Methodenartikel

Dual-Task-Stroop-Paradigma zur Erkennung kognitiver Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten

DOI:

10.3791/63991

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16. Dezember 2022

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1Department of Neurology and Psychology, the Fourth Clinical Medical College, Guangzhou University of Chinese Medicine, Shenzhen Traditional Chinese Medicine Hospital, 2Guangzhou University of Chinese Medicine, 3Department of Rehabilitation Medicine, The Fifth Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, 4Department of Rehabilitation Medicine, Guangzhou Medical University, 5Key Laboratory of Biological Targeting Diagnosis, Therapy and Rehabilitation of Guangdong Higher Education Institutes, The Fifth Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, 6School of Traditional Chinese Medicine, Jinan University, 7Health College of Guangdong Pharmaceutical University, 8Department of Clinical Medicine, Guangzhou Medical University, 9Department of Rehabilitation Medicine, Panzhihua Central Hospital, 10Department of Neurology and Psychology, the Second Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine

In diesem Artikel

Zusammenfassung

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Klinische Bewertungsskalen sind nicht sensitiv genug für kognitive Dysfunktionen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten. Das Dual-Task-Paradigma bietet Vorteile und Potenziale bei der Beurteilung und dem kognitiven Training kognitiver Dysfunktionen. Die vorliegende Studie schlägt ein Dual-Task-Stroop-Paradigma vor, um kognitive Dysfunktionen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren.

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Allgemeine Skalen zur klinischen kognitiven Beurteilung sind nicht sensitiv genug für kognitive Beeinträchtigungen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten. Das Dual-Task-Assessment hat Vorteile bei der Identifizierung kognitiver Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten und wurde nach und nach in der klinischen Beurteilung und im kognitiven Training angewendet. Darüber hinaus weist das Stroop-Paradigma eine höhere Sensitivität und Spezifität für die Aufmerksamkeitsbeurteilung auf als herkömmliche klinische kognitive Bewertungsskalen. Daher wird in dieser Studie die Dual-Task-Bewertung auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas vorgestellt, um kognitive Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren. Diese Studie demonstriert eine Single- und Dual-Task-Evaluierung auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas und bestätigt deren Durchführbarkeit durch Fallexperimente und synchronisierte funktionelle Nahinfrarotspektroskopie-Auswertungen. Die Stroop-Reaktionszeit und die korrekte Rate werden als Hauptindikatoren zur Bewertung des kognitiven Niveaus der Probanden verwendet. Dieses Studienprotokoll zielt darauf ab, neue Ideen zu liefern, um den Deckeneffekt beim allgemeinen Versagen der klinischen Beurteilung bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu ermitteln.

Einleitung

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Der Schlaganfall ist die Hauptursache für Behinderungen beim Menschen1 und kann unterschiedlich starke motorische, kognitive, emotionale und andere funktionelle Defizite verursachen2. Einige Schlaganfallpatienten mit besserer Prognose und nur geringen Funktionsstörungen zeigen eine größere funktionelle Autonomie bei alltäglichen Aktivitäten, aber der funktionelle Zustand ihrer Behinderung reicht möglicherweise nicht aus, um ihre Rückkehr an den Arbeitsplatz oder frühere Aktivitäten zu unterstützen. Diese Patienten werden als hochfunktionelle Schlaganfallpatientenbezeichnet 3,4. Aufgrund ihrer geringen funktionellen Defizite ist es schwierig, ihre Dysfunktionen, insbesondere in Bezug auf kognitive Funktionen, durch die allgemeine Beurteilung von Funktionsskalen wie dem Montreal Cognitive Assessment (MoCA)5 und dem Clinical Dementia Rating (CDR)6 zu identifizieren, die einen Deckeneffekt und eine geringe Sensitivität für die Identifizierung leichter funktioneller Defekte bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten aufweisen. Daher ist es notwendig, objektive und einfache Methoden zu entwickeln, um kognitive Dysfunktionen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu erkennen.

In den letzten Jahren wurden die Vorteile des Dual-Task-Paradigmas bei der Bewertung und Ausbildung allmählich bewertet 7,8. Zum Beispiel können Patienten bei einfachen kognitiven Einzelaufgaben (z. B. Rechnen) normal abschneiden, zeigen aber einen unterschiedlichen Grad an kognitivem Verfall, wenn zusätzliche Aufgaben hinzugefügt werden 9,10 (z. B. Gehen beim Zählen). Manaf et al. fanden heraus, dass Schlaganfallpatienten bei der Ausführung kognitiv-motorischer Doppelaufgaben häufig kompensatorische Strategien anwenden, wie z. B. die Aufrechterhaltung der Stabilität durch Opfern der kognitiven Aufgabenleistung11. Daher kann die Dual-Task-Bewertung Vorteile bei der Identifizierung kognitiver Defizite bei Patienten mit hochfunktionalem Schlaganfall haben. Einerseits ist der Inhalt des Dual-Task-Assessments näher am täglichen Leben als eine einzelne Aufgabe, wie z.B. Gehen bei gleichzeitiger Beobachtung der Umgebung oder Sprechen und Rufen. In vorangegangenen Studien wurden die Aufgaben Gehen + Benennen und Gehen + Überqueren von Hindernissen entwickelt, um das Gehen in realen Umgebungen zu simulieren12.

Auf der anderen Seite steht die exekutive Fähigkeit in Doppelaufgaben in engem Zusammenhang mit der geteilten Aufmerksamkeit (die zur Kategorie der fortgeschrittenen kognitiven Funktionen gehört)13. Geteilte Aufmerksamkeit ist die Fähigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen und die Aufmerksamkeit zwei oder mehr Aufgaben zuzuweisen14. Diese kognitive Fähigkeit ist von großer Bedeutung, um die Effizienz der täglichen Aktivitäten zu verbessern. Daher können die Ergebnisse des Dual-Task-Assessments verwendet werden, um die geteilte Aufmerksamkeit des Individuums widerzuspiegeln. Normalerweise können Menschen in ihrem täglichen Leben zwei oder mehr einfache Aufgaben gleichzeitig erledigen und werden nicht gestört. Wenn jedoch die Gehirnfunktion beeinträchtigt ist, kann es zu mehr Dual-Task-Interferenzen kommen, wenn man mit einfachen Dual-Aufgaben konfrontiert wird. Das heißt, bei der Ausführung von Doppelaufgaben kann die reduzierte geteilte Aufmerksamkeit wahrscheinlich dazu führen, dass die Ausführung einer oder zweier Aufgaben beeinträchtigt wird15. Es wird geschlussfolgert, dass die Ausführung von Aufgaben mit größerer Wahrscheinlichkeit in der Lage ist, eine fortgeschrittene Beeinträchtigung der kognitiven Funktionen bei Patienten mit hochfunktionalem Schlaganfall zu erkennen.

Das Stroop-Paradigma ist ein klassisches experimentelles Paradigma zur Untersuchung des Stroop-Effekts (auch als Konflikteffekt bekannt)16, das bei der Aufmerksamkeitsbeurteilung in kognitiven Funktionstests, insbesondere im Bereich der Aufmerksamkeitshemmung, weit verbreitet ist17. Der klassische Stroop-Effekt bezieht sich auf die Tatsache, dass es für Individuen aufgrund der Interferenz der dominanten Reaktion schwierig ist, schnell und genau auf nicht-dominante Reize zu reagieren. Dies führt zu einer längeren Reaktionszeit und einer geringeren Reaktionsgenauigkeit bei nicht-dominanten Stimuli. Der Unterschied in der Reaktionszeit oder Genauigkeitsrate zwischen dominanten und nicht-dominanten Reaktionen ist der Stroop-Effekt18. Daher erfordert der Stroop ein hohes Maß an Aufmerksamkeit19. Kleinere Stroop-Effekte stellen eine höhere Aufmerksamkeitshemmung dar, während größere Stroop-Effekte eine Abnahme der Aufmerksamkeitshemmung darstellen18.

Das Stroop-Paradigma ist möglicherweise besser für die Beurteilung kognitiver Dysfunktionen bei Patienten mit hochfunktionalem Schlaganfall geeignet und hat eine höhere Sensitivität und Spezifität für die Aufmerksamkeitsbeurteilung als die traditionelle klinische Bewertungsskala20. Daher wurde in dieser Studie ein Dual-Task-Assessment auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas entwickelt, um kognitive Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren. Das Protokoll umfasst auch die klinische Beurteilung der kognitiven Funktion, der motorischen Funktion der unteren Gliedmaßen und der Gleichgewichtsfunktion bei Schlaganfallpatienten, um sicherzustellen, dass die Patienten die Dual-Task-Bewertung abschließen können. Die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) wurde als objektives Evaluierungsinstrument für die Gehirnfunktion verwendet, um die Aktivierung der Gehirnfunktion bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten unter der Doppelaufgabe nachzuweisen. Die Wirksamkeit und Durchführbarkeit des Dual-Task-Assessment-Schemas auf Basis des Stroop-Paradigmas wurde aus der Perspektive der Neurobildgebung verifiziert, die neue Aspekte für die klinische Praxis bietet.

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Protokoll

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Dieses Projekt wurde von der Medical Ethics Association des fünften angeschlossenen Krankenhauses der Guangzhou Medical University (Nr. KY01-2020-08-06) genehmigt und beim China Clinical Trial Registration Center (Nr. ChiCTR2000036514) registriert. Für die Verwendung ihrer Daten in dieser Studie wurde eine Einverständniserklärung der Patienten eingeholt.

1. Rekrutierung

  1. Rekrutierung von Schlaganfallpatienten mit stabilem Zustand, der durch bildgebende Untersuchung bestätigt wird - die Diagnose entspricht den diagnostischen Kriterien für zerebrovaskuläre Erkrankungen der Abteilung für Neurologie der Chinesischen Ärztevereinigung (2005). Wählen Sie Patienten mit Schlaganfall im Brunnstrom-StadiumIV 21 aus.
  2. Stellen Sie sicher, dass die Patienten grundlegende tägliche Aktivitäten selbstständig ausführen können. Stellen Sie sicher, dass die Patienten keine offensichtlichen kognitiven Beeinträchtigungen aufweisen und die folgenden Anforderungen erfüllen: MoCA im Normbereich; keine einseitige Vernachlässigung (Albert-Test, Anzahl der Auslassungen ≤2)22; keine anderen neurologischen Erkrankungen, wie z.B. Sprachfehler; und kann mit den entsprechenden Anweisungen kooperieren, um diese Studie abzuschließen.
  3. Stellen Sie sicher, dass die Probanden freiwillig an dem Test teilnehmen, und unterschreiben Sie eine Einverständniserklärung.

2. Klinische Bewertung

  1. Notieren Sie die Informationen der Person, einschließlich Name, Geschlecht, Geburtsdatum, Bildungsniveau, Body-Mass-Index, Krankengeschichte und Medikamentengeschichte.
  2. Führen Sie eine Bewertung der kognitiven Funktion durch.
    1. Führen Sie MoCA23 bei Schlaganfallpatienten durch, indem Sie 11 Fragen stellen, die sich mit der Aufmerksamkeit und Konzentration, der exekutiven Funktion, dem Gedächtnis, der Sprache, den visuellen Strukturfähigkeiten, dem abstrakten Denken, dem Rechnen und der Orientierung befassen.
    2. Die Gesamtpunktzahl des MoCA beträgt 30, was sich auf das Bildungsniveau bezieht. Wenn das Fach weniger als 12 Jahre Ausbildung in Anspruch genommen hat, addieren Sie einen Punkt zur Gesamtpunktzahl des MoCA. Betrachten Sie eine Punktzahl von 26 und höher als normale23.
    3. Führen Sie eine CDR24 bei den Schlaganfallpatienten durch. Sammeln Sie Informationen in strukturierten Interviews mit Schlaganfallpatienten und ihren Familien und beurteilen Sie die Fähigkeiten der Probanden in sechs Aspekten: Gedächtnis, Orientierung, Urteilsvermögen und Problemlösung, Arbeit und soziale Interaktion, Familienleben und persönliches Hobby sowie unabhängiges Leben.
    4. Die höchstmögliche Punktzahl ist 3. Bewerten Sie die erhaltenen Werte wie folgt: Gesamtpunktzahl = 0 bedeutet keine Demenz; Gesamtpunktzahl = 0,5 deutet auf Verdacht auf Demenz hin; Gesamtpunktzahl = 1 zeigt eine leichte kognitive Beeinträchtigung an; Gesamtpunktzahl = 2 zeigt eine mäßige kognitive Beeinträchtigung an; und Gesamtpunktzahl = 3 bedeutet eine schwere kognitive Beeinträchtigung24.
    5. Führen Sie den Albert-Test durch, um das Vorhandensein eines einseitigen räumlichen Neglects (USN) bei Patienten mit Schlaganfall nachzuweisen. Bitten Sie die Versuchsperson, alle Linien durchzustreichen, die in zufälliger Ausrichtung auf einem Blatt Papier platziert sind.
    6. Präsentieren Sie das Motiv mit einer Reihe von 40 schwarzen Linien, die jeweils etwa 2 cm lang sind und zufällig in sechs Reihen auf einem weißen Blatt Papier mit einer Größe von 11 Zoll x 8,6 angeordnet sind. Beurteilen Sie das Vorhandensein oder Fehlen von USN anhand der Anzahl der Linien, die auf jeder Seite des Testblatts nicht gekreuzt werden. Wenn Linien nicht gekreuzt werden und mehr als 70 % dieser nicht gekreuzten Linien auf der gleichen Seite wie das motorische Defizit liegen, deutet dies auf eine einseitige räumliche Vernachlässigung hin.
  3. Führen Sie eine motorische Funktionsbeurteilung durch.
    1. Führen Sie das Fugl-Meyer-Assessment (FMA) bei Schlaganfallpatienten durch, um die motorische Funktion, das Gefühl, das Gleichgewicht, den Bewegungsumfang der Gelenke und die Gelenkschmerzen bei Patienten mit Hemiplegie nach Schlaganfall zu beurteilen. Der motorische Bereich umfasst Elemente, die Bewegung, Koordination und die Reflexaktionen von Schulter, Ellbogen, Unterarm, Handgelenk, Hand, Hüfte, Knie und Knöchel bewerten.
    2. Der motorische Funktionswert reicht von 0 (Hemiplegie) bis 100 Punkte (normale motorische Leistung), aufgeteilt in 66 Punkte für die oberen Extremitäten und 34 Punkte für die unteren Extremitäten. Bewerten Sie die Punktzahl wie folgt: 0-49 Punkte deuten auf eine schwere motorische Beeinträchtigung hin; 50-84 Punkte deuten auf eine ausgeprägte motorische Beeinträchtigung hin; 85-95 Punkte deuten auf eine mäßige motorische Beeinträchtigung hin; und 96-99 Punkte deuten auf eine leichte motorische Beeinträchtigung hin.
  4. Führen Sie eine Bewertung der Gleichgewichtsfunktion durch.
    1. Führen Sie die Berg-Gleichgewichtsskala (BBS)27 beim Schlaganfallpatienten durch, mit insgesamt 14 Elementen von leicht bis schwierig, darunter Sitzgleichgewicht, Stehgleichgewicht, Körpertransfer, Drehung und einbeiniges Stehen.
    2. Bewertet die Punktzahl wie folgt: Die höchste Punktzahl auf der Skala ist 56; Eine Gesamtpunktzahl von <40 Punkten deutet auf eine Sturzgefahr hin; 0-20 Punkte weisen auf eine schlechte Gleichgewichtsfunktion hin und darauf, dass ein Rollstuhl erforderlich ist. 21-40 erzielte Punkte deuten darauf hin, dass das Subjekt eine bestimmte Gleichgewichtsfunktion hat und mit Hilfe gehen muss. 41-56 erzielte Punkte deuten auf eine gute Gleichgewichtsfunktion hin und darauf, dass das Subjekt selbstständig gehen kann28.
  5. Führen Sie die Bewertung des Sturzrisikos durch.
    1. Führen Sie den Timed Up and Go Test (TUGT)29 bei Schlaganfallpatienten durch. Bitten Sie die Versuchsperson, vom Stuhl aufzustehen, 3 m zu gehen, ihren Körper zu drehen, dann zurückzukehren und sich mit einer angenehmen Geschwindigkeit auf den Stuhl zu setzen, um die Sicherheit zu gewährleisten. Bitten Sie gleichzeitig den Bewerter, den gesamten Prozess von der Erteilung des Ausreisebefehls bis zum Sitzen auf dem Stuhl zu planen.
    2. Bewerten Sie das erhaltene Ergebnis wie folgt: Wenn die Gesamtzeit für das Absolvieren des TUGT ≥14 s beträgt, bedeutet dies, dass das Risiko besteht, dass das Subjekt das Risiko hat, zu stürzen29.

3. Stroop-Aufgabenauswertungen

  1. Führen Sie die Stroop-Einzelaufgabenauswertung durch (nur Stroop-Aufgabe; Abbildung 1).
    1. Bitten Sie den Patienten, sich auf einen stabilen Stuhl zu setzen.
    2. Führen Sie die kommerzielle Stimulus-Präsentationssoftware aus und wählen Sie die Kongruenztestversuche aus. Erstellen Sie ein neues Profil für den Patienten. Wählen Sie die Kongruenztestversuche der Stroop-Aufgabe aus und wiederholen Sie drei Versuche.
      1. Führen Sie das folgende experimentelle Paradigma durch. Entwerfen Sie das Experiment mit einer Ruhezeit des Patienten von 10 s und bitten Sie den Patienten dann, einen kognitiven Test mit einer Frequenz von 6 s für insgesamt drei Versuche durchzuführen, wobei jeder Versuch einen Stimulus von 60 s + 60 s Pause hat.
      2. Legen Sie die Gesamtdauer des Experiments auf 370 s fest (der spezifische Prozess ist in Abbildung 1 dargestellt). Bitten Sie den Patienten in der Ruhephase, sich zu entspannen. Wenn sich das Experiment in der Stimulationsphase befindet, bitten Sie den Patienten, den aufmerksamkeitsbezogenen Test durchzuführen, die Aufgabe in 6 s zu erledigen und sie 10x in 60 s abzuschließen.
    3. Bitten Sie die Patienten, die Anweisungen für die beiden Testversuche wie unten beschrieben zu befolgen.
      1. Wählen Sie die Kongruenztestversuche aus. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche nach links (←), wenn figure-protocol-1 sie auf der linken Seite des Quadrats angezeigt wird. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche rechts (→), wenn figure-protocol-2 sie rechts neben dem Quadrat angezeigt wird.
      2. Wählen Sie die Inkongruenztestversuche aus, die denselben Schritt wie die Kongruenztestversuche aufweisen. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche nach links (←), wenn figure-protocol-3 sie auf der linken Seite des Quadrats angezeigt wird, ignorieren Sie die Bedeutung des Zeichens und konzentrieren Sie sich auf seine Position.
      3. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche nach rechts (→), wenn figure-protocol-4 sie auf der rechten Seite des Quadrats angezeigt wird, ignorieren Sie die Bedeutung des Zeichens und konzentrieren Sie sich auf seine Position. Beenden Sie die Aufgabe, speichern Sie die Daten und exportieren Sie die Daten in eine selbst erstellte Datenbank.
  2. Führen Sie die Stroop-Dual-Task-Auswertung durch (Stroop-Task + Balance-Steuerung).
    1. Bitten Sie den Patienten, sich auf einen Balanceball zu setzen, wobei der Therapeut für den Schutz des Patienten verantwortlich ist. Lassen Sie den Patienten das experimentelle Stroop-Paradigma mit den oben genannten Schritten (Schritte 3.1.1.-3.1.5.) vervollständigen.
      1. Wenn sich das Experiment in einer Ruhephase befindet, bitten Sie den Patienten, das Gleichgewicht zu halten und sich so weit wie möglich auf dem Balanceball zu entspannen. Wenn sich das Experiment im Zustand der Stimulation befindet, bitten Sie den Patienten, den aufmerksamkeitsbezogenen Test durchzuführen und dabei das Gleichgewicht auf dem Balanceball so weit wie möglich zu halten.

4. fNIRS-Evaluierung

  1. Platzieren Sie 10 Lichtquellen und 12 Empfänger auf der fNIRS-Testkappe, um den vier Regions of Interest (ROIs) dieser Studie zu entsprechen, zu denen der linke präfrontale Kortex (LPFC), der rechte präfrontale Kortex (RPFC), der linke Promotorkortex (LPMC) und der rechte Promotorkortex (RPMC) gehören.
  2. Vorbereitung des Themas
    1. Informieren Sie die Probanden über den Versuchszweck und beobachten Sie die Patienten.
    2. Stellen Sie sicher, dass sich die Cz-Stelle oben auf der Testkappe befindet, der vierte Punkt von der Stirn bis zum Hinterhauptlappen auf der Mittellinie der Vollkappe. Stellen Sie sicher, dass der Mittelpunkt der Verbindung zwischen der Nasenwurzel und dem unteren Rand des Hinterhauptsvorsprungs, dem Schnittpunkt der Verbindung von der Nasenwurzel zum Hinterhauptsvorsprung oder der Verbindung zwischen der oberen Ohrmuschel beider Ohren (Cymba conchae) liegt.
    3. Setzen Sie die Kappe auf den Kopf des Subjekts und stellen Sie die Position der Kappe so ein, dass der Cz-Punkt auf dem Kopf des Subjekts mit dem Cz-Punkt auf der Kappe übereinstimmt. Ziehen Sie die Krawatte auf beiden Seiten der Kappe fest und lassen Sie die Ohren des Motivs durch den Spalt stechen. Die Vorderseite der Kappe ist natürlich an der Stirn und die Rückseite natürlich am Hinterhauptbein befestigt.
  3. Akquisition und Vorerwerb
    1. Öffnen Sie die Software, wählen Sie das Versuchsobjekt aus und geben Sie die grundlegenden Informationen der Patienten ein. Stellen Sie die Abtastfrequenz auf 11 Hz ein.
    2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorerfassung, um die Vorerfassung zu starten und das Testsignal zu kalibrieren. Entsprechend der Signalintensität jedes Punktes, der von der funktionellen Nahinfrarotspektroskopie angezeigt wird, passen Sie die schwachen Signalpunkte an, indem Sie die Kappe bewegen oder die Kopfhaut weiter freilegen. Wenn die Signalintensität jedes von der Kappe erfassten Punktes tendenziell stabil ist, stoppen Sie die Vorerfassung und klicken Sie auf die Taste für die automatische Verstärkung. Klicken Sie auf die Schaltfläche Start , um das Signal zu erfassen.
      HINWEIS: Stellen Sie die Signalqualität bei der Erfassung und vor der Erfassung wie folgt sicher. Die ursprüngliche Signalkurve der Lichtintensität sollte stabil sein, begleitet von einer Schwankung des Herzschlagsignals von 1-2 Hz, und der Wert sollte den vom Gerät festgelegten angemessenen Schwellenwert erfüllen. Die Intensität des Signals kann durch Farbe angezeigt werden, wobei eine graue Anzeige die Signalintensität niedrig ist, Gelb ist gut, Grün ist ausgezeichnet und Rot ist zu stark.
  4. Führen Sie die Stroop-Einzelaufgabenauswertung synchron mit fNIRS durch. Führen Sie dann die Stroop-Dual-Task-Auswertung durch, die mit fNIRS synchronisiert ist.

5. Datenverarbeitung und -analyse

  1. Verarbeiten Sie allgemeine Informationen und klinische Bewertungsdaten der Patienten.
  2. Analysieren Sie die Nahinfrarotdaten mit dem NirSpark-Softwarepaket in MATLAB.
    1. Führen Sie eine Datenvorverarbeitung durch.
      1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausschließen , um das Zeitintervall zu entfernen, das nicht mit dem Experiment zusammenhängt. Klicken Sie auf die Schaltfläche Bewegung , um Bewegungsartefakte zu eliminieren, die durch physiologische Aktivitäten wie Atmung, Herzschlag, Puls usw. und unwillkürliche Aktivitäten wie Blinzeln, Schlucken usw. verursacht werden, und wandeln Sie das Lichtintensitätssignal in ein optisches Dichtesignal um.
      2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Filter , um den Bandpassfilter (0,01-0,2 Hz) auszuwählen, um physiologisches und instrumentelles Rauschen zu entfernen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Hemo , um die relativen Änderungen von Oxyhämoglobin (HbO2) und Desoxyhämoglobin (HbR) nach dem modifizierten Beer-Lambert-Gesetz zu berechnen und das optische Dichtesignal in das Signal der Blutsauerstoffkonzentration umzuwandeln.
        HINWEIS: HbO2 reagiert empfindlicher auf Änderungen zwischen den Bedingungen als HbR, daher werden bei der nachfolgenden Analyse in diesem Studienprotokoll nurHbO2-Daten verwendet.
    2. Allgemeines lineares Modell (GLM)
      1. Wählen SieHbO2 in Hemo-Typ als Analysedaten aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Spezifikation , um Sekunden als Zeiteinheit zu verwenden und den Standard-HRF-Typ als Basisfunktion auszuwählen. Eliminieren Sie dann die Ruhephase, um die GLM-Designmatrix zu erstellen, und wählen Sie die Stimulusstufe in der Aufgabe entsprechend dem experimentellen Design aus.
      2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Schätzung, um die erstellte Designmatrix mit den erfassten Daten abzugleichen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ansicht , um den berechneten β-Wert anzuzeigen.
        HINWEIS: GLM ist eine lineare Kombination aus beobachteten hämodynamischen Signalen (abhängige Variable) als interessante Regressionen (Aufgabenvariable), redundanten Kovariaten (z. B. Oberflächenrauschen, gemessen in Nahbereichskanälen) und Fehlertermen.
    3. Berechnen Sie den β Wert wie folgt. Berechnen Sie experimentelle Daten in den ROIs unter Verwendung des etablierten linearen Korrelationsmodells. Ermitteln Sie die GLM-Parameter des erforderlichen Kanals und leiten Sie den β Wert der Gehirnaktivierung unter jeder Versuchsbedingung (d. h. den Gewichtskoeffizienten im linearen Modell) für die Analyse ab.
  3. Führen Sie die kommerzielle Stimulus-Präsentationssoftware aus, um die Leistungsdaten kognitiver Aufgaben in der Stroop-Aufgabe zu exportieren und die Genauigkeit (ACC) und Reaktionszeit (RT) für die abschließende Datenanalyse zu erhalten.

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Ergebnisse

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Diese Studie präsentiert die Ergebnisse eines hochfunktionalen Schlaganfallpatienten, bei dem es sich um einen 71-jährigen Mann handelte, der vor 2 Jahren einen ischämischen Schlaganfall mit linker Hemiplegie erlitten hatte. Die Magnetresonanztomographie (MRT) zeigte einen beidseitigen chronischen Infarkt von den Basalganglien bis zur strahlenden Krone. Er war in der Lage, selbstständig zu gehen und in der Gemeinschaft zu leben, war aber mit seiner kognitiven Genesung nicht zufrieden. Die funktionellen Bewertungen lagen ...

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Diskussion

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In unserer Studie zeigten die Ergebnisse der routinemäßigen klinisch-kognitiven Bewertungsskalen für den hochfunktionalen Schlaganfallpatienten keine signifikanten kognitiven Defizite. Diese Bewertungsskalen könnten jedoch einen Deckeneffekt aufweisen und weniger sensitiv für die Identifizierung der leichten kognitiven Defizite von hochfunktionalen Schlaganfallpatienten sein. Daher wählte dieses Protokoll ACC und RT in der Dual-Task-Bewertung auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas als Hauptindikatoren zur Identifizierun...

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Offenlegungen

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Die Autoren haben nichts zu verraten.

Danksagungen

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Diese Studie wurde unterstützt durch Zuschüsse der National Natural Science Foundation of China (Nr. 81804004, 81902281), der China Postdoctoral Science Foundation (Nr. 2018M643207), des Shenzhen Municipal Health Commission Project (Nr. SZBC2018005), des Shenzhen Science and Technology Project (Nr. JCYJ20160428174825490), des General Guidance Program of Guangzhou Municipal Health and Family Planning (Nr. 20211A010079, 20211A011106), Guangzhou und der Universitätsstiftung (Nr. 202102010100). Guangzhou Medical University Foundation (Nr. PX-66221494), Schlüssellabor der Guangdong Higher Education Institutes [Fördernummer: 2021KSYS009] und Bildungsministerium der Provinz Guangdong [Fördernummer: 2021ZDZX2063].

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Balance BallShanghai Fanglian Industrial Co,  ChinaPVC-KXZ-EVA01-2015NA
E-Prime 3.0Psychologie Softwares Toolskommerzielle Stimulus Präsentationssoftware
fNIRSHui Chuang, ChinaNirSmart-500NA

Referenzen

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