基于功能性动作筛查视角下普通男性大学生体质健康分析研究

费晓艳

（安徽交通职业技术学院文理科学系，安徽 合肥，230051）

随着时代的变革，学生体质也在不断变化，从新中国建立伊始，中国的学校体育发生了翻天覆地的改变。从1951年开始试行从苏联引进的“劳卫制”，1958年国务院正式发布《劳动卫国体育制度条例》，1975年国家公布了《国家体育锻炼标准》，2002年教育部联合国家体育总局发布了《学生体质健康标准（试行方案）》[1]，作为《国家体育锻炼标准》在学校体育中实施的补充。随后2014年发布《国家学生体质健康标准》囊括了普通中小学、中等职业学院、普通高等学校学生的测试标准。测试抽查结果显示，学生的体质健康相较往年处于稳步上升的趋势，但总体成绩依旧不乐观，与欧美发达国家以及日韩学生有着很大的差距。2019年的报告结果显示，高校学生的肥胖率居高不下，2019级新生的肥胖率高于往届学生。与此同时，许多学生在体育情感、行为、认知三个方面存在不平衡的情况。[2]

功能性动作筛查（FMS）[3]旨在对受试者的功能性动作障碍以及肢体两侧的不对称性进行筛查测试，分析受试者的损伤风险。本文通过对合肥市某高校二年级两个班级的男性学生体质健康测试结果，结合功能性动作筛查测试，对学生的体质健康以及运动损伤进行分析预测，并给出锻炼指导意见。

一、研究方法

（一）研究对象

本文以普通男性大学生体质健康为研究对象，以合肥某高校二年级某专业（非体育专业）两个班级共计52名男性学生为测试对象。

（二）研究方法

1.测试法

对52名男性大学生进行FMS测试，以及体质健康标准规定的大二男性学生体质健康测试，项目包括：BMI、肺活量、50 m跑、坐位体前屈、立定跳远、引体向上以及1000 m跑，测试过程以及评定标准以“学生体质健康网”（http://www.csh.moe.gov.cn）给定为准。

2.逻辑分析法

功能性动作筛查已经被论证可以通过对受限动作以及肢体不对称性进行筛查[4]，从而评估运动损伤风险。本文以此为逻辑起点，通过分析受试者的体质健康测试数据与其功能性动作筛查结果的关系，依托此关系给出体育锻炼意见。

3.数理统计法

本文采用Excel 2019对收集的数据进行汇总，并对其进行描述性统计；采用SPSS 26对受试者的各项体质健康测试结果和FMS测试结果进行双变量相关性分析；并以FMS测试结果为因变量（D），各项体质健康测试结果为协变量（C）进行Logistic回归分析。

4.专家访谈法

通过对五位体能训练以及相关专家进行咨询访谈，深入了解FMS测试的内涵，结合数理统计方法将FMS测试得分分为四个等级：一级风险（18～21）、二级风险（14～17）、三级（10～13）、四级（＜10），等级越高损伤风险越大，以便于统计分析。表1为此次访谈专家一览。

表1 专家访谈信息表

二、研究结果分析

（一）男性大学生体质健康测试结果统计分析

52名受试者的七项体质健康测试结果如表2所示，学生的立定跳远、引体向上、1000 m跑不及格率很高，而这三项测试包含了学生的上肢力量素质、下肢快速力量素质以及心肺功能，表明这52名受试者大多数体能素质较差。通过调查得知，大部分学生并无体育锻炼习惯，测试结果与此相吻合。其中反映学生肥胖率的身高体重指数（BMI）结果显示，大多数学生体重在合理范围之内，但是过重以及肥胖的人数达到了25.8%，受试者的整体肥胖率较往年的平均数据略低。

表2 体质健康测试达标率统计（N=52）

（二）男性大学生FMS测试结果分析

功能性动作筛查包含七个筛查动作——深蹲、过栏步、直线分腿蹲、肩部灵活度、主动直膝上抬、躯干稳定性俯卧撑、旋转稳定性，以及三个排除性测试，每个动作0～3分（0分是出现疼痛，1分是不能完成动作，2分是可以完成动作但是有代偿，3分是没有代偿地完成动作），满分21分。很多研究表明，13～14分为受试者损伤风险大大增加的临界值。[5]通过分析受试者的肢体不对称性、功能性动作受限情况，从而对受试者运动损伤风险作出评估。本次52名受试者的FMS测试结果概况如表3所示。

表3 FMS测试概况统计（N=52）

根据测试结果来看，处于高损伤风险的人群（低于14分）占比63.46%，52名受试者的均分为12.12，测试过程中共有23人产生疼痛感占44.23%，总体测试成绩不理想。

（三）体质健康测试结果相关性分析

由于数据呈非正态分布，所以采用SPSS软件对七项测试结果进行一一对应的斯皮尔曼双变量相关性分析，分析结果如表4所示。

表4 体质健康测试相关性检验（N=52）

从表4可以得出BMI与50 m跑、引体向上具有显著统计学正相关关系（P＜0.05），相关系数分别为0.420和0.487；50m跑和立定跳远具有显著统计学负相关关系（P＜0.05），且具有较强相关性，相关系数达到了-0.694；坐位体前屈与立定跳远以及1000 m跑也具有显著统计学正相关关系（P＜0.05），相关系数均较低，分别为0.296和0.438。

（四）体质健康测试与FMS测试相关性分析

由于数据呈非正态分布，所以采用SPSS软件对七项测试结果与FMS测试结果进行对应的斯皮尔曼双变量相关性分析，分析结果如表5所示。

表5 体质健康测试与FMS相关性检验（N=52）

从表5可以得出，FMS测试得分的高低与坐位体前屈以及立定跳远具有显著的统计学正相关关系（P＜0.05），相关系数分别为0.445和0.427；与50 m跑具有显著统计学负相关关系（P＜0.05），相关系数达到-0.610。这说明在52名受试者中损伤风险与坐位体前屈、立定跳远、50 m跑具有相关性，而这三项测试代表受试者下背部、髋关节的柔韧性以及下肢力量。[6]

（五）体质健康测试与FMS测试的回归分析

通过专家访谈，将测试得分分为四个等级：一级风险（18～21）、二级风险（14～17）、三级（10～13）、四级（＜10），等级越高损伤风险越大。以损伤风险等级为自变量，与体质健康测试进行有序回归分析，分析结果如表6所示。与FMS测试分数的逐步回归分析如表7所示。

表6 有序回归参数估计值分析（N=52）

表7 逐步回归系数a分析（N=52）

由表6表7可得出体质健康测试的50 m跑和坐位体前屈成绩与FMS测试结果具有显著的相关性，所建立的逐步回归方程系数分别为-1.773和0.176，意味着坐位体前屈的成绩提升与50 m跑时间缩短有助于提高FMS测试得分，从而降低运动损伤风险。

三、结论与建议

（一）结论

所测试的52名二年级男性大学生整体体质健康测试结果较往年平均水平有所上升，但引体向上和1000 m跑成绩参照体质健康标准来看总体较差；在功能性动作筛查中受试者均出现左右侧肢体不对称的情况，且主要集中在下肢以及肩关节，且整体平均分低于14分，运动损伤风险较高。

对七项体质健康测试项目相关性分析得出，较低的BMI指数将对50 m跑速度的提升以及引体向上的提高有帮助，而50 m跑的成绩提升有助于立定跳远的成绩提高；坐位体前屈代表下背部和髋关节的灵活性，且成绩提升对立定跳远、1000 m跑的成绩提高具有一定的帮助。

将功能性动作筛查的结果与体质健康测试结果进行相关性分析，得出52名受试者中损伤风险与坐位体前屈、立定跳远、50 m跑这三项指标具有相关性。这三项指标代表受试者下背部、髋关节的柔韧性以及下肢力量，所以通过加强下肢力量训练，提高下背部、髋关节活动度，可以提高功能性动作筛查评分，从而降低损伤风险。

通过功能性动作筛查的损伤风险等级与体质健康测试的回归分析，其结果进一步验证了50 m跑和坐位体前屈的成绩提升有助于运动损伤风险的降低，且50 m跑的成绩提升对损伤风险降低的贡献更大，表明在受试者中下肢力量的提升可以有效降低损伤风险。

（二）建议

在今后的体育课中着重提升学生的下肢力量，可采用负重深蹲、蛙跳等训练手段。基础不牢地动山摇，锻炼的本质是为了身体健康，有目的地提高薄弱环节往往可以事半功倍。

以功能性动作筛查为逻辑起点，分析受试者的受限动作和肢体不对称性找出薄弱运动环节，以问题为导向有的放矢地进行训练，可以在高校中推广FMS评估工具，提高体育锻炼的科学性，保障学生体质健康。