Name: Verbesserung der Funktion und der motorischen Fähigkeiten der oberen Gliedmaßen nach einem Schlaganfall durch einen Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-09-06T13:50:00.000+00:00
Duration: 4 min 49 s
Description: Erfahren Sie, wie ein Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen die motorische Funktion nach einem Schlaganfall verbessert. Das Protokoll nutzt intelligente Feedback-Modi und personalisierte Anpassung für effektive Therapie.

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Wir danken auch den medizinischen Fachkräften und Mitarbeitern des First Affiliated Hospital der Zhejiang University für ihre Unterstützung und Zusammenarbeit während des gesamten Forschungsprozesses.

Diese Studie wurde von der Ethikkommission des First Affiliated Hospital der Zhejiang University, China, genehmigt und alle Forschungsprotokolle wurden in Übereinstimmung mit den Prinzipien der Deklaration von Helsinki formuliert. Alle Patienten gaben eine schriftliche Einverständniserklärung zur Teilnahme an dieser Studie ab. Die Studie rekrutierte 24 Patienten mit Hemiplegie der oberen Extremitäten, die von Januar 2023 bis Juni 2023 auf der Rehabilitationsstation des First Affiliated Hospital der Zhejiang University aufgenommen wurden. Einschlusskriterien waren: erster ischämischer oder hämorrhagischer Schlaganfall, der durch bildgebende Verfahren (CT oder MRT) bestätigt wurde, im Alter von 45 bis 75 Jahren, innerhalb von 6 Monaten nach Auftreten, Beeinträchtigung der motorischen Funktion der oberen Extremitäten und einseitige Hemiplegie (Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity, FMA-UE ≤40)12,13, modifizierte Ashworth-Skala ≤214, Mini-Mental State Examination (MMSE) >20 (Hinweis auf eine ausreichende kognitive Funktion)15und ein klinisch stabiler Zustand mit gut kontrollierten Grunderkrankungen und einer unterzeichneten Einverständniserklärung. Ausschlusskriterien waren: instabiler intrakranieller Zustand, kognitive und sprachliche Beeinträchtigung, Schultersubluxation, Beeinträchtigung der Beweglichkeit von Schulter/Ellbogen/Handgelenk, schwere Spastik (Ashworth 3-4) und Sehbehinderung. Die Details des Roboters und der Software, die in dieser Studie verwendet wurden, sind in der Materialtabelle aufgeführt.
1. Studiendesign
<ol><li>Generieren Sie mit der SAS-Software eine Zufallszahl, um alle Patienten in zwei Gruppen aufzuteilen: experimentell und Kontrollgruppe mit jeweils 12 Patienten.</li>
	<li>Durchführung einer ersten Beurteilung der motorischen Funktion und der Selbstversorgungsfähigkeit der oberen Gliedmaßen anhand von FMA-UE12, Brunnstrom-Score (BRS)16 und modifiziertem Barthel-Index (MBI)17 durch einen verblindeten Rehabilitationstherapeuten.</li>
	<li>Verabreichen Sie allen Patienten während der gesamten Studie eine grundlegende medikamentöse Therapie, wobei der Schwerpunkt auf der Blutdruckkontrolle, dem Blutzuckermanagement, der Blutfettregulierung, der Anfallsprävention usw. liegt.</li>
	<li>Geben Sie der Kontrollgruppe täglich 30 Minuten routinemäßiges Rehabilitationstraining für die oberen Gliedmaßen, einschließlich aktivem und passivem Gelenktraining, Muskelstärkung und Fingerbewegungsübungen18.<ol><li>Planen Sie zusätzlich täglich 30 Minuten Schleifbretttraining ein19. Bieten Sie eine spezialisierte Therapie für Funktionsstörungen der unteren Gliedmaßen, Aphasie, Dysphagie und andere Funktionsstörungen an, die von professionellen Therapeuten benötigt wird und acht Wochen lang fünfmal pro Woche verabreicht wird.</li>
	</ol></li>
	<li>Bieten Sie der Versuchsgruppe täglich die gleiche 30-minütige routinemäßige Rehabilitationstherapie für die oberen Gliedmaßen an wie der Kontrollgruppe, ergänzt durch täglich 30 Minuten Training des Rehabilitationsroboters für die oberen Gliedmaßen. Bieten Sie eine gleichwertige Therapie für andere Funktionsstörungen an, wie sie der Kontrollgruppe zur Verfügung gestellt wird.</li>
</ol>2. Spezifische Operationsschritte für den Rehabilitationsroboter der oberen Gliedmaßen
<ol><li>Bewertung des Bewegungsumfangs der Gelenke und der motorischen Regelungsfähigkeit<ol><li>Bitten Sie den Patienten, sich vor den Roboter zu setzen und die Brust einen Schlag von der Plattform entfernt zu halten (Abbildung 1).</li>
		<li>Legen Sie die betroffene Hand auf den Endprozessor des Roboters und verwenden Sie Handschuhe und Bindemittel, um das Handgelenk und die Hand zu sichern, um ein Abrutschen während des Trainings zu verhindern.</li>
		<li>Bitten Sie den Patienten, den Oberarm maximal zu bewegen und so weit wie möglich zu strecken. HINWEIS: Das Instrument zeichnet automatisch die Bewegungsbahn der Hand des Patienten auf, um den aktiven Gelenkbewegungsbereich des Patienten zu bestimmen.</li>
		<li>Lege die gesunde Hand auf die betroffene Hand und bewege den betroffenen Oberarm mit Hilfe der gesunden Seite maximal. HINWEIS: Das Instrument zeichnete die Bewegungsbahn der Hand des Patienten auf und ermittelte den passiven Bewegungsumfang des Gelenks. Passive Bewegungsumfangsmessungen können vom Therapeuten unterstützt werden, wenn der Patient eine beidseitige Mobilitätseinschränkung hat.</li>
		<li>Legen Sie die Bewertungsparameter für die Motorsteuerung fest, einschließlich Zielwiederholungszeiten, Einzelübungszeit und Einzelentspannungszeit. HINWEIS: Die Bewertungsparameter für die motorische Kontrolle wurden vom Therapeuten entsprechend dem FMA-UE-Score12des Patienten und wöchentlichen Auswertungen unter Verwendung des eingebauten Bewertungssystems des Roboters festgelegt, wie z. B. die Erhöhung der Schwierigkeit für Teilnehmer mit besserer Kraft der oberen Gliedmaßen, die Erhöhung der Anzahl der Wiederholungen und die Verkürzung der Ruhezeit, um die motorische Kontrolle des Patienten genauer zu beurteilen.</li>
		<li>Steuern Sie den Zielpunkt, um sich entsprechend dem auf dem Bildschirm angezeigten Bewegungspfad und der Bewegungsrichtung in verschiedene Richtungen zu bewegen. HINWEIS: Das Instrument bewertet die motorische Kontrollfähigkeit des Patienten entsprechend der motorischen Leistung des Patienten.</li>
	</ol></li>
	<li>Auswahl des Trainingsmodus<ol><li>Wählen Sie den isokinetischen passiven Trainingsmodus, wenn sich die Muskeln der oberen Extremitäten des Patienten nicht oder nur in geringem Maße zusammenziehen können (BRS 1-2). HINWEIS: Der Roboter bietet vollständige Hilfe, um die betroffene obere Extremität für die Übungsaufgabe des passiven Bewegungstrainings zu fahren.</li>
		<li>Wählen Sie den Trainingsmodus für Hilfsbewegungen , wenn die obere Extremität des Patienten teilweise Gelenkbewegungen ausführen kann, die Bewegung jedoch sehr gering ist und die willkürliche Bewegungsfähigkeit schlecht ist (BRS 3). HINWEIS: Das System kann die entsprechende Hilfskraft in Echtzeit entsprechend dem tatsächlichen Kraftgrad des Patienten bereitstellen und die aktive Teilnahme der oberen Extremität des Patienten während des gesamten Trainingsprozesses in größtmöglichem Umfang induzieren, um den richtigen Bewegungsmodus zu bilden.</li>
		<li>Wählen Sie den aktiven Trainingsmodus, wenn die Muskelkraft der oberen Gliedmaßen des Patienten große Kräfte oder Teilwiderstände erzeugen kann (BRS 4). HINWEIS: Der Roboter kann die Hauptbewegungsfähigkeit der oberen Gliedmaße des Patienten weiter stärken.</li>
		<li>Wählen Sie den Widerstandstrainingsmodus , um die Genauigkeit und Zielkontrolle der oberen Extremität des Patienten weiter zu verbessern, wenn die Kraft der oberen Gliedmaßen des Patienten bereits stark ist und einem größeren Widerstand standhalten kann (BRS 5-6).</li>
	</ol></li>
	<li>Auswahl der Trainingsverfahren<ol><li>Wählen Sie das Trainingsverfahren und beachten Sie, dass das System mehr als 10 interessante Spielprogramme bietet, so dass die Patienten verschiedene VR-Szenen und interaktive Erfahrungen erleben können, was die Trainingsbegeisterung der Patienten erheblich verbessert (Abbildung 2).</li>
	</ol></li>
	<li>Einstellen von Spielparametern<ol><li>Stellen Sie die Trainingszeit entsprechend der körperlichen Verfassung des Patienten ein, die im Allgemeinen etwa 10-20 Minuten betragen kann. HINWEIS: Wenn die Kraft der oberen Gliedmaßen des Patienten gut ist, erhöhen Sie die einmalige Trainingszeit, um die Belastungstoleranz des Patienten zu verbessern. Wenn die Kraft der oberen Gliedmaßen des Patienten schlecht ist, wählen Sie eine kürzere Einzeltrainingszeit und lassen Sie den Patienten das Trainingsprogramm in mehreren Sitzungen absolvieren.</li>
		<li>Stellen Sie den Bewegungsbereich entsprechend dem bewerteten Bewegungsbereich des Gelenks ein, indem Sie zwischen vollem und mittlerem Bewegungsbereich oder kleinem Bewegungsbereich wählen.</li>
		<li>Stellen Sie den Aktivitätspfad entsprechend den Merkmalen der Oberarmmuskelkraft des Patienten ein und wählen Sie den geeigneten Aktivitätspfad, um schwache Muskeln zu trainieren und zu stärken.</li>
		<li>Stellen Sie den Wert für die Servounterstützung oder den Widerstand entsprechend der Muskelkraft des Patienten ein. HINWEIS: Während des Trainingsprozesses kann das Instrument auch die Servounterstützung und die Reibungskraft automatisch an das tatsächliche Kraftfeedback des Patienten anpassen.</li>
		<li>Stellen Sie die Schutzschwelle mithilfe der mechanischen Feedback-Technologie ein, um zu erkennen, wann die Kraft des Patienten die Schwelle erreicht, was auf Krämpfe hinweist (die sich als Unbehagen, ein plötzlicher Anstieg des Muskeltonus oder eine abnormale Gelenksteifigkeit und -blockade äußern). Das Gerät gibt einen Alarm aus und stoppt sofort, um die Sicherheit des Trainings des Patienten zu gewährleisten.</li>
	</ol></li>
	<li>Spezifischer Trainingsprozess HINWEIS: Die Patienten werden mit 2-3 Spielgegenständen pro Tag trainiert, wobei verschiedene Spielgegenstände regelmäßig gewechselt werden können.<ol><li>Beteiligen Sie sich an der Gemüsefarm: Bitten Sie den Patienten auf dem virtuellen Bauernhof, die kleinen Hände zu steuern, um Obst und Gemüse zu greifen und so viele Sterne wie möglich zu sammeln. HINWEIS: Diese Aktivität zielt hauptsächlich auf den Bewegungsumfang bei der Beugung und Streckung von Ellbogen und Handgelenken ab.</li>
		<li>Beteiligen Sie sich an der Verteidigung der Basis: Bitten Sie den Patienten in der Szene der virtuellen Militärbasis, das Bullseye genau zu steuern, um alle eliminierten Monster abzuschießen. HINWEIS: Diese Übung zielt darauf ab, die Muskelkontrolle im Ellbogen und Handgelenk zu verbessern und die Genauigkeit von Schussaktionen zu verbessern.</li>
		<li>Spielen Sie Farb-Völkerball: Bitten Sie den Patienten auf verschiedenen Straßen und Hindernissen, den Ball zu kontrollieren, um Hindernissen unterschiedlicher Farbe auszuweichen und Goldmünzen zu erhalten. HINWEIS: Diese Übung beinhaltet Schulter-, Ellbogen- und Handgelenksbewegungen, um die Muskelkraft und die Beweglichkeit der Gelenke zu verbessern.</li>
		<li>Navigieren Sie durch Star Wars: Bitten Sie den Patienten in der virtuellen Weltraumumgebung, die Position des Flugzeugs zu kontrollieren, um das Virus zu vernichten, während Sie Bewegungen und feindliche Angriffe vermeiden, Muskelausdauer und Reaktionskraft trainieren. HINWEIS: Dieses Training steigert die Ausdauer, Reaktionsgeschwindigkeit und Genauigkeit der oberen Gliedmaßen und verbessert die Koordination und Kraft von Ellbogen und Schultern.</li>
		<li>Nehmen Sie an Qualitätsbällen teil: Bitten Sie den Patienten, den Ball zu kontrollieren, um das Bullauge zu erreichen und darin zu bleiben. Je näher der Ball am Bullauge ist, desto höher ist die Punktzahl. HINWEIS: Diese Aktivität trainiert die Beugung des Ellbogens, die Streckung, die Schulteradduktion, die Abduktion und aktiviert den Bizeps und Trizeps für eine präzise Kontrolle.</li>
		<li>Spielen Sie Super-Ping-Pong: Bitten Sie den Patienten in der virtuellen Ballumgebung, das Tischtennisbrett zu steuern, um den Ball zu treffen und Tischtennis mit dem Gegner zu spielen. Der Schwierigkeitsgrad wird weiterentwickelt und aufgewertet, die Reaktionsfähigkeit und die Hand-Auge-Koordination werden trainiert.</li>
		<li>Beteiligen Sie sich an der Blockwelt: Bitten Sie den Patienten, das Bullseye-Schießen zu kontrollieren, um Blöcke zu zerstören, auf feindliche Angriffe zu achten und so viele Münzen wie möglich zu sammeln, Denkstrategie und Hand-Auge-Koordination zu trainieren.</li>
		<li>Ball spielen: Bitten Sie den Patienten, den Ball so zu steuern, dass er das Ziel berührt; Der Ball wird gewertet, achte auf feindliche Angriffe und sammle so viele Münzen wie möglich.</li>
		<li>Nehmen Sie an legendärem Schützen teil: Bitten Sie den Patienten, den Griff zu halten und kontinuierlich Kraft in Pfeilrichtung auszuüben. Die Muskelgruppen der oberen Gliedmaßen sind isometrisch zusammengezogen, und die Kraft wird gespeichert, um zu feuern, um das Ziel zu zerstören.</li>
	</ol></li>
</ol>3. Follow-up-Verfahren
<ol><li>Untersuchen Sie alle Patienten erneut auf FMA, BRS und MBI nach 8 Wochen Training durch denselben Rehabilitationstherapeuten.</li>
	<li>Geben Sie alle Daten für die statistische Analyse in die Software ein. Verwenden Sie einen t-Test für gepaarte Stichproben für den gruppeninternen Vergleich und zwei unabhängige t-Tests für den Vergleich zwischen Gruppen. Betrachten Sie P < 0,05 als statistisch signifikant.</li>
</ol>

Integrierte robotergestützte und konventionelle Therapie für die Genesung der oberen Gliedmaßen nach einem Schlaganfall

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<li>Naghdi, S., Ansari, N. N., Mansouri, K., Hasson, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+neurophysiological+and+clinical+study+of+Brunnstrom+recovery+stages+in+the+upper+limb+following+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Inj%22%5BJournal%5D)">A neurophysiological and clinical study of Brunnstrom recovery stages in the upper limb following stroke.</a> Brain Inj. 24 (11), 1372-1378 (2010).</li>
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<li>Dongyan, X., Rujin, T., Jue, L., Gang, L., Yulian, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+study+on+the+improvement+of+upper+limb+motor+function+in+stroke+patients+by+combining+upper+limb+intelligent+feedback+rehabilitation+robot+with+conventional+rehabilitation+treatment%5BTitle%5D)+AND+%22J+Rehab+Med%22%5BJournal%5D)">Clinical study on the improvement of upper limb motor function in stroke patients by combining upper limb intelligent feedback rehabilitation robot with conventional rehabilitation treatment.</a> J Rehab Med. 28 (02), 11-17 (2018).</li>
<li>Haiyan, Z., Fangchao, W., Jianhua, L., Zhiping, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+upper+limb+robot-assisted+training+on+upper+limb+function+in+stroke+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Chinese+J+Sports+Med%22%5BJournal%5D)">Effect of upper limb robot-assisted training on upper limb function in stroke patients.</a> Chinese J Sports Med. 38 (10), 859-863 (2019).</li>
<li>Ichikawa, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulus-related+20-hz+activity+of+human+cortex+modulated+by+the+way+of+presenting+hand+actions%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci+Res%22%5BJournal%5D)">Stimulus-related 20-hz activity of human cortex modulated by the way of presenting hand actions.</a> Neurosci Res. 58 (3), 285-290 (2007).</li>
<li>Zhang, H., Haiyan, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+upper+limb+rehabilitation+robot-assisted+training+on+upper+limb+function+in+stroke+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Chinese+J+Sports+Med%22%5BJournal%5D)">The effects of upper limb rehabilitation robot-assisted training on upper limb function in stroke patients.</a> Chinese J Sports Med. 38, 859-863 (2019).</li>
</ol>

Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte oder finanziellen Offenlegungen im Zusammenhang mit dieser Studie vorliegen.

Aufbauend auf früheren Forschungsarbeiten20 verfolgt diese Studie einen integrierten Ansatz, indem sie robotisches Training für die Rehabilitation der oberen Gliedmaßen mit konventionellen therapeutischen Methoden für die Genesung nach einem Schlaganfall kombiniert. Die aktuellen Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Integration die motorische Funktion der oberen Gliedmaßen erheblich verbessert und die Fähigkeit zur Durchführung von Aktivitäten des täglichen Lebens (ADLs) verbessert, was die Ergebnisse übertrifft, die mit herkömmlichen Rehabilitationstechniken allein erzielt werden.
Diese Untersuchung untersucht die Wirksamkeit von robotischen Interventionen in virtuellen Umgebungen. Hondori et al. entwickelten ein System mit Webcam-basierter Farbmarkerverfolgung für die Handrehabilitation, das jedoch mit Einschränkungen wie der Abhängigkeit von externen Markern und der Präzision der Handverfolgung konfrontiert war21. In ähnlicher Weise verwendeten Cipresso et al. und Avola et al. Kinect und Infrarot-Tiefenkameras für die VR-basierte Rehabilitation, die durch die Spielvielfalt und das Unbehagen durch Head-Mounted-Displays eingeschränkt waren22,23. Im Gegensatz dazu verwendet unser System fortschrittliches visuelles Feedback und quantitative Echtzeitdaten, was die Patientenbindung und die Effektivität des Trainings erheblich verbessert.
Weitere Fortschritte wurden bei der Verfeinerung von Exoskelett-Handschuhen und der Verbesserung der Rehabilitationsmöglichkeiten aus der Ferne erzielt. Cordella et al. und Farulla et al. konzentrierten sich auf genaue Bewegungsreplikation und Force-Feedback unter Verwendung ausgeklügelter Kamerasysteme und Master-Slave-Steuerungsmechanismen24,25. Jüngste Fortschritte in der Gestensteuerung und Gehirn-/Neuron-Computer-Schnittstellen für die Exoskelett-gestützte Handrehabilitation wurden von Liu Wei und Soskadar et al. vorgestellt, die MYO-Armbänder verwenden und EEG- und EOG-Technologien integrieren, um die Gestenerkennung und die Anpassungsfähigkeit des Systems im Laufe der Zeit zu verbessern 26,27,28. Unser System baut auf diesen Fortschritten auf, indem es eine automatische Anpassung der Unterstützung oder des Widerstands basierend auf der Muskelkraft des Patienten bietet und so eine personalisierte und dynamische Trainingsoptimierung gewährleistet, was mit früheren Studien übereinstimmt, die die Vorteile eines personalisierten Trainings belegen29.
In dieser Studie wurde eine gründliche Analyse der einzigartigen Eigenschaften des Rehabilitationsroboters für die oberen Gliedmaßen und seiner Fähigkeit, traditionelle Rehabilitationsmethoden in der klinischen Praxis zu übertreffen, durchgeführt. Zunächst verwendet der Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen ein fortschrittliches visuelles Feedback-System, das quantitatives visuelles Feedback in Echtzeit über große Bildschirme und Szenario-Interaktion30 bietet. Das System verwendet ein progressives Spielformat, das nicht nur die Interaktivität und Attraktivität des Trainings erhöht, sondern auch das Engagement und die Proaktivität der Patienten erheblich erhöht, ähnlich wie die Ergebnisse früherer Studien. Untersuchungen haben gezeigt, dass diese Methode die funktionelle Wiederherstellung der betroffenen oberen Extremität effektiv verbessert, indem sie den Rekrutierungsprozess der Muskelfasern optimiert31.
Im Vergleich zum herkömmlichen Schleifbretttraining bietet der Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen durch sein visuelles Feedback und sein aufgabenorientiertes Training deutliche Vorteile, die frühere Forschungsergebnisse widerspiegeln30. Eine Studie hat gezeigt, dass der visuelle Feedback-Mechanismus des Systems nicht nur die korrekte Verknüpfung zwischen sensorischer Erfassung und motorischer Kontrolle erleichtert, sondern auch präzise Bewegungsmuster durch kontinuierliche Hirnstimulation fördert und so die Koordination und Präzision der Bewegungen der oberen Gliedmaßen verbessert30. Darüber hinaus kann der Rehabilitationsroboter der oberen Gliedmaßen die Unterstützung oder den Widerstand automatisch an Änderungen der Muskelkraft des Patienten anpassen, wodurch eine personalisierte und dynamische Optimierung des Trainings erreicht wird. Diese Funktion verbessert die Eigeninitiative und die Schulungsergebnisse der Patienten erheblich, was mit früheren Forschungsergebnissen übereinstimmt32.
Das Design des Systems verbessert nicht nur die Rehabilitationsergebnisse, sondern optimiert auch die Allokation therapeutischer Ressourcen, wodurch die Behandlungseffizienz erheblich verbessertwird 32. Indem es einem Therapeuten ermöglicht, mehrere Patienten gleichzeitig mit dem Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen zu überwachen, nutzt das System effizient die Energie der Therapeuten der Rehabilitationsabteilung, im Einklang mit früheren Forschungsergebnissen. Daher stellt der Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen nicht nur Durchbrüche in der technologischen Innovation dar, sondern weist auch ein immenses Potenzial bei der Bereitstellung kontinuierlicher und effizienter Rehabilitationsdienste auf, was ihn zu einem entscheidenden Instrument für die Verbesserung des Rehabilitationstrainings von Patienten mit Beeinträchtigungen der oberen Gliedmaßen nach einem Schlaganfall macht. Diese Eigenschaften etablieren den Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen als ein Instrument von erheblicher klinischer Relevanz im Bereich der Rehabilitation der oberen Extremitäten.
Durch umfangreiches repetitives Training, das durch den Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen erleichtert wird, können mehrere Funktionen bei Patienten verbessert werden11. Das intensive, sich wiederholende Training des Robotersystems trägt maßgeblich zur Förderung der Neuroplastizität und der funktionellen Wiederherstellung bei, zielt auf propriozeptive Defizite ab und verbessert die sensomotorische Integration. Die aufgabenorientierte Spielumgebung des Systems und die progressiven Trainingsprotokolle stärken nicht nur die Motivation der Patienten, sondern tragen auch zu bemerkenswerten Verbesserungen der motorischen Kontrolle bei33,34. Die Einschränkungen der Studie, einschließlich der geringen Stichprobengröße, repräsentieren jedoch möglicherweise nicht vollständig die breitere Bevölkerung. Darüber hinaus unterstreichen die begrenzte Dauer der Studie und das Fehlen einer langfristigen Nachbeobachtung die Notwendigkeit weiterer Forschung, um die dauerhaften Vorteile des robotergestützten Trainings im Rahmen der Schlaganfallrehabilitation zu bestätigen. Diese Studie befürwortet die Integration von robotischen und traditionellen Therapien, weist auf eine signifikante Verbesserung der Genesungsergebnisse hin und unterstützt die weit verbreitete klinische Einführung personalisierter, ansprechender Rehabilitationsstrategien.

Ein Schlaganfall, der als akutes neurologisches Ereignis identifiziert wird, das durch die Verstopfung oder Ruptur von Hirngefäßen verursacht wird, unterbricht die Hirnzirkulation1 und ist damit weltweit die zweithäufigste Todesursache und eine der Hauptursachen für langfristige Behinderungen. Am ersten Tag nach einem Schlaganfall leiden bis zu 80 % der Überlebenden an einer Funktionsstörung der oberen Gliedmaßen, wobei 30 % bis 66 % sechs Monate später immer noch mit Problemen konfrontiert sind2. Nach einem Jahr berichten Menschen mit Beeinträchtigungen der oberen Gliedmaßen von erhöhter Angst, verminderter Lebensqualität und verminderter Zufriedenheit3. Darüber hinaus erreichen 16 Monate nach dem Schlaganfall nur etwa 60 % der halbseitig gelähmten Personen, die eine Krankenhausrehabilitation benötigen, eine funktionelle Unabhängigkeit bei grundlegenden täglichen Aktivitäten, wobei diejenigen, die an sensorischen, motorischen und visuellen Beeinträchtigungen leiden, signifikant stärker auf die Unterstützung des Pflegepersonals angewiesen sind4. Darüber hinaus behindert eine Dysfunktion der oberen Gliedmaßen die Nützlichkeit der Hand, was sich insbesondere durch eine erhöhte Muskelspannung bei geschwächten Beugern und Extensoren bei körperlichen Aufgaben bemerkbar macht5.
Trotz verschiedener Rehabilitationsbemühungen stellt die effektive Behandlung von Verletzungen der oberen Gliedmaßen bei Schlaganfallüberlebenden eine gewaltige Herausforderungdar 6. Ein hochintensives, sich wiederholendes Aufgabentraining hat optimale Ergebnisse gezeigt, erfordert jedoch eine erhebliche Beteiligung des Therapeuten, was zu hohen Kosten und logistischen Belastungen führt7. Daher sind kostengünstige Interventionen erforderlich, die die Arbeitsbelastung der Therapeuten nicht erhöhen und gleichzeitig das Interesse der Patienten an der Schulung erhöhen. Der Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen kann als alternative Behandlung dienen, um hochintensive Übungen zu fördern und die Abhängigkeit von Therapeuten zu verringern1. Es handelt sich um ein neu entwickeltes intelligentes Feedback-Rehabilitationsrobotersystem für die oberen Gliedmaßen (siehe Materialtabelle). Das Gerät kann objektive Metriken (wie Geschwindigkeit, Drehmoment, Bewegungsumfang, Position usw.) ausgeben, um die Verbesserungen der Patienten zu beurteilen und zu überwachen und die Behandlung an unterschiedliche Grade der motorischen Beeinträchtigung anzupassen. Es hat eine hohe Konsistenz und Reproduzierbarkeit für einen breiten Einsatz. Darüber hinaus gibt es starke Evidenz für ein Training mit hoher Intensität, hoher Wiederholbarkeit und aufgabenorientiertem Training zur Erleichterung der motorischen Erholung nach einem Schlaganfall8.
Auf der anderen Seite sind Rehabilitationsroboter ein relativ neuartiger assistiver Behandlungsansatz mit Vorteilen wie hoher Sicherheit und Langlebigkeit9. Die American Stroke Association hat kürzlich Leitlinien veröffentlicht, in denen berichtet wird, dass robotergestütztes Motoriktraining Patienten helfen kann, die motorische Funktion und Mobilität nach einem Schlaganfall zusätzlich zur konventionellen Therapie zu verbessern10. Ein Artikel aus dem Jahr 2018 im Journal of Rehabilitation Medicine berichtete, dass die Kombination von robotergestütztem Training mit konventioneller Rehabilitation die motorische Funktion der oberen Gliedmaßen bei Schlaganfallpatienten signifikant verbessern kann, was eine klinische Förderung rechtfertigt11. Das System umfasst vier Trainingsmodi: Training mit konstanter Geschwindigkeit, kraftunterstütztes Training, aktives Training und Widerstandstraining und kann Bewertungen des Bewegungsumfangs der Gelenke durchführen. Eine Überprüfung der robotergestützten Rehabilitation von Patienten mit subakutem Schlaganfall zeigte, dass robotische Interventionen die Funktionen der oberen Extremitäten, insbesondere der Schulter-, Ellbogen- und Unterarmleistung, signifikant verbesserten, wie mit dem Functional Independence Measure und der Fugl-Meyer Assessment Scale bewertet. Diese Interventionen verbesserten auch die Aktivitäten des täglichen Lebens und verbesserten die Lebensqualität10.
Ziel dieser Studie ist es, die Wirksamkeit eines intelligenten Feedback-Rehabilitationsroboters bei der Rehabilitation der motorischen Funktionen der oberen Gliedmaßen bei Patienten mit früher Hemiplegie nach einem Schlaganfall zu evaluieren und eine wissenschaftliche Grundlage für Rehabilitationsstrategien für Schlaganfallpatienten mit Hemiplegie zu schaffen.

<table><tbody><tr><td>Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen [Fourier M2]</td><td>Shanghai Fourier Intelligence, China</td><td>ArmMotus M2</td><td>Das intelligente Kraft-Feedback-Bewegungssteuerungs-Trainingssystem für die oberen Gliedmaßen [M2] ist eine neue Generation von Trainingssystemen für intelligente Force-Feedback-Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen, die unabhängig von Shanghai Fourier Intelligence entwickelt wurden. Basierend auf Kerntechnologien wie Force Feedback kann dieses Trainingssystem die Kraft des Patienten erfassen und feststellen, ob es eine Spastik gibt, wenn der Patient die vorgegebene Aktion ausführt, und dann die Servounterstützung oder den Widerstand des Geräts selbst ändern, um die motorische Dysfunktion der oberen Gliedmaßen zu verbessern. Durch zielgerichtetes Training stattet M2 Spiele mit Training aus, steigert die Begeisterung der Patienten und trainiert effektiver die Grobmotorik und die kognitive Funktion der oberen Gliedmaßen der Patienten.</td></tr><tr><td>SAS software</td><td>SAS Institute</td><td></td><td>https://www.sas.com/en_in/home.html</td></tr><tr><td>SPSS Software</td><td>IBM</td><td>Version 26</td><td>https://www.ibm.com/products/spss-statistics</td></tr></tbody></table>

verbesserung der funktion und der motorischen fähigkeiten der oberen gliedmaßen nach einem schlaganfall durch einen rehabilitationsroboter für die oberen gliedmaßen

Enhancing Upper Limb Function and Motor Skills Post-Stroke Through an Upper Limb Rehabilitation Robot

Zerebrovaskuläre Unfälle, allgemein bekannt als Schlaganfälle, stellen ein weit verbreitetes neurologisches Ereignis dar, das zu erheblichen Behinderungen der oberen Gliedmaßen führt, wodurch die Aktivitäten des täglichen Lebens tiefgreifend beeinträchtigt und die Lebensqualität des Einzelnen beeinträchtigt wird. Traditionelle Rehabilitationsmethoden für die Genesung der oberen Gliedmaßen nach einem Schlaganfall werden oft durch Einschränkungen behindert, darunter Ermüdung von Therapeut und Patient, Vertrauen auf singuläre Trainingsmethoden und mangelnde nachhaltige Motivation. Um diese Herausforderungen anzugehen, wird in dieser Studie ein Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen vorgestellt, der eine intelligente Feedback-Bewegungssteuerung verwendet, um die therapeutischen Ergebnisse zu verbessern. Das System zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, die Richtung und das Ausmaß des Kraftfeedbacks dynamisch anzupassen, basierend auf der Erkennung spastischer Bewegungen während der Übungen, und bietet so ein maßgeschneidertes therapeutisches Erlebnis. Dieses System ist mit vier verschiedenen Trainingsmodi, einer intelligenten Bewertung des Bewegungsumfangs der Gelenke und der Möglichkeit, Trainingsprogramme zu personalisieren, ausgestattet. Darüber hinaus bietet es ein immersives interaktives Spielerlebnis in Verbindung mit umfassenden Sicherheitsmaßnahmen. Dieser facettenreiche Ansatz steigert nicht nur das Engagement und das Interesse der Teilnehmer über traditionelle Rehabilitationsprotokolle hinaus, sondern zeigt auch signifikante Verbesserungen der Funktionalität der oberen Gliedmaßen und der Aktivitäten des täglichen Lebens bei halbseitig gelähmten Patienten. Das System ist ein Beispiel für ein fortschrittliches Instrument in der Rehabilitation der oberen Gliedmaßen, das eine synergetische Mischung aus Präzision, Personalisierung und interaktivem Engagement bietet und damit die therapeutischen Optionen für Schlaganfallüberlebende erweitert.

Insgesamt wurden 24 Patienten eingeschlossen und nach dem Zufallsprinzip entweder der Kontroll- oder der Versuchsgruppe zugeteilt (Tabelle 1). Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen in Bezug auf Geschlecht, Alter, Krankheitsdauer oder Schlaganfalltyp (P &gt; 0,05). Nach 8-wöchigem Training der oberen Extremitäten wurde das Fugl-Meyer-Assessment für die obere Extremität (FMA-UE)12 zur Beurteilung der motorischen Funktion der oberen Extremitäten verwendet, während das Brunnström-Erholungsstadium für den Arm (BRS-Arm)16 und das Brunnstrom-Erholungsstadium für die Hand (BRS-Hand) zur Beurteilung des Erholungsstadiums der oberen Gliedmaßen verwendet wurden. Der modifizierte Barthel-Index (MBI)17 wurde verwendet, um die täglichen Lebensfähigkeiten der Patienten zu bewerten.
Nach dem Rehabilitationstraining zeigten beide Gruppen eine signifikante Verbesserung der FMA-UE und der BRS-Hand (Abbildung 3, Tabelle 2). Darüber hinaus zeigte die Trainingsgruppe für Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen im Vergleich zur Kontrollgruppe überlegene FMA-UE- und MBI-Werte, was darauf hindeutet, dass die Kombination des Trainings von Rehabilitationsrobotern der oberen Gliedmaßen mit konventionellem Training die motorische Funktion der oberen Gliedmaßen verbessern und die Wiederherstellung der täglichen Lebensfähigkeit bei Schlaganfallpatienten während der Erholungsphase fördern kann.
In Bezug auf die Wirksamkeit waren die Rehabilitationsergebnisse des Rehabilitationsroboters für die oberen Gliedmaßen in Kombination mit konventionellem Rehabilitationstraining für die oberen Gliedmaßen besser als die des ausschließlichen konventionellen Trainings, was darauf hindeutet, dass der Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen in der klinischen Praxis als ergänzende Behandlungsmethode angesehen werden könnte.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66938/66938fig01.jpg"> Abbildung 1: Aufbau für die Rehabilitation der oberen Extremitäten. Ein Proband sitzt am Rehabilitationsroboter der oberen Gliedmaßen, unterstützt von einem Physiotherapeuten. Der Aufbau demonstriert die Positionierung und Interaktion zwischen dem Probanden und dem Rehabilitationsgerät. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66938/66938fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66938/66938fig02.jpg"> Abbildung 2: Spielschnittstelle in einem Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen. Die Abbildung zeigt die Spielinhalte, die in das Bewegungsschema des Rehabilitationsroboters für die oberen Gliedmaßen integriert sind. Diese Benutzeroberfläche ist so konzipiert, dass sie das Thema einbezieht und therapeutische Übungen durch interaktives Gameplay erleichtert. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66938/66938fig02large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66938/66938fig03.jpg"> Abbildung 3: Statistische Analyse der Rehabilitationsergebnisse. Die Abbildung zeigt die statistische Analyse von (A) dem Fugl-Meyer-Assessment für die oberen Extremitäten (FMA-UE), (B) den Brunnstrom-Erholungsstadien für den Arm (BRS-Arm) und (C) der Hand (BRS-Hand) und (D) dem modifizierten Barthel-Index (MBI) für die Kontroll- und Versuchsgruppen vor und nach der Behandlung. Signifikante Unterschiede werden durch *P &lt; 0,05, **P &lt; 0,01 und ***P &lt; 0,001 angezeigt. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66938/66938fig03large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td rowspan="2">Gruppe</td>
			<td rowspan="2">n</td>
			<td colspan="2">Geschlecht (n)</td>
			<td rowspan="2">Alter ('x±s, y )</td>
			<td rowspan="2">Krankheitsverlauf ('x±s , d)</td>
			<td colspan="2">Art des Hubs (n)</td>
			<td colspan="2">Hemiplegische Seite (n)</td>
		</tr><tr><td>Männlich</td>
			<td>Weiblich</td>
			<td>Ischämisch</td>
			<td>Hämorrhagische</td>
			<td>Links</td>
			<td>Rechts</td>
		</tr><tr><td>Kontrollgruppe (n = 12)</td>
			<td>12</td>
			<td>7</td>
			<td>5</td>
			<td>52,25 ± 6,81</td>
			<td>33.33 ± 9.51</td>
			<td>8</td>
			<td>4</td>
			<td>6</td>
			<td>6</td>
		</tr><tr><td>Experimentelle Gruppe (n = 12)</td>
			<td>12</td>
			<td>8</td>
			<td>4</td>
			<td>53,50 ± 7,98</td>
			<td>32.41 ± 9.39</td>
			<td>6</td>
			<td>6</td>
			<td>5</td>
			<td>7</td>
		</tr><tr><td>P</td>
			<td></td>
			<td colspan="2">0,05 &gt;</td>
			<td>0,05 &gt;</td>
			<td>0,05 &gt;</td>
			<td colspan="2">0,05 &gt;</td>
			<td colspan="2">0,05 &gt;</td>
		</tr></tbody></table>Tabelle 1: Ausgangsmerkmale von Kontroll- und Versuchsgruppen.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Gruppe</td>
			<td></td>
			<td>FMA-UE</td>
			<td>BRS-Arm</td>
			<td>BRS-Hand</td>
			<td>MBI</td>
		</tr><tr><td rowspan="2">Kontrollgruppe (n = 12)</td>
			<td>Pro Behandlung</td>
			<td>18.50 ± 3.09 Uhr</td>
			<td>2,75 ± 0,97</td>
			<td>1,92 ± 0,79</td>
			<td>53.58 ± 11.22 Uhr</td>
		</tr><tr><td>Nachbehandlung</td>
			<td>21.08 ± 2.94 *</td>
			<td>3.17 ± 1.03</td>
			<td>2,75 ± 0,97 *</td>
			<td>56,75 ± 12,18</td>
		</tr><tr><td rowspan="2">Experimentelle Gruppe (n = 12)</td>
			<td>Pro Behandlung</td>
			<td>18,67 ± 3,73</td>
			<td>2,92 ± 0,79</td>
			<td>2,00 ± 0,60</td>
			<td>54,5 ± 12,04</td>
		</tr><tr><td>Nachbehandlung</td>
			<td>24.08 ± 2.78 ***#</td>
			<td>3,83 ± 0,94 *</td>
			<td>3,5 ± 1,09 ***</td>
			<td>67,83 ± 12,63 *#</td>
		</tr><tr><td colspan="6">*P &lt; 0,05 im Vergleich zur Vorbehandlung; #P &lt; 0,05 im Vergleich zur Kontrollgruppe</td>
		</tr></tbody></table>Tabelle 2: Vergleich der FMA-UE- und MBI-Scores vor und nach dem Training. Diese Tabelle vergleicht die Fugl-Meyer-Scores für die obere Extremität (FMA-UE) und den modifizierten Barthel-Index (MBI) zwischen der Kontroll- und der Experimentalgruppe vor und nach der Trainingsphase. Die Werte werden als Mittelwert ± Standardabweichung (x ± s) dargestellt.

Dieses Protokoll beschreibt einen Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen, der durch vier Modi intelligentes Feedback liefert. Diese Modi verbessern die Funktion und Flexibilität der oberen Gliedmaßen und verbessern so die Lebensqualität der Patienten.

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