Artykuł metodologiczny

Metoda ilościowego określania wydolności kończyn górnych w życiu codziennym za pomocą akcelerometrów

13.4K wyświetleń

DOI:

10.3791/55673

21 kwietnia 2017

W tym artykule

Podsumowanie

Ten protokół opisuje metodę ilościowego określania wydajności kończyn górnych w codziennym życiu za pomocą akcelerometrów noszonych na nadgarstku.

Streszczenie

Głównym powodem skierowania do usług rehabilitacyjnych po udarze mózgu i innych schorzeniach neurologicznych jest poprawa zdolności do funkcjonowania w codziennym życiu. Ważne stało się mierzenie aktywności danej osoby w życiu codziennym, a nie tylko mierzenie jej zdolności do działania w ustrukturyzowanym środowisku kliniki lub laboratorium. Czujnikiem do noszenia, który umożliwia teraz pomiar codziennego ruchu, jest akcelerometr. Akcelerometry to dostępne na rynku urządzenia przypominające duże zegarki na rękę, które można nosić przez cały dzień. Dane z akcelerometrów mogą określić ilościowo, w jaki sposób kończyny są zaangażowane do wykonywania czynności w domach i społecznościach ludzi. W niniejszym raporcie opisano metodologię gromadzenia danych akcelerometrycznych i przekształcania ich w informacje istotne klinicznie. Po pierwsze, dane są zbierane poprzez założenie przez uczestnika dwóch akcelerometrów (po jednym na każdy nadgarstek) przez 24 godziny lub dłużej. Dane akcelerometryczne są następnie pobierane i przetwarzane w celu wytworzenia czterech różnych zmiennych, które opisują kluczowe aspekty aktywności kończyn górnych w życiu codziennym: godziny użytkowania, współczynnik użytkowania, współczynnik wielkości i obustronna wielkość. Można konstruować wykresy gęstości, które wizualnie przedstawiają dane z 24-godzinnego okresu noszenia. Zmienne i ich wynikowe wykresy gęstości są wysoce spójne u neurologicznie nienaruszonych, żyjących w społeczności dorosłych. Ta uderzająca konsystencja sprawia, że są one użytecznym narzędziem do określania, czy codzienna wydajność kończyny górnej różni się od normalnej. Metodologia ta jest odpowiednia dla badań naukowych dotyczących dysfunkcji kończyn górnych i interwencji mających na celu poprawę sprawności kończyn górnych w życiu codziennym u osób po udarze mózgu i innych populacjach pacjentów. Ze względu na jego względną prostotę, może nie minąć dużo czasu, zanim zostanie on również włączony do klinicznej praktyki neurorehabilitacji.

Wprowadzenie

W ciągu ostatnich dwóch dekad nastąpił gwałtowny wzrost zainteresowania czujnikami do noszenia na ciele do pomiaru ruchu. Czujnikiem do noszenia, który wzbudził duże zainteresowanie w dziedzinie neurorehabilitacji, jest akcelerometr. 1,2,3 Akcelerometry, jak sama nazwa wskazuje, mierzą przyspieszenia w jednostkach grawitacji (1 g = 9,8 m/s2) lub w dowolnych jednostkach zwanych liczbami aktywności (1 liczba aktywności = wartość grawitacji określona przez producenta). Przyspieszenia, podobnie jak ruch człowieka, są zazwyczaj mierzone i rejestrowane w trzech wymiarach, odpowiadających różnym osiom urządzenia. Urządzenia są dostępne na rynku i przypominają duże zegarki na rękę; Można je nosić podczas codziennych czynności przy minimalnych zakłóceniach. Ze względu na rozsądne koszty i ich łatwą dostępność, stosowanie akcelerometrów (określanych jako akcelerometria) jest włączane do badań nad neurorehabilitacją.

Wartość akcelerometrii dla dziedziny neurorehabilitacji polega na tym, że oferuje ona nieinwazyjny, bezstronny, ilościowy pomiar aktywności motorycznej kończyn górnych poza kliniką lub laboratorium. 3 Kluczowym celem usług rehabilitacyjnych dla osób po udarze mózgu i innych schorzeniach neurologicznych jest poprawa ich zdolności do funkcjonowania w codziennym życiu, a nie tylko w klinice czy laboratorium. Międzynarodowa Klasyfikacja Funkcji Światowej Organizacji Zdrowia rozróżnia zdolność do aktywności, mierzoną w ustrukturyzowanym środowisku z testami klinicznymi, a wydajność aktywności, mierzoną w środowisku nieustrukturyzowanym. 4 Akcelerometria umożliwia pomiar wydajności kończyn górnych w nieustrukturyzowanym środowisku, tj. tego, co ktoś faktycznie robi, gdy nie jest w klinice lub laboratorium, a nie tylko tego, co mógłby zrobić. Włączenie akcelerometrii do badań nad rehabilitacją udarową podważa obecnie długo utrzymywane założenie, że poprawa funkcjonalna w ustrukturyzowanym środowisku klinicznym przekłada się na poprawę wydajności w nieustrukturyzowanym, codziennym życiu. 5,6,7,8

Nasza grupa9,10,11,12,13,14 i inni7,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24 poświęcili wiele czasu i wysiłku na opracowanie metodologii akcelerometrii do wykorzystania w badaniach i praktyce klinicznej. Akcelerometria stała się ważnym i niezawodnym narzędziem do pomiaru sprawności kończyn górnych po udarze. 1,2,15,16,17,25 Najnowszym wyzwaniem było przekształcenie surowych danych z akcelerometru w klinicznie znaczące informacje (patrz odniesienie3 , aby zapoznać się z podsumowaniem tego procesu rozwoju). Opisana tutaj metodologia może być wykorzystana do rozróżnienia sprawności kończyn górnych w życiu codziennym u zdrowych uczestników z grupy kontrolnej10,12 od tej u uczestników, którzy przeszli udar mózgu6,9,11 lub mają inne zaburzenia. Zmienne wyprowadzone z tej metodologii reagują na zmiany i określają ilościowo ulepszenia w czasie. 14 Metodologia akcelerometru jest odpowiednia dla badań naukowych nad dysfunkcją kończyn górnych i interwencjami mającymi na celu poprawę wydajności kończyn górnych w codziennym życiu u osób po udarze mózgu i innych populacjach neurologicznych. Ze względu na jego względną prostotę, może nie minąć dużo czasu, zanim zostanie on również włączony do klinicznej praktyki neurorehabilitacji.

Protokół

Ten protokół został zatwierdzony przez Biuro Ochrony Badań Naukowych Uniwersytetu Waszyngtońskiego.
UWAGA: Instrukcje zostały napisane specjalnie dla dostępnych na rynku akcelerometrów i powiązanego z nimi oprogramowania do zbierania danych (patrz Tabela materiałów).

1. Przygotowanie akcelerometrów do zbierania danych

  1. Podłącz oba akcelerometry do komputera (za pomocą stacji dokującej), aby naładować ich baterie; zapewni to nagrywanie przez cały czas noszenia.
  2. Po podłączeniu akcelerometrów do komputera otwórz odpowiednie oprogramowanie, aby je zainicjować.
  3. W oprogramowaniu wybierz "Inicjalizacja", aby zsynchronizować zegary akcelerometru ze sobą i z komputerem lokalnym, a następnie ustaw parametry zbierania danych w następujący sposób.
    1. Wprowadź (lub wybierz z kalendarza i zegara) daty i godziny rozpoczęcia i zakończenia. Wybierz początek zbierania danych w oparciu o to, kiedy akcelerometry zostaną umieszczone na uczestniku i czas zakończenia co najmniej 24 godziny później.
      UWAGA: Jednodniowy okres noszenia zapewnia dobre odzwierciedlenie codziennej aktywności u niepracujących dorosłych. 12 Dłuższe okresy noszenia mogą być bardziej odpowiednie dla dorosłych lub dzieci o różnych planach dnia. 3,18,26
    2. Wybierz "30 Hz" z menu rozwijanego dla "Częstotliwość próbkowania".
    3. Pozostaw "Opcje LED" i "Opcje bezprzewodowe" niezaznaczone.
    4. Aby przedłużyć żywotność baterii, włącz "Tryb uśpienia bezczynności".
  4. Aby zakończyć proces inicjalizacji, wybierz opcję "Wprowadź informacje o temacie".
    1. Wprowadź informacje specyficzne dla obiektu, takie jak położenie akcelerometru (nadgarstka) i strony ciała ("Prawa" lub "Lewa").
    2. Wybierz, czy chcesz wypełnić inne informacje dotyczące danego tematu, jeśli chcesz; wpis będzie służył wyłącznie do identyfikacji i nie będzie miał wpływu na opisane tutaj analizy danych.
    3. Gdy wszystko będzie
    4. gotowe, wybierz opcję "Zainicjuj urządzenia", aby zakończyć proces. Po potwierdzeniu inicjalizacji akcelerometry można bezpiecznie odłączyć od komputera.

2. Rozmieszczenie i noszenie akcelerometrów do zbierania danych od uczestników

  1. Umieść jeden akcelerometr na każdym nadgarstku uczestnika.
    UWAGA: Akcelerometry powinny ściśle przylegać, ale nie za ciasno do nadgarstka, jak duży zegarek na rękę. W zależności od rozmiaru, preferencji i poziomu komfortu uczestnika można stosować różne opaski.
  2. Poinstruuj uczestnika w następujący sposób i odpowiedz na wszelkie pytania, które uczestnik może mieć na temat okresu noszenia i aktywności w tym czasie.
    1. Poproś uczestnika, aby wykonywał swoje regularne czynności w ciągu dnia; akcelerometry mogą na początku wydawać się dziwne, ale szybko można się do nich przyzwyczaić.
    2. Poinstruuj ich, że akcelerometry są wodoodporne i można je nosić podczas kąpieli pod prysznicem lub zmywania naczyń. Poinstruuj ich, aby nie nosili akcelerometrów podczas dłuższych okresów pływania.
    3. Poproś ich, aby mieli włączone akcelerometry podczas drzemek i nocy.
      UWAGA: Akcelerometry są oznaczone w celu identyfikacji lewego i prawego czujnika. Jeśli akcelerometry muszą zostać usunięte w okresie noszenia, etykiety pomagają zidentyfikować właściwą stronę podczas ich ponownego zakładania. Poinstruuj użytkowników, aby zapisywali w dzienniku noszenia, kiedy zostały zdjęte i ponownie założone. Akcelerometry są noszone w nocy, ponieważ kiedy pozwalamy ludziom je zdjąć, często nie są one ponownie zakładane lub są zakładane z powrotem na przeciwległe kończyny.
  3. Wyślij uczestnika do domu z zachętą do angażowania się w normalne codzienne czynności i instrukcjami dotyczącymi tego, kiedy zdjąć dwa akcelerometry oraz jak przynieść lub odesłać akcelerometry i dziennik noszenia.

3. Pobierz dane do oględzin

  1. Gdy akcelerometry zostaną zwrócone po okresie noszenia wynoszącym 24 godziny lub dłużej, podłącz akcelerometry do komputera, aby pobrać zarejestrowane dane.
  2. Wybierz "Pobierz" w odpowiednim oprogramowaniu, a następnie wybierz lokalizację, w której chcesz przechowywać dane na komputerze, za pomocą przycisku "Zmień lokalizację".
    1. Wybierz opcję "Utwórz plik AGD".
    2. W przypadku plików, które są łatwe do przeglądania, wybierz "10 s" z listy rozwijanej "Epoka". Użyj tych plików w kroku 3.3.
    3. Wybierz opcję "Pobierz wszystkie urządzenia".
  3. Sprawdź wzrokowo dane, aby potwierdzić, że akcelerometry były noszone przez planowany okres czasu i/lub że dane są zgodne z dziennikiem noszenia.
    1. W górnym menu kliknij "Plik | Otwórz plik AGD", a następnie wybierz pliki do otwarcia.
    2. Spójrz na "Wykresy dzienne", aby zobaczyć zebrane dane.
    3. Upewnij się, że aktywność miała miejsce w typowych godzinach czuwania i że nie ma dłuższych okresów braku aktywności, z wyjątkiem nocy. Wykresy można skalować, aby skupić się na mniejszych przyrostach czasu i przewijać w razie potrzeby.

4. Pobierz dane do przetwarzania

  1. Powtórz proces pobierania (krok 3.2), ale tym razem wybierz "1 s" z listy rozwijanej "Epoka". Spowoduje to umieszczenie danych w erach 1 s,10,11,12 i wygenerowanie plików, które będą używane do obliczeń.
    UWAGA: Akcelerometry i oprogramowanie użyte tutaj (patrz Spis materiałów) wykorzystują zastrzeżone oprogramowanie do filtrowania wysokiej częstotliwości, aktywności innej niż ludzka (np. przyspieszeń spowodowanych jazdą samochodem). Filtrowanie może być konieczne za pomocą niestandardowego oprogramowania w przypadku korzystania z różnych urządzeń i oprogramowania. Niestandardowe oprogramowanie może być również używane do identyfikacji i usuwania drżenia kończyn górnych, na przykład u osoby z chorobą Parkinsona.
  2. Z plików 1 s zapisanych w kroku 4.1 oblicz szereg czasowy wielkości wektorowej danych 3-wymiarowych jako pierwiastek kwadratowy z (x2 + y2 + z2) z danych z każdego akcelerometru. Ten szereg czasowy można następnie wykorzystać do obliczenia szeregu zmiennych w celu ilościowego określenia aktywności kończyn górnych w codziennym życiu.
    UWAGA: Instrukcje przetwarzania zakładają jednodniowy okres noszenia. Jeśli okres noszenia jest dłuższy, dane mogą być przetwarzane w oddzielnych fragmentach jednodniowych lub jako pojedynczy szereg czasowy z obliczonymi zmiennymi dostosowanymi o długość okresu noszenia, jeśli jest to stosowne.

5. Zmienne i reprezentacje graficzne utworzone na podstawie danych akcelerometrycznych

UWAGA: W analizowanych danych uwzględniono ruchy kończyn górnych związane z chodzeniem. Wcześniejsze prace wykazały, że chodzenie nie wpływa na zmienne współczynnika akcelerometru. 15 Chociaż włączenie chodzenia nie zmienia zmiennych nieproporcjonalnych dla neurologicznie nienaruszonych dorosłych,27 możliwe jest, że włączenie chodzenia może spowodować niewielkie przeszacowanie zmiennych niestosunkowych dla uczestników z udarem.

  1. Oblicz godziny użytkowania każdej kończyny, sumując wszystkie sekundy w okresie rejestrowania, gdy liczba aktywności była różna od zera, a następnie przeliczając na godziny. 12,17
    UWAGA: To obliczenie daje jedną wartość dla każdej kończyny.
  2. Oblicz współczynnik użycia (zwany również współczynnikiem aktywności), dzieląc godziny używania kończyny niedominującej (lub kończyny dotkniętej chorobą) przez godziny używania kończyny dominującej (lub niedotkniętej chorobą).
    UWAGA: Współczynnik użycia określa ilościowo całkowity czas trwania aktywności jednej kończyny w stosunku do drugiej. 12,15 To obliczenie daje pojedynczą wartość, zazwyczaj z zakresu od 0 do 1. Wartość 1 oznacza, że obie kończyny są używane przez równy czas przez cały okres noszenia. Wartość zero oznacza, że kończyna niedominująca lub dotknięta chorobą nie była w ogóle używana.
  3. Oblicz współczynnik wielkości w następujący sposób.
    1. Dla każdej sekundy danych w szeregu czasowym oblicz logarytm naturalny wielkości wektorowej kończyny niedominującej (lub kończyny dotkniętej chorobą) podzielonej przez wielkość wektorową kończyny dominującej (lub niedotkniętej chorobą).
    2. Zamień wartości większe niż 7 i mniejsze niż -7 odpowiednio na 7 i -7, aby sklasyfikować ruch pojedynczej kończyny. 11
      UWAGA: Współczynnik wielkości określa ilościowo wkład każdej kończyny w codzienną aktywność w ujęciu sekunda po sekundzie. 10,11 Jest to koncepcyjnie podobne do współczynnika użycia, ale uwzględnia intensywność ruchu (wielkość przyspieszenia) każdej kończyny podczas każdej sekundy. To obliczenie daje szereg czasowy wartości, gdzie wartości zero wskazują, że obie kończyny miały równą intensywność ruchu w tym momencie w czasie. Wartości dodatnie wskazują na większą intensywność ruchu kończyny niedominującej (lub dotkniętej chorobą), a wartości ujemne wskazują na większą intensywność ruchu kończyny dominującej (lub niedotkniętej chorobą).
  4. Oblicz wielkość dwustronną jako sumę wielkości wektorowej z dwóch kończyn.
    UWAGA: Wielkość obustronna określa ilościowo intensywność ruchu w obu kończynach górnych w ujęciu sekunda po sekundzie. 10,11 To obliczenie daje szereg czasowy wartości, gdzie wartość oznacza intensywność ruchu, a wyższe wartości wskazują na wysokie intensywność.
  5. Skonstruuj wykresy gęstości, aby graficznie przedstawić dane akcelerometryczne z obu kończyn 11 w następujący sposób.
    1. Wykreśl każdą sekundę danych jako histogram dwóch zmiennych z częstotliwością reprezentowaną w kolorze. Ustaw skalę kolorów w taki sposób, aby chłodniejsze kolory (niebieskie) wskazywały rzadszą aktywność, a cieplejsze kolory (od żółtego do czerwonego) wskazywały częstszą aktywność.
    2. Wykreślić na osi x stosunek wielkości, wskazując udział jednej kończyny w stosunku do drugiej.
    3. Wykreślić wielkość dwustronną, wskazującą intensywność ruchu, na osi y.
    4. Wykreśl wartości pojedynczej kończyny jako oddzielne słupki na skrajnym lewym pasku (-7), wskazując aktywność tylko kończyny dominującej (lub niedotkniętej) i po prawej stronie (7), wskazując aktywność tylko kończyny niedominującej (lub dotkniętej chorobą).
      UWAGA: Wykresy zapewniają naukowcom, klinicystom i uczestnikom kontekst do jednoczesnej interpretacji dwóch zmiennych, stosunku wielkości i wielkości dwustronnej. Opcja tworzenia wykresów gęstości przy użyciu danych akcelerometrycznych jest dostępna tutaj. 44

Wyniki

Dane z grupy referencyjnej dorosłych osób mieszkających w społeczności, bez zaburzeń neurologicznych, mogą być wykorzystane do interpretacji danych uczestników po udarach lub z innymi schorzeniami wpływającymi na sprawność kończyn górnych.10,11,12 Tabela 1 przedstawia statystyki podsumowujące liczbę godzin użytkowania oraz wskaźnik użytkowania w zdrowej grupie referencyjnej. Ogólnie większość osób wykazuje zbliżony poziom aktywności ręki dominującej i niedominującej w ciągu dnia. Średnia wynosi blisko 9 h, jednak zakres jest szeroki i obejmuje osoby bardziej oraz mniej aktywne. Średni wskaźnik użytkowania wynosi nieco poniżej 1,0 i charakteryzuje się małym odchyleniem standardowym. Zatem niezależnie od poziomu aktywności, kończyny dominująca i niedominująca są wykorzystywane przez podobny czas w ciągu dnia. Ponadto wiek nie wpływa na pomiary sprawności kończyn górnych przy zachowaniu dobrego stanu zdrowia.12 Wartości obliczone znacznie wykraczające poza te wartości referencyjne (± 3-4 SD) powinny zostać dokładnie sprawdzone w celu potwierdzenia ich autentyczności, zgodnie z sugestią Uswatte i współpracowników.16

ŚredniaOdchylenie standardoweMinimum Maksimum
Liczba godzin używania kończyny dominującej9.11.94.414.2
Liczba godzin korzystania z kończyny niedominującej8.624.115.5
Stosunek zużycia0.950.060.791.1

Tabela : Podsumowanie statystyk akcelerometrycznych dla neurologicznie zdrowych osób dorosłych mieszkających w społeczności. Wartości pochodzą z próby referencyjnej 74 osób dorosłych mieszkających w społeczności (średni wiek 54 ± 11, 53% kobiet, 84% praworęcznych), zgodnie z referencją12.

Wykresy gęstości pozwalają na dokładniejszą analizę danych. Rysunek 1 przedstawia reprezentatywny wykres gęstości osoby dorosłej i zdrowej, z danymi zebranymi i przetworzonymi zgodnie z powyższym opisem. Takie wykresy dostarczają istotnych informacji na temat sprawności kończyn górnych w życiu codziennym. Istnieją trzy kluczowe cechy tego wykresu, które są wysoce spójne u osób dorosłych w każdym wieku.3,11 Po pierwsze, obraz jest symetryczny. Wskazuje to, że kończyny górne są aktywne jednocześnie w ciągu dnia, a kończyna dominująca i niedominująca są wykorzystywane w podobny sposób. Podobieństwo ruchów może nie być widoczne w konkretnym momencie, gdyż każda z kończyn może przeplatać się w roli wiodącej lub pomocniczej podczas różnych czynności, ale jest ono zauważalne w skali całego dnia. Nawet słupki po obu stronach przy wartościach -7 i 7 (oznaczające aktywność wyłącznie kończyny dominującej lub wyłącznie niedominującej) mają podobny kolor. Symetria ta jest sprzeczna z powszewnymi przekonaniami na temat dominacji rąk. Po drugie, wykres ma kształt drzewa z szeroką dolną częścią i zaokrąglonymi krawędziami. „Ranty” lub zaokrąglone krawędzie dolnej części reprezentują aktywność, w której jedna kończyna się porusza, podczas gdy druga pozostaje względnie nieruchoma. Przykładem takiej czynności jest wkładanie przedmiotów do pojemnika jedną ręką przy jednoczesnym przytrzymywaniu pojemnika drugą.10 Symetria zaokrąglonych krawędzi wskazuje, że obie ręce w podobnym stopniu pełnią funkcje wykonawcze i stabilizujące w ciągu dnia. Górny szczyt reprezentuje rzadsze czynności o wyższej intensywności, takie jak odstawianie dużych przedmiotów na wysoką półkę obiema rękami.10 Po trzecie, w centrum widoczna jest jasna poświata. Oznacza to, że najczęstsze ruchy kończyn górnych są niskointensywne, z wkładem obu kończyn na zbliżonym poziomie. Przykładami takich czynności są pisanie na klawiaturze lub krojenie nożem i widelcem.10

Mapa ciepła wielkości obustronnej względem stosunku; wizualizacja danych; skala kolorów wskazuje rozkład intensywności.
Rysunek 1: Reprezentatywny przykład dorosłej osoby neurologicznie zdrowej. Wykres gęstości przedstawia 24 h użytkowania kończyn górnych w życiu codziennym, naniesione w odstępach sekundowych. Oś x (stosunek wielkości) wskazuje wkład każdej kończyny w aktywność. Oś y (wielkość obustronna) wskazuje intensywność ruchu. Kolor reprezentuje częstotliwość, zgodnie z dużą skalą paska kolorów po prawej stronie rysunku, gdzie jaśniejsze kolory oznaczają wyższe częstotliwości. Małe słupki przy wartościach -7 i 7 reprezentują odpowiednio jednostronną aktywność kończyny dominującej i niedominującej. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

W tej grupie dorosłych wykresy gęstości są uderzająco podobne pod względem kształtu i kolorystyki.11 Osoby stosunkowo nieaktywne mają tendencję do uzyskiwania obrazów niższych i szerszych, z chłodniejszymi kolorami. Osoby bardzo aktywne mają tendencję do uzyskiwania obrazów wyższych, z cieplejszymi kolorami. Wyraźna spójność wyników u dorosłych ułatwia identyfikację uczestników, których sprawność kończyn górnych odbiega od tych norm.

Rysunek 2 przedstawia przykład wykresu gęstości u osoby po udarze. Jest to praworęczny mężczyzna, u którego 11 miesięcy przed zebraniem danych wystąpił udar niedokrwienny dotykający prawą półkulę mózgu. Prawa strona mózgu kontroluje lewą stronę ciała, a jego lewa kończyna górna wykazywała umiarkowany niedowład i dysfunkcję, co potwierdził wynik 60/100 w skali Motricity Index28 oraz wynik 38/57 w Action Research Arm Test29. W ciągu 24 h okresu noszenia urządzenia, niedowładna lewa kończyna była aktywna przez 1,5 h, a niedowładna prawa kończyna przez 5,8 h. Współczynnik użycia wynosił 0,47, co stanowi około połowę wartości normy. W porównaniu do wykresu gęstości na Rysunku 1, niniejszy wykres jest wyraźnie asymetryczny, co wskazuje na rzadką aktywność niedowładnej kończyny górnej w życiu codziennym. Chłodne kolory w środkowej części wykresu w zestawieniu z ciemnoczerwonym kolorem pojedynczego słupka przy wartości -7 wskazują na wysoką częstotliwość ruchów wykonywanych wyłącznie niedowładną kończyną. Ogólny szczyt jest niski, co świadczy o podejmowaniu jedynie czynności o niskiej intensywności. Podsumowując, wykres gęstości wskazuje, że niedowładna kończyna uczestniczy w aktywnościach dnia codziennego w stopniu minimalnym.

Wykres rozkładu magnitudy obustronnej; dane z kończyny niedowładnej i niedowładnej; mapa ciepła do analizy.
Rycina 2: Reprezentatywny przykład osoby po udarze mózgu. Wykres gęstości przedstawia 24 h użytkowania kończyn górnych w życiu codziennym, wykreślone w interwałach sekundowych. Oś X (stosunek magnitudy) wskazuje wkład każdej kończyny w aktywność. Oś Y (magnituda obustronna) wskazuje intensywność ruchu. Kolor reprezentuje częstotliwość, zgodnie z dużą skalą paska kolorów po prawej stronie rysunku, gdzie jaśniejsze kolory oznaczają większe częstotliwości. Małe słupki przy wartościach -7 i 7 reprezentują odpowiednio jednostronną aktywność dominującą i niedominującą. Należy porównać symetrię, wysokość szczytu i kolor z Rycina 1. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Choć metodologia akcelerometrii została opracowana z myślą o osobach po udarze, użyteczność tej metody rozciąga się na inne populacje. Może ona być pomocna w ocenie efektów u różnych grup pacjentów. Rycina 3 przedstawia przykład wykresu gęstości u osoby z amputacją kończyny górnej poniżej łokcia. Badany był 75-letnim mężczyzną, który doznał urazu w wypadku około 8 lat temu. W czasie wypadku amputowano mu prawą, wcześniej dominującą rękę. Posiada on protezę kończyny górnej, jednak zakłada ją tylko 1-2 razy w miesiącu w celu podnoszenia ciężkich przedmiotów. Przez większość czasu, tak jak na tej rycinie, nie nosi jej. W ciągu 24 h okresu pomiaru, sprawna lewa kończyna była aktywna przez 6,9 h, a pozostała prawa kończyna była aktywna przez 4,7 h (akcelerometr był założony dystalnie na kikut kończyny). Jego wskaźnik wykorzystania wyniósł 0,68, co wskazuje na preferencję angażowania sprawnej kończyny nad kończyną z amputacją. Ten wykres gęstości jest mniej symetryczny i ma chłodniejsze barwy niż wykres osoby kontrolnej (Rycina 1), ale jest bardziej symetryczny i wykazuje większą aktywność niż w przypadku osoby po udarze pokazanej na Rycynie 2. Zatem osoba ta preferuje sprawną kończynę, lecz nadal angażuje pozostałą kończynę w czynnościach życia codziennego.

Mapa ciepła stosunku amplitudy do amplitudy obustronnej; analiza danych; skala intensywności wskazuje stężenie.
Rycina 3: Reprezentatywny przykład osoby z amputacją kończyny górnej. Wykres gęstości przedstawia 24 h aktywności kończyn górnych w życiu codziennym, naniesionej w odstępach sekundowych. Oś x (stosunek amplitudy) wskazuje udział każdej kończyny w aktywności w danym momencie. Oś y (amplituda obustronna) wskazuje intensywność ruchu. Kolor reprezentuje częstotliwość, co obrazuje duża skala kolorystyczna po prawej stronie rysunku, gdzie jaśniejsze kolory oznaczają większe częstotliwości. Małe słupki przy wartościach -7 i 7 reprezentują odpowiednio aktywność jednostronną dominującą i niedominującą. Należy porównać symetrię, wysokość szczytów oraz kolor z Ryciny 1 i 2. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Kolejnym przykładem zastosowania tej metodologii są osoby z ograniczoną mobilnością, które muszą zwiększyć swoją aktywność. Rycina 4 przedstawia przykład wykresu gęstości osób starszej, praworęcznej, przebywającej w wyspecjalizowanym zakładzie pielęgnacyjnym. Osoba ta była osłabiona po ostrej chorobie i korzystała z usług pielęgnacyjnych oraz rehabilitacyjnych w celu odzyskania niezależności i powrotu do domu. Kończyna dominująca była aktywna przez 2,4 h, a kończyna niedominująca przez 2,0 h. Współczynnik wykorzystania wyniósł 0,84, co znajduje się w dolnej granicy zakresu normatywnego (patrz Tabela 1). Ten wykres gęstości jest prawie symetryczny, co jest oczekiwane w przypadku ogólnego stanu chorobowego, jednak szczyt jest bardzo niski, a kolory są głównie chłodne, co wskazuje na niewielką aktywność w okresie noszenia urządzenia.

Histogram bilateralnej amplitudy względem stosunku amplitud, przedstawiający rozkład danych i skalę kolorystyczną.
Rycina 4: Reprezentatywny przykład osoby zdrowiejącej po chorobie w wyspecjalizowanym zakładzie pielęgnacyjnym (SNF). Wykres gęstości przedstawia 22 h aktywności kończyn górnych w życiu codziennym, wykreślone w odstępach sekundowych. Oś x (stosunek amplitud) wskazuje wkład każdej kończyny w aktywność w danym momencie. Oś y (bilateralna amplituda) wskazuje intensywność ruchu. Kolor reprezentuje częstotliwość, zgodnie z dużą skalą paska kolorów po prawej stronie ryciny, gdzie jaśniejsze kolory oznaczają większe częstotliwości. Małe słupki przy -7 i 7 reprezentują odpowiednio jednostronną aktywność kończyny dominującej i niedominującej. Należy porównać symetrię, wysokość szczytu oraz kolor z Rycina 1. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Wreszcie, metodologia ta może nie być przeznaczona wyłącznie dla osób dorosłych. Protokół jest odpowiedni dla dzieci, przy zastosowaniu niewielkich adaptacji zachęcających do noszenia urządzeń (np. kolorowe paski, sugestie, że urządzenia „sprawiają, że wyglądasz jak superbohater”). Wykresy gęstości u dzieci rozwijających się typowo wykazują te same ogólne kształty co u dorosłych, przy czym kształt drzewa jest węższy, a szczyt znacznie wyższy. Kształty u dzieci są zgodne z ich wyższym poziomem aktywności; przykład wykresów gęstości u dziecka rozwijającego się typowo oraz dziecka z hemiparetycznym porażeniem mózgowym można zobaczyć na s. 25, Rysunek 5B oraz 5C w referencji3. Dalsze badania są niezbędne w celu zastosowania tej metody w pediatrycznej praktyce klinicznej. Zauważono, że współczynnik użytkowania wykazuje stały, umiarkowany związek z samosprawozdaniem dotyczącym aktywności kończyny górnej u dorosłych po udarze,1 jednak u dzieci z porażeniem mózgowym współczynnik użytkowania nie jest powiązany z raportem rodzica na temat aktywności kończyny górnej.30 Nie wiadomo, czy zmieniona relacja między wartościami zmierzonymi czujnikiem a raportowanymi wynika z percepcji osób raportujących, czy z pewnych różnic ilościowych lub jakościowych w sposobie poruszania się dzieci. Przyszłe badania są bardzo potrzebne, aby określić wartości normatywne dla dzieci rozwijających się typowo oraz zbadać interpretację wartości u dzieci z niepełnosprawnościami.

Dyskusja

Niniejszy raport szczegółowo opisuje metodologię pomiaru sprawności kończyn górnych w życiu codziennym za pomocą akcelerometrów noszonych na nadgarstkach. Zastosowanie tej metodologii w badaniach rehabilitacyjnych i praktyce klinicznej zapewnia znaczny postęp w stosunku do istniejących metod, tj. możliwość poznania, w jaki sposób eksperymentalne lub typowe leczenie wpływa na sprawność funkcjonalną w życiu codziennym, a nie tylko na możliwości w klinice lub laboratorium. Akcelerometria może być stosowana w połączeniu z lub zamiast samodzielnie zgłaszanych pomiarów codziennej wydajności,31,32,33 które mogą być bardziej podatne na deficyty poznawcze lub nieświadome uprzedzenia. 34,35,36,37 Wczesne przyjęcie tej metodologii przyniosło dane sprzeczne z oczekiwaniami,5 które mogą zmusić tę dziedzinę do ponownego przemyślenia zakresu i świadczenia usług rehabilitacyjnych.

Krytyczne kroki w protokole zapewniają gromadzenie dokładnych i prawdziwych danych w okresie noszenia (kroki protokołu 2.2, 2.3 i 3.3). Niewykonanie tych kroków może spowodować, że obliczone wartości nie będą miały znaczenia. Stosunkowo łatwo jest upewnić się, że akcelerometry znajdują się na przypisanych nadgarstkach, gdy osoba opuszcza klinikę lub laboratorium. Oględziny danych po zwrocie akcelerometrów są konieczne, ponieważ uczestnicy często zachowują się inaczej niż poinstruowano lub przewidywano. Chociaż zdarza się to stosunkowo rzadko, uczestnicy są znani z tego, że usuwają akcelerometry wkrótce po opuszczeniu zespołu śledczego, zakładając je z powrotem po niewłaściwych stronach lub próbując zachęcić innych członków rodziny do ich noszenia. Wielu z tych rzeczy można uniknąć, jeśli akcelerometry są wyraźnie oznaczone dla każdej strony, dziennik zużycia jest wypełniony, a dane są sprawdzane wkrótce po powrocie, tj. w przypadku, gdy potrzebna jest kolejna rozmowa telefoniczna w celu wyjaśnienia strony zużycia i czasu.

Chociaż metodologia akcelerometrii określa ilościowo ogólną wydajność kończyn górnych, nie dostarcza informacji o jakości ruchu ani o konkretnych czynnościach, które były wykonywane w okresie noszenia, takich jak wiedza, że uczestnik je; Zobacz odniesienie3 w celu omówienia tego problemu. Jako narzędzie, akcelerometria będzie zatem najbardziej przydatna jako miara wyniku, gdy pytanie naukowe lub interwencja rehabilitacyjna koncentruje się na zmianie ogólnej sprawności kończyn górnych w życiu codziennym, takiej jak ilość aktywności i zaangażowanie obustronnych kończyn w codzienną aktywność. Akcelerometria będzie mniej przydatna jako miara wyniku, gdy pytanie naukowe lub interwencja rehabilitacyjna koncentruje się na zmianie jakości ruchu lub zmianie tylko kilku określonych ruchów w życiu codziennym. Przewidujemy, że metody obliczeniowe będą z czasem ulepszane, a przyszłe generacje tej metodologii mogą być w stanie przezwyciężyć te ograniczenia.

Podsumowując, akcelerometria daje możliwość ilościowej oceny sprawności kończyn górnych w życiu codziennym. Opisaną tutaj metodologię można uznać za wersję bardziej powszechnych metodologii mobilności kończyn górnych, w której kroki dziennie lub minuty umiarkowanej aktywności fizycznej są rejestrowane na urządzeniach ubieralnych. 38,39,40,41,42,43 Chociaż metodologia została opracowana dla osób z udarem mózgu, jej wszechstronność pozwoli na jej przyszłe zastosowanie w wielu innych populacjach. Konieczne jest dodatkowe opracowanie metodologiczne w populacjach neurorehabiliacji dorosłych i dzieci innych niż udar mózgu, aby pomóc odpowiedzieć na pytania kliniczne i badawcze związane z obustronną aktywnością kończyn górnych.

Oświadczenia

Autorzy oświadczają, że nie mają sprzecznych interesów finansowych.

Podziękowania

Dziękujemy Brittany Hill, Ryanowi Baileyowi i Mike'owi Urbinowi za ich wkład w metodologię akcelerometrii i dane. Finansowanie tego projektu pochodzi z NIH R01 HD068290.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Akcelerometry (2)Actigraph LLCwGT3X-BTJest to najpopularniejsze urządzenie na rynku. Podobne produkty są dostępne u innych dostawców.  http://actigraphcorp.com/products-showcase/activity-monitors/actigraph-wgt3x-bt/
HubActigraph LLC7-portowy koncentrator USBTo urządzenie łączy akcelerometry z komputerem, umożliwiając ładowanie i komunikację. Zawiera koncentrator, USB, złącze zasilania. http://actigraphcorp.com/products/7-port-usb-hub-2016/
Paski Actigraph LLCTkana nylonowa opaska na nadgarstek Dostępne są również inne paski na rzepy lub jednorazowe. http://actigraphcorp.com/product-category/accessories/
Actilife SoftwareActigraph LLCNajlepiej kupić oprogramowanie od tego samego dostawcy, co akcelerometry. Podobne produkty są dostępne u innych dostawców. http://actigraphcorp.com/products-showcase/software/actilife/
OprogramowanieNajpopularniejszym oprogramowaniem jest MATLAB, ale obliczenia można również wykonać w Excelu lub innych podobnych produktach.   
obliczeniowe

Bibliografia

  1. Lang, C. E., Bland, M. D., Bailey, R. R., Schaefer, S. Y., Birkenmeier, R. L. Assessment of upper extremity impairment, function, and activity after stroke: foundations for clinical decision making. J Hand Ther. 26 (2), 104-115 (2013).
  2. Gebruers, N., Vanroy, C., Truijen, S., Engelborghs, S., De Deyn, P. P. Monitoring of physical activity after stroke: a systematic review of accelerometry-based measures. Arch Phys Med Rehabil. 91 (2), 288-297 (2010).
  3. Hayward, K. S., et al. Exploring the role of accelerometers in the measurement of real world upper limb use after stroke. Brain Impairment. 17 (1), 16-33 (2016).
  4. Towards a common language for Functioning, Disability, and Health: ICF. , World Health Organization. Geneva. (2002).
  5. Waddell, K. J., et al. Does task-specific training improve upper limb performance in daily life post stroke? Neurorehabil Neural Repair. , (2016).
  6. Doman, C. A., Waddell, K. J., Bailey, R. R., Moore, J. L., Lang, C. E. Changes in Upper-Extremity Functional Capacity and Daily Performance During Outpatient Occupational Therapy for People With Stroke. Am J Occup Ther. 70 (3), (2016).
  7. Rand, D., Eng, J. J. Predicting daily use of the affected upper extremity 1 year after stroke. J Stroke Cerebrovasc Dis. 24 (2), 274-283 (2015).
  8. Lemmens, R. J., et al. Accelerometry measuring the outcome of robot-supported upper limb training in chronic stroke: a randomized controlled trial. PLoS One. 9 (5), 96414(2014).
  9. Bailey, R. R., Birkenmeier, R. L., Lang, C. E. Real-world affected upper limb activity in chronic stroke: an examination of potential modifying factors. Top Stroke Rehabil. 22 (1), 26-33 (2015).
  10. Bailey, R. R., Klaesner, J. W., Lang, C. E. An accelerometry-based methodology for assessment of real-world bilateral upper extremity activity. PLoS One. 9 (7), 103135(2014).
  11. Bailey, R. R., Klaesner, J. W., Lang, C. E. Quantifying Real-World Upper-Limb Activity in Nondisabled Adults and Adults With Chronic Stroke. Neurorehabilitation and Neural Repair. 29 (10), 969-978 (2015).
  12. Bailey, R. R., Lang, C. E. Upper-limb activity in adults: referent values using accelerometry. J Rehabil Res Dev. 50 (9), 1213-1222 (2013).
  13. Urbin, M. A., Bailey, R. R., Lang, C. E. Validity of body-worn sensor acceleration metrics to index upper extremity function in hemiparetic stroke. J Neurol Phys Ther. 39 (2), 111-118 (2015).
  14. Urbin, M. A., Waddell, K. J., Lang, C. E. Acceleration Metrics Are Responsive to Change in Upper Extremity Function of Stroke Survivors. Arch Phys Med Rehabil. , (2014).
  15. Uswatte, G., et al. Ambulatory monitoring of arm movement using accelerometry: an objective measure of upper-extremity rehabilitation in persons with chronic stroke. Arch Phys Med Rehabil. 86 (7), 1498-1501 (2005).
  16. Uswatte, G., et al. Validity of accelerometry for monitoring real-world arm activity in patients with subacute stroke: evidence from the extremity constraint-induced therapy evaluation trial. Arch Phys Med Rehabil. 87 (10), 1340-1345 (2006).
  17. Uswatte, G., et al. Objective measurement of functional upper-extremity movement using accelerometer recordings transformed with a threshold filter. Stroke. 31 (3), 662-667 (2000).
  18. Rand, D., Eng, J. J., Tang, P. F., Jeng, J. S., Hung, C. How active are people with stroke?: use of accelerometers to assess physical activity. Stroke. 40 (1), 163-168 (2009).
  19. Rand, D., Givon, N., Weingarden, H., Nota, A., Zeilig, G. Eliciting upper extremity purposeful movements using video games: a comparison with traditional therapy for stroke rehabilitation. Neurorehabil Neural Repair. 28 (8), 733-739 (2014).
  20. Connell, L. A., McMahon, N. E., Simpson, L. A., Watkins, C. L., Eng, J. J. Investigating measures of intensity during a structured upper limb exercise program in stroke rehabilitation: an exploratory study. Arch Phys Med Rehabil. 95 (12), 2410-2419 (2014).
  21. de Niet, M., Bussmann, J. B., Ribbers, G. M., Stam, H. J. The stroke upper-limb activity monitor: its sensitivity to measure hemiplegic upper-limb activity during daily life. Arch Phys Med Rehabil. 88 (9), 1121-1126 (2007).
  22. Vega-Gonzalez, A., Bain, B. J., Granat, M. H. Measuring continuous real-world upper-limb activity. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 4, 3542-3545 (2005).
  23. Vega-Gonzalez, A., Granat, M. H. Continuous monitoring of upper-limb activity in a free-living environment. Arch Phys Med Rehabil. 86 (3), 541-548 (2005).
  24. van der Pas, S. C., Verbunt, J. A., Breukelaar, D. E., van Woerden, R., Seelen, H. A. Assessment of arm activity using triaxial accelerometry in patients with a stroke. Arch Phys Med Rehabil. 92 (9), 1437-1442 (2011).
  25. Lang, C. E., Wagner, J. M., Edwards, D. F., Dromerick, A. W. Upper Extremity Use in People with Hemiparesis in the First Few Weeks After Stroke. J Neurol Phys Ther. 31 (2), 56-63 (2007).
  26. Rand, D., Eng, J. J. Disparity between functional recovery and daily use of the upper and lower extremities during subacute stroke rehabilitation. Neurorehabil Neural Repair. 26 (1), 76-84 (2012).
  27. Bailey, R. R. Assessment of Real-World Upper Limb Activity in Adults with Chronic Stroke. , Washington University. St. Louis, MO. Doctoral thesis (2015).
  28. Collin, C., Wade, D. Assessing motor impairment after stroke: a pilot reliability study. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 53 (7), 576-579 (1990).
  29. Yozbatiran, N., Der-Yeghiaian, L., Cramer, S. C. A standardized approach to performing the action research arm test. Neurorehabil Neural Repair. 22 (1), 78-90 (2008).
  30. Sokal, B., Uswatte, G., Vogtle, L., Byrom, E., Barman, J. Everyday movement and use of the arms: Relationship in children with hemiparesis differs from adults. J Pediatr Rehabil Med. 8 (3), 197-206 (2015).
  31. Uswatte, G., Taub, E., Morris, D., Light, K., Thompson, P. A. The Motor Activity Log-28: assessing daily use of the hemiparetic arm after stroke. Neurology. 67 (7), 1189-1194 (2006).
  32. Duncan, P. W., et al. The stroke impact scale version 2.0. Evaluation of reliability, validity, and sensitivity to change. Stroke. 30 (10), 2131-2140 (1999).
  33. Simpson, L. A., Eng, J. J., Backman, C. L., Miller, W. C. Rating of Everyday Arm-Use in the Community and Home (REACH) scale for capturing affected arm-use after stroke: development, reliability, and validity. PLoS One. 8 (12), 83405(2013).
  34. Bradburn, N. M., Rips, L. J., Shevell, S. K. Answering autobiographical questions: the impact of memory and inference on surveys. Science. 236 (4798), 157-161 (1987).
  35. Tatemichi, T. K., et al. Cognitive impairment after stroke: frequency, patterns, and relationship to functional abilities. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 57 (2), 202-207 (1994).
  36. Adams, S. A., et al. The effect of social desirability and social approval on self-reports of physical activity. Am J Epidemiol. 161 (4), 389-398 (2005).
  37. Prince, S. A., et al. A comparison of direct versus self-report measures for assessing physical activity in adults: a systematic review. Int J Behav Nutr Phys Act. 5, 56(2008).
  38. Cavanaugh, J. T., et al. Capturing ambulatory activity decline in Parkinson's disease. J Neurol Phys Ther. 36 (2), 51-57 (2012).
  39. Paul, S. S., et al. Obtaining Reliable Estimates of Ambulatory Physical Activity in People with Parkinson's Disease. J Parkinsons Dis. , (2016).
  40. Danks, K. A., Roos, M. A., McCoy, D., Reisman, D. S. A step activity monitoring program improves real world walking activity post stroke. Disabil Rehabil. 36 (26), 2233-2236 (2014).
  41. Roos, M. A., Rudolph, K. S., Reisman, D. S. The structure of walking activity in people after stroke compared with older adults without disability: a cross-sectional study. Phys Ther. 92 (9), 1141-1147 (2012).
  42. Mudge, S., Stott, N. S. Test--retest reliability of the StepWatch Activity Monitor outputs in individuals with chronic stroke. Clin Rehabil. 22 (10-11), 871-877 (2008).
  43. Mudge, S., Stott, N. S., Walt, S. E. Criterion validity of the StepWatch Activity Monitor as a measure of walking activity in patients after stroke. Arch Phys Med Rehabil. 88 (12), 1710-1715 (2007).
  44. Accelerometry - Program in Physical Therapy. , Available from: https://accelerometerchart.wusm.wustl.edu (2016).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Metodyka akcelerometrycznapomiary w życiu codziennymrehabilitacja po udarzeczujniki ubieralnekwantyfikacja aktywności kończynmagnituda obustronnastosunek użyciaocena fizjoterapeutycznawykresy gęstości