AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFurther exploratory multivariate analyses would seem appropriate to expand on the biomechanical relationships of young adults.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Aim: Measurements of locomotion performance (through quantitative gait analysis) and of body composition offer detailed information on locomotor and biomechanical functions, respectively. The correlation between gait features and body composition among physiotherapy students has yet been extensively investigated using multivariate analyses. We thus evaluated the relationships between body composition components and the parameters of the walk in physiotherapy students, through an unsupervised exploratory approach. Methods: This cross-sectional study included 48 physiotherapy students (35 women and 13 men, aged mean (SD): 21.3 (1.8) years). Measurements of body composition were done using bioelectrical impedance and consisted in body mass index (BMI), body fat percentage, muscle percentage, total body water percentage, and resting energy expenditure. Measurements of gait were performed with the OptoGait system, comprising cadence, contact time, and propulsive phase. Data was analysed using Pearson’s correlation and with both hierarchical clustering and principal component analysis (PCA) in order to find out multimodal relationships between gait and body composition variables. Results: The results of Hierarchical cluster analyses yielded two broad functional domains built on gait and body composition variables. A first domain encompassing the number of steps, proportion of propulsion, and % of muscle, and total % of water was conceptualized as a performance-based group. A second domain with % body fat, BMI and contact time was thought to represent a mass-based group linked with less desirable gait features. % total body water was seen to be a bridging element between locomotory performance and body mass variables. A positive association was seen between % muscle mass and the number of steps (r=0.62, p<0.001) while % body fat was negatively associated with this latter variable (r= -0.54, p<0.001). In principal components analyses, the first two components accounted for 73.6 % of the total variance. Conclusion: Body composition metrics were strongly related to gait patterns in apparently healthy physiotherapy students, with a greater proportion of muscle mass and total body water related to a higher frequency and a more propulsive phase of gait, whilst increased body fat proportion and BMI were correlated with a prolonged contact time and a lower frequency of gait. Further exploratory multivariate analyses would seem appropriate to expand on the biomechanical relationships of young adults.
Özet
Amaç: Lokomotor performansın nicel yürüme analizi ile, vücut kompozisyonunun ise ilgili ölçüm yöntemleriyle değerlendirilmesi; bireylerin hareket ve biyomekanik özellikleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlamaktadır. Fizyoterapi öğrencilerinde yürüme özellikleri ile vücut kompozisyonu arasındaki ilişki çok değişkenli analiz yöntemleri kullanılarak henüz yeterince araştırılmamıştır. Bu nedenle, bu çalışmada fizyoterapi öğrencilerinde vücut kompozisyonu bileşenleri ile yürüme parametreleri arasındaki ilişkiler denetimsiz keşifsel bir yaklaşım kullanılarak incelenmiştir. Yöntem: Bu kesitsel çalışmaya 48 fizyoterapi öğrencisi (35 kadın, 13 erkek; yaş ortalaması ± standart sapma: 21,3 ± 1,8 yıl) dahil edildi. Vücut kompozisyonu ölçümleri biyolojik empedans analizi kullanılarak gerçekleştirildi ve vücut kitle indeksi (VKİ), vücut yağ yüzdesi, kas yüzdesi, toplam vücut suyu yüzdesi ve bazal metabolizma hızını kapsadı. Yürüme değerlendirmesi OptoGait sistemi ile yapıldı ve kadans, temas süresi ile itici faz parametreleri kaydedildi. Veriler Pearson korelasyon analizi, hiyerarşik kümeleme ve temel bileşen analizi (PCA) kullanılarak analiz edilerek yürüme ve vücut kompozisyonu değişkenleri arasındaki çok boyutlu ilişkiler araştırıldı. Bulgular: Hiyerarşik kümeleme analizi sonucunda yürüme ve vücut kompozisyonu değişkenlerinden oluşan iki temel fonksiyonel alan belirlendi. İlk kümede kadans, itici faz, kas yüzdesi ve toplam vücut suyu yüzdesi yer alırken, bu küme lokomotor performans ile vücut kompozisyonu arasındaki ilişkiyi yansıtmaktadır. İkinci küme, vücut yağ yüzdesi ve BKİ gibi vücut kompozisyonu değişkenlerinden oluşmuş olup, daha uzun temas süresi ve daha düşük yürüme performansı ile ilişkilidir. Toplam vücut suyu yüzdesi ise yürüme bileşenleri ile vücut kompozisyonu arasında geçiş değişkeni olarak öne çıkmıştır. Kas yüzdesi ile kadans arasında pozitif (r=0,62; p<0,001), vücut yağ yüzdesi ile kadans arasında ise negatif korelasyon (r= −0,54; p<0,001) saptanmıştır. Temel bileşen analizinde ilk iki bileşen toplam varyansın %73,6’sını açıklamıştır. Sonuç: Sağlıklı fizyoterapi öğrencilerinde vücut kompozisyonu değişkenleri ile yürüme parametreleri arasında anlamlı ilişkiler bulunmaktadır. Daha yüksek kas yüzdesi ve toplam vücut suyu yüzdesi, daha yüksek kadans ve daha uzun itici faz ile ilişkiliyken, daha yüksek vücut yağ yüzdesi ve VKİ değerleri daha uzun temas süresi ve daha düşük kadans ile ilişkilidir. Çok değişkenli keşifsel analiz yöntemleri, fizyoterapi öğrencilerindeki biyomekanik ilişkilerin daha kapsamlı biçimde yorumlanmasına katkı sağlayabilir.