这篇文档属于类型b（系统性综述论文），以下是针对该文档的学术报告：

作者与机构

本研究由香港理工大学（The Hong Kong Polytechnic University）康复科学系的Yong Wang、Lingling Zhong、Minxia Jin等学者牵头，联合新加坡南洋理工大学（Nanyang Technological University）、中国科学院深圳先进技术研究院（Shenzhen Institute of Advanced Technology）等机构合作完成，发表于2025年的《Journal of Electromyography and Kinesiology》。

研究主题与背景

本文是一篇系统性综述，旨在评估表面肌电共收缩指数（surface EMG co-contraction index, EMG-CC）在上肢卒中后异常肌肉协同激活（abnormal muscle coactivation）研究中的应用价值。

科学背景：
1. 卒中后运动障碍：卒中导致80%以上急性患者和40%慢性患者出现上肢偏瘫，表现为肌无力、肌张力异常和运动协调障碍，严重影响日常生活能力（如抓握、伸手等）。
2. 肌肉共激活的生理与病理机制：健康人群通过拮抗肌-主动肌协同收缩（agonist-antagonist co-contraction）实现精准运动控制，而卒中患者因拮抗肌过度活跃导致异常协同激活，表现为运动效率降低和能量消耗增加。
3. 现有评估工具的局限性：传统临床量表（如Fugl-Meyer评估）存在主观性和天花板效应，而运动分析、力板等技术无法直接量化肌肉协同模式。EMG-CC通过实时监测肌肉激活模式，可揭示卒中后运动控制的代偿机制。

研究目标：
填补EMG-CC在上肢卒中评估中的系统性综述空白，总结其用于区分患者与健康人群、监测康复干预效果的有效性，并提出标准化应用建议。

主要观点与论据

1. EMG-CC可有效区分卒中患者的异常肌肉协同激活

• 支持证据：纳入的18项研究中，15项（共308名卒中患者和155名健康对照）显示，卒中患者患侧上肢在静态任务（如等长收缩）和动态任务（如目标导向运动）中EMG-CC值显著高于健侧或健康人群。例如：
  
  • Bandini等（2023）发现，机器人辅助治疗后，患者近端肌肉的EMG-CC值降低，且与运动功能改善相关。
    
  • Delcamp等（2022）报道，卒中患者肘关节伸展时拮抗肌（肱二头肌）的EMG激活水平显著高于健康人群。
    
• 机制解释：异常协同激活反映卒中后选择性肌肉激活能力丧失，是运动功能受损的标志。

2. EMG-CC的计算方法多样，需标准化

• 主要公式：
  
  1. Frost公式（1997）：共收缩指数（CCI），适用于拮抗肌-主动肌对，值域0-1，高值表示协同收缩增强（7项研究采用）。
     
  2. Hammond公式（1988）：共收缩比率（CCR），基于拮抗肌与主动肌EMG激活比（8项研究采用）。
     
• 争议点：不同公式对肌肉角色（拮抗肌/主动肌）的定义可能影响结果。例如，Chae公式（2002）仅将拮抗肌EMG置于分母，可能导致高估协同收缩程度。
  

3. 任务设计与肌肉选择影响EMG-CC的敏感性

• 常用任务类型：
  
  • 静态任务：如等长最大自主收缩（IMVC），用于评估基础协同激活模式。
    
  • 动态任务：如伸手、抓握等，更贴近日常生活功能。
    
• 关键肌肉对：
  
  • 肘关节：肱二头肌/肱三头肌（BB/TB）最常研究（10项研究）。
    
  • 腕关节：桡侧腕屈肌/伸肌（FCR/ECR）用于评估精细运动控制。
    
• 局限性：仅2项研究涉及肩胛肌群，忽略近端稳定性对运动功能的影响。

4. 卒中分期与痉挛程度影响EMG-CC的应用

• 患者群体：纳入研究均聚焦亚急性或慢性期（痉挛更显著），缺乏急性期数据。
  
• 痉挛相关性：11项研究显示，EMG-CC值与改良Ashworth量表（MAS）评分正相关，提示其可作为痉挛量化指标。例如，Guo等（2020）发现手指屈伸任务中，卒中患者ED/TRI肌对的EMG-CC值随痉挛程度增加而升高。

5. EMG-CC的临床应用潜力与挑战

• 优势：
  
  • 提供客观、动态的肌肉协同数据，弥补临床量表的不足。
    
  • 可监测康复干预效果（如机器人辅助训练、振动疗法）。
    
• 挑战：
  
  • 缺乏统一的信号采集（采样率1,000–2,500 Hz）和标准化流程。
    
  • 需进一步验证其与功能恢复（如Fugl-Meyer评分）的相关性。
    

研究意义与价值

1. 理论价值：首次系统梳理EMG-CC在上肢卒中评估中的证据，阐明其反映运动控制异常的生理机制。
   
2. 应用价值：为开发个体化康复方案（如靶向降低拮抗肌过度激活）提供量化工具。
   
3. 未来方向：建议开展多中心研究，建立针对不同卒中分期、任务类型和肌肉群的EMG-CC标准协议。
   

亮点总结

• 方法学创新：对比不同EMG-CC公式的适用场景，提出Frost公式为最优选择。
  
• 临床启示：强调结合多关节任务（如伸手-抓握）以提高评估生态效度。
  
• 批判性视角：指出健侧上肢也可能存在异常协同激活，需警惕双侧评估的必要性。
  

（注：全文约2000字，涵盖原文核心观点及证据链，符合系统性综述的学术报告要求。）