Untersuchung der Wirkung verschiedener Arten von Bewegung auf die funktionelle Wiederherstellung der oberen Gliedmaßen bei Patienten mit Schädigung der rechten Hemisphäre auf der Grundlage von fNIRS

Eine zerebrale hemisphärische Schädigung kann zu sensorischen und motorischen Funktionsstörungen der kontralateralen Gliedmaßen führen ^1,2,3, die sich in unterschiedlichem Maße negativ auf die motorische Kontrolle, die Mobilität und das funktionelle Lernen der Patienten auswirken⁴ und daher Familien und die Gesellschaft stark belasten⁵. Bei Patienten mit Schädigung der rechten Hemisphäre (RHD) ist die Geschwindigkeit der Genesung nicht zufriedenstellend. In den meisten RHD-Fällen wurden die betroffenen linken Gliedmaßen, die sich auf der nicht-dominanten Seite des Körpers befinden, jedoch von der Patientin und dem Pflegepersonal nicht ausreichend beachtet. Angesichts der Tatsache, dass eine Funktionsstörung der oberen Gliedmaßen und Hände die Fähigkeit, tägliche Aktivitäten auszuführen, und die Lebensqualität ernsthaft beeinträchtigt, ist eine geeignetere Methode zur Verbesserung des Rehabilitationseffekts der Funktion der oberen Extremitäten bei RHD-Patienten erforderlich 6,7,8,9,10.

Bewegungstherapie ist eine wichtige Methode, um Patienten zu helfen, ihre Gliedmaßenfunktion wiederzuerlangen. Für die frühe Rehabilitation von Patienten mit Hirnverletzungen werden in der Regel passive Bewegungs- (PM) und assistierte aktive Bewegung (AAM) Trainingsmethoden eingesetzt. AAM beinhaltet die Aktivität bestimmter Gelenke, die durch eine Kombination aus eigener Muskelkraft und externer Unterstützung vervollständigt^{werden 11}. Entscheidend ist, dass der Patient aktiv an der assistierten Rehabilitation teilnimmt. Die Bereitschaft des menschlichen Gehirns zur Aktivierung kann dazu beitragen, das motorische System zu stimulieren und in den Zyklus der motorischen Steuerung zu integrieren. Viele Studien haben gezeigt, dass AAM neuroplastische Veränderungen induzieren kann, was zu einer erhöhten funktionellen Erholung bei Patienten führt^12,13.

Die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) ist ein bildgebendes Verfahren, das auf optischen Prinzipien basiert. Entsprechend der Korrelation zwischen der Abschwächung des Lichts im Gewebe und den unterschiedlichen Konzentrationen lichtabsorbierender Substanzen kann fNIRS Konzentrationsänderungen von sauerstoffreichem Hämoglobin und sauerstoffarmem Hämoglobin im Hirngewebe quantitativ analysieren und dadurch die funktionelle Aktivität der Großhirnrinde überwachen¹⁴. Viele Studien haben gezeigt, dass fNIRS ein wichtiges Mittel zur Überwachung der Sauerstoffversorgung des Gehirns und des Energiestoffwechsels nach einer Verletzung der Gehirnhälfte ist 15,16,17. Daher könnte fNIRS eine geeignete Überwachungsmethode sein, um Veränderungen der Großhirnrinde im Zusammenhang mit der Wiederherstellung der motorischen Funktion der oberen Gliedmaßen nach einer Verletzung der Gehirnhälfte zu untersuchen.

Die motorischen Signale, die durch verschiedene sensorische Eingabemethoden erzeugt werden, und die Anpassungszustände des sensorischen Kortex sind unterschiedlich^18,19. Die sensorischen Reize, die durch passive und aktive Bewegungen erzeugt werden, stehen in engem Zusammenhang mit der Stabilität der Wahrnehmung und der Fähigkeit, genaue Repräsentationen der eigenen Umgebung zu erstellen, die dann das Verhalten leiten²⁰. Diese Studie wurde entwickelt, um die Auswirkungen verschiedener Trainingsmodi auf die frühe Rehabilitation der oberen Gliedmaßen und die Gehirnaktivierung bei Patienten mit zerebralen hemisphärischen Verletzungen durch die Analyse von fNIRS-Daten zu untersuchen und wissenschaftliche Strategien für die umfassende Rehabilitation von Patienten in der Zukunft bereitzustellen.

Ziel dieser Studie war es, die Auswirkungen von FOT in Kombination mit verschiedenen Arten von Bewegung auf die Funktion der oberen Gliedmaßen und den Umbau des Gehirns bei RHD-Patienten zu untersuchen. Wir stellten die Hypothese auf, dass FOT-AAM bei der Verbesserung der Funktion der oberen Gliedmaßen und der Gehirnaktivierung bei RHD-Patienten wirksamer ist als FOT-PM.

Bei dieser Studie handelte es sich um eine einfachblinde, randomisierte, kontrollierte Studie, die von der Ethikkommission des China Rehabilitation Research Center (CRRC-IEC-RF-SC-005-01) genehmigt und im chinesischen Register für klinische Studien (MR-11-23-023832) registriert wurde.

1. Teilnehmer

1. Basierend auf der vorhandenen Literatur²¹ verwenden Sie die berichteten Fugl-Meyer-Assessment-Werte der oberen Extremitäten (FMA-UE) der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe nach 4-wöchiger Behandlung als Standard für die Berechnung der Stichprobengröße. Bei einer geschätzten Effektstärke von 0,28, einem Testlevel (α) von 0,05, einer zweiseitigen Verteilung für den Z-Wert und einer Trennschärfe von 0,8 beträgt die berechnete Stichprobengröße 28. Unter der Annahme einer Dropout-Rate von 10 % beträgt die endgültige erforderliche Stichprobengröße 32.
2. Rekrutieren Sie Patienten aus der Abteilung für Ergotherapie des China Rehabilitation Research Center. Auswahl der Patienten nach den folgenden Einschlusskriterien: Diagnose einer erstmalig auftretenden rechtshemisphärischen Schädigung (RHD); Einwirkzeit innerhalb von 3 Monaten; Alter zwischen 18 und 75 Jahren; Mini-Mental State Examination (MMSE) Punktzahl²²> 20; Brunnström Stadium I oder II²³ für die obere Extremität und die Hand; und Rechtshändigkeit.
3. Ausgeschlossen wurden Patienten mit offensichtlichen Depressionen, Angstzuständen oder gleichzeitigen schweren körperlichen Erkrankungen und solche, die nicht an der Schulung mitwirkten.
4. Schließen Sie nur Teilnehmer ein, die vor der Studie eine Einwilligungserklärung unterschrieben haben. Das Rekrutierungsflussdiagramm ist in Abbildung 1 dargestellt.

2. Randomisierung und Zuteilung

1. Ordnen Sie die Patienten, die die experimentellen Kriterien erfüllen, nach dem Zufallsprinzip der Versuchsgruppe (EG) und der Kontrollgruppe (CG) zu. Beauftragen Sie einen Therapeuten, der nicht an der Beurteilung oder Auswahl von Probanden beteiligt ist, das Randomisierungsverfahren mit einem Zufallsdatengenerator auf einem Computer durchzuführen (https://www.randomizer.org/).

3. Intervention

1. Geben Sie beiden Gruppen eine konventionelle medikamentöse Therapie und eine konventionelle Rehabilitation. Geben Sie allen Patienten täglich 20 Minuten funktionelle Ergotherapie (FOT) und 10 Minuten verschiedene Arten von Übungen der oberen Gliedmaßen (EG führte aktive unterstützte Bewegung und der CG führte passive Bewegung aus) täglich für insgesamt 30 Minuten pro Tag, 5 Tage pro Woche für 4 Wochen. Um die Konsistenz der Intervention zu gewährleisten, wählen Sie einen Therapeuten aus, der alle Interventionen durchführt, und bieten Sie diesem Therapeuten eine Vorschulung an.
2. Funktionelle Ergotherapie (FOT):
   HINWEIS: Der Patient verwendet die Metacarpophalangeal- und Interphalangealgelenke des betroffenen Fingers, um Fingergreifbewegungen auszuführen, die vom Handschuh auf der gesunden Seite gesteuert werden.
   1. Lassen Sie den Therapeuten die Schulter, den Ellbogen, das Handgelenk, den Daumen und die Finger der betroffenen Extremität etwa 1 Minute lang passiv bewegen.
   2. Weisen Sie den Patienten nach den passiven Bewegungen an, das nicht betroffene Glied und die Hand zu verwenden, um das betroffene Glied und die betroffene Hand zu betätigen, um Aktivitäten wie das Schieben einer Schaumstoffrolle, das Heben eines Holzstifts, das Heben kleiner Holzstöcke und das Halten eines Balls auszuführen. Wählen Sie für jede Trainingseinheit zwei bis drei Aktivitäten, je nach Zustand des Patienten.
3. Unterstützte aktive Bewegung (AAM)
   1. Wählen Sie ein Rehabilitationstrainingsgerät für die Hand aus, die trainiert werden soll. Das Gerät ist so konzipiert, dass es dem Patienten hilft, entweder passive oder aktive Bewegungen auszuführen. Wählen Sie den Smart Mirror-Modus und stellen Sie die Zeit auf 10 Minuten ein. Fragen Sie den Patienten nach seinen Gefühlen und wählen Sie je nach Erfahrung und Toleranz des Patienten aus den Stufen 1-10 . Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Start .
   2. Während die nicht betroffene Hand willentlich greift, weisen Sie den Patienten an, die Bewegung zu beobachten und zu versuchen, mit der betroffenen Hand mit Hilfe des Handschuhs zu greifen (Abbildung 2A).
   3. Da die nicht betroffene Hand freiwillig geöffnet wird, weisen Sie den Patienten an, die Bewegung zu beobachten und zu versuchen, die Finger der betroffenen Hand mit Hilfe des Handschuhs zu öffnen (Abbildung 2B)
      HINWEIS: Wenn die nicht betroffene Hand greift, können die Sensoren am nicht betroffenen Handschuh das blockierte Lichtsignal nicht erkennen, und der Handschuh auf der nicht betroffenen Seite wird zum Greifen ausgelöst. Beim Öffnen der nicht betroffenen Hand erkennen die Sensoren am nicht betroffenen Handschuh ein Lichtsignal und lösen das Öffnen des Handschuhs an der nicht betroffenen Hand aus.
   4. Wiederholen Sie den obigen Vorgang zyklisch für 10 Minuten, danach beendet das Gerät den Trainingsprozess automatisch.
4. Passive Bewegung (PM)
   1. Lassen Sie den Patienten dasselbe Gerät verwenden, um passiv zu greifen und die Hand zu öffnen. Lege den entsprechenden Handschuh auf die betroffene Hand. Wählen Sie den passiven Modus, stellen Sie die Zeit auf 10 Minuten ein, passen Sie die Intensität von den Stufen 1 bis 10 an die Empfindungen des Patienten an und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Start .
   2. Weisen Sie den Patienten an, entspannt zu bleiben und die betroffene Hand mit Hilfe des Handschuhs zu schließen und zu öffnen (Abbildung 2C). Lassen Sie den Patienten 10 Minuten lang fortfahren, danach beendet das Gerät das Training automatisch.

4. Würdigung

1. Lassen Sie die klinischen Bewertungen von einem anderen Therapeuten durchführen, die nicht für Gruppenaufgaben verblindet sind. Lassen Sie diesen Therapeuten jeden Patienten zweimal untersuchen: einmal vor dem Eingriff und einmal unmittelbar nach den 4 Wochen des Eingriffs.
   1. Sammeln Sie grundlegende Patienteninformationen, einschließlich Alter, Geschlecht und Art der Verletzung.
   2. Beurteilung der motorischen Funktion der oberen Extremitäten vor und nach dem Eingriff mit dem Fugl-Meyer Assessment für die obere Extremität (FMA-UE)²⁴. Verwenden Sie zusätzlich die Handgelenk-Hand-Komponente des FMA (FMA-WH), um die Handfunktion von Patienten zu beurteilen.
   3. Beurteilen Sie die Fähigkeit, tägliche Aktivitäten mit dem modifizierten Barthel-Index (MBI)²⁵ auszuführen.
   4. Überwachen Sie die Aktivierung primärer motorischer Areale bei passiven motorischen Aufgaben mit fNIRS.
   5. Funktionelle Nahinfrarotspektroskopie Datenerfassung
      1. Besorgen Sie sich ein forschungstypisches Nahinfrarot-Bildgebungssystem für das Gehirn, mit dem die fNIRS-Daten erfasst werden können. Ein solches System verwendet drei Wellenlängen von Nahinfrarotlicht (780, 805 und 830 nm), um Änderungen der Konzentration von Oxyhämoglobin (Δ[Oxy-Hb]) und Desoxyhämoglobin (Δ[Deoxy-Hb]) und der Gesamthämoglobinkonzentration (Δ[Hb]) zu überwachen; Die Abtastrate beträgt 13 Hz.
      2. Platzieren Sie gemäß dem internationalen 10-20-System 4 Lichtquellen-Emitter und 4 Detektoren auf dem bilateralen primären motorischen Kortex (M1) mit insgesamt 20 Kanälen. Siehe Abbildung 3 für die spezifischen Positionen.
   6. Vorgehensweise der Aufgabe
      1. Führen Sie die fNIRS-Evaluierung in 5 aufeinanderfolgenden Versuchen in einem modularen Paradigma durch (Ruhe [15 s]-Aufgabe [30 s]-Pause [15 s]), wie in den Schritten 4.1.6.2-4.1.6.9 beschrieben (siehe Abbildung 4).
      2. Öffnen Sie die fNIRS-Computerschnittstelle und geben Sie die grundlegenden Informationen des Patienten ein. Wählen Sie dann die Optodenanordnung 2X4(R), 2X4(L). Wählen Sie das Aufgabenparadigma 15-30-15 aus, und legen Sie die Bewertungszeit auf 5 fest.
      3. Platzieren Sie das Nahinfrarot-Systemgerät entsprechend der Anordnung der Optoden auf dem Patienten. Passen Sie die Positionen der Emitter und Detektoren an und entfernen Sie die Haare vorsichtig, so dass die Optoden in engem Kontakt mit der Kopfhaut stehen. Nachdem die Anpassung abgeschlossen ist, klicken Sie auf die Schaltfläche OK .
      4. Gehen Sie zur automatischen Signalanpassungsschnittstelle des Systems, klicken Sie auf Standby und stellen Sie alle Kanäle so ein, dass sie grün (gutes Signal) anzeigen.
      5. Legen Sie den Handschuh auf die betroffene Hand des Patienten. Wählen Sie den Modus "Passives Training ". Da sich die Trainingsfrequenz mit der Stärke ändert, wählen Sie während des Tests für jedes Subjekt die durchschnittliche Stärke, d. h. 5 Gänge.
      6. Klicken Sie auf die Schaltfläche Start auf der fNIRS-Computeroberfläche. Führen Sie die Aufgabe in 3 Phasen aus. Messen Sie eine anfängliche Ruhephase von 15 s und zählen Sie von 15 s bis 0 s herunter. Weisen Sie den Patienten während dieses Prozesses an, ruhig auf dem Stuhl zu sitzen, still zu bleiben und zu versuchen, nicht an andere Dinge zu denken, damit sich das Gehirn in einem entspannten Zustand befindet.
      7. Wenn die Zeit auf 0 s heruntergezählt wird, klicken Sie auf die Schaltfläche Start des Handgeräts. Die betroffene Hand des Patienten beginnt mit Hilfe des Handschuhs passive Greif- und Öffnungsbewegungen. Zu diesem Zeitpunkt beginnt der Computer mit dem Countdown von 30 s, was der Dauer der passiven Bewegung entspricht. Wenn der Countdown 0 s erreicht, klicken Sie auf die Stopp-Taste des Handgeräts, um die Übung zu beenden. Die Häufigkeit des Greifens und Öffnens wird vom Gerät eingestellt; 3 Zyklen des Greifens und Öffnens werden während der 30-Sekunden-Aufgabe 3 Mal abgeschlossen.
      8. Beginnen Sie eine weitere Ruhephase von 15 s wie zuvor beschrieben. Wenn dieses Intervall abgelaufen ist, ist der erste Rest-Task-Rest-Test beendet.
      9. Wiederholen Sie den obigen Rest-Task-Rest-Test 5 Mal und beenden Sie dann den fNIRS-Test.
   7. Datenanalyse im nahen Infrarotbereich:
      1. Verwenden Sie für diese Analyse die im fNIRS-System installierte Datenanalysesoftware, wie unten beschrieben.
      2. Eliminieren Sie Ausreißerdaten, die durch starke Bewegungsartefakte in allen Kanälen und die verworfenen Daten verursacht werden.
         HINWEIS: Bei der Durchführung dieses Protokolls wurden 1 Ausreißer in der EG, 1 Ausreißer in der CG und 2 Fälle von Datenverlusten in der CG eliminiert.
      3. Verwerfe alle Kanäle mit offensichtlichen Bewegungsartefakten.
      4. Führen Sie die Overlay-Mittelung des linken und rechten Kanals (10 Kanäle pro Seite) separat durch.
      5. Verwenden Sie einen Bandpassfilter (0,01-0,08 Hz), um Rauschkomponenten mit offensichtlichen periodischen Schwankungen im Signal zu entfernen, einschließlich mechanischem Rauschen und physiologischem Rauschen. Zu den Arten von physiologischen Geräuschen, die eliminiert werden müssen, gehören die Herzfrequenz (ca. 1 Hz), die Atmung (ca. 0,2-0,3 Hz), Mayer-Wellen (ca. 0,1 Hz) und extrem niederfrequente physiologische Schwankungen (<0,01 Hz).
      6. Nehmen Sie die 15 s vor und nach dem Start der experimentellen Aufgabe als Ausgangsbasis und nehmen Sie einen Block (Pause [15 s]-Aufgabe [30 s]-Pause [15 s]) als Testeinheit. Überlagern Sie die fünf Blöcke und nehmen Sie den Durchschnitt.
      7. Verwenden Sie zum Glätten die Savitzky-Golay-Methode. Legen Sie die Anzahl der Glättungspunkte auf 5 und die Anzahl der Glättungsmale auf 1²⁶ fest.
      8. Berechnen Sie nach der Vorverarbeitung die Integral- und Schwerpunktwerte.
      9. Verwenden Sie den Shapiro-Wilk-Test (Shapiro-Wilk, SW), um die Normalität der Schwerpunktwerte, der ganzzahligen Werte und ihrer Unterschiede vor und nach der Intervention in den beiden Gruppen zu testen; Berücksichtigen Sie die normalverteilten Daten, wenn der resultierende P-Wert >0,05 beträgt.
      10. Verwenden Sie den t-Test bei unabhängigen Stichproben, um die Daten zwischen den beiden Gruppen vor und nach der Intervention zu vergleichen. Verwenden Sie den t-Test für paarweise Stichproben, um die Schwerpunktwerte und ganzzahligen Werte innerhalb der beiden Gruppen vor und nach der Intervention zu vergleichen.

5. Statistik

1. Nutzen Sie SPSS für die statistische Analyse.
2. Testen Sie die Normalität der Daten mit dem SW-Test.
3. Vergleichen Sie die allgemeinen Daten der Patienten in jeder Gruppe mit dem exakten Fisher-Test oder einem t-Test einer unabhängigen Stichprobe.
4. Die Verhaltensdaten wurden zwischen Gruppen und innerhalb von Gruppen mit wiederholter ANOVA verglichen und als mittlere ± Standardabweichung beschrieben.

Grundlinie
Von Oktober 2021 bis Juni 2023 rekrutierten wir 35 Patienten, von denen 32 die Studie schließlich abschlossen; Bei keinem Patienten traten während der Studie unerwünschte Ereignisse auf.

Hinsichtlich der klinischen Symptome der beiden Patientengruppen (Tabelle 1) betrug das Durchschnittsalter der EG und der CG 53,19 ± 10,72 bzw. 55,88 ± 12,32 Jahre (P = 0,515). Es gab keine signifikanten Unterschiede in Bezug auf Geschlecht, Krankheitstyp, FMA-UL-Scores oder MBI-Scores (P > 0,05). Vor der Intervention lagen die FMA-WH-Scores aller Patientinnen und Patienten in beiden Gruppen bei 0 Punkten.

FMA-UL hat eine hohe klinische Bedeutung und kann die Beteiligung der oberen Extremitäten bei Patienten mit Hirnverletzungen effektiv und zuverlässig beurteilen. Der FMA-UL hat insgesamt 33 Bewertungspunkte für die oberen Gliedmaßen, und jede unidirektionale Punktzahl wird als 2 Punkte für vollständige Fertigstellung, 1 Punkt für teilweise Fertigstellung und 0 Punkte für keine Fertigstellung vergeben. Die Gesamtpunktzahl für die Bewegung der oberen Gliedmaßen beträgt 66 Punkte. Als Unterkategorie der FMA-UL besteht die Handgelenk-Hand-Waage (FMA-WH) aus 12 Items mit einer möglichen Gesamtpunktzahl von 24 Punkten.

Die Ergebnisse der Varianzanalyse mit wiederholten Messungen zeigten, dass der Haupteffekt der Gruppe auf den FMA-UL-Score signifikant war: F = 5,564, p = 0,030, ɳ2p = 0,214; der Haupteffekt der Zeit war signifikant, F = 34,716, p < 0,001, ɳ2p = 0,831; Der Wechselwirkungseffekt von Gruppe und Zeit war signifikant, F = 5,554, p = 0,030, ɳ2p = 0,256. (Tabelle 2)

Der Haupteffekt der Gruppe auf den FMA-WH-Score war signifikant, F = 8,817, p = 0,006, ɳ2p = 0,227; der Haupteffekt der Zeit war signifikant, F = 13,357, p = 0,001, ɳ2p = 0,308; Der Wechselwirkungseffekt zwischen Zeit und Gruppe war signifikant, F = 8,817, p = 0,006, ɳ2p = 0,227. (Tabelle 2).

Der modifizierte Barthel-Index wird häufig verwendet, um die Fähigkeit zu beurteilen, tägliche Aktivitäten auszuführen, und misst die Fähigkeit einer Person, zehn solcher grundlegenden Aktivitäten auszuführen. Die mögliche Gesamtpunktzahl auf dem Barthel-Index beträgt 100 Punkte, und je höher die Punktzahl ist, desto stärker ist die Fähigkeit des Patienten, Aktivitäten des täglichen Lebens auszuführen.

Der Haupteffekt der Gruppe auf den MBI-Score war signifikant, F = 8,512, p = 0,007, ɳ2p = 0,221; der Haupteffekt der Zeit war signifikant, F = 588,559, p < 0,001, ɳ2p = 0,952; Der Wechselwirkungseffekt zwischen Gruppe und Zeit war signifikant, F = 10,425, p = 0,003, ɳ2p = 0,258. (Tabelle 2).

Der integrale Wert ist das Integral des Blutsauerstoffsignals während der Ausführung der Aufgabe und spiegelt das Ausmaß der hämodynamischen Reaktion während der Aufgabe wider. Der Schwerpunktwert ist die Zeit(en), die durch die vertikale Linie des Zentrums des Blutsauerstoffsignaländerungsbereichs während des gesamten Aufgabenzeitraums dargestellt wird, und ist ein Indikator für Zeitverlaufsänderungen während der gesamten Aufgabe, der die Geschwindigkeit der hämodynamischen Reaktion darstellt27.

Es gab keinen signifikanten Unterschied in den Integral- oder Schwerpunktwerten zwischen den beiden Gruppen vor der Intervention (Abbildung 5A) (P > 0,05). Nach der Intervention betrug der Integralwert der rechten Hemisphäre der Probanden in der CG 0,20 ± 0,32, der Integralwert der rechten Hemisphäre der Probanden in der EG betrug -0,06 ± 0,24, und es gab einen signifikanten Unterschied in den Gesamtmittelwerten der beiden Gruppen (t=-2,489, d=0,92, P = 0,020, P < 0,025 gilt als statistisch signifikant) (Tabelle 3). Nach der Intervention betrug der Integralwert der linken Hemisphäre der Probanden in der CG 0,18 ± 0,32, der Integralwert der linken Hemisphäre der Probanden in der EG-Gruppe betrug -0,04±0,26, und es gab keinen signifikanten Unterschied in den Gesamtmittelwerten der beiden Gruppen (t=-1,975, P=0,059, d=0,75). Es gab keine signifikanten Unterschiede in den Schwerpunktwerten zwischen den beiden Gruppen nach der Intervention (P > 0,025) (Abbildung 5B).

Abbildung 1: Flussdiagramm für die Rekrutierung. Insgesamt wurden 35 Probanden rekrutiert, von denen 2 Probanden die Anforderungen nicht erfüllten und 1 Probanden aufgrund der Epidemie ausschied, und schließlich 32 Probanden eingeschlossen wurden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 2: Rehabilitationstraining der oberen Gliedmaßen mit verschiedenen Bewegungsmodi. (A,B) Z.B. bei der Durchführung eines aktiven Handrehabilitationstrainings. (C) CG führt passives Handrehabilitationstraining durch. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Anordnung und Lage der Lichtstrahlen. Ein roter Kreis steht für eine Lichtquelle, ein blauer Kreis für einen Detektor und zwischen ihnen wird der Weg des Strahls angezeigt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 4: Aufgaben-Paradigma. Eine Pause (15 s)-Aufgabe (30 s)-Pause (15 s) wurde als Testeinheit verwendet und insgesamt 5 Mal wiederholt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 5: Streudiagramme, die die Verteilungen der Schwerpunkt- und Integralwerte der rechten Hemisphäre in den beiden Patientengruppen zeigen. (A) Vor dem Eingriff. (B) Nach der Intervention. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Tabelle 1: Merkmale der Probanden. FMA: Fugl-Meyer Bewertung; MBI: Modifizierter Barthel-Index; PM: passive Bewegung; AAM: unterstützte aktive Bewegung; BAV: Funktionelle Ergotherapie.

Tabelle 2: Ergebnisse der Analyse der wiederholten bidirektionalen ANOVA, die für GROUP, TIME und den Interaktionseffekt auf FMA-UL, FMA-WH und MBI durchgeführt wurde.

Tabelle 3: Vergleich der fNIRS-Daten zwischen den beiden Gruppen nach der Intervention.

Die Autoren erklären, dass die Forschung in Ermangelung einer kommerziellen oder finanziellen Beziehung durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnte.