유발 된 잠재적 조작 적 컨디셔닝 시스템 (EPOCS) : 만성 신경근 장애에 대한 연구 도구 및 새로운 치료법

이 독특한 프로토콜은 신경계의 주요 장소에 유익한 변화를 목표로합니다. 이것은 훨씬 더 광범위한 유익한 변화를 유발합니다. 척수나 뇌 손상으로 손상된 보행과 같은 행동을 크게 개선합니다.

EPOCS 소프트웨어의 주요 장점은 프로토콜에 필요한 복잡한 일련의 절차 적 분석 단계를 통해 실험자 또는 치료사를 안내한다는 것입니다. H-반사 조작적 조건화는 척수 손상, 뇌졸중, 다발성 경화증 및 기타 만성 신경 장애가 있는 사람들의 운동 회복 및 기타 중요한 행동을 개선할 수 있습니다. 이 프로토콜은 다른 다리 또는 팔 근육의 H- 반사에서 피부 반사를 담당하는 경로와 같은 다른 반사 경로 및 뇌를 척수에 연결하는 경로로 확장 될 수 있습니다.

이전에 H- 반사 측정을 한 적이 없다면 재활을위한 국립 신경 조절 센터에 연락하여 기본적인 실습 교육 기회를 얻으십시오. 튜토리얼 자료는 웹 사이트에서도 사용할 수 있습니다. 시작하려면 참가자가 자극 전극, 솔 러스 근육의 양극성 EMG 전극 및 접지 전극의 경골 전방으로 설정되어 있는지 확인하십시오.

EPOCS 애플리케이션을 시작하고 주체 ID를 입력한 후 세션을 시작합니다. 참가자에게 자연스럽게 서도록 요청하십시오. 자극기를 활성화하고 자극 강도를 최소값으로 설정한 다음 시작을 누릅니다.

참가자에게 자극을 기대하도록 경고하고 명확한 H- 반사가 보일 때까지 강도를 점차적으로 10 밀리 암페어 이상으로 높입니다. 음극을 내측으로 전체 전극 폭을 이동시킨 다음 측면으로, 그 다음 절반 전극 폭을 내측 및 측면으로, 마지막으로 전체 전극 폭을 위아래로 이동하여 가장 큰 H- 반사를 유도하는 자극 위치를 찾으십시오. 위치 변경에 도움이 되도록 전극의 위치를 표시하고, 메모하고, 사진을 찍습니다.

채용 곡선 탭으로 전환합니다. 설정으로 이동한 다음 EMG로 이동하여 자극을 허용하는 표적 및 길항제 배경 활동 수준의 범위를 구성합니다. 백그라운드 유지 기간을 2초로 설정하여 참가자가 각 자극을 트리거하기 위해 EMG를 범위 내에 지속적으로 유지해야 하는 시간을 지정하고 자극기를 활성화하고 강도를 최소 5밀리암페어로 설정합니다.

참가자가 서 있는 상태에서 시작을 누릅니다. 참가자에게 목표 근육의 실시간 배경 EMG 수준을 시연합니다. 두 근육의 활동은 막대를 밝은 빨간색에서 어두운 녹색 음영으로 바꾸는 데 필요한 범위 내에 있어야하며 자극을 유발하려면 2 초 동안 유지되어야합니다.

연습 실행이 끝나면 중지를 누릅니다. 참가자가 서 있는 상태에서 시작을 눌러 모집 곡선을 측정합니다. H- 반사가 선택한 시작 강도에서 이미 보이는 경우 H- 반사가 더 이상 보이지 않을 때까지 전류를 점차적으로 줄인 다음 중지를 클릭하고 다시 시작을 클릭하여 실행을 시작합니다.

평가판 완료 카운터를 확인합니다. 4번의 시도 후 수동으로 자극 강도를 2밀리암페어씩 늘리고 강도를 기록해 둡니다. M 파 크기가 고원에 도달 할 때까지 계속하십시오.

완료되면 중지를 누르고 참가자에게 휴식을 취하도록 요청합니다. 기록된 레코드를 창의 오른쪽 상단에 표시된 실행 번호와 연결합니다. 실행이 끝나면 로그 탭을 열고 관련 정보를 수동으로 입력합니다.

분석 버튼을 눌러 분석 창을 엽니다. 분석 창의 위쪽 패널에서 이전 실행의 각 시도에서 얻은 목표 근육 신호의 자극 고정 오버레이를 검사합니다. 녹색 목표 간격과 갈색 참조 간격의 시작과 끝을 조정한 다음 표시된 타이밍 사용 버튼을 클릭하여 이러한 설정을 저장합니다.

분석 창의 아래쪽에 있는 시퀀스 창에서 결과 모집 곡선을 평가합니다. 피크 대 피크 또는 평균 정류 진폭을 보고 연속 시행의 결과를 통합하도록 설정을 조정합니다. 시행을 4에서 풀링하도록 지정하고 결과 M-max 및 H-max를 기록합니다.

참가자의 첫 번째 세션인 경우 최적의 목표 근육 EMG 기록 위치를 검색합니다. 먼저, 솔레 우스 전극을 반 전극 폭만큼 내측으로 이동 한 다음 전체 모집 곡선을 수집하고 결과 M-max 및 H-max를 기록합니다. 다음으로, 솔레 우스 전극을 원래 위치에서 측면으로 동일한 거리로 이동하고 다시 모집 곡선 측정을 수행하십시오.

H-max를 최대화하는 전극 위치를 표시, 메모 및 촬영합니다. 최대 H- 반사에 가깝지만 눈에 보이는 M- 파가있는 자극 강도를 선택하십시오. 이상적으로는 곡선의 상승면을 목표로하십시오.

이 경우와 같이 구별 가능한 M-파를 보장하기 위해 필요한 경우에만 더 높은 자극 강도를 선택하십시오. 자극기에서 이 자극 강도 값을 설정하고 이 값과 향후 세션에 대한 해당 M파 크기를 기록해 둡니다. 반응 피드백을 제공하지 않고 H-반사 크기의 분포를 측정하려면 대조 시험 탭으로 전환하십시오.

참가자가 서 있는 상태에서 시작을 누르고 참가자에게 필요한 수준의 배경 근육 활동을 유지하도록 지시합니다. 기준선 또는 후속 세션의 경우 연속으로 75번의 시행을 수행하고 컨디셔닝 세션의 경우 20번의 시행을 수행합니다. 평가판이 끝나면 중지를 눌러 실행을 종료한 다음 분석을 누릅니다.

상단 패널에서 시행별 응답 파형의 오버레이를 평가하고 필요한 경우 아래의 응답 크기 시퀀스를 평가합니다. 새 탭 배포는 기본적으로 시퀀스 탭 상단에서 활성화됩니다. 로그 결과를 클릭하여 요약 통계를 세션 로그에 추가합니다.

기준 세션의 경우 각각 75번의 시행을 총 3회 실행하기 위해 이 단계를 반복하고 마감 모집 곡선 측정으로 건너뜁니다. 컨디셔닝 세션의 경우 목표 백분위수를 66으로 설정합니다. Down-Condition 버튼을 눌러 다운 컨디셔닝에 해당하는 기준을 선택하십시오.

이 작업은 자동으로 기록되고 분석 창이 닫힙니다. 교육 시험 탭으로 전환한 다음 참가자가 서 있는 상태에서 시작을 누릅니다. 참가자에게 화면 중앙에있는 음영 처리 된 대상 범위와 관련된 가장 최근의 H- 반사 크기를 보여주는 새로운 피드백 막대를 설명하십시오.

응답이 목표 범위 내에 있으면 막대가 짙은 녹색으로 표시되고 시행이 성공한 것으로 계산됩니다. 범위를 벗어나면 막대가 더 밝은 빨간색으로 표시되고 시도는 실패한 것으로 간주됩니다. 참가자가 가능한 한 많은 성공적인 시험을 수행하도록 동기를 부여하십시오.

75번의 시도 후 중지를 눌러 실행을 종료한 다음 분석 버튼을 누르고 시퀀스 탭을 사용하여 M파가 원하는 크기로 일정하게 유지되었는지 확인합니다. 분포 탭을 선택한 상태에서 다운 컨디셔닝 버튼을 사용하여 다음 실행을 위한 조작적 조건화 기준을 업데이트합니다. 각각 75회 시행에 대해 이 절차를 두 번 반복합니다.

세션이 끝나면 다른 채용 곡선 측정을 수행합니다. 분석은 H-reflex 조작적 조건화 동안 모집 곡선 모드에서 실행한 후 수행되었습니다. 시퀀스 창에서 자극 강도는 시행 번호와 함께 왼쪽에서 오른쪽으로 증가합니다.

H-반사 크기는 자극 강도의 함수로 상승했다가 떨어지는 반면, M-파 크기는 증가한 다음 포화됩니다. 분석은 H-반사 조작적 조건화 동안 대조 시험 또는 훈련 시험 모드에서 수행된 실행 후에 수행되었습니다. 분배 패널은 후속 상향 또는 하향 조절을 위한 적절한 기준 수준의 선택을 용이하게 하는 H-반사 크기의 히스토그램을 보여주었습니다.

H- 반사 크기와 신경 학적으로 손상되지 않은 참가자는 세션 수의 함수로 플롯되어 상하 컨디셔닝의 대조적 인 효과를 보였다. 단독 H-반사 다운 컨디셔닝의 유익한 효과는 불완전한 척수 손상 후 만성 하지 장애가 있는 참가자에서 관찰되었습니다. 성공적인 컨디셔닝은 기준선에 비해 보행 속도 및 보행 대칭의 개선과 관련이 있습니다.

이 프로토콜의 효과는 동기 부여와 피험자가 피드백에 얼마나 관심이 있는지에 달려 있습니다. 피험자가 소프트웨어가 제공하는 피드백을 활용하여 가능한 한 최선을 다해 각 시험에서 성공하도록 격려하는 것이 중요합니다. 물론, 치료사로서 조작적 조건화와 함께 적절한 기능적 또는 운동 조절 운동을 추가하는 것을 고려할 수 있습니다.

예를 들어, 최상의 결과를 위해 환자가 솔레 우스 H- 반사 다운 컨디셔닝 직후에 간단한 걷기 연습을하도록 할 수 있습니다. EPOCS의 개발로 우리는 다양한 환자의 진동 및 감각 운동 장애를 치료할 때 조작적 컨디셔닝 응용 프로그램의 범위를 넓힐 수 있었고 신경 재활의 가능성을 확장하기 위해 신경 가소성을 최대한 활용하려는 노력을 가속화했습니다.