跑步运动员的FMS评估

作者：王顺正、林玉琼

Functional movement screen (功能性运动检测，简称FMS) 是一套被用以检测运动员整体的动作控制稳定性、身体平衡能力、柔软度、以及本体感觉等能力的检测方式；透过FMS检测，可简易的识别个体的功能限制和不对称发展 (Cook等, 2006)。FMS总共有七项检测方式，每一项的分数为0-3分，总分为21分。七项检测为深蹲 (deep squat, DS)、跨栏 (hurdle step, HS)、直线前蹲 (in-line lunge, ILL)、肩膀移动能力 (shoulder mobility, SM)、笔直抬腿 (activestraight leg raise, ASLR)、躯干稳定俯卧撑 (trunk stability push up, TSPU或PU)、旋转稳定性(rotary stability, RS) (检测方法说明请参考运动生理周讯第277期，黄佩佳、王顺正，2011)。

对于职业橄榄球运动员来说，FMS检测低于或等于14分，可能是造成球季比赛出现运动伤害的可能原因 (Kiesel, Plisky, and Voight, 2007)。Butler等 (2013) 的研究则发现，FMS检测低于或等于14分，可以区分消防员(firefighters) 在学院学习的伤害风险，而且在训练期间受伤的消防员，在深蹲 (DS) 和躯干稳定俯卧撑 (PU) 得分显著较未受伤者低 (下图)。但是，Newton等 (2017) 的研究则发现，对于优秀的橄榄球选手来说，FMS检测的结果与运动伤害并没有关系。对于运动选手来说，造成运动伤害的可能因素很多，FMS检测的总分与部分检测项目的得分是否与运动伤害有关连？其实有很多研究的限制。

Mitchell等 (2016) 针对97位 (男53位、女44位)、年龄52-83岁的中老年自愿参与者，进行FMS检测。研究发现FMS检测的得分 (全部受试者12.2±2.7分、男性11.8±2.8分、女性12.8±2.4分) 与年龄 (r = −0.531)、BMI (r = −0.270) 有显著负相关，与问卷调查的身体活动量 (r = 0.287) 有显著正相关；正常体重 (BMI≤24.9有48人)、体重过重 (BMI25.0-29.9有38人)、肥胖 (BMI≥30.0有11人) 的FMS检测得分分别为12.6±2.8分、12.5±2.3分、10.5±2.4分，肥胖者具备明显较差的FMS检测结果；对于中老年人来说，FMS评量与年龄、BMI、身体活动量有密切关系，由此可见，FMS评量也是间接评量中老年人身体机能的有效方法。

有关跑步选手FMS检测的相关研究。Loudon等 (2014) 探究性别与年龄是否会出现跑者的FMS评量差异。受试对象为43位跑者，其中16位女性 (年龄33.5±8.7岁)、27位男性 (年龄39.3±12.8岁)，依据Cook等 (2006) 的FMS检测方法进行评量。研究发现所有受试者FMS检测结果为15.4±2.4分，男性为15.0±2.4分、女性为16.2±2.4分 (男女没有显著差异)；40岁以下为16.4±1.9分、40岁以上为13.9±2.3分 (年龄组别间有显著差异)，而且深蹲 (DS)、跨栏 (HS)、直线前蹲 (ILL) 三个测验都有年龄组别间的显著差异。对于跑步选手来说，年龄可能是造成FMS检测差异的主要因素，而且深蹲(DS)、跨栏 (HS)、直线前蹲 (ILL)的检测结果更明显。

Hotta等 (2015) 以84名自愿参与实验的男性跑者为对象 (年龄20.0±1.1岁、身高171.6±4.5公分、体重57.5±4.3公斤)，进行七项FMS的检测与肌肉骨骼系统伤害 (6个月内) 的问卷调查。研究结果发现所有跑者的FMS检测总分为14.2±2.3分 (范围7-18分)，总共有43位 (51.2%) 跑者的FMS小于或等于14分。6个月内有跑步运动伤害跑者 (15位)、没有跑步运动伤害跑者 (69位) 的FMS分数分别为13.3±2.7分、14.4±2.2分，而且有跑步运动伤害跑者的深蹲 (DS) 与笔直抬腿 (ASLR) 的评量结果，显著低于没有伤害的跑者 (上)。对于跑步选手来说，深蹲 (DS) 与笔直抬腿 (ASLR) 这两个动作的评量结果，比FMS检测的整理评量结果更能够有效预测跑步运动伤害的危险性。

尽管运动选手出现运动伤害的可能原因很多，如果透过FMS评量可以进一步降低运动伤害发生的机率？适当的进行FMS评量，绝对是相当有意义的训练监控手段。对于跑步选手来说，特别针对深蹲 (DS)、跨栏 (HS)、直线前蹲 (ILL)、笔直抬腿 (ASLR) 等FMS检测进行评量与训练，将有助于跑步选手身体活动与控制能力的提升，可能会降低跑步运动伤害的发生。

引用文献

黄佩佳、王顺正 (2011)。Functional Movement Screen。运动生理周讯，277。http://www.epsport.net/epsport/week/show.asp?repno=277

Agresta, C., Slobodinsky, M., & Tucker, C. (2014). Functional movementscreenTM – normative values in healthy distance runners. International Journalof Sports Medicine, 35(14), 1203-1207.

Butler, R. J., Contreras, M., Burton, L. C., Plisky, P. J., Goode, A., &Kiesel, K. (2013). Modifiable risk factors predict injuries in firefightersduring training academies. Work, 46, 11-17.

Cook, E. G., Burton, L., & Hogenboom, B. (2006). The use of fundamentalmovements as an assessment of function - Part 1. North American Journal ofSports Physical Therapy, 1(2),62-72.

Hotta, T., Nishiguchi, S., Fukutani, N., Tashiro, Y., Adachi, D., Morino, S.,Shirooka, H., Nozaki, Y., Hirata, H., Yamaguchi, M., & Aoyama, T. (2015).Functional movement screen for predicting running injuries in 18- to24-year-old competitive male runners. Journal of Strength and ConditioningResearch, 29(10), 2808-2815.

Kiesel, K., Plisky, P., & Voight, M. L. (2007). Can serious injury inprofessional football be predicted by a preseason functional movement screen?North American Journal of Sports Physical Therapy, 2(3), 147-159.

Loudon, J. K., Parkerson-Mitchell, A. J., Hildebrand, L. D., & Teague, C.(2014). Functional movement screen scores in a group of running athletes. TheJournal of Strength and Conditioning Research, 28(4), 909-913.

Mitchell, U. H., Johnson, A. W., Vehrs, P. R., Feland, J. B., & Hilton, S.C. (2016). Performance on the functional movement screen in older activeadults. Journal of Sport and Health Science, 5(1), 119-125.

Newton, F., McCall, A., Ryan, D., Blackburne, C., Fünten, K.,Meyer, T., Lewin, C., & McCunn, R. (2017). Functional movement screen (FMS™) score doesnot predict injury in english premier league youth academy football players.Science and Medicine in Football, 1(2), 102-106.

声明：本文原刊发于2018-03-18的「运动生理周讯」第364期上，经「運動生理學網站」同意，在「运动科学论坛」微信平台发布。