WELLEN DER MUSKELAKTIVITÄT DER UNTEREN EXTREMITÄTEN UND DER BECKENBODENMUSKELN BEI FRAUEN BEIM GEHEN ODER LAUFEN: EINE SYSTEMATISCHE ÜBERPRÜFUNG

König I.^1,2, BlasimannA.¹, Hauswirth A.¹, EichelbergerP.¹, Baeyens J.-P.², Radlinger L.¹

¹Berner Fachhochschule, Gesundheit, Physiotherapie, Bern, Schweiz, ²Vrije Universiteit Brussel, Fakultät für Sport und Physiotherapie, Brüssel, Belgien

Hintergrund: Die Beckenbodenmuskulatur (PFM) muss sich reflexartig zusammenziehen können, da Niesen und Husten einen raschen intraabdominalen Druckanstieg hervorrufen, worauf die PFM reagieren muss. Darüber hinaus ist Reflexaktivität auch bei Ganzkörperbewegungen mit hoher Stoßbelastung wie Laufen oder Springen erforderlich. Folglich würde ein besseres Verständnis der Muskelfaserrekrutierung und des Zeitpunkts der PFM-Kontraktion das Verständnis darüber unterstützen, wie die PFM-Funktion zur Kontinenz beiträgt. Die PFM-Elektromyographie (EMG) ist eine häufig verwendete Methode zur Beurteilung der PFM-Funktion. Herkömmliche EMG-Analysen gleichgerichteter Signale oder quadratischer Mittelwerte liefern Informationen über den Zeitpunkt und die Intensität der Muskelaktivität, ohne Frequenzkomponenten zu berücksichtigen. Der Vorteil eines Wavelet-Ansatzes besteht darin, dass er gleichzeitig Informationen in den Bereichen Zeit, Frequenz und Größe liefert.

Zweck: Diese systematische Literaturübersicht zu Wavelet-Funktionen zur Analyse von EMG-Muskelaktivitätsmustern der unteren Extremitäten (oder PFM, sofern verfügbar) beim Gehen oder Laufen wird in weiteren Studien dazu beitragen, eine geeignete Wavelet-Anwendung zur Analyse von PFM-EMG-Mustern zu finden, die von Frauen bei dynamischen Aufprallaktivitäten abgeleitet wurden.

Methoden: Diese systematische Übersicht ist im internationalen prospektiven Register systematischer Übersichten (PROSPERO) unter der Identifikationsnummer CRD42016035986 gelistet. Die Zusammenstellung erfolgte auf Grundlage des PICO-Modells und der PRISMA-Checkliste. Bis zum 28. März 2016 wurden elf relevante elektronische Datenbanken systematisch durchsucht. Zusätzlich wurden Kongressberichte sowie Referenzlisten gescannt. Die Qualität der eingeschlossenen Studien und das Risiko für Bias wurden mit dem „Tool zur Beurteilung des Risikos für Bias der Cochrane Collaboration“ analysiert. Folgende Daten wurden extrahiert: Erstautor, Jahr, Probandenmerkmale, Intervention, Ergebnismaße und -variablen, Ergebnisse und Wavelet-Spezifikation.

Ergebnisse: In diese Übersicht wurden 20 Studien einbezogen. In 18 Studien wurden EMG-Aktivitätsmuster der unteren Extremitäten untersucht. Darüber hinaus wurden zwei Konferenzberichte gefunden, die PFM analysierten. Die einbezogenen Studien analysierten drei verschiedene Hauptziele: Die Erkennungsrate, Zeitperiodenmerkmale und Faserrekrutierungsmuster. Die Erkennungsrate des EMG der Muskeln der unteren Extremität variierte zwischen 68.4 % und 100 %. Die Rate der falschen Unterscheidung betrug jedoch 4 % bei der Unterscheidung der maximalen willkürlichen Kontraktion gesunder von schwacher PFM. Die Auswertung von Muskeltiming, Zeitverschiebungen und früher oder verzögerter Muskelaktivierung zeigte Unterschiede in den Aktivierungsmustern beim Gehen im Vergleich zum Laufen sowie zwischen Gesunden und Patienten. Atrophische Muskeln produzierten nicht die hochfrequenten Typ-II-Faserkomponenten, sondern mehr Energie in ihren niedrigeren Frequenzen.

Schlussfolgerung(en): Wavelets spiegeln Signalkomponenten wider, die mit Aktivitäten langsamer Typ-I-Fasern, schneller Typ-II-Feuerungsrate und auch Muskeltakteigenschaften zusammenhängen. Diese Informationen sind erforderlich, um das Verständnis zu unterstützen, wie PFM-Dysfunktionen zur Inkontinenz in Bezug auf Präaktivierung und Reflexkreise beitragen. Daher ist ein Wavelet-Ansatz für die PFM-EMG-Analyse geeignet.

Implikationen: Obwohl die Wavelet-Analyse im Bereich der Biomechanik gut etabliert ist, wurden nur zwei Konferenzberichte gefunden, die PFM-EMG mit Wavelets analysierten. Dieses Wissen würde jedoch eine Optimierung der Trainingsprotokolle der PFM-Rehabilitation ermöglichen. Daher wird in zukünftigen Projekten die PFM-EMG-Wavelet-Analyse beim Laufen durchgeführt.

Finanzierungshinweise: Keiner. Wir erklären, dass wir keinen Interessenkonflikt haben und keine Zugehörigkeiten offenlegen müssen.

Thema: Beckengesundheit von Frauen und Männern

Ethik-Genehmigung: Für diese Art von Studie ist keine formelle Einwilligung erforderlich.

Alle Autoren, Zugehörigkeiten und Abstracts wurden wie eingereicht veröffentlicht.