서론

미군 내에서 러닝은 체력 단련의 필수적인 수단이지만, 동시에 근골격계 부상을 유발하는 주요 원인 중 하나로 꼽힙니다. 달리기 관련 부상의 원인은 여러 가지 요소가 복합적으로 작용하는 다요인적(multifactorial)인 것으로 가설이 세워져 있으며 신발 종류, 훈련 방식, 달리기 생체역학(running biomechanics) 등을 수정하여 위험을 줄일 수 있다고 알려져 있습니다. 웨어러블 기술이 발전되어, 일반적인 훈련 환경에서 다양한 속도와 피로 조건하에 여러 번의 달리기를 통해 착지 패턴을 분석할 수 있어 분석의 생태학적 타당성을 높일 수 있습니다. 본 전향적 코호트 연구의 주요 목적은 웨어러블 기기로 측정한 달리기 생체역학 변수들이 12개월의 관찰기간동안 현역 군인들의 달리기 관련 부상 발생과 연관이 있는지 확인하는 것입니다. 

방법 

1. 참가자 : 8~50세 사이의 현역 미 육군 장병들을 모집하였고, 최종 분석에는 171명(남성 146명, 여성 25명)이 포함되었습니다.
2. 연구 설계 
   참가자들은 6주 동안 자신의 러닝화에 가벼운(13g) 슈 포드(MilestonePod)를 착용하고 일상적인 운동을 수행하였습니다. 포드 장치는 200Hz의 가속도계를 사용하여 거리, 페이스, 접지 패턴, 걸음 수, 보폭, 지면 접촉 시간을 측정하는데, 별도의 충전이나 GPS 없이 최대 20시간의 데이터를 저장할 수 있어 6주간의 거의 모든 주행 데이터를 캡처할 수 있었습니다. 본 기기는 거리, 페이스, 발 착지 패턴 분류, 걸음 수 등에 대해 높은 타당도와 상관관계를 가진 것으로 입증되었습니다. 보폭 값은 참가자의 신장에 맞춰 정규화되었습니다. 발 착지 패턴은 후족부 착지(RFS)와 비후족부 착지(NRFS, 중족부 및 전족부)로 이분화했습니다.
3. 부상의 감시 
   연구 등록 12개월 후 국방부 의료 기록 시스템(AHLTA)을 검토하여 러닝이 주된 원인이 된 과사용 근골격계 부상을 확인 하였습니다. 급성 부상이나 웨이트 트레이닝 등에 의한 부상은 제외되었습니다.
4. 통계 분석 
   
   • 1) 부상자와 비부상자 간의 차이를 비교하기 위해 독립 표본 t-검정(연속형 변수) 및 카이제곱 분석(범주형 변수)을 실시했습니다. 
   • 2) 페이스(Pace)는 연속형 주행 변수의 공변량으로 고려되었으며, 조건 충족 시 공분산 분석(ANCOVA)을 사용했습니다.
   • 3) 카플란-메이어(Kaplan-Meier) 생존 곡선을 사용하여 첫 부상 보고 시점까지의 생존 일수(0~365일)를 추정했습니다.
   • 4) 주행 변수들을 4분위수(Q1~Q4)로 범주화하여 비교했으며, 통계적으로 유의미한 변수는 콕스 비례 위험 회귀 모델(Cox proportional hazard regression models)로 이월하여 위험비(Hazard Ratio)를 추정했습니다.
   • 5) 유의미한 차이가 관찰된 변수에 대해서는 인구통계 및 주행 특성에 대한 사후 비교 분석을 실시했습니다. 모든 분석은 R v3.4.4 및 카이제곱 계산기를 사용했으며 유의수준은 0.05로 설정했습니다.

결과 

1. 참가자 및 달리기 부상 
        175명(65%)의 달리기 데이터 수집 가능했고, 최종적으로 171명(남성 146명, 여성 25명)이 최종 분석에 포함되었습니다. 분석에 포함된 총 주행 활동은 1,009건이며, 1인당 평균 6∓4회의 주행을 기록했습니다. 12개월 동안 총 41명(24%)의 참가자가 달리기 관련 부상(RRI)을 입었습니다. 이 중 4명은 2회, 1명은 3회의 부상을 보고하여 총 46건의 부상이 집계되었습니다. 부상 부위는 무릎(28.3%)이 가장 많았고, 요추(26.1%), 발(15.2%), 고관절(13.0%) 순이었습니다. 

기초 인구통계 및 달리기 특성 (표 1) 
 - 부상자와 비부상자 사이에 연령, 신장, 체중, 주간 주행 거리 등 기초 인구통계학적 특성에는 유의미한 차이가 없었습니다. 발 착지 패턴: 후족부 착지(RFS) 군인의 23%(145명 중 33명), 비후족부 착지(NRFS) 군인의 31%(26명 중 8명)에서 부상이 관찰되었으나, 통계적 연관성은 없었습니다. 부상당한 러너는 부상당하지 않은 러너보다 러닝 페이스가 느렸고(2.85 m/s vs 2.96 m/s), 걸음 수도 낮았습니다. 발 접지 패턴(후족부 vs 비후족부)과 부상 발생 사이에는 유의미한 연관성이 없었습니다.  

생존 분석 (표3) 
- 지면 접촉 시간이 가장 짧은 그룹(Q1, 평균 251.8ms)은 가장 긴 그룹(Q4, 평균 314.9ms)보다 부상 없이 더 오래 유지되었고, 걸음 수와 보폭은 부상 시점까지의 시간에 유의미한 영향을 주지 않았습니다. 

위험비 (Hazard Ratios) (표 4) 
- Q4 그룹은 Q1 그룹에 비해 부상 위험이 2.25배 높았습니다. 주행 페이스를 공변량으로 조정했을 때, 접지 시간이 가장 긴 그룹(Q4)은 가장 짧은 그룹(Q1)에 비해 부상 위험이 2.25배 더 높았습니다. 

접지 시간 사후 비교 (표 5) 
- 접지 시간이 가장 긴 그룹(Q4)과 가장 짧은 그룹(Q1)을 비교한 결과, Q4 그룹의 참가자들은 연령이 더 높고, 키가 더 크며, 체중이 더 무거웠으며, 95%가 후족부 착지(RFS) 패턴을 보였습니다.  

결론

 웨어러블 기기는 달리기 중 생체역학을 측정하고 모니터링할 수 있는 편리한 수단입니다. 본 연구에서는 걸음 수(Step rate)가 부상 발생과 전향적으로 연관되어 있었으며, 접지 시간(Contact time)은 부상 발생 시점까지의 시간과 전향적인 연관성을 보였습니다. 비록 부상을 입은 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 걸음 수의 통계적 차이가 있었으나, 그 차이값이 기기의 측정 오차 범위를 넘어서지는 않았습니다. 또한, 접지 시간이 가장 긴(315ms 초과) 참가자들은 12개월의 추적 관찰 기간 동안 달리기 관련 부상 위험이 2.25배 더 높았지만, 이들은 상대적으로 더 느리게 달리고 체중이 더 많이 나가며 연령 또한 높았습니다. 결론적으로, 이미 알려진 인구통계학적 부상 위험 요인과 더불어 접지 시간은 현역 군인의 달리기 관련 부상 위험을 나타내는 추가적인 지표가 될 수 있습니다.