriffes „running and reference data“ ergab 382 Einträge im Zeitraum von 1969 bis 2013. Es fanden sich nur zwei Studien 8 9, basierend auf einem vergleichbaren Datensatz (n = 220; Alter: 18,3 ± 1,2 Jahre), die als Referenzdatenerhebung konzipiert waren. Ziel war der Aufbau einer Referenzdatenbank für die Druckverteilung während der Stützphase beim Laufen sowie der Vergleich zum Gehen. Die Datenerfassung erfolgte barfuß (Laufgeschwindigkeit 11,9 km/h) mittels Druckmessplatten anhand von 215 gesunden Probanden (Sportstudierende). Es ließen sich vier Druckverteilungsmuster ermitteln, wobei die größte Druckbelastung unter der Ferse beim initialen Bodenkontakt auftrat. Im Vorfußbereich verzeichnete das Metatarsale II die größte Druckbelastung. Die Druckspitzen waren im Vergleich zum Gehen konsistent höher.
Eine Spezifizierung der Datenbankrecherche (Suchbegriff: influence of running speed on running parameter) ermittelte fünf Einträge im Zeitraum von 2008 bis 2012, wovon vier sich mit der menschlichen Lokomotion auseinandersetzen. Während sich Helou et al. 10 mit dem Einfluss der Umgebungsbedingungen auf die Marathonleistungsfähigkeit beschäftigten, untersuchten Padulo et al. 11 den Einfluss der Laufgeschwindigkeit und des Streckenprofils (Neigung) auf kinematische Laufparameter bei Marathonläufern unterschiedlicher Qualifikation. Stirling et al. 12 fanden deutliche Unterschiede in der Muskelaktivität (M. tibialis anterior, M. gastrocnemius, M. vastus lateralis, M. semitendinosus) während einer Ausdauerbelastung auf dem Laufband (eine Stunde, 95 % der Geschwindigkeit an der ventilatorischen Schwelle) in Abhängigkeit vom Anstrengungsgrad der Läufer.
Kong & Heer 13 konnten zeigen, dass das Tragen von mobilen Messsystemen im Schuh zur Beurteilung der Druckverteilung (F‑Scan mobile system; Tekscan Inc, Boston, USA) zu Veränderungen der Gangcharakteristik führt. Auch wenn diese Auswirkungen nur gering und nicht klinisch relevant waren, plädieren Kong & Heer 13 dafür, derartige Messsysteme weiter zu entwickeln, um deren Einfluss auf das natürliche Gangbild zu minimieren.
Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass bezüglich der Laufanalyse zum gegenwärtigen Zeitpunkt keine Evidenzen vorliegen, die eine Abschätzung des Einflusses der Laufgeschwindigkeit auf die Vielzahl der restlichen Laufparameter (kinematische Parameter, Laufphasen, Symmetrieparameter) zulassen. Ebenso fehlt es an hinreichend großen Stichproben, die es erlauben, geschwindigkeitsabhängige Referenzwerte für die Laufparameter zu berechnen. Diese wiederum sind essentiell für die Beschreibung und Quantifizierung der Laufbewegung. Unter Umständen ermöglichen sie auch eine Differenzierung der Laufstiltypen (z. B. Vorfußläufer vs. Rückfußläufer).
Zielstellung
Ziel der Untersuchung war es, mit dem portablen, inertialsensorbasierten Gang- und Laufanalysemesssystem RehaWatch (Hasomed, Magdeburg) Laufparameter in Abhängigkeit von der Laufgeschwindigkeit (8 – 20 km/h) zu erheben, um deren Einfluss zu ermitteln und Referenzwerte angeben zu können.
Untersuchungsdesign
Untersuchungsstichprobe
124 Probanden (n = 24 Frauen, 19 %) wurden getestet. Dabei handelte es sich in der Regel um Studierende der MLU Halle-Wittenberg (Tab. 1).
Bei 40 Probanden (32 %) lagen in der Vergangenheit orthopädische Befunde vor, die aber zum Zeitpunkt der Untersuchung keinen Einfluss auf das Laufen hatten. Alle Tests fanden im Universitätssportzentrum der MLU Halle-Wittenberg auf dem Laufband „Precor TRM 800-Series“ statt. Die Studie wurde von der Ethik-Kommission der Medizinischen Fakultät der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg genehmigt.
Untersuchungsablauf
Nachdem sich die Probanden jeweils eine Minute bei 8 und 10 km auf dem Laufband einliefen, absolvierten sie jeweils einen Versuch über eine Zeitdauer von 30 s mit folgenden Geschwindigkeiten: 20, 8, 18, 10, 16, 12, 14 km/h. Um den Einfluss der Geschwindigkeitsreihenfolge respektive der Ermüdung zu reduzieren, wurden die sieben Geschwindigkeiten in der angegebenen Reihenfolge (Abb. 1b) vollzogen. Die Pausendauer wurde mit 1 und 2 min definiert (Abb. 1b) und gegebenenfalls verlängert, wenn der Proband nach subjektivem Empfinden noch nicht vollständig erholt war.
Vier Versuche (8, 12, 16, 20 km/h) wurden mittels Video dokumentiert, um eine Beurteilung und Kategorisierung der Laufstile vornehmen zu können. Auf die diesbezüglichen Ergebnisse soll im Rahmen dieses Beitrags nicht eingegangen werden.
Folgende demografische und anthropometrische Daten wurden darüber hinaus erfasst: Alter, Geschlecht, Größe, Gewicht, orthopädische Befunde.
Gang- und Laufanalysemesssystem RehaWatch
Das mobile Messsystem RehaWatch erfasst Laufparameter mittels Inertialsensoren. Jeder Inertialsensor enthält ein Drei-Achsen-Accelerometer (Messbereich: ± 16 g), ein Drei-Achsen-Gyroskop (Messbereich: ± 2000/s) und ein Drei-Achsen-Magnetometer (Messbereich: ± 1,3 Ga). Die Sensoren sind als MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) aufgebaut (Abtastfrequenz: 600 Hz). Die Messdaten werden von den Sensoren via Bluetooth an den Data Logger (Abb. 2a) und von dort mittels USB-Stick (Abb. 2b) an die Analysesoftware im PC übertragen. Die Messung sollte auf hartem Untergrund stattfinden und sollte mindestens acht Doppelschritte beinhalten.
Die Durchführung und Auswertung einer Messung dauert inklusive An- und Ablegen der Halterungen ca. fünf Minuten.
In der RehaWatch-Analysesoftware werden die Messdaten automatisch ausgewertet. Grundlage ist die Bestimmung von vier Laufereignissen (initialer Bodenkontakt, vollständiger Fußaufsatz, Fersenablösung und Zehenablösung). Auf der Basis der Laufereignisse werden die räumlichzeitlichen Parameter und Laufphasen, entsprechend der Nomenklatur von Mann et al. 14, abgeleitet (Tab. 2). Die Symmetrie (Links-Rechts-Vergleich bilateraler Parameter) wird nach folgender Gleichung berechnet:
Statistische Auswertung
Die statistische Auswertung des Datenmaterials erfolgte mit dem Statistikprogramm SPSS 20.0 (SPSS Inc., Chicago, Illinois, USA).
Zunächst wurde mittels Regressionsanalyse (Prozedur: Kurvenanpassung) geprüft, welche Abhängigkeiten (Betrag, Art) zwischen den abhängigen Variablen (Laufparameter) und der unabhängigen Variable „Laufgeschwindigkeit“ bestehen. Darüber hinaus wurde die Geschwindigkeitsabhängigkeit varianzanalytisch (einfaktoriell, univariat) geprüft.
Die Darstellung der geschwindigkeitsabhängigen Referenzwerte erfolgt deskriptiv mittels Fehlerbalkendiagrammen (Mittelwert ± 95 % Konfidenzintervall) sowie unter Verwendung von Quantilen (5, 10, 25, 50, 75, 90, 95). Dadurch wird sowohl die Verteilung der Laufdaten aufgeklärt als auch eine exakte Einordnung und Interpretation der Messwerte ermöglicht. Für die bilateralen Parameter (z. B. Stützphase) werden in diesem Beitrag nur die Werte für die linke Seite angegeben.
Ergebnisse
Die Auswertung der Symmetrieparameter ergab konsistent keine Geschwindigkeitsabhängigkeit, weshalb diese auch nicht Gegenstand der Ergebnisdarstellung sind.
Geschwindigkeitsabhängigkeit der Laufparameter
Varianzanalytisch konnte für folgende Laufparameter eine signifikante Geschwindigkeitsabhängigkeit (η2> 0,10) bezogen auf den Haupteffekt ermittelt werden:
- Doppelschrittlänge (η2 = 0,774),
- Kadenz (η2 = 0,577),
- Doppelschrittdauer (η2 = 0,576),
- Landephase (η2 = 0,366),
- Maximale Fußhöhe (η2 = 0,160),
- Stützphase (η2 = 0,129).
Die Mehrfachvergleiche nach Bonferroni ergaben darüber hinaus für folgende Parameter signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Geschwindigkeitsniveaus (8–20 km/h): Schrittlänge, Schrittdauer, Kadenz, Aufsetz- und Abrollwinkel, maximale Fußhöhe, maximale Zirkumduktion, Schwungphase, Landephase, Stützphase und Abdruckphase.
Die Laufgeschwindigkeit beeinflusst insbesondere die räumlich-zeitlichen Parameter (Tab. 3) nachhaltig. In der Regel liegt ein kubischer Zusammenhang vor, ähnlich wie dies für den Bereich des Gehens bereits eruiert werden konnte 15.
Deskriptive Beschreibung der Datenanalyse
Beispielhaft sollen die angegebenen Perzentile an den Parametern „Maximale Fußhöhe“ und „Doppelschrittlänge“ interpretiert werden (Tab. 4a u. b). Die maximale Fußhöhe gibt den maximalen Abstand während des Laufzyklus zwischen Sensor und Untergrund (Laufband) an. Betrachtet man den Median (P50), so wird deutlich, dass sich dieser Parameter mit wachsender Laufgeschwindigkeit erhöht (8 km/h: 0,19 m; 20 km/h: 0,27 m). Demnach heben bei 8 km/h 50 % der Probanden den Fuß/Sensor höher bzw. niedriger als 19 cm vom Boden ab. Bei einer Geschwindigkeit von 20 km/h ist für die gleiche Häufigkeitsverteilung eine maximale Fußhöhe von 27 cm erforderlich.
Besitzt der Proband bei einer Laufgeschwindigkeit von 10 km/h eine Doppelschrittlänge von maximal 1,34 m, so gehört er zu den 5 % Probanden mit der niedrigsten Doppelschrittlänge. Hingegen wäre eine Doppelschrittlänge von mindestens 1,81 m (P 95) gleichbedeutend mit der Zuordnung zu jenen 5 % der Probanden mit der größten Doppelschrittlänge.
Abbildung 3a–d zeigt die Veränderungen (Mittelwert ± Konfidenzintervall) der zwei Parameter mit der größten (Doppelschrittlänge, Kadenz) und geringsten (Abrollwinkel, maximale Zirkumduktion) Geschwindigkeitsabhängigkeit.
Diskussion
Gang- und Laufgeschwindigkeit sind wesentliche Prädiktoren für die Gang- und Laufparameter. Während seitens der Ganggeschwindigkeit, wie einleitend beschrieben, inzwischen zahlreiche Evidenzen vorliegen, ist die Datenlage zum Einfluss der Laufgeschwindigkeit derzeit als sehr defizitär zu bezeichnen. Padulo et al. 11 konnten anhand des Vergleichs von professionellen und semiprofessionellen Marathonläufern mittels 2D-Videoanalyse (Dartfish 5.5Pro) zeigen, dass sich mit ansteigender Laufgeschwindigkeit Schrittfrequenz und ‑länge erhöhen bzw. verlängern. Darüber hinaus vergrößerte sich die Flugzeit und verkürzte sich die Kontaktzeit. Die geschwindigkeitsbedingten Veränderungen waren in der Gruppe der semiprofessionellen Marathonläufer deutlich größer im Vergleich zur professionellen Kohorte. Im Ergebnis der Studie stellten Padulo et al. 11 fest, dass Eliteläufer über einen effizienteren Laufstil im Vergleich zu Amateurläufern verfügen. Hinsichtlich der Laufqualifikation fanden sich in dieser Studie hingegen keine signifikanten Unterschiede in den Laufparametern, wobei folgende Klassifizierung der Probanden zugrunde lag:
Läufer (n = 19/15 %)
Proband, der wettkampfmäßig eine Sportart betreibt, die eine explizite Laufschulung umfasst, da das Laufen Bestandteil der Wettkampfleistung ist (z. B. leichtathletische Laufdisziplinen, Triathlon).
Nicht-Läufer (n = 57/46 %)
Proband, der wettkampfmäßig eine Sportart betreibt, die keine explizite Laufschulung umfasst, da das Laufen nicht Bestandteil der Wettkampfleistung ist (z. B. Fußball, Reiten, Schwimmen).
Kein Wettkampfsport (n = 48/39 %)
Proband, der keine Sportart wettkampfmäßig ausübt.
Die vorliegende Untersuchung zeigt, übereinstimmend mit Padulo et al. 11, dass insbesondere die räumlich-zeitlichen Laufparameter sehr stark durch die Laufgeschwindigkeit beeinflusst werden (siehe Tab. 3, Abb. 3a–b). Auch die maximale Fußhöhe, die mit dem Gang- und Laufanalysesystem RehaWatch nunmehr messbar ist, unterliegt einer signifikanten Einflussnahme durch die Laufgeschwindigkeit (r2 = 0,155). Betrachtet man die Laufphasen, so ist vor allem die Landephase (r2 = 0,364) als geschwindigkeitsabhängig zu bezeichnen. Auch der Einfluss auf die Stützphase ist beachtlich, jedoch deutlich niedriger (r2 = 0,128).
Unbeeinflusst blieben hingegen die Symmetrieparameter. Die Fehlervarianzaufklärungen (Partielles Eta-Quadrat) bewegten sich zwischen 0,001 (Abrollwinkel) und 0,024 (maximale Zirkumduktion), weshalb auch auf ihre Nennung im Ergebnisteil verzichtet wurde. Dieses Ergebnis korrespondiert mit den Befunden zum Prädiktor „Alter“ 1, die anhand einer Referenzstichprobe gesunder Probanden (n = 1.860) zeigten, dass die Symmetrie nicht mit dem Alter konfundiert ist.
Limitationen
Die Ergebnisse von Padulo et al. 11 lassen vermuten, dass die Untersuchung von hoch qualifizierten Läufern die Aussagekraft der Ergebnisse unter Umständen erhöht.
Des Weiteren ist durch die Untersuchung auf dem Laufband zwar eine exakte Definition des Prädiktors „Laufgeschwindigkeit“ möglich. Jedoch sollte bei der Ergebnisuntersuchung berücksichtigt werden, dass es auf dem Laufband zu einer Anpassung/Veränderung des individuellen Laufstils kommt. Folglich wäre eine Replizierung des Studiendesigns im natürlichen Milieu (Laufbahn, Gelände) angeraten.
Eine Randomisierung der sieben Laufgeschwindigkeiten (8–20 km/h) wurde in Erwägung gezogen, jedoch der beschriebenen Vorgehensweise der Vorzug gegeben. Durch den stetigen Wechsel von hoher und niedriger Laufbandgeschwindigkeit wurde den Probanden die Möglichkeit zur aktiven Regeneration eingeräumt. Eine Randomisierung hätte den Nachteil gehabt, dass auch zu hohe Belastungen (z. B. 20, 18, 16 km/h) möglich gewesen wären. Während die hier gewählte Vorgehensweise unter Umständen einen systematischen Fehler impliziert, wäre durch die Randomisierung ein schwer zu kontrollierender zufälliger Fehler entstanden.
Zum Zwecke der Referenzdatenerstellung ist die vorhandene Stichprobe (n = 124) als noch zu klein zu bewerten.
Zusammenfassung/Ausblick
Die erhobenen kinematischen Referenzdaten für das Laufen bilden zukünftig die metrische Grundlage für eine sichere Interpretation von Laufanalysedaten, wobei eine Erweiterung der Stichprobe notwendig ist. Damit verbinden sich für unterschiedlichste Anwender (Trainer, Sportler, Leistungsdiagnostiker, Sportschuhhersteller, Orthopädie-Techniker, Physiotherapeut etc.) signifikante Erkenntnisgewinne für die eigene Arbeit.
Mit dem Gang- und Laufanalysesystem RehaWatch steht ein Messinstrument zur Verfügung, das auch in der täglichen (Trainings-)Praxis problemlos einsetzbar ist. Aufgrund seiner Praktikabilität lassen sich größere Stichproben in angemessenen Zeitfenstern testen, was das Messsystem auch für Mannschaftssportarten (z. B. Fußball) interessant werden lässt. Dies auch vor dem Hintergrund, dass die Laufleistung in diesen Sportarten (Fußball, Handball etc.) ein wesentlicher, leistungslimitierender Faktor ist. Folglich ist die Verbesserung der Lauftechnik ein wesentlicher, bislang jedoch kaum genutzter Trainingsinhalt, der eine leistungsfähige Diagnostik der Lauftechnik voraussetzt.
Danksagung
Das Autorenteam bedankt sich recht herzlich bei allen Probanden (n = 124) für die Teilnahme an den Untersuchungen sowie bei Michael Schreier und Detlef Braunroth (Universitätssportzentrum, MLU Halle-Wittenberg) für die Bereitstellung des Laufbands sowie des Untersuchungsraums.
Für die Autoren:
PD Dr. phil. habil. René Schwesig
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Department Orthopädie, Unfall- und
Wiederherstellungschirurgie
06120 Halle/Saale
rene.schwesig@uk-halle.de
Begutachteter Beitrag/Reviewed paper
Schwesig R, Zimmer J, Fischer D, Hofmann M, Leuchte S. Einfluss der Laufgeschwindigkeit auf ausgewählte Laufparameter – Referenzdatenerhebung mit dem Messsystem RehaWatch. Orthopädie Technik, 2013; 64 (12): 28–35
- Kinder mit Trisomie 21: Einsatz der Ganganalyse zur adäquaten Schuh- und Orthesenversorgung — 5. November 2024
- Rehabilitation aus orthopädietechnischer und physiotherapeutischer Sicht – Osseointegration und Schaftprothesen der unteren Extremität im Vergleich — 5. November 2024
- Belastungsprofile von knochenverankerten Oberschenkelimplantaten verbunden mit modernen Prothesenpassteilen — 5. November 2024
- Fischer D, Leuchte S, Schwesig R. Einfluss der Ganggeschwindigkeit auf ausgewählte Gangparameter, Praxis Physiotherapie 2011; 4: 228–233
- Hof AL, Elzinga H, Grimmius W, Halbertsma JPK. Speed dependence of averaged EMG profiles in walking, Gait Posture 2002; 16: 78–86
- Leuchte S, Speer A, Kokott S. Tendenzen der räumlich-zeitlichen und der dynamischen Strukturierung von Gangzyklen bei unterschiedlichen Ganggeschwindigkeiten auf der Gangbahn, Leipziger Sportwissenschaftliche Beiträge 2005; 1: 1–17
- Möckel G, Perka C, Labs K, Duda G. The influence of walking speed on kinetic and kinematic parameters in patients with osteoarthritis of the hip using a forceinstrumented treadmill and standardised gait speeds, Arch Orthop Trauma Surg 2003; 123: 278–282
- Schwartz MH, Rozumalski A, Trost JP. The effect of walking speed on the gait of typically developing children, J Biomech 2008; 41: 1639–1650
- Vogt L, Banzer W. Instrumentelle Ganganalyse, Dtsch Z Sportmed 2005; 56: 108–109
- Riedl K. Gangrehabilitation bei minimalinvasiver Implantation einer Hüfttotal-Endoprothese, Hamburg, Dr. Kovac, 2009
- de Cock A, de Clercq D, Willems T, Witvrouw E. Temporal characteristics of foot roll-over during barefoot jogging: reference data for young adults, Gait Posture 2005; 21: 432–439
- de Cock A, Willems T, Witvrouw E, Vanrenterghem J, de Clercq D. A functional foot type classification with cluster analysis based on plantar pressure distribution during jogging, Gait Posture 2006; 23: 339–347
- Helou NE, Tafflet M, Berthelot G, Tolaini J, Marc A, Guillaume M, Hausswirth C, Toussaint JF. Impact of environmental parameters on marathon running performance, Plos one 2012; 7: e37407
- Padulo J, Annino G, Migliaccio GM, Dòttavio S, Tihanyi J. Kinematics of running at different slopes and speeds, J Strength Cond Res 2012; 26: 1331–1339
- Stirling JM, von Tscharner V, Kugler PF, Nigg BM. Classification of muscle activity based on effort level during constant pace running, J Electromyogr Kinesiol 2011; 21: 566–571
- Kong PW, De Heer H. Wearing the F‑Scan mobile in shoe-pressure measurement system alters gait characteristics during running, Gait Posture 2009; 29: 143–145
- Mann RA, Morgan GT, Dougherty SE. Comparative EMG of the lower extremity in jogging, running and sprinting, Amer. J. Sports Medicine 1986; 14: 501–510
- Schwesig R, Leuchte S, Fischer D, Ullmann R, Kluttig A. Inertial sensor based reference gait data for healthy subjects, Gait Posture 2011; 33: 673–678