Studie: Wirksamkeit muskulärer Kontrollstrategien beim Gehen

Foto: Gerhard Seybert/Adobe Stock
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Wer zu Fuß in der Stadt unterwegs ist, muss den Gang immer wieder anpassen. Für die dabei erforderlichen Änderungen der Muskelaktivität hat jeder Mensch Kontrollstrategien entwickelt, die ihn vor Stolper- und Sturzunfällen bewahren. Forschende der Universität Bayreuth haben diese Strategien und ihre Wirksamkeit jetzt erstmals analysiert.

Wenn Bordsteinkanten, Treppenstufen oder andere Höhenunterschiede des Untergrunds im Voraus wahrgenommen werden, kann sich die Muskulatur entsprechend darauf einstellen. Dabei werden das Knie- und das Sprunggelenk stärker gebeugt, die Höhe des Körperschwerpunkts ändert sich. Diese vorausschauende muskuläre Anpassung wird in der Forschung als antizipative Kontrollstrategie oder auch als „High-Level-Strategie“ bezeichnet. Eine andere, weniger anspruchsvolle „Low-Level-Strategie“ beruht allein auf muskulären Reflexen. Diese Reflexe werden beim Gehen erst ausgelöst, wenn der Schritt von der Bordsteinkante oder der Treppenstufe bereits getan wird und die Gefahr des Stolperns und Hinfallens unmittelbar gegeben ist.

Neuromuskuläres Modell zum Gehen auf unebenem Boden. Durch antizipative Anpassungen der Beinmuskeln kann der Körperschwerpunkt (CoM) bereits vor einer Untergrundänderung angepasst werden. Grafik: Lucas Schreff„In unserer Studie wollten wir herausfinden, welchen Einfluss diese unterschiedlichen Strategien auf das Gangverhalten haben und wie bedeutsam sie jeweils für eine sichere Überwindung von Höhenunterschieden sind. Dabei stellte sich allerdings das Problem, dass keine der beiden Kontrollstrategien vom Menschen komplett ausgeschaltet werden kann. Deshalb lässt sich der Einfluss einer einzelnen Strategie nur schwer mit ausgewählten Testpersonen ermitteln. Mit Computersimulationen sind aber derartige Analysen möglich“, erklärt der Leiter der Studie PD Dr. Roy Müller, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Trainingswissenschaft an der Universität Bayreuth und Leiter des Ganglabors der Klinikum Bayreuth GmbH – Medizincampus Oberfranken.

Simulation am Computer

Die Forscher*innen haben ihren Simulationen am Rechner ein neuromuskuläres Modell zugrunde gelegt, bei dem die Muskeln allein durch Reflexe stimuliert werden. Mit diesem Modell können Effekte der „Low-Level-Strategie“ isoliert dargestellt werden.

Wie sich herausstellte, ist mit dieser Strategie eine effiziente, unfallvermeidende Anpassung des Gehens an einen plötzlich tieferen Untergrund nur gewährleistet, wenn der Höhenunterschied drei Zentimeter nicht übersteigt. Bordsteinkanten sind jedoch in der Regel fünf bis 12 Zentimeter hoch. Offenbar reicht eine nur auf Reflexen aufbauende Kontrollstrategie nicht aus, um Stürze zu vermeiden. Daher wurde dieses Modell im Rahmen der Studie um eine zusätzliche antizipative Strategie ergänzt.

Die Computersimulationen zeigten jetzt signifikante Fortschritte: Mit der Kombination einer High-Level- und einer Low-Level-Strategie ist gewährleistet, dass Höhenunterschiede zwischen drei und 21 Zentimetern unfallfrei bewältigt werden können. „Dieses Ergebnis unterstreicht klar die Bedeutung antizipativer Anpassungen im Alltag. Es belegt, dass Menschen, die wegen verringerter Sehkraft oder neuronaler Erkrankungen zu diesen Anpassungen nur noch eingeschränkt in der Lage sind, ein erheblich höheres Sturzrisiko haben“, sagt Müller.

Nutzen Trainings- und Lernprogramme etwas?

Anknüpfend an die neue Studie will das Bayreuther Forschungsteam seine Untersuchungen zu antizipativen Strategien weiter vertiefen. Dabei geht es beispielsweise auch um die möglichen Einflüsse von medizinischen Wirkstoffen oder von Alkohol, die diese Form der muskulären Kontrolle schwächen könnten. Weitere Untersuchungen richten sich auf die Frage, inwieweit High-Level-Strategien durch Trainings- und Lernprogramme gestärkt und optimiert werden können.

Originalpublikation
Lucas Schreff, Daniel F. B. Haeufle, Johanna Vielemeyer, Roy Müller: Evaluating anticipatory control strategies for their capability to cope with step-down perturbations in computer simulations of human walking. Scientific Reports 12, 10075 (2022), DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-14040-0

 

Quelle: Universität Bayreuth | Redaktion: Cornelia Meier