摘要与引言：步态障碍和运动-认知交互是帕金森病（PD）的关键特征，对功能自主性和跌倒风险有重大影响。可穿戴惯性传感器能够客观评估步态表现，而Φ-斐波那契步态数已被证明是一种综合步态表现指标，它整合了自相似性、对称性和双支撑一致性。在先前横断面研究的基础上，这项观察性初步研究进行了纵向随访，将Φ-斐波那契指数框架的应用扩展到监测步态表现随时间的变化。实际上，该初步研究使用传统的临床量表和Φ-斐波那契步态数，调查了PD患者的步态表现和运动-认知交互的变化。
方法：19名接受传统门诊多学科康复治疗的PD患者在基线（T0）和一个月后（T1）接受了临床和仪器化的步态评估。步态数据通过在6分钟步行测试中使用可穿戴惯性传感器收集。分析了时空参数的变化、Φ-斐波那契步态数及其组成部分，以及双重任务表现（计时起立和行走双重任务，TUG-DT），同时还探讨了步态和谐性、临床运动改善与双重任务表现之间的关联。
结果与讨论：T1阶段的参与者在功能活动能力和时空步态参数方面表现出显著改善，同时Φ-斐波那契步态数有所降低，这主要是由于步态自相似性和双支撑一致性的提高。步态和谐性的改善与临床运动改善和双重任务表现的提升有显著关联，而整体认知得分保持稳定。这些发现支持Φ-斐波那契步态数是检测PD患者步态和谐性的纵向标志物的说法，并表明在双重任务需求存在的情况下存在条件依赖的运动-认知耦合。本研究共招募了15名健康参与者（年龄在35至85岁之间，无影响下肢功能或认知能力的病理疾病，也无严重视力障碍），他们专门用于提供Φ-斐波那契指数的正常参考值，这些数据基于之前的研究（Cocco等人，2025年）。2.4 人口统计学和临床评估记录了每位参与者的以下人口统计学信息：年龄、性别、体重、身高、疾病诊断日期、药物使用情况以及步行测试前最后一次服药的时间。使用多种临床量表对疾病相关的整体残疾程度进行了评估，具体包括：MDS-UPDRS总分及子项得分（第一、二、三、四部分）；H&Y量表；MoCA量表；Mini-BESTest量表；6MWT（六分钟步行测试）；TUG（Timed Urban Gait Test）；TUG-DT（双任务TUG）；10MWT；NFOG-Q量表；ABC量表。所有测量值（T0和T1时间点）均在“开启”状态下进行，即在口服常规剂量的左旋多巴后60±20分钟，并且始终在早晨进行以减少差异性。所有参与者都遵循稳定的药物治疗方案。评估工作由罗马IRCCS San Raffaele医院的专门临床团队完成。2.5 实验设置研究在意大利罗马的IRCCS San Raffaele医院进行，该医院配备了Captiks公司的Movit System G1运动捕捉和运动分析设备。每位参与者穿着装有七个惯性测量单元（IMUs）的Movit系统，在15米长的走廊中完成6MWT测试。每个Movit传感器的尺寸为48×39×18毫米，重量为40克，集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪，通过六自由度（6DoF）四元数实现空间定位。基于专利的两步校准程序，每个传感器的朝向被映射到相应的身体关节，从而能够重建关节运动学和解剖角度。第一步校准通过使用校准基座进行两次90°旋转来确定唯一参考系统；第二步是获取“T姿势”（站立时上肢水平伸展），以使Movit系统与身体坐标系统对齐（图1）。图1显示了实验设置：(a) 第一步校准程序；(b) 第二步校准程序（“T姿势”）和IMUs的位置。七个传感器分别放置在以下位置：躯干：L5腰椎水平；大腿：右左股骨的中外侧；小腿：右左腓骨的中外侧；足部：右左足的背侧。传感器通过魔术贴固定在参与者的衣物上，以确保步行测试期间的稳定性。MOVIT系统的准确性已通过基于视频的参考系统（Saggio等人，2021年；Vicon，Oxford Metrics）得到验证，其关节角度的均方根误差（RMSE）低于3.5°。2.6 康复计划所有参与者都参加了为期30天的门诊康复计划，每周进行三次，每次约三小时。康复措施是多学科的，包括：i) 物理治疗，旨在改善运动功能和姿势稳定性；ii) 作业治疗，专注于提高日常生活活动的能力；iii) 言语治疗，针对沟通和呼吸支持；iv) 心理干预，旨在增强认知能力并处理与该疾病相关的情感和行为问题。每次治疗都包含结构化的物理治疗，重点是步态训练——特别是步态节奏、长度和幅度；静态和动态平衡练习；以及旨在增强躯干伸展和开放度的姿势控制练习。康复计划的难度逐步增加，并根据患者的临床状况和耐受性进行个性化调整。作业治疗侧重于功能性任务的执行，而言语治疗则包括呼吸和发声练习。这种多模式方法反映了标准的临床实践，确保了对患者康复需求的全面和协调管理。2.7 数据处理和统计分析数据采集和处理过程与Cocco等人（2025年）描述的一致。简要来说，步态数据使用Captiks运动捕捉系统（意大利罗马）记录，时间事件（每只脚的脚跟触地和脚尖离地）通过Motion Analyzer软件自动提取。Φ-斐波那契步态指数是根据先前验证的算法计算得出的，该算法结合了步态自相似性、对称性和双重支撑一致性，形成单一综合指标（Cocco等人，2025年；Verrelli等人，2025年；Fahn等人，1987年）。在本研究中，这种方法应用于基线（T0）和治疗后（T1）的评估，从而可以纵向比较步态和谐性及其与功能改善的关系。分析了所有参与者的数据，以评估T0和T1之间Φ-斐波那契步态指数和TUG-DT的变化。主要结果是Φ-斐波那契步态指数和TUG-DT。次要结果包括功能移动性的测量指标（TUG和6MWT）。时空步态参数和Φ-斐波那契成分（A1、A2、A3、GC）被视为探索性指标。主要结果和关键次要功能指标的效果量使用Cohen’s d进行计算，基于报告的组均值和标准差的汇总值。95%置信区间（95% CI）是通过标准误差近似得到的。由于没有个体水平的配对方差估计值用于表格计算，因此报告了汇总的效果量。其他次要和探索性变量仅基于非参数比较进行解释。对于每位参与者，T0和T1之间的个体轨迹使用标准化形式的配对线图显示。由于感兴趣的变量（Φ-斐波那契步态指数和TUG-DT）具有不同的单位和动态范围，因此使用基线比率方法对新旧轨迹进行了标准化。具体来说，对于每个受试者i和每个变量X，T1的标准化值通过以下公式计算：Xnorm(i,T1) = (X(i,T1) / X(i,T0)（公式5），其中基线设为1。这种方法产生的无量纲量可以保留受试者内的变化，同时允许跨指标直接比较轨迹。值>1表示相对于基线的增加，而值<1表示减少。改善的方向定义为TUG-DT和Φ-斐波那契步态指数的减少（即干预后分数更低，表示表现更好）。进行了相关性分析，以评估步态和谐性变化（ΔΦ-斐波那契步态指数 = T1 − T0）与TUG-DT和单任务TUG表现之间的关系，使用Spearman等级相关系数。为了量化T0和T1之间的整体临床运动变化，我们构建了一个称为临床运动综合变化指数（CMCCI）的综合指标，该指数仅基于反映帕金森病严重程度的临床量表。具体包括UPDRS I–IV子项得分和Hoehn & Yahr（H&Y）阶段，这些指标涵盖了日常生活的非运动体验（UPDRS I）、日常生活的运动体验（UPDRS II）、临床评估的运动症状（UPDRS III）、运动并发症（UPDRS IV）以及整体疾病阶段（H&Y）（Goetz等人，2004年；Fahn等人，1987年；Hoehn和Yahr，1967年）。故意排除了功能移动性测试，以避免概念上的重叠和与运动结果的统计循环。对于每个受试者i和每个纳入的临床量表j（j = 1, …, k），计算了前后变化得分：ΔXij = Xij(T1) − Xij(T0)。由于纳入的量表具有不同的范围和变异性，使用z转换对参与者内的变化得分进行了标准化：z(ΔXij) = ((ΔXij − μΔj) / σΔj)，其中μΔj和σΔj分别表示第j个量表在研究样本中的均值和标准差。然后定义受试者i的CMCCI为k个临床量表标准化变化得分的平均值：CMCCIi = 1/k * ∑j=1(k) z(ΔXij)（公式6）。CMCCI值为负表示整体临床改善，正值表示恶化，接近零的值表示临床稳定。随后进行了CMCCI与步态和谐性变化（ΔΦ-斐波那契步态指数）和TUG-DT（ΔTUG-DT）之间的Spearman等级相关性分析，以评估临床运动改善与运动表现之间的关系。数据统计分析使用Matlab R2023b（The MathWorks，美国马萨诸塞州纳蒂克）作为计算和编程平台。对于样本的人口统计学和临床数据，分别计算了分类变量、连续变量和顺序变量的频率及其相对百分比、均值和标准差、中位数。为了最小化混杂效应，所有评估都在标准化的“开启-用药”状态下进行，并通过纳入标准控制了疾病严重程度（Gualerzi等人，2024年；Hou等人，2019年）。使用Kolmogorov–Smirnov检验评估数据分布的正态性。鉴于数据的非正态分布和小样本量，使用非参数Wilcoxon signed-rank检验比较了基线（T0）和干预后（T1）的数据。3 结果研究共招募了符合纳入和排除标准的22名参与者（如图2流程图所示）。所有参与者在T0（基线；康复治疗前）接受了临床和仪器评估，随后在日间医院环境中开始康复计划。30天康复期结束后，在T1（康复治疗后）再次进行了临床和仪器评估。最终，分析纳入了剩余19名参与者的数据。图2显示了研究流程图。根据人口统计学和临床特征（表1），参与者的平均年龄为72.2±7.49岁。疾病持续时间（从诊断年份计算）为7.0±2.62年。临床评估显示，Hoehn & Yahr阶段中位数没有变化，范围为2–2.5。尽管仅在涉及运动领域的UPDRS III部分有所改善，但UPDRS得分在30天康复干预后没有显著变化。PDQ-8量表略有改善，Δ(T1 − T0)为0.5。MoCA量表得分在T0和T1之间保持稳定。Mini-BESTest量表显示出显著改善（p<0.05），得分从T0的24.5（范围17–28）增加到T1的27（范围18–28）。TUG和TUG-DT也显示出显著改善（p<0.05）：TUG时间从T0的10.27±3.39秒减少到T1的9.11±3.15秒，TUG双任务时间从T0的13.23±4.93秒减少到T1的11.1±3.81秒。6MWT显示出显著改善（p<0.05），Δ(T1 − T0)距离为59.6米。10mWT时间和NFOG-Q得分基本保持不变。同样，使用ABC量表测量的置信水平在T0和T1之间没有显著变化。表1列出了参与者的特征（N=19）和规范化参考数据：T0 T1 Δ(T1 − T0) Cohen’s d [95% CI] 年龄（岁）72.27 ± 7.49 68.53±±3.56 性别 男性，n (%) 12 (63.2%) 9 (60.0%) 疾病发病时间（年）7.0 ± 2.62 --- Hoehn & Yahr 2.5 (2–2.5) 2.5 (2–2.5) --- UPDRS I 11 (3–30) 11 (6–30) --- UPDRS II 9.5 (4–23) 9 (4–23) --- UPDRS III 11 (5–21) 9 (5–18) --- UPDRS IV 4 (0–13) 4 (0–13) --- UPDRS 总计 38 (15–79) 37 (14–79) --- PDQ-8 5.5 (0–16) 6 (1–19) --- MoCA 28 (22–29) 28 (22–30) --- Mini-BESTest 24.5 (17–28) 27 (18–28) --- TUG（秒） 10.27 ± 3.39 9.11 ± 3.15 −1.16 −0.35 [−1.00, 0.30] 6.8±±2.91 TUG双任务（秒） 13.23 ± 4.93 11.1 ± 3.81 −2.13 −0.48 [−1.15, 0.20] 11.0±±1.54 6MWT（米） 39 4.6 ± 70.1 145 4.2 ± 63.5 +59.6 0.89 [0.14, 1.64] 50 0.09±±18.33 10mWT（秒） 6.42 ± 0.99 6.40 ± 0.88 −0.02—6.1±±0.23 NFOG-Q 5 (0–13) 6 (1–13) --- ABC（%） 82.19 (19.0–95.6) % 84.70 (43.8–98.1) % --- 表1显示了人口统计学和临床特征。数据以平均值±标准差或频率及其百分比（%）或中位数（最小–最大值）的形式报告。主要和次要结果的效果量使用Cohen’s d和汇总标准差计算[95%置信区间]。粗体表示p<0.05（Wilcoxon signed-rank检验，用于配对数据T0；T1）。健康成人的规范化数据作为参考。H&Y，Hoehn & Yahr；UPDRS，统一帕金森病评分量表；PDQ-8，帕金森病问卷-8项；MoCA，蒙特利尔认知评估；Mini-BESTest，迷你平衡评估系统测试；TUG，计时起立行走测试；6MWT，6分钟步行测试；10mWT，10米步行测试；NFOG-Q，新冻结步态问卷；ABC，特定活动平衡信心量表。时空分析（表2）显示，双肢的步长均有显著增加，右下肢从T0的0.76±0.06米增加到T1的0.85±0.08米，左下肢从0.77±0.06米增加到0.89±0.07米（p<0.05）。步行平均速度也显著提高，Δ(T1 − T0)为0.16±0.10米/秒（p<0.05）。步频从98.43±14.22步/分钟增加到100.90±7.23步/分钟，显示出统计学上的显著变化（p<0.05）。步长和步行速度是两个在“开启”状态下显著减少的步态模式参数（Chien等人，2006年）。鉴于节奏是左旋多巴（Levodopa）难以改善的步态参数（Stolze等人，2001年；Morris等人，1994年），因此改善节奏具有相当重要的意义，并对帕金森病（pwPD）患者的运动行为产生显著影响。表2显示了时空参数的结果及正常参考数据。
时空参数的结果包括：
- 步幅时间（秒）：1.32 ± 0.47、1.36 ± 0.55、1.32 ± 0.24、1.35 ± 0.25、1.10 ± 0.02、1.03 ± 0.02
- 站立相位时间（秒）：0.84 ± 0.47、0.85 ± 0.56、0.82 ± 0.16、0.83 ± 0.15、0.69 ± 0.06、0.69 ± 0.07
- 摇摆相位时间（秒）：0.48 ± 0.07、0.49 ± 0.04、0.46 ± 0.05、0.48 ± 0.08、0.42 ± 0.01、0.42 ± 0.01
- 单腿支撑时间（秒）：0.44 ± 0.02、0.46 ± 0.08、0.45 ± 0.01、0.44 ± 0.01、0.42 ± 0.01、0.41 ± 0.01
- 双腿支撑时间（秒）：0.42 ± 0.51、0.44 ± 0.52、0.40 ± 0.20、0.42 ± 0.50、0.27 ± 0.07、0.27 ± 0.07
- 步态时间（秒）：0.67 ± 0.46、0.65 ± 0.30、0.67 ± 0.10、0.67 ± 0.10、0.56 ± 0.07、0.55 ± 0.07
- 站立相位百分比：61.49 ± 4.98、57.94 ± 3.04、61.14 ± 1.53、59.10 ± 2.03、62.02 ± 0.96、62.01 ± 1.23
- 摇摆相位百分比：37.08 ± 3.49、36.56 ± 2.72、38.85 ± 1.53、40.89 ± 2.04、37.99 ± 0.96、38.02 ± 1.26
- 单腿支撑百分比：35.60 ± 1.37、36.00 ± 2.14、37.26 ± 1.28、36.93 ± 4.80、37.99 ± 1.27、38.02 ± 1.06
- 双腿支撑百分比：28.73 ± 2.38、28.66 ± 2.79、26.41 ± 2.84、28.35 ± 3.58、23.98 ± 1.52、23.97 ± 1.53
- 步态时间百分比：50.86 ± 2.39、49.14 ± 3.42、49.91 ± 2.80、50.40 ± 4.38、50.01 ± 0.80、50.03 ± 0.86
- 步幅长度（米）：0.76 ± 0.06、0.77 ± 0.06、0.85 ± 0.08、0.89 ± 0.07、1.24 ± 0.03、1.04 ± 0.02
- 步长（米）：0.40 ± 0.03、0.44 ± 0.03、0.43 ± 0.05、0.45 ± 0.05、0.64 ± 0.02、0.60 ± 0.02
- 速度（米/秒）：0.62 ± 0.06、0.78 ± 0.08、1.14 ± 0.04
- 节奏（步/分钟）：98.43 ± 14.22、100.90 ± 7.23、109.77 ± 5.15
时空分析（表3）显示，Φ-斐波那契步态指数从T0的1.86 ± 0.82显著降低到T1的1.50 ± 0.79（p < 0.05）。由于该指数来源于A1（自相似性）、A2（对称性）和A3（双腿支撑一致性）（Cocco等人，2025年），因此A1和A3的显著减少尤为值得注意。具体来说，A1从0.58 ± 0.12下降到0.47 ± 0.20，A3从1.04 ± 0.87下降到0.73 ± 0.32（p < 0.05）。这些结果反映了行走表现中的和谐性（自相似性A1）和双腿支撑一致性（A3）的显著变化。Φ-斐波那契指数和双任务能力的改善显示出中等程度的标准化效应，而行走耐力（6MWT）则表现出较大的效应大小，表明存在有意义的功能适应。Φ-斐波那契步态指数的变化突显了本研究的重要性，因为它是一个监测患者行走表现康复进展的关键指标。
图3显示了Φ-斐波那契步态指数（蓝色）和TUG-DT评分（橙色）在T0和T1之间的变化轨迹，并以标准化比例进行展示。每个“Subj”代表一名参与者。这两个指标在所有19名参与者中均显示出一致的趋势。总体而言，84.2%的参与者在时间上有所改善或保持稳定，具体来说，63.2%的参与者在双任务条件下的TUG测试和步态和谐性方面都有所改善，21.0%保持稳定。
此外，Spearman等级相关性分析还显示出CMCCI与步态和谐性变化（ΔΦ-斐波那契指数）之间的显著正相关（r = 0.640，p = 0.013）。由于改善表现为CMCCI和ΔΦ的负值，因此正相关（r = 0.640）表明较高的临床运动改善与Φ-斐波那契指数的较大减少相关。为了检验Φ-斐波那契步态指数与TUG以及Φ-斐波那契指数与TUG-DT之间的关联，计算了Spearman等级相关性（图4）。Φ-斐波那契步态指数与TUG-DT的相关系数为r = 0.675，具有高度统计显著性（p < 0.05）。由于改善表现为两个指数的负变化，这种正相关表明Φ-斐波那契指数减少较多的参与者在TUG-DT时间上也表现出较大的减少。这一发现突显了通过Φ-斐波那契步态指数捕捉到的运动领域与通过TUG-DT评估的认知-运动领域之间的关联性。
4.1 主要发现
本观察性初步研究旨在探索Φ-斐波那契步态指数作为综合和谐性指标的纵向变化，以及其与帕金森病患者（pwPD）在接受传统多学科门诊康复计划期间的临床运动进展和双任务能力之间的关系（Kalbe等人，2023年；Goffredo等人，2024年；Cocco等人，2025年；Verrelli等人，2025年）。总体而言，尽管观察时间较短且帕金森病具有神经退行性特征，大多数参与者在运动表现和步态质量上表现出改善或稳定。具体来说，我们观察到功能性移动能力（TUG、TUG-DT、6MWT、Mini-BESTest）的显著提升，伴随着步幅长度、行走速度和节奏的增加，以及Φ-斐波那契步态指数的减少，这主要是由自相似性（A1）和双腿支撑一致性（A3）的变化驱动的（Cocco等人，2025年；Verrelli等人，2025年）。重要的是，步态和谐性的变化与临床运动改善（通过CMCCI捕捉）和双任务表现显著相关（Verrelli等人，2021年；Cocco等人，2025年；Verrelli等人，2025年；Fahn等人，1987年；Pirtošek，2024年）。
TUG和TUG-DT测试的显著改善（图3）表明核心运动症状（尤其是运动迟缓和姿势转换困难）有所减轻。TUG执行时间的减少表明启动步态、执行转弯动作以及管理坐-站和站-坐转换的能力有所提高，这些都是日常活动中独立性的关键组成部分。这些功能性的提升直接与跌倒风险降低相关，正如帕金森病患者TUG表现与社会参与之间的已知关系所表明的（Armstrong和Okun，2020年）。TUG-DT和Φ-斐波那契步态指数同时出现的显著改善强调了运动和认知功能之间的特定相互作用。这一发现表明在行走过程中注意力资源的分配得到增强，这在帕金森病患者中常常受损，并且在现实生活情境中至关重要。文献一致显示，双任务中的困难与跌倒风险增加、参与度降低和生活质量下降密切相关。同时，在6MWT中行走距离的显著增加（表1）反映了行走耐力和整体功能能力的提升。时空步态参数的改善（表2），特别是步幅长度、行走速度和节奏的增加，表明步态少动症和运动输出的更好组织。值得注意的是，节奏的增加通常对多巴胺能治疗不敏感，这支持了运动训练和步态再教育具有特定效应的假设（Morris等人，1994年；Marino等人，2023年）。康复后Φ-斐波那契步态指数的显著减少（图3）表明整体步态和谐性的改善。从临床角度来看，这些变化反映了更平稳、更稳定、更协调的行走模式，步态变异性和不规则性减少，与帕金森病患者的运动不稳定性和运动安全性提高相关（Iosa等人，2016年；Verrelli等人，2021年）。然而，尽管观察到统计显著性，但鉴于研究的初步性质，其临床相关性应谨慎解释。
除了传统的时空参数外，Φ-斐波那契步态指数还提供了步态整体组织的简洁描述，捕捉了康复后自相似性、对称性和双腿支撑一致性的共同演变。Φ-斐波那契值从T0的1.86 ± 0.82显著减少到T1的1.50 ± 0.79，表明步态模式向更和谐、更稳定和时间上更连贯的方向转变。在组成部分层面，A1（T0：0.58 ± 0.12；T1：0.47 ± 0.20）和A3（T0：1.04 ± 0.87；T1：0.73 ± 0.32）的变化最为明显，分别反映了步幅周期自相似性的增加和双腿支撑阶段的一致性增强。相比之下，步态对称性（A2）的变化较为有限（T0：0.16 ± 0.1；T1：0.14 ± 0.13），表明康复主要影响了步态的内部时间结构和肢体间的转换，而不是纯粹的左右空间平衡。这些发现扩展了我们之前的横断面研究（Cocco等人，2025年），在该研究中，Φ-斐波那契步态指数能够区分帕金森病患者和健康对照组，并与临床指标相关，表明该指数也对短期变化敏感，作为纵向标记，可能补充了更传统的步态参数。
4.2 双任务中的运动-认知互动及其临床意义
本研究的结果证实了帕金森病患者中运动能力和认知能力之间的相互作用。经过一个月的传统康复后，TUG-DT的表现显著改善（图3），而使用MoCA评估的全球认知评分保持稳定（表1）。文献将双任务行走描述为帕金森病患者认知缺陷的敏感标志，特别是注意力和执行功能的损伤，这些缺陷会导致姿势不稳定和跌倒风险增加。多项研究表明，认知能力下降与双任务成本增加、步态变异性增加以及行走效率降低有关，从而限制了运动康复干预的有效性（Alcock等人，2016年）。在这种情况下，我们队列中观察到的认知能力没有恶化，似乎是有利于康复引起的运动益处得以表现的条件。Φ-斐波那契步态指数减少与TUG-DT表现改善之间的显著关联进一步支持了这一解释。先前的研究表明，在帕金森病患者中，步态和谐性和规律性的下降会在双任务条件下加剧，反映了运动-认知耦合的破坏（Iosa等人，2016年；Verrelli等人，2021年）。康复后Φ-斐波那契步态指数的减少表明这种耦合部分恢复，使运动系统能够在认知负荷增加的情况下保持更稳定和连贯的时间组织。
这些发现也与文献中的神经生理模型一致，根据这些模型，帕金森病中的步态控制严重依赖于认知资源，因为自动运动控制机制受损。当认知功能保持稳定时，受试者能够通过增强的注意控制部分补偿运动缺陷，从而适应环境限制和复杂的行走情境（Armstrong和Okun，2020年；Kalbe等人，2023年）。此外，我们的发现表明，帕金森病中的运动-认知关系可以更好地理解为一种相互依赖关系，其中保留的认知资源使运动适应成为可能，而运动组织的变化则主动影响双任务条件下的运动-认知表现（Smeeton等人，2021年）。首先，使用Φ-斐波那契步态指数等指标为临床医生提供了额外的客观工具，使其能够以单靠临床量表难以实现的敏感性水平评估运动表现。实际上，来自惯性传感器的仪器化步态参数提供了额外的诊断和随访价值，能够检测到步态组织的微妙变化。此外，最近的研究强调，仪器化测量的整合有助于精确的纵向监测，并提高了对患者对治疗干预反应的理解（Del Din等人，2016年；Petzinger等人，2013年）。这种方法在帕金森病（PD）等进行性疾病的背景下尤为相关。接下来，我们的研究结果证实了行走所伴随的认知负荷会影响帕金森病患者的运动表现。这种相互作用表明，治疗管理不能仅局限于纯运动方面的干预，而应转向结合运动和认知的综合性干预措施，以适应日常生活的复杂要求（Del Din等人，2016；Petzinger等人，2013）。此外，这些观察结果支持这样一个观点：认知评估不应仅限于在脱离实际情境下进行的神经心理学测试，而应包含生态学上有效的功能评估，例如双任务行走实验。此类评估能够识别注意力和执行功能方面的缺陷，这一点已得到近期文献的支持（Rochester等人，2014）。最后，另一个重要方面是跌倒预防，这对帕金森病患者来说是一个重大问题。确实，文献显示，运动和认知能力的双重缺陷与跌倒风险显著增加有关（Lord等人，2013）。最近的研究表明，基于Φ-斐波那契的步态指标可以通过可穿戴传感器客观地捕捉到前庭功能障碍患者的残余运动不稳定性和感觉重新加权缺陷，从而证明了这些指标作为超出帕金森病范围的临床有意义数字生物标志物的作用（Francavilla等人，2026）。因此，将仪化的步态测量和双任务训练程序整合到康复干预中，可能有助于降低跌倒风险并增强患者的功能自主性，从而对生活质量产生积极影响。
4.3 局限性
本研究存在一些在解释结果时需要考虑的局限性。首先，认知功能的评估依赖于MoCA（蒙特利尔认知评估）工具的使用，该工具在临床实践中被广泛使用。尽管MoCA可以初步估计整体认知功能，但它无法提供对特定认知领域（如执行功能、注意力分配或信息处理速度）的详细分析，而这些方面在双任务情境中起着核心作用。这一局限性可能会限制我们深入探讨观察到的运动适应性背后的认知机制。需要注意的是，尽管提供了标准参考数据以便对健康个体和患病个体进行全面比较，但本研究并没有设置与实验组具有相同病理状况的对照组，这与研究的目的不符。实际上，这项研究并非旨在评估临床疗效，而是一项旨在评估新步态指数敏感性的纵向观察分析。
4.4 未来方向
在解释本研究结果时，应考虑到样本量相对较小的问题。虽然观察到的结果在多个参数上是一致且具有统计显著性，但未来包含更大样本规模的调查可能会进一步提高统计功效，增强结果的普遍性，并允许更深入地探索个体间对康复反应的差异。基于目前收集的数据，未来的研究可以考虑设计随机对照试验，设置具有相似临床和人口统计学特征的对照组，以进一步探讨运动和认知之间的相互作用，可能通过实施专门针对认知领域的康复方法来实现。
5 结论
这项观察性初步研究考察了帕金森病患者在接受为期一个月的多学科门诊康复计划期间步态协调性和双任务移动能力的演变情况。除了传统的时空改善外，研究还观察到Φ-斐波那契步态数值显著降低，这主要归因于步幅自相似性和双重支撑一致性的变化。这些变化伴随着双任务表现的改善，并与CMCCI（复合临床运动变化指数）所量化的临床运动变化的显著相关性。在这一框架下，Φ-斐波那契步态数值显示出对步态时间组织变化的响应性，并与运动和运动-认知指标表现出一致的相关性。目前的发现支持将基于步态协调性的指标作为帕金森病纵向监测的补充工具的可行性。未来需要开展更多大规模的对照研究和特定领域的认知评估，以进一步明确Φ-斐波那契步态数值在康复环境中的临床实用性和机制学意义。
