想要知道脑卒中患者躯体是否疲劳，这些方法您用的上！

本文来源

任思强，张茜，代玉玺，等. 脑卒中患者躯体疲劳评价方法的研究进展[J]. 中国全科医学，2021，24(36)：4661-4664，4670. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.012.

作者：任思强，张茜，代玉玺，甄希成

通信作者：甄希成，教授；单位：沈阳体育学院运动人体科学学院

随着对卒中后疲劳（PSF）的研究不断深入，研究者们逐渐更加深刻地意识到疲劳在脑卒中患者康复中的重要性，但目前尚缺乏统一的PSF评价标准，尤其是在躯体疲劳方面。本文总结了PSF的评价方法并分析了PSF的不同维度，进而对脑卒中患者躯体疲劳进行评价，同时还总结了相关的基于生理、生化指标的评价方法，以供临床工作者更好地评价脑卒中患者躯体疲劳状况。  

量表评价法

1、疲劳严重度量表（FSS）

FSS属于单维度量表，包含7个条目，主要评价内容为疲劳后果（躯体功能、工作和活动能力下降等），应用在系统性红斑狼疮和多发性硬化患者中具有较高的内部一致性和共存效度，是目前临床上最常用的评价疲劳的量表。FSS适用于评价脑卒中患者疲劳状况，但其无法评价患者认知功能和社会功能实现能力。  

2、个人疲劳强度问卷（CIS）

CIS属于多维度量表，包含4个维度20个条目，主要评价内容包括主观疲劳感（8个条目）、注意力（5个条目）、动力（4个条目）及体力（3个条目），应用在慢性疲劳综合征人群中具有较高的内部一致性、折半信度、区分效度和反应度等，是一种可靠的疲劳评价量表。研究表明，CIS与FSS相比能更好地评价疲劳对患者认知功能的影响，适用于评价我国脑梗死患者疲劳状况，但其对患者反应能力变化不太敏感。  

3、疲劳影响量表（FIS）

FIS属于多维度量表，包含3个维度40个条目，主要评价内容包括认知功能（10个条目）、躯体功能（10个条目）及心理-社会功能（20个条目），应用在慢性疲劳、多发性硬化及轻度高如何有效的血压患者中内部一致性较高。研究表明，FIS能更好地反映疲劳对患者社会功能实现能力的影响，在我国脑梗死患者中具有较好的适用性，但其不能区分慢性疲劳与抑郁症，在合并注意力障碍的患者中使用受限。  

基于生理、生化指标的评价方法

1、基于生理指标的评价方法

生理指标如心电信号、肌电信号、肌氧饱和度等不仅能直接反映人体生理变化并可实时监测，而且检测具有无创性。由于躯体疲劳程度通常可通过心率、心率变异性HRV）、肌肉状态等反映出来，因此生理指标可准确反映躯体疲劳程度。目前，基于生理指标的评价方法已应用于PSF评价研究并成为相关领域研究热点。

1.1　心电信号  由于疲劳会扰乱PSF患者康复训练过程中身体平衡状态、影响自主神经并导致相应的心电信号改变，因此通过观察相应心电信号变化可评价PSF患者疲劳程度，而心率和HRV是比较有代表性的两个心电信号。有研究显示，心率是一个简单、有效的疲劳状态评价指标，而HRV是一项无创评价指标，也可用于监测训练者训练期间疲劳状态。此外，HRV联合血生化指标还在躯体疲劳的早期诊断中有一定应用价值。

1.2　肌电信号  表面肌电信号（sEMG）指神经-肌肉系统活动产生的生物电信号，而由于PSF患者sEMG会随着疲劳程度加重而在康复训练过程中表现出不同的特征，因此sEMG可用于评价PSF。sEMG的监测方便、无创、省时而敏感、不易受干扰、患者易于接受，在躯体疲劳的评价中应用广泛，但其对脑卒中患者躯体疲劳状况的评价尚不能实现量化。

1.3　肌氧饱和度  有研究提示，肌氧饱和度可作为评价疲劳状况的客观指标，近红外光谱技术可作为评价PSF程度的手段；有学者通过利用sEMG和近红外光谱技术对疲劳进行评价并分别从电生理、血流动力学角度进行分析发现，将sEMG与近红外光谱技术相结合可提供更详细、准确的躯体疲劳信息，有利于更好地评价躯体疲劳程度。  

2、基于生化指标的评价方法

由于PSF患者生化指标会发生较明显的变化，因此检测生化指标也是较为常用的躯体疲劳评价方法，即通过观察生化指标变化实现对躯体疲劳的评价。

其他评价方法

1、超声图像法

超声图像可提供PSF患者肌肉形态信息、反映PSF患者康复训练期间肌肉结构变化，进而用以评价PSF患者疲劳程度。有研究显示，超声图像法联合sEMG可获得更多的疲劳相关信息，可能会让躯体疲劳评价结果更加准确、可靠，而超声图像法或可成为sEMG评价躯体疲劳的重要研究方向之一。  

2、红外热像技术

由于代偿作用，PSF患者较差的肢体功能不仅会加重能量消耗、躯体疲劳程度，还会导致体表温度发生改变，甚至影响患者肢体功能康复进程。红外热像技术是一种安全、可靠的体表温度检测技术，可有效反映体表温度变化情况。但由于体表温度与患者疲劳感受不同步，因此将体表温度作为唯一的躯体疲劳程度评价指标是不准确的。  

3、肌肉状态分析技术

肌肉状态分析技术也是一种无创检测技术，其主要通过测定肌肉反应时间、收缩时间、放松时间及径向位移等反映肌肉功能状态及躯体疲劳程度，但目前关于肌肉状态分析技术在脑卒中患者中应用的研究报道很少见。此外，面部运动（如打哈欠）、运动能力下降、注意力不集中等也可在一定程度上反映躯体疲劳程度，但由于这些表现说服力较低且特异性较差，因此很少将其作为躯体疲劳的评价指标。  

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