慢性脊髄損傷後のmusicgloveを用いた在宅手指リハ​​ビリテーションの実現可能性

脊髄損傷 (SCI) は壊滅的な損傷であり、慢性領域で発生する脊髄に損傷が持続し、さまざまな程度の腕と手の機能喪失をもたらすことがよくあります。 [15]. 脊髄損傷 (SCI) を経験した人のための手のリハビリテーション アプローチとしてウェアラブル グリップ センシングを検討した研究はほとんどありません。 この研究では、MusicGlove を使用したグリップ機能のトレーニングの実現可能性を確立しようとしました。 自宅でウェアラブルグリップセンサーを使用して、慢性SCIの被験者の手機能に対するMusicGloveの使用の治療効果の予備的な推定値を取得します. また、以前の研究でデバイスを使用した以前に報告された脳卒中生存者 (亜急性および慢性) のコホートと比較して、SCI 後の手の障害を持つユーザーがどのようにデバイスを使用したかを比較しました。 研究中、本研究の被験者はより長い時間デバイスを使用し(つまり、治療へのコンプライアンスの増加を示した)、脳卒中ユーザーのコホート(亜急性および慢性)と比較して、より多くのグリップを完了したことが観察されました。以前にデバイスを使用しました。 対象ゲームのパラメーター設定を分析したところ、チャレンジの選択にいくつかの違いがあることが明らかになりました。 しかし、一般的に、本研究の参加者は、最適なトレーニングのためのチャレンジポイント仮説と一致して、脳卒中ユーザーを対象とした以前の研究で見られたものと同様の方法でゲームパラメーターを変更しました. さらに、手の機能に対する MusicGlove の効果を調べたところ、従来のハンド セラピー エクササイズと比較して、把握能力、把握パフォーマンス、および BBT テストのスコアが大幅に向上したことが観察されました。 これらの観察結果の星座は、

MusicGlove デバイスは、家庭環境でのリハビリテーションに適したオプションであり、手の機能、特に非手動の総合的な器用さを促進するのに役立つ可能性があります。 以下では、これらの観察結果を説明し、慢性 SCI のユーザーの手のリハビリテーションの潜在的な影響についてさらに説明します。

MusicGlove のユーザーシップと以前の研究との比較: 使用量

現在の研究では、ユーザーは MusicGlove デバイスを利用して、平均して比較的多くのグリップ数 (> 15,000) を達成することができました。 完了したグリップの数は、慢性および亜急性脳卒中ユーザーが完了した数の 2 倍以上でした [5, 10]. この研究のユーザーは、脳卒中の亜急性期の個人が達成したものよりも高いコンプライアンスレベルを持っていました (それぞれ 6.1 時間対 4.1 時間)。 推奨される治療時間の順守は、慢性脳卒中研究の個人には利用できませんでした。

ベースラインでの BBT スコアが高いほど手の機能のレベルが高いことを示していると推測されるため、完了したグリップ数と 1 時間ごとのコンプライアンスのレベルがこのように異なる理由の 1 つは、障害のレベルである可能性があります。ゲームは簡単かもしれません。 ただし、BBT スコアは SCI グループに有利ですが、3 つの研究すべてで、最初の BBT スコアと練習量 (完了したグリップ数、ゲームプレイ時間、ロー = −0.13、p = 0.7、スピアマン相関係数)。 したがって、障害レベルの違いは、ユーザーシップ パターンの違いを適切に説明しません。 デバイスのユーザー数の違いについて考えられるもう 1 つの理由は、年齢の違いによる可能性があります。 脳卒中研究 (慢性、亜急性) のユーザーの平均年齢は 57 ± 10 歳と 62 ± 15 歳でしたが、SCI 研究のユーザーの平均年齢は 49 ± 15 歳でした。ロボットの相互作用と心理学、年齢はデバイスのユーザーシップに影響を与える可能性があります。 たとえば、年配の個人は、若い年齢層に比べて一般的に経験やアクセスが少ないため、より否定的な態度をとる傾向があり、コンピューターを含む新しいテクノロジーに慣れていない傾向があります。 [16]. また、高齢者はコンピューターゲームベースのタスクを実行する際にエラーを起こしやすい傾向があることも示されています [17]. ただし、年齢とデバイスの使用状況の間に相関関係は見つかりませんでした (rho = − 0.09、p = 0.8、Spearman 相関係数)。 それでも、被験者が最終的にデバイスの使用率に影響を与える日常生活の実際的な課題など、他の複雑な要因が存在する可能性があります. コンプライアンスに影響を与える要因を理解し続けることは、今後の作業の重要な方向性であり、さらに調査する価値があります。

MusicGlove のユーザーシップと以前の研究との比較: チャレンジの選択

標準的な治療セッションでは、リハビリテーション療法士は、被験者の障害のレベルに基づいて、各治療タスクについて各被験者の課題のレベルを選択します。 しかし、家庭環境での自己管理ケアに関する一般的な懸念は、被験者が治療タスクを実行する際に適切なレベルの難易度を選択するかどうかです。 これは、スキル開発を促進するための最適なレベルのタスクの難易度があるというチャレンジ ポイント仮説によって示唆されているため、非常に重要です。 [18]. 本研究では、被験者がゲームのパラメータを頻繁に変更しないことを観察し (歌の 33% のみ)、亜急性期脳卒中研究 (31%) と同様の数値でした。 現在の調査のユーザーは、主に、ゲームで高いレベルの成功を達成できるように、ゲームのパラメーターを設定のままにしました。 ただし、亜急性脳卒中のユーザーは、ゲームでより一貫した成功を収めているように見えました。その研究のユーザーは、再生された曲の 84% で 75% の打鍵成功を達成したのに対し、現在の研究では 82% の打音を達成しました。再生された曲の 66% で成功しました。 被験者はまた、チャレンジポイント仮説と一致する方法でゲームパラメータを調整しました [18,19,20]. 言い換えれば、被験者は、最後の曲の成功率が高ければゲームの難易度を上げる傾向があり、成功率が低ければゲームの難易度を下げる傾向がありました。

亜急性脳卒中研究と比較して、この研究でユーザーが自分自身に挑戦する方法にはいくつかの違いがありました. 平衡点 (つまり、ゲームの難易度が増加または減少する可能性が等しい点) は、亜急性研究 (SCI: 74%、亜急性脳卒中: 65%)。 これは、おそらく年齢が若い、ベースラインの運動機能 (BBT スコア) が高い、または CNS 損傷が発生した場合の認知障害が少ないため、SCI を持つ個人がゲームでもっと挑戦しようとする前に、より低いレベルの成功を必要としたことを示しています。脳ではなく背骨に。 ただし、ユーザーが自分自身に挑戦する方法にはいくつかの違いがありますが、両方の研究の共通のテーマは、ユーザーが主にチャレンジポイント仮説のフレームワークに従う方法で自分自身に挑戦しましたが、直感に反する変更をゲームのパラメーターに加えたこともありました.

これらの観察結果は、リハビリテーション技術を使用してリハビリテーション療法を最適に実施する方法に影響を与えます。 たとえば、多くのリハビリテーション ロボットの一般的な戦略は、適応アルゴリズムを組み込んでタスク パラメーターを適応させ、感知された動きの試行ごとにユーザーが経験する課題のレベルを調整することです。 ただし、現在の研究で観察したことから、パラメータをそれほど攻撃的ではなく (つまり、それほど頻繁に適応しない)、より確率的に (つまり、「間違った」方向に適応することがある) 方法で適応する適応アルゴリズムは、個人がどのように適応するかによりよく似ている可能性があります。チャレンジ。 将来の研究では、そのような戦略を組み込んだアルゴリズムを作成することで、感知された動きの試行ごとにタスクパラメーターを適応させるアルゴリズムと比較して、より多くの使用やより良い治療結果が得られるかどうかを調べることができます.

慢性SCI患者の手機能に対するMusicGloveの治療効果

慢性 SCI 後の上肢リハビリテーションでは、従来の在宅リハビリテーションは、通常、印刷されたハンド セラピー エクササイズの小冊子で構成されています。 原稿で前述したように、これらのプログラムは一般的にコンプライアンスが低いです。 ただし、通常、ユーザーはこれらのプログラムから中程度のメリットを経験します [21]. これは、対照群のEOTユーザーでBBTスコアの減少と、GRASSPテストの把握能力とパフォーマンスサブテストのスコアの増加がほとんど見られなかったため、本研究の結果を驚くべきものにします. この観察結果を説明するには、おそらくいくつかの理由が考えられます。 参加者は、治療プログラムへのコンプライアンスが比較的低く、その結果、機能の向上が最小限またはまったくない可能性があります。 ただし、標準的な運動プログラムへの参加者のコンプライアンス、プログラムの質、または投与量の質を客観的に測定する方法がなかったため、本研究からこの結論を導き出すことはできません。 より可能性の高い説明は、被験者の動きの変動性とサンプルサイズの不足によるノイズである可能性があります。 サンプルサイズが不十分であるため、実験グループで観察された結果にも注意が必要ですが、MusicGlove デバイスの使用が BBT スコア、把握能力、パフォーマンス GRASSP サブテストスコアの改善を促進したことは有望です。

現在、慢性SCI後の上肢リハビリテーションのためのエビデンスに基づく治療オプションはほとんどありません。 遠隔リハビリテーションは、在宅リハビリテーションを提供するための 1 つの可能な方法として特定されています。 [22,23,24,25,26]. 慢性SCIの被験者を対象とした12件の研究の系統的レビューでは、遠隔リハビリテーションが主に介入のプラスの影響を生み出すことがわかった [25]. ただし、研究の不均一性により、その広範な実施に対する潜在的な障壁に対処するための決定的な推奨事項が制限されています。 在宅リハビリテーションのもう 1 つのアプローチは、機能的電気刺激 (FES) システムの使用です。 多くの FES システムは、SCI を持つ人でテストされています。 [27,28,29,30,31,32,33,34] また、いくつかの研究では、FES システムが握力機能の改善などのリハビリテーションにプラスの影響を与えることが示されています。 [28, 33, 35]. ただし、一部の研究では、一部の被験者はそのようなシステムの使用による利益が限られていると報告されているため、どのタイプの被験者が FES ベースのシステムから最も恩恵を受けるかは依然として不明です。 手の外骨格の開発も増加しています。 [36,37,38,39,40,41,42,43]、しかし、ホームテストに翻訳されたものはほとんどありません。 さらに、慢性期のリハビリテーション戦略はしばしば代償に焦点を当てます。 この研究は、不完全な SCI を持つ個人が、自宅でウェアラブル グリップ センサーを介して感知された把持動作を繰り返し練習することで手の運動機能を改善できるという考えを支持しますが、この研究で観察された改善を検証するには、より大きなサンプル サイズを使用した今後の研究が必要になります。

制限

予算の制約により、研究のために計画された数の被験者を募集する能力が妨げられました(各グループのN = 20)。したがって、より多くの被験者を対象とした研究が実行できるようになるまで、治療効果に関する決定的な結論を下すべきではありません. さらに、この研究の参加者の 80% は男性であり、この研究の 1 人は WHO の定義に基づいて「慢性」とはみなされませんでした。 これらの参加者の両方の特性により、結果の一般化が制限されます。 また、2つのグループ間でSCIの発生から経過した時間にも大きな差がありました。 具体的には、実験群は、対照群と比較して、SCIの発生からの経過時間が短かった。 これは、予想される治療効果に影響を与えた可能性がありますが、この時点で自然回復が頭打ちになっていることを考えると、その可能性は低いと考えられます。 従来のハンドセラピートレーニングが何時間行われたかを記録するという点で、被験者のコンプライアンスは低かった. これにより、2 つの異なる介入間でプログラムのコンプライアンスを比較したり、従来のハンドセラピー トレーニング アプローチの用量効果を分析したりすることができなくなりました。 これらの制限にもかかわらず、このデータは効果の大きさの初期推定値を提供し、将来的にはより大規模な研究を計画するために使用できます.

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