Investigación del efecto de diferentes tipos de ejercicio en la recuperación funcional de las extremidades superiores en pacientes con daño en el hemisferio derecho basado en fNIRS

El daño cerebral hemisférico puede conducir a la disfunción sensorial y motora de las extremidades contralaterales ^1,2,3, afectando negativamente el control motor, la movilidad y el aprendizaje funcional de los pacientes en diversos grados⁴ y, por lo tanto, imponiendo pesadas cargas a las familias y a la sociedad⁵. Para los pacientes con daño en el hemisferio derecho (RHD), la velocidad de recuperación es menos que satisfactoria. Sin embargo, en la mayoría de los casos de RHD, las extremidades izquierdas afectadas, al estar en el lado no dominante del cuerpo, han recibido una atención insuficiente por parte del paciente y de los cuidadores. Dado que la disfunción de los miembros superiores y de las manos afecta seriamente la capacidad para realizar las actividades diarias y la calidad de vida, es necesario un método más adecuado para mejorar el efecto de rehabilitación de la función de los miembros superiores en los pacientes con RHD 6,7,8,9,10.

La terapia de ejercicios es un método importante para ayudar a los pacientes a recuperar la función de sus extremidades. Para la rehabilitación temprana de pacientes con lesión cerebral, se suelen utilizar métodos de entrenamiento de movimiento pasivo (PM) y movimiento activo asistido (AAM). La AAM implica la actividad de articulaciones específicas completada a través de una combinación de su propia fuerza muscular y asistencia externa¹¹. La clave es que el paciente participe activamente en la rehabilitación asistida. La disposición del cerebro humano para activarse puede ayudar a estimular e integrar el sistema motor en el ciclo de control motor. Muchos estudios han demostrado que la AAM puede inducir cambios neuroplásticos, lo que conduce a una mayor recuperación funcional en los pacientes^12,13.

La espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) es una técnica de imagen basada en principios ópticos. De acuerdo con la correlación entre la atenuación de la luz en el tejido y las diferentes concentraciones de sustancias absorbentes de luz, fNIRS puede analizar cuantitativamente los cambios de concentración en la hemoglobina oxigenada y la hemoglobina desoxigenada en el tejido cerebral, monitoreando así la actividad funcional de la corteza cerebral¹⁴. Muchos estudios han demostrado que el fNIRS es un medio importante para monitorear la oxigenación cerebral y el metabolismo energético después de una lesión del hemisferio cerebral 15,16,17. Por lo tanto, fNIRS podría ser un método de monitoreo adecuado para estudiar los cambios en la corteza cerebral relacionados con la recuperación de la función motora de las extremidades superiores después de una lesión del hemisferio cerebral.

Las señales motoras producidas por los diferentes métodos de entrada sensorial y los estados de ajuste de la corteza sensorial son diferentes^18,19. Los estímulos sensoriales producidos por los movimientos pasivos y activos están estrechamente relacionados con la estabilidad de la percepción y la capacidad de construir representaciones precisas del entorno, que luego guían el comportamiento²⁰. Este estudio fue diseñado para explorar los efectos de diferentes modos de ejercicio en la rehabilitación temprana de las extremidades superiores y la activación cerebral en pacientes con lesiones cerebrales hemisféricas mediante el análisis de datos de fNIRS y proporcionar estrategias científicas para la rehabilitación integral de pacientes en el futuro.

El propósito de este estudio fue investigar los efectos de FOT combinado con diferentes tipos de ejercicio sobre la función de las extremidades superiores y la remodelación cerebral en pacientes con RHD. Planteamos la hipótesis de que FOT-AAM es más eficaz que FOT-PM para mejorar la función de las extremidades superiores y la activación cerebral en pacientes con RHD.

Este estudio fue un ensayo controlado aleatorizado simple ciego y fue aprobado por el Comité de Ética del Centro de Investigación de Rehabilitación de China (CRRC-IEC-RF-SC-005-01) y registrado en el Registro Chino de Ensayos Clínicos (MR-11-23-023832).

1. Participantes

1. Con base en la literatura existente²¹, utilizar las puntuaciones reportadas de la Evaluación de Fugl-Meyer en las extremidades superiores (FMA-UE) del grupo experimental y del grupo control después de 4 semanas de tratamiento como estándar para calcular el tamaño de la muestra. Para un tamaño del efecto estimado de 0,28, un nivel de prueba (α) de 0,05, una distribución bilateral para el valor Z y una potencia de 0,8, el tamaño de la muestra calculado es 28. Suponiendo una tasa de abandono del 10%, el tamaño de muestra final necesario es de 32.
2. Reclutar pacientes del Departamento de Terapia Ocupacional del Centro de Investigación de Rehabilitación de China. Seleccionar a los pacientes de acuerdo con los siguientes criterios de inclusión: diagnóstico de lesión hemisférica derecha (RHD) de primera aparición; tiempo de inicio dentro de los 3 meses; edad entre 18 y 75 años; Puntuación del Mini-Examen del Estado Mental (MMSE)²²> 20; Brunnstrom estadio I o II²³ para el miembro superior y la mano; y diestros.
3. Se excluyeron los pacientes con depresión evidente, ansiedad o enfermedades físicas graves concurrentes y se excluyeron aquellos que no cooperaron con el entrenamiento.
4. Incluya solo a los participantes que firmen un formulario de consentimiento informado antes del estudio. El diagrama de flujo de reclutamiento se muestra en la Figura 1.

2. Aleatorización y asignación

1. Asignar aleatoriamente a los pacientes que cumplen los criterios experimentales en el grupo experimental (GE) y el grupo control (GC). Asigne a un terapeuta que no esté involucrado en la evaluación o selección del sujeto para que realice el procedimiento de aleatorización con un generador de datos aleatorios en una computadora (https://www.randomizer.org/).

3. Intervención

1. Administrar a ambos grupos tratamiento farmacológico convencional y rehabilitación convencional. Dé a todos los pacientes 20 minutos de terapia ocupacional funcional (FOT) y 10 minutos de diferentes tipos de ejercicio para las extremidades superiores (por ejemplo, realizado por el electrocardiograma activo y el GC realizado por el movimiento pasivo) diariamente durante un total de 30 minutos al día, 5 días a la semana durante 4 semanas. Para garantizar la consistencia de la intervención, seleccione un terapeuta para realizar todas las intervenciones y ofrezca capacitación previa a la investigación a ese terapeuta.
2. Terapia ocupacional funcional (FOT):
   NOTA: El paciente utiliza las articulaciones metacarpofalángicas e interfalángicas del dedo afectado para realizar movimientos de agarre del dedo impulsados por el guante en el lado sano.
   1. Pida al terapeuta que mueva pasivamente el hombro, el codo, la muñeca, el pulgar y los dedos de la extremidad afectada durante aproximadamente 1 minuto.
   2. Después de los movimientos pasivos, instruya al paciente para que use la extremidad y la mano no afectadas para accionar la extremidad y la mano afectadas para realizar actividades como empujar un rodillo de espuma, levantar una clavija de madera, levantar pequeños palos de madera y sostener una pelota. Elija dos o tres actividades para cada sesión de entrenamiento de acuerdo con la condición del paciente.
3. Movimiento activo asistido (AAM)
   1. Seleccione un dispositivo de entrenamiento de rehabilitación para la mano que se va a entrenar. El dispositivo está diseñado para ayudar al paciente a realizar movimientos pasivos o activos. Seleccione el modo de espejo inteligente y establezca el tiempo en 10 minutos. Pregunte al paciente sobre sus sentimientos y elija entre los niveles 1-10 de acuerdo con la experiencia y tolerancia del paciente. A continuación, haga clic en el botón Inicio .
   2. A medida que la mano no afectada realiza el agarre voluntario, instruya al paciente para que observe el movimiento y trate de agarrar con la mano afectada con la ayuda del guante (Figura 2A).
   3. A medida que la mano no afectada se abre voluntariamente, instruya al paciente para que observe el movimiento y trate de abrir los dedos de la mano afectada con la ayuda del guante (Figura 2B)
      NOTA: Cuando la mano no afectada agarra, los sensores del guante no afectado no pueden detectar la señal de luz bloqueada, y el guante del lado no afectado se activará para agarrar. Cuando se abre la mano no afectada, los sensores del guante no afectado detectan una señal luminosa y activan la apertura del guante de la mano no afectada.
   4. Repita el proceso anterior cíclicamente durante 10 minutos, después de lo cual el equipo finalizará el proceso de entrenamiento automáticamente.
4. Movimiento pasivo (PM)
   1. Haga que el paciente use el mismo dispositivo para realizar el agarre pasivo y la apertura de la mano. Coloque el guante correspondiente en la mano afectada. Seleccione el modo pasivo, establezca el tiempo en 10 minutos, ajuste la intensidad de los niveles 1 a 10 de acuerdo con las sensaciones del paciente y luego haga clic en el botón Inicio .
   2. Indique al paciente que permanezca relajado y que cierre y abra la mano afectada con la ayuda del guante (Figura 2C). Haga que el paciente continúe durante 10 minutos, después de lo cual el dispositivo finalizará el entrenamiento automáticamente.

4. Apreciación

1. Hacer que las evaluaciones clínicas sean realizadas por otro terapeuta que no esté ciego a las tareas grupales. Haga que este terapeuta evalúe a cada paciente dos veces: una antes de la intervención y otra inmediatamente después de las 4 semanas de intervención.
   1. Recopilar información básica del paciente, como la edad, el sexo y el tipo de lesión.
   2. Evaluar la función motora de la extremidad superior antes y después de la intervención mediante la Evaluación de Fugl-Meyer para la extremidad superior (FMA-UE)²⁴. Además, utilice el componente muñeca-mano de la FMA (FMA-WH) para evaluar la función de la mano de los pacientes.
   3. Evaluar la capacidad para realizar actividades cotidianas utilizando el índice de Barthel modificado (MBI)²⁵.
   4. Monitorizar la activación de las áreas motoras primarias durante las tareas motoras pasivas utilizando fNIRS.
   5. Adquisición de datos funcionales de espectroscopia de infrarrojo cercano
      1. Obtener un sistema de imágenes funcionales cerebrales de infrarrojo cercano de tipo investigación con el que recopilar los datos fNIRS. Dicho sistema utiliza tres longitudes de onda de luz infrarroja cercana (780, 805 y 830 nm) para monitorear los cambios en la concentración de oxihemoglobina (Δ[Oxy-Hb]) y desoxihemoglobina (Δ[Deoxy-Hb]) y la concentración total de hemoglobina (Δ[Hb]); su frecuencia de muestreo es de 13 Hz.
      2. Según el sistema internacional 10-20, coloque 4 emisores de fuentes de luz y 4 detectores en la corteza motora primaria bilateral (M1), con un total de 20 canales. Consulte la Figura 3 para ver las posiciones específicas.
   6. Procedimiento de la tarea
      1. Realice la evaluación fNIRS en 5 ensayos consecutivos en un paradigma modular (descanso [15 s]-tarea [30 s]-descanso [15 s]), como se describe en los pasos 4.1.6.2-4.1.6.9 (véase la figura 4).
      2. Abra la interfaz de computadora fNIRS e ingrese la información básica del paciente. A continuación, elija la disposición de optódicos 2X4(R), 2X4(L). Elija el paradigma de tareas 15-30-15 y establezca el tiempo de evaluación en 5.
      3. Coloque el dispositivo del sistema de infrarrojo cercano en el paciente de acuerdo con la disposición de los optos. Ajuste las posiciones de los emisores y detectores, y retire con cuidado el cabello para que los optodos estén en estrecho contacto con el cuero cabelludo. Una vez completado el ajuste, haga clic en el botón Aceptar .
      4. Vaya a la interfaz de ajuste automático de señal del sistema, haga clic en Standby y ajuste todos los canales para que se muestren en verde (señal buena).
      5. Coloque el guante en la mano afectada del paciente. Selecciona el modo de ejercicio pasivo . Dado que la frecuencia de entrenamiento cambiará con la fuerza, seleccione la fuerza promedio, es decir, 5 marchas, para cada sujeto durante la prueba.
      6. Haga clic en el botón Inicio en la interfaz de la computadora fNIRS. Realiza la tarea en 3 fases. Mida una fase de reposo inicial de 15 s, contando hacia atrás desde 15 s hasta 0 s. Durante este proceso, indíquele al paciente que se siente en silencio en la silla, que se quede quieto y que trate de no pensar en otras cosas para que el cerebro esté en un estado relajado.
      7. Cuando la cuenta regresiva del tiempo llegue a 0 s, haga clic en el botón Inicio del dispositivo de mano. La mano afectada del paciente comenzará movimientos pasivos de agarre y apertura con la ayuda del guante. En este momento, la computadora comenzará a contar hacia atrás desde 30 s, que es la duración del movimiento pasivo. Cuando la cuenta regresiva llegue a 0 s, haga clic en el botón Detener del dispositivo de mano para finalizar el ejercicio. La frecuencia de agarre y apertura es establecida por el dispositivo; Se completarán 3 ciclos de agarre y apertura 3 veces durante la tarea de 30 s.
      8. Comience otro período de descanso de 15 s como se describió anteriormente. Cuando ha pasado este intervalo, la primera prueba de descanso-tarea-descanso ha terminado.
      9. Repita la prueba de descanso-tarea-descanso anterior 5 veces y luego finalice la prueba fNIRS.
   7. Análisis de datos en infrarrojo cercano:
      1. Para este análisis, utilice el software de análisis de datos instalado en el sistema fNIRS, como se describe a continuación.
      2. Elimine los datos atípicos causados por artefactos de movimiento severos en todos los canales y los datos perdidos.
         NOTA: Cuando se realizó este protocolo, se eliminaron 1 valor atípico en el EG, 1 valor atípico en el GC y 2 casos de datos descartados en el GC.
      3. Descarte cualquier canal con artefactos de movimiento obvios.
      4. Realice el promedio de superposición de los canales izquierdo y derecho (10 canales por lado) por separado.
      5. Utilice un filtro de paso de banda (0,01-0,08 Hz) para eliminar los componentes de ruido con fluctuaciones periódicas obvias en la señal, incluido el ruido mecánico y el ruido fisiológico. Los tipos de ruido fisiológico que deben eliminarse incluyen la frecuencia cardíaca (aproximadamente 1 Hz), la respiración (aproximadamente 0,2-0,3 Hz), las ondas de Mayer (aproximadamente 0,1 Hz) y las fluctuaciones fisiológicas de frecuencia extremadamente baja (<0,01 Hz).
      6. Tome los 15 s antes y después del inicio de la tarea experimental como línea de base, y tome un bloque (descanso [15 s]-tarea [30 s]-descanso [15 s]) como unidad de prueba. Superponga los cinco bloques y tome el promedio.
      7. Utilice el método Savitzky-Golay para suavizar. Establezca el número de puntos de suavizado en 5 y el número de tiempos de suavizado en 1²⁶.
      8. Después del preprocesamiento, calcule los valores de la integral y el centroide.
      9. Utilice la prueba de Shapiro-Wilk (Shapiro-Wilk, SW) para probar la normalidad de los valores del centroide, los valores integrales y sus diferencias antes y después de la intervención en los dos grupos; considere los datos distribuidos normalmente si el valor de P resultante es >0,05.
      10. Utilice la prueba t de muestra independiente para comparar los datos entre los dos grupos antes y después de la intervención. Utilice la prueba t de muestras emparejadas para comparar los valores del centroide y los valores integrales dentro de los dos grupos antes y después de la intervención.

5. Estadísticas

1. Utilice SPSS para el análisis estadístico.
2. Pruebe la normalidad de los datos mediante el test SW.
3. Compare los datos generales de los pacientes de cada grupo utilizando la prueba exacta de Fisher o una prueba t de muestra independiente.
4. Los datos de comportamiento se compararon entre grupos y dentro de los grupos utilizando ANOVA repetido y se describieron como media ± desviación estándar.

Referencia
De octubre de 2021 a junio de 2023, reclutamos a 35 pacientes, 32 de los cuales finalmente completaron el estudio; Ningún paciente experimentó ningún evento adverso durante el ensayo.

En cuanto a la sintomatología clínica de los dos grupos de pacientes (Tabla 1), las edades medias del GE y del GC fueron de 53,19 ± 10,72 y 55,88 ± 12,32 años (P = 0,515), respectivamente. No hubo diferencias significativas en cuanto al sexo, el tipo de enfermedad, las puntuaciones FMA-UL o las puntuaciones MBI (P > 0,05). Antes de la intervención, las puntuaciones de FMA-WH de todos los pacientes de ambos grupos eran de 0 puntos.

FMA-UL tiene una alta significación clínica y puede evaluar de manera efectiva y confiable la afectación de las extremidades superiores en pacientes con lesión cerebral. El FMA-UL tiene un total de 33 ítems de evaluación de la extremidad superior, y cada puntuación unidireccional se asigna como 2 puntos para la finalización completa, 1 punto para la finalización parcial y 0 puntos para la no finalización. La puntuación total posible de movimiento de las extremidades superiores es de 66 puntos. Como subcategoría de la FMA-UL, la escala muñeca-mano (FMA-WH) tiene 12 ítems, con una puntuación total posible de 24 puntos.

Los resultados del análisis de varianza de medidas repetidas mostraron que el efecto principal del grupo sobre la puntuación FMA-UL fue significativo, F = 5,564, p = 0,030, ɳ2p = 0,214; el efecto principal del tiempo fue significativo, F = 34,716, p < 0,001, ɳ2p = 0,831; el efecto de interacción del grupo y el tiempo fue significativo, F = 5,554, p = 0,030, ɳ2p = 0,256. (Tabla 2)

El efecto principal del grupo sobre la puntuación FMA-WH fue significativo, F = 8,817, p = 0,006, ɳ2p = 0,227; el efecto principal del tiempo fue significativo, F = 13,357, p = 0,001, ɳ2p = 0,308; El efecto de interacción entre el tiempo y el grupo fue significativo, F = 8,817, p = 0,006, ɳ2p = 0,227. (Tabla 2).

El índice de Barthel modificado se usa ampliamente para evaluar la capacidad de realizar actividades diarias y mide la capacidad de una persona para realizar diez de estas actividades básicas. La puntuación total posible en el índice de Barthel es de 100 puntos, y cuanto mayor sea la puntuación, mayor será la capacidad del paciente para realizar las actividades de la vida diaria.

El efecto principal del grupo sobre la puntuación del MBI fue significativo, F = 8,512, p = 0,007, ɳ2p = 0,221; el efecto principal del tiempo fue significativo, F = 588,559, p < 0,001, ɳ2p = 0,952; el efecto de interacción entre el grupo y el tiempo fue significativo, F = 10,425, p = 0,003, ɳ2p = 0,258. (Tabla 2).

El valor integral es la integral de la señal de oxígeno en sangre durante la ejecución de la tarea y refleja la magnitud de la respuesta hemodinámica durante la tarea. El valor del centroide es el tiempo (s) mostrado por la línea vertical del centro del área de cambio de la señal de oxígeno en sangre durante todo el período de la tarea y es un indicador de los cambios en el curso del tiempo a lo largo de la tarea, representando la velocidad de la respuesta hemodinámica27.

No hubo diferencia significativa en los valores de integral o centroide entre los dos grupos antes (Figura 5A) de la intervención (P > 0,05). Después de la intervención, el valor integral del hemisferio derecho de los sujetos en el GC fue de 0,20 ± 0,32, el valor integral del hemisferio derecho de los sujetos en el GE fue de -0,06 ± 0,24, y hubo diferencia significativa en las medias globales de los dos grupos (t=-2,489, d=0,92, P = 0,020, P < 0,025 se considera estadísticamente significativo) (Tabla 3). Después de la intervención, el valor integral del hemisferio izquierdo de los sujetos en el GC fue de 0,18 ± 0,32, el valor integral del hemisferio izquierdo de los sujetos del grupo GE fue de -0,04±0,26 y no hubo diferencia significativa en las medias globales de los dos grupos (t=-1,975, p=0,059, d=0,75). No hubo diferencias significativas en los valores de centroide entre los dos grupos después de la intervención (P > 0,025) (Figura 5B).

Figura 1: Diagrama de flujo de reclutamiento. Se reclutaron un total de 35 sujetos, de los cuales 2 sujetos no cumplieron con los requisitos y 1 sujeto abandonó debido a la epidemia, y finalmente se incluyeron 32 sujetos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Entrenamiento de rehabilitación de miembros superiores con diferentes modos de movimiento. (A,B) Por ejemplo, realizando un entrenamiento activo de rehabilitación de manos. (C) CG realizando entrenamiento de rehabilitación pasiva de la mano. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Disposición y ubicación de los haces de luz. Un círculo rojo representa una fuente de luz, un círculo azul representa un detector y se muestra la trayectoria del haz entre ellos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Paradigma de tareas. Se utilizó un descanso (15 s)-tarea (30 s)-descanso (15 s) como unidad de prueba y se repitió 5 veces en total. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Diagramas de dispersión que muestran las distribuciones de los valores del centroide y los valores integrales del hemisferio derecho en los dos grupos de pacientes. A) Antes de la intervención. B) Después de la intervención. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Tabla 1: Características de los sujetos. FMA: Evaluación Fugl-Meyer; MBI: Índice de Barthel Modificado; PM: movimiento pasivo; AAM: movimiento activo asistido; FOT: terapia ocupacional funcional.

Tabla 2: Resultados del análisis del ANOVA repetido de dos vías realizado en GROUP, TIME y el efecto de interacción en FMA-UL, FMA-WH y MBI.

Tabla 3: Comparación de los datos de fNIRS entre los dos grupos después de la intervención.

Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de cualquier relación comercial o financiera que pudiera interpretarse como un potencial conflicto de intereses.