步態分析是近十年來運用高科技電腦在復健醫學上的一個成功範例。藉由最新發展之電腦的高運算、與多重功能的特點，它能將人體步行時肉眼不易看清之各項特質，客觀而精密地加以測量出來。這使得它在復健醫學領域裡，不管是對於腦性麻痺兒、腦中風、腦外傷、以及各種神經肌肉系統之疾患所伴隨的動作與步態異常，在輔助診斷與評估治療效果方面，皆佔據了十分重要的地位。 本人此次在美國進修，首先跟隨Dr. Sutherland，在他的實驗室裡，見識到更為先進的步態實驗設備，也與實驗室同仁們研討了步態分析出來數據判讀的要領，還學到Fine wire EMG的操作技術，對於將來我們在國內推展步態分析的研究，將有甚大的助益。 在研究方面，我們嘗試將步態分析與復健領域裡的疼痛醫學，做了聯結性的研究。我選定的主題是纖維肌痛症(Fibromyalgia)的病人。纖維肌痛症是一種全身到處都疼痛的病症，常常還伴隨著焦慮、沮喪、失眠、胃腸不適…等症狀。這種全身性疼痛的病人，會造成怎麼樣的步態異常，臨床上還沒有人做過這樣的研究。我跟隨的指導教授Dr. Russell，是纖維肌痛症這一方面世界知名的大師。 在我們第一階段的研究裡，是收集纖維肌痛症病人腦脊髓液裡的各種神經化學物質(neurochemicals in CSF)，與正常人腦脊髓液裡的神經化學物質相互比較，找出哪一些神經化學物質可以將纖維肌痛症與正常的人正確地區分出來，所建立的區分公式為：Log[y/1-y]= -7.156 +0.359[SP] +0.051[NGF]–0.067[5HIAA]，它所達到的區別準確率為90.6%。 臨床上，纖維肌痛症的病人症狀越嚴重，其所顯現出來的異常步態也越明顯，包括步伐長度較短、站立期(stance phase)較長、擺盪期(swing phase)較短、穩定度較差…等；其間的關聯性以及在臨床上的重要性，都是我們下一步所欲探討的重點。