Summary
Denne protokol beskriver en fremgangsmåde til at kvantificere øvre lemmer ydeevne i hverdagen anvendelse håndled-slidt accelerometre.
Abstract
En vigtig grund til henvisning til rehabilitering, efter slagtilfælde og andre neurologiske tilstande er at forbedre ens evne til at fungere i dagligdagen. Det er blevet vigtigt at måle en persons aktiviteter i hverdagen, og ikke bare måle deres evne til aktivitet i den strukturerede miljø i en klinik eller laboratorium. En bærbar sensor, der nu muliggør måling af daglig bevægelse er accelerometeret. Accelerometre er kommercielt tilgængelige enheder ligner store armbåndsure, der kan bæres hele dagen. Data fra accelerometre kan kvantificere, hvor lemmerne er engageret til at udføre aktiviteter i folks hjem og samfund. Denne rapport beskriver en metode til at indsamle accelerometry data og gøre det til klinisk-relevante oplysninger. Først indsamles data ved at have deltageren bære to accelerometre (en på hvert håndled) i 24 timer eller længere. De accelerometry data bliver derefter hentet og bearbejdet til at producere fire different variabler, der beskriver centrale aspekter af øvre lemmer aktivitet i hverdagen: driftstimer, brug forholdet, størrelsesorden forholdet, og den bilaterale størrelsesorden. Densitet plots kan konstrueres der visuelt repræsenterer data fra 24 timer brugsperioden. Variablerne og deres resulterende densitet plots er meget konsekvent i neurologisk intakte, community-bolig voksne. Denne slående konsistens gør dem et nyttigt redskab til bestemmelse af, om øvre lemmer daglige resultater anderledes end normalt. Denne metode er velegnet til forskningsundersøgelser undersøger arme dysfunktion og tiltag, der skal forbedre øvre lemmer præstationer i dagligdagen hos mennesker med apopleksi og andre patientpopulationer. På grund af sin relative enkelhed, kan det ikke længe, før det også inkorporeres i klinisk neurorehabilitering praksis.
Introduction
I løbet af de sidste to årtier har der været en eksplosion af interesse i bærbare sensorer til måling af bevægelse. En bærbar sensor, der har genereret en stor interesse i neurorehabilitering felt er accelerometeret. 1, 2, 3 accelerometre, som navnet antyder, måle accelerationer i gravitations enheder (1 g = 9,8 m / s 2) eller i arbitrære enheder kaldet aktivitetstællinger (1 aktivitet count = en producent-specificerede tyngdekraftens værdi). Accelerationer, ligesom menneskelig bevægelse, typisk måles og registreres i tre dimensioner, der svarer til de forskellige akser af indretningen. Indretningerne er kommercielt tilgængelige og ligne store armbåndsure; de kan bæres under daglige aktiviteter med minimal afbrydelse. På grund af den rimelig pris og deres lette tilgængelighed, er brugen af accelerometre (betegnet accelerometry) er integreret i neurorehabilitation forskning.
Værdien af accelerometry til området for neurorehabilitering er, at det giver en ikke-invasiv, fordomsfri, kvantitativ måling af overekstremitet motorisk aktivitet uden for klinikken eller laboratorium. 3 Et centralt mål med rehabiliteringstilbud for mennesker med apopleksi og andre neurologiske tilstande er at forbedre ens evne til at fungere i hverdagen, og ikke bare i klinikken eller laboratorium. Den Verdenssundhedsorganisationens International Classification of Function skelner mellem kapaciteten for aktivitet, som målt i et struktureret miljø med kliniske tests og udførelse af aktivitet, som målt i en ustruktureret miljø. 4 Accelerometry muliggør måling af overekstremiteterne præstation i den ustrukturerede omgivelser, dvs hvad nogen rent faktisk gør, når de ikke er i klinikken eller laboratorium, ikke blot hvad de kunne gøre. Inkorporering af accelerometry ind slagtilfælde rehabilitation forskning er nu udfordrer længe holdt antagelse, at funktionelle forbedringer i en struktureret klinisk miljø oversætte til forbedringer i ydelse i ustruktureret, daglige liv. 5, 6, 7, 8
Vores gruppe 9, 10, 11, 12, 13, 14 og andre 7, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 har been brugt megen tid og kræfter på at udvikle accelerometry metode til brug i forskning og klinisk praksis. Accelerometry er blevet veletableret som en gyldig og pålideligt værktøj til måling af overekstremiteterne ydeevne indlæg slagtilfælde. 1, 2, 15, 16, 17, 25 Den seneste udfordring har været at dreje de rå accelerometerdata i klinisk meningsfuld information (se reference 3 for en oversigt over denne udviklingsproces). Den her beskrevne metode kan bruges til at skelne overekstremitet præstationer i dagligdagen i raske kontrolpersoner deltagere 10, 12 fra den i deltagere, der har lidt af slagtilfælde 6, 9, 11 14. Accelerometeret metode er passende for forskningsundersøgelser undersøger arme dysfunktion og tiltag, der skal forbedre øvre lemmer præstationer i dagligdagen hos mennesker med apopleksi og andre neurologiske populationer. På grund af sin relative enkelhed, kan det ikke længe, før det også inkorporeres i klinisk neurorehabilitering praksis.
Protocol
Denne protokol blev godkendt af Washington University menneskelige forskningspotentiale Protection Office.
BEMÆRK: Instruktioner blev skrevet specifikt til kommercielt tilgængelige accelerometre og deres tilhørende software til dataindsamling (se tabel of Materials).
1. Forberedelse af Accelerometre Indsamlingshjemmel
- Forbind de to accelerometre til computeren (via docking station) til at oplade deres batterier; dette vil sikre optagelse under hele iført tiden.
- Med de accelerometre sluttet til computeren, skal du åbne den relevante software for at initialisere dem.
- Inden softwaren, skal du vælge 'Initialisering' synkronisere accelerometer ure til hinanden og til den lokale computer, og indstille parametre dataindsamling på følgende måde.
- Indtast (eller vælg fra kalenderen og ur) start- og slutdato, samt tidspunkter. Vælg starten af dataindsamlingen baseret på, når accelerometers vil blive placeret på deltageren og en sluttid på mindst 24 timer senere.
BEMÆRK: Den eneste dag iført periode giver en god repræsentation af daglig aktivitet i ikke-beskæftigede voksne. 12 Længere iført perioder kan være mere passende for voksne eller børn med varierende daglige tidsplaner. 3, 18, 26 - Vælg '30 Hz' fra rullemenuen for 'Sampling Rate'.
- Lad 'LED Indstillinger' og 'Trådløse indstillinger' ukontrolleret.
- For at forlænge batteriets levetid, skal du aktivere 'inaktiv dvaletilstand'.
- Indtast (eller vælg fra kalenderen og ur) start- og slutdato, samt tidspunkter. Vælg starten af dataindsamlingen baseret på, når accelerometers vil blive placeret på deltageren og en sluttid på mindst 24 timer senere.
- For at fuldføre initialiseringsprocessen, vælg 'Enter Emne Info'.
- Indtast emne specifikke oplysninger om placeringen af accelerometeret (håndled) og kroppen side ( 'Ret' eller 'Left').
- Vælg at udfylde andre frembringelser specifikke oplysninger desirød; post vil være til identifikation og vil ikke påvirke data analyser beskrevet her.
- Når du er klar, skal du vælge 'Initialiser Devices' for at fuldføre processen. Når initialiseringen er bekræftet, at accelerometre nu kan afbrydes fra computeren.
2. Placering og Iført af Accelerometre at indsamle data fra deltagerne
- Placer en accelerometer på hvert håndled af deltageren.
BEMÆRK: De accelerometre skal passe godt ind, men ikke for tæt til håndleddet, ligesom et stort armbåndsur. En række af bånd kan anvendes afhængigt af størrelsen, præference, og komfort niveau af deltageren. - Instruer deltageren som følger, og besvare eventuelle spørgsmål deltageren måtte have om iført periode og aktivitet i løbet af denne tid.
- Spørg deltageren til at gøre deres almindelige aktiviteter i løbet af dagen; de accelerometre kan føles mærkeligt i starten, menman snart vænner sig til dem.
- Instruere dem, at de accelerometre er vandtæt og kan bæres mens brusebad eller tager opvasken. Instruere dem til ikke at bære de accelerometre i længere perioder af svømning.
- Bed dem om at holde accelerometre på under lur og overnatning.
BEMÆRK: accelerometre er mærket til at identificere de venstre og højre sensorer. Hvis accelerometre skal fjernes i løbet af brugsperioden, etiketterne hjælpe med at identificere den korrekte side, når de lægger dem tilbage på. Instruer brugerne til at skrive ned på iført log, da de blev taget ud og sat tilbage på again.The accelerometre er slidte natten, fordi, når vi lader folk tage dem ud, de ofte ikke sættes tilbage på, eller sættes tilbage på modsatte ekstremiteter.
- Send deltageren hjem med opmuntring til at engagere sig i normale daglige aktiviteter og instruktioner om, hvornår de skal tage de to accelerometre ud, og hvordan man kan bringe eller mail tilbage accelerometre og ifÃng log.
3. Download data til visuel inspektion
- Når accelerometre er vendt tilbage efter en iført periode på 24 timer eller mere, forbinde accelerometre til computeren for at downloade de registrerede data.
- Vælg 'Download' i den relevante software og derefter vælge en placering til at gemme data på computeren ved hjælp knappen 'Skift sted'.
- Vælg muligheden for at 'Opret AGD filen'.
- For filer, der er nemme at se, vælge '10 s'fra 'Epoch' dropdown boksen. Brug disse filer i trin 3.3.
- Vælg 'Download alle enheder'.
- Kontrollér visuelt data til at bekræfte de accelerometre blev båret til den planlagte periode, og / eller at dataene matcher iført log.
- Fra den øverste menu, skal du klikke på 'Filer | Åbn AGD File' og derefter vælge de filer til at åbne.
- Kig på '; Daglig Grafer for at se de indsamlede data.
- Bekræft, at aktiviteten fandt sted i løbet af typiske vågne timer, og at der ikke er forlænget perioder uden aktivitet, undtagen i natten. Graferne kan skaleres at fokusere på mindre stigninger på tid og rullet gennem, hvis det ønskes.
4. Download data til forarbejdning
- Gentag download-processen (Trin 3.2), men denne gang vælger '1 s' fra 'Epoch' dropdown boksen. Dette vil bin data i 1 s epoker, 10, 11, 12 og generere filer, der vil blive anvendt til beregninger.
OBS! Accelerometre og software, der bruges her (se tabel of Materials) bruger proprietær software til at filtrere høj frekvens, ikke-menneskelig aktivitet (f.eks accelerationer fra at være i en bil ride). Filtrering kan være nødvendigt at gøres med custom-skrevet software, hvis du brugerforskellige enheder og software. Brugerdefineret-skriftlig software kan også bruges til at identificere og fjerne overekstremitet tremor, såsom i en person med Parkinsons sygdom. - Fra 1 s filer gemt i trin 4.1, beregne en vektor størrelsesorden tidsserier af de 3-dimensionelle data som kvadratroden af (x 2 + y 2 + z 2) fra data fra hver accelerometer. Denne tidsserie kan derefter bruges til at beregne en række variabler til at kvantificere øvre lemmer aktivitet under daglige liv.
BEMÆRK: De behandlingsinstruktioner antage en én dag iført periode. Hvis brugsperioden er længere, kan data behandles i separate enkelt dag klumper, eller som en enkelt tidsserie med beregnede variable tilpasset ved med længden af den brugsperioden når det er hensigtsmæssigt.
5. Variabler og grafiske fremstillinger Lavet fra Accelerometry data
BEMÆRK: Upper benbevægelser forbundet med at gå indgår i de analyserede data. Tidligere arbejde har fastslået, at gå ikke påvirker de accelerometer forholdet variabler. 15 Selv inklusion af at gå ikke ændrer de ikke-forholdet variabler til neurologisk intakte voksne, 27, er det muligt, at inddragelsen af gåture kan resultere i en lille overvurdering af de ikke-forholdet variabler for deltagere med apopleksi.
- Beregne driftstimer af hver gren som summen af alle sekunder under optagelsen periode, hvor aktiviteten tælle var ikke-nul, og derefter omdannelse til timer. 12, 17
BEMÆRK: Denne beregning giver en værdi for hver lemmer. - Beregn anvendelsen forholdet (også kaldet aktivitetsforhold) ved at dividere driftstimer af den ikke-dominerende ben (eller påvirket lem) af driftstimer af den dominerende (eller ikke-berørt) lemmer.
BEMÆRK: Brugen Forholdet kvantificerer den samlede varighed af et lem aktivitet i forhold til den anden.ef "> 12, 15 Denne beregning giver en enkelt værdi, typisk mellem 0 og 1. En værdi på 1 angiver de to ben anvendes for lige varigheder hele brugsperioden. En værdi på nul betyder, at den ikke-dominerende eller påvirkede lem blev ikke brugt overhovedet. - Beregn størrelsen forholdet som følger.
- For hvert sekund af data i tidsserier, beregne den naturlige logaritme af vektoren størrelsen af den ikke-dominerende ben (eller påvirket lem) divideret med vektoren størrelsen af den dominerende (eller ikke-sygdomsramte) lem.
- Erstatte værdier større end 7 og mindre end -7, med 7 og -7, henholdsvis at kategorisere enkelt bevægelse lemmer. 11
BEMÆRK: Størrelsen Forholdet kvantificerer bidraget af hver gren til daglig aktivitet på en anden for sekund basis. 10, 11 Dette svarer konceptuelt til anvendelsen forholdet, men tager hensyn til intensity bevægelsesretning (acceleration størrelsesorden) af hver gren under hver sekund. Denne beregning giver en tidsserie af værdier, hvor værdier på nul indikerer begge lemmer havde lige bevægelse intensiteter under det øjeblik i tiden. Positive værdier angiver større bevægelse intensitet fra den ikke-dominerende (eller sygdomsramte) lem og negative værdier angiver større bevægelse intensitet fra den dominerende (eller upåvirket) lem.
- Beregn den bilaterale størrelsesorden som summen af vektoren størrelsesorden fra de to led.
BEMÆRK: bilateral størrelsesorden kvantificerer intensiteten af bevægelsen i begge arme på en anden for sekund basis. 10, 11 Denne beregning giver en tidsserie af værdier, hvor værdien angiver bevægelsen intensitet, med højere værdier indikerer høj intensitet. - Konstruere density plots til grafisk repræsentere accelerometry data fra begge lemmer 11 som folnedture.
- Plot hvert sekund af data som en bivariate histogram med frekvensen repræsenteret i farve. Indstil farveskala således at køligere farver (blues) angiver mindre hyppig aktivitet og varmere farver (gul gennem rød) indikerer hyppigere aktivitet.
- Plot størrelsesorden ratio, hvilket indikerer bidraget ene ben vs. den anden, på x-aksen.
- Plotte den bilaterale størrelsesorden, der angiver intensiteten af bevægelsen, på y-aksen.
- Plot de enkelte lemmer værdier som separate barer på det yderste venstre bar (-7), hvilket indikerer aktivitet på netop den dominerende (eller upåvirket) lemmer, og længst til højre (7), hvilket indikerer aktivitet på netop den ikke-dominerende (eller påvirket ) lemmer.
BEMÆRK: parceller giver en kontekst for forskere, klinikere, og deltagere til at fortolke to variabler sammen, størrelsen forholdet og den bilaterale størrelsesorden. En mulighed for at skabe tæthed plots hjælp accelerometry data er tilgængelige her. 44 </ Sup>
Representative Results
Data fra en referent prøve af hjemmeboende, neurologisk intakte voksne kan anvendes til at fortolke data fra deltagere med slagtilfælde eller andre tilstande, der påvirker øvre lemmer ydeevne. 10, 11, 12 Tabel 1 viser oversigtsstatistikker for driftstimer og anvendelsen forholdet fra en sund referent prøve. Samlet set de fleste mennesker er aktive med deres dominerende og ikke-dominerende hænder til om den samme mængde tid i løbet af dagen. Gennemsnittet er nær 9 h, men der er en bred vifte, opfange mere aktive og mindre aktive mennesker. Den gennemsnitlige anvendelse forholdet er lige under 1,0 og har en lille standardafvigelse. Således, uanset hvor aktiv man er, er de dominerende og ikke-dominerende lemmer anvendes til lignende varigheder i løbet af dagen. Endvidere betyder alder ikke påvirker de øvre lemmer præstationsmål i tilstedeværelse af et godt helbred.lass = "xref"> 12 Beregnede værdier i det væsentlige uden for disse referent værdier (± 3-4 SDS) bør nøje kontrolleres for at sikre, at de er reelle, som foreslået af Uswatte og kolleger. 16
| Gennemsnit | Standardafvigelse | Minimum | Maksimum | |
| Timers dominerende brug lemmer | 9.1 | 1.9 | 4.4 | 14.2 |
| Timers ikke-dominerende brug lemmer | 8.6 | 2 | 4.1 | 15.5 |
| Brug forholdet | 0,95 | 0,06 | 0,79 | 1.1 |
Tabel: Oversigt Accelerometry Statistik fra Neurologically-intakt, Fællesskabet Dwelling voksne. Værdier er fra referent prøve af 74 community boligen voksne (gennemsnitlig alder 54 ± 11, 53% female, 84% højre dominerende), fra henvisningen 12.
Graferne tæthed tillader en at tage et nærmere kig på data. Figur 1 er et repræsentativt densitet plot fra en rask voksen, med data indsamlet og bearbejdet som beskrevet ovenfor. Plots som denne giver vigtige oplysninger om øvre lemmer præstation i hverdagen. Der er tre vigtigste elementer i dette plot, der er meget konsistent på tværs af voksne i alle aldre. 3, 11 Først er billedet symmetrisk. Dette indikerer, at de øvre lemmer er aktive sammen i løbet af dagen, med de dominerende og ikke-dominerende lemmer anvendes på lignende måde. Ligheden bevægelighed kan ikke udgøre være et specifikt tilfælde i tid, med hver gren taking sin side fører eller halter under forskellige aktiviteter, men kan ses i løbet af dagen. Selv søjler på hver side ved -7 og 7 (hvilket angiver udelukkende dominerende og udelukkende ikke-dominerende aktivitet) er ens i farven. Symmetrien er i strid med almindelige opfattelser om hånden dominans. Sekund, plottet er træ-formet med en lang bunddel og afrundede kanter. De 'fælge' eller afrundede kanter af bunddelen repræsenterer aktivitet, hvor et ben bevæger mens den anden er relativt stillestående. Et eksempel på dette ville være at placere genstande i en beholder med en hånd, mens beholderen holdes med den anden. 10 Symmetrien i de afrundede kanter indikerer, at begge hænder er aktive til at udføre og stabilisere tilsvarende i løbet af dagen. Den øverste top repræsenterer de mindre hyppige, højere intensitet aktiviteter, såsom at placere store genstande på en høj hylde med begge hænder. 10 Og for det tredje, er der en varm glød i midten. Dette indikerer, at de hyppigste øvre benbevægelser er lav intensitet med omtrent lige store bidrag fra begge led. Eksempler på dette ville være at skrive eller skæring med en kniv og gaffel. 10
Figur 1: Repræsentativt eksempel fra en neurologisk intakt Adult. Densiteten afbildning viser 24 timers øvre lemmer anvendelse i dagligdagen, afbildes på en anden for sekund basis. X-aksen (størrelsesorden ratio) angiver bidraget af hver gren til aktivitet. Y-aksen (bilateral størrelsesorden) angiver intensiteten af bevægelsen. Farven repræsenterer frekvens, med den store farvestang skala på højre side af figuren, hvor lysere farver indikerer større frekvenser. De små barer på -7 og 7 repræsenterer ensidig dominerende og ikke-dominerende aktivitet hhv."> Klik her for at se en større version af dette tal.
På tværs denne stikprøve af voksne, de density plots er bemærkelsesværdigt ens i form og farve. 11 Mennesker, der er relativt inaktive tendens til at have kortere, bredere, billeder med køligere farver. Folk, der er meget aktive tendens til at have højere billeder med varmere farver. Den slående ensartethed på tværs af voksne gør det nemt at identificere deltagerne med øvre lemmer ydeevne, der er anderledes end fra disse normer.
Figur 2 er et eksempel på en tæthed plot i en person med slagtilfælde. Denne person er en højrehåndet mand, der havde en iskæmisk slagtilfælde påvirker hans hjerne på højre side 11 måneder forud for disse data, der indsamles. Den højre side af hjernen styrer den venstre side af kroppen, og hans venstre overekstremitet havde moderat parese og dysfunktion, som angivet ved en Motriched Indeks 28 score på 60/100 og en Action Research Arm Test 29 score på 38/57. I løbet af 24 timer iført periode paretisk, venstre ben var aktiv i 1,5 time og den ikke-paretisk, højre ben var aktiv i 5,8 time. Hans anvendelse forholdet var 0,47, ca. halvdelen af den normale værdi. Sammenlignet med tætheden plottet i figur 1, denne tæthed plot decideret asymmetrisk, hvilket indikerer, at paretisk øvre lemmer var sjældent aktiv under hverdagen. Kølige farver af det midterste del af plottet i forhold til de mørkerød farver enkelt stang ved -7 indikerer en høj frekvens af bevægelse med blot den ikke-paretisk lem. Den samlede top er lav, hvilket indikerer aktiviteter kun lav intensitet. Samlet set tætheden plottet indikerer, at paretisk lemmer deltager kun minimalt i daglig aktivitet.
Figur 2: Repræsentativt eksempel fra en Persøn med slagtilfælde. Densiteten afbildning viser 24 timers øvre lemmer anvendelse i dagligdagen, afbildes på en anden for sekund basis. X-aksen (størrelsesorden ratio) angiver bidraget af hver gren til aktivitet. Y-aksen (bilateral størrelsesorden) angiver intensiteten af bevægelsen. Farven repræsenterer frekvens, med den store farvestang skala på højre side af figuren, hvor lysere farver indikerer større frekvenser. De små barer på -7 og 7 repræsenterer ensidig dominerende og ikke-dominerende aktivitet hhv. Sammenlign symmetri, peak højde og farve til figur 1. Klik her for at se en større version af dette tal.
Mens accelerometry metoden er udviklet til brug hos personer med apopleksi, nytten af denne metode udvides til andre befolkningsgrupper. Det kan være gavnligt for evaluering af resultater i en variETY af patientpopulationer. Figur 3 er et eksempel på en tæthed plot i en person med en øvre amputation af lemmer under albuen. Denne person var en 75-årig mand, såret i en ulykke ca. 8 år siden. Hans højre, tidligere dominerende, hånd blev amputeret på tidspunktet for ulykken. Han ejer en øvre lemmer protese, men bærer det kun 1-2 gange om måneden til at løfte tunge genstande. Det meste af tiden, som i denne figur, han ikke bære det. I løbet af 24 timer iført periode, den intakte, venstre ben var aktiv i 6,9 time og den resterende, højre ben var aktiv i 4,7 time (accelerometer blev båret distalt på stumpen). Hans anvendelse forholdet var 0,68, hvilket indikerer en præference for indgreb med intakt lem over tilbageværende lem. Denne tæthed plot er mindre symmetrisk og har køligere farver end kontrolgruppens emne (figur 1), men er mere symmetrisk og viser mere aktivitet end personen med slagtilfælde vist i figur 2. Således denne person favors den intakte lemmer, men stadig går i indgreb med stumpen i aktiviteter under hverdagen.
Figur 3: Repræsentativt eksempel fra en person med Upper Limb Amputation. Densiteten afbildning viser 24 timers øvre lemmer aktivitet i hverdagen, afbildes på en anden for sekund basis. X-aksen (størrelsesorden ratio) angiver bidraget af hver gren til aktivitet på tidspunkt. Y-aksen (bilateral størrelsesorden) angiver intensiteten af bevægelsen. Farven repræsenterer frekvens, med den store farvestang skala på højre side af figuren, hvor lysere farver indikerer større frekvenser. De små barer på -7 og 7 repræsenterer ensidig dominerende og ikke-dominerende aktivitet hhv. Sammenlign symmetri, peak højde og farve til figur 1 og 2. Klik her for at se et større version af denne figur.
Et andet eksempel på, hvordan denne metode kan anvendes, er i personer med begrænset mobilitet, der har brug for at øge aktiviteten. Figur 4 er et eksempel på en densitet plot fra en ældre, højrehåndet person opholder sig i en dygtig ammende facilitet. Denne person blev svækkede efter en akut sygdom og modtog sygepleje og rehabilitering tjenester for at genvinde uafhængighed og vende hjem. Den dominerende lem var aktiv i 2,4 timer, og ikke-dominerende lem var aktiv i 2,0 timer. Anvendelsen forholdet var 0,84, hvilket er i den lave ende af det normative område (se tabel 1). Denne tæthed plot er næsten symmetrisk, som man ville forvente fra en generel medicinsk tilstand, men toppen er meget lav, og farverne er for det meste køligt, hvilket indikerer lidt aktivitet i løbet af brugsperioden.
OAD / 55.673 / 55673fig4.jpg"/>
Figur 4: Repræsentativt eksempel fra en person Gendannelse fra medicinsk sygdom i en kvalificeret sygepleje facilitet (SNF). Densiteten afbildning viser 22 timer af øvre lemmer aktivitet i hverdagen, afbildes på en anden for sekund basis. X-aksen (størrelsesorden ratio) angiver bidraget af hver gren til aktivitet på tidspunkt. Y-aksen (bilateral størrelsesorden) angiver intensiteten af bevægelsen. Farven repræsenterer frekvens, med den store farvestang skala på højre side af figuren, hvor lysere farver indikerer større frekvenser. De små barer på -7 og 7 repræsenterer ensidig dominerende og ikke-dominerende aktivitet hhv. Sammenlign symmetri, peak højde og farve til figur 1. Klik her for at se en større version af dette tal.
Endelig kan denne metode ikke be bare for voksne. Protokollen er velegnet til børn, med mindre tilpasninger for at tilskynde iført (f.eks farverige stropper, forslag, at de enheder 'gøre dig til at ligne en superhelt'). Density plots fra typisk udviklede børn viser de samme generelle former som voksne, træ-form er smallere og top i det væsentlige højere. Børnenes figurer er i overensstemmelse med deres større aktivitetsniveau; et eksempel på density plots fra en typisk udvikler barn og et barn med hemiparese cerebral parese kan ses på s. 25, figur 5B og 5C i henvisning 3. er behov for yderligere undersøgelser for anvendelsen til pædiatrisk klinisk praksis. Det bemærkes, at brugen forholdet har en konsekvent moderat forhold til selvrapportering af overekstremitet aktivitet hos voksne med apopleksi, 1 men, hos børn med cerebral parese, er brugen forholdet ikke er relateret til den overordnede rapport af øvre limB-aktivitet. 30, om det ændrede forhold mellem sensor-måles og rapporteres værdier ligger i opfattelsen af journalisterne eller i nogle kvantitative eller kvalitative forskel på, hvordan børn flytter er ukendt. Fremtidige undersøgelser er hårdt brug for at afgøre normative værdier for typisk udviklede børn og undersøge fortolkningen af værdierne hos børn med handicap.
Discussion
Denne rapport beskriver en metode til måling af overekstremiteterne præstationer i dagligdagen anvender accelerometre bæres på håndleddene. Anvendelse af denne metode i rehabilitering forskning og klinisk praksis giver en betydelig fremgang på eksisterende metoder, dvs. mulighed for at lære, hvordan en eksperimentel eller typiske behandling påvirkninger funktionel ydeevne i dagligdagen, ikke bare kapacitet i klinikken eller laboratorium. Accelerometry kan anvendes i forbindelse med, eller i stedet for, selvrapporterede mål for daglig ydeevne, 31, 32, 33, som kan være mere modtagelige for kognitive underskud eller ubevidst bias. 34, 35, 36, 37 Tidlig vedtagelse af denne metode har givet data Mod forventning 5 som kunne tvinge than felt til at genoverveje indholdet og levering af rehabiliteringstilbud.
Kritiske trin i protokollen sikre nøjagtige og rigtige data blev indsamlet i løbet af brugsperioden (protokol trin 2.2, 2.3, og 3.3). Manglende overholdelse af disse trin kan resultere i beregnede værdier, der ikke har nogen betydning. Det er relativt let at sørge for, at accelerometre er på de tildelte håndled som den person forlader klinikken eller laboratorium. er nødvendigt Visuel inspektion af data, efter de accelerometre returneres, da deltagerne ofte opfører sig anderledes end instrueret eller forventet. Mens relativt sjældne, har deltagerne været kendt for at fjerne accelerometre kort efter at have forladt efterforskningshold, sætte dem på igen på de forkerte sider, eller forsøger at opmuntre andre i deres familie til at bære dem. Meget af dette kan undgås, hvis de accelerometre er tydeligt markeret til hver side, er det iført log afsluttet, og de data, inspiceres kort after returnering, dvs. i tilfælde er behov for en opfølgende telefonopkald til at afklare iført side og tider.
Mens accelerometry metoden kvantificerer generel øvre lemmer ydeevne, betyder det ikke give oplysninger om bevægelse kvalitet eller om specifikke aktiviteter, der blev udført i løbet af brugsperioden, såsom at vide, at en deltager spiste; se reference 3 for en diskussion af dette spørgsmål. Som et værktøj så vil accelerometry være mest nyttig som et resultat foranstaltning, når den videnskabelige spørgsmål eller rehabilitering indgriben er fokuseret på at ændre generel øvre lemmer ydeevne i dagligdagen, såsom mængden af aktivitet og inddragelse af bilaterale lemmer i daglig aktivitet. Accelerometry vil være mindre anvendelig som et resultat foranstaltning, når den videnskabelige spørgsmål eller rehabilitering indgriben er fokuseret på at ændre kvaliteten af bevægelse eller forandring kun nogle få specifikke bevægelser i dagligdagen. Vi forventer, at computational metoder vil blive bedre med tiden og fremtidige generationer af denne metode kan være i stand til at overvinde disse begrænsninger.
Afslutningsvis accelerometry er en mulighed for kvantitativ vurdering af overekstremitet ydeevne i dagligdagen. Den her beskrevne metode kan betragtes overekstremiteterne version af de mere almindelige mobilitet metoder, hvor der registreres skridt om dagen eller minutters moderat fysisk aktivitet på wearable-enheder. 38, 39, 40, 41, 42, 43 Mens udviklet til personer med apopleksi, vil alsidigheden af metodologien tillade fremtidige anvendelse i en lang række andre befolkningsgrupper. Der er behov for yderligere metodeudvikling i andre end slagtilfælde voksne og pædiatriske neurorehabiliation befolkninger til at hjælpe med at besvare klinisk og forskning questions relateret til bilateral aktivitet af de øvre lemmer.
Disclosures
Forfatterne erklærer, at de ikke har nogen modstridende økonomiske interesser.
Acknowledgments
Vi takker Brittany Hill, Ryan Bailey, og Mike Urbin for deres bidrag til den accelerometry metode og data. Midler til dette projekt kommer fra NIH R01 HD068290.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Accelerometers (2) | Actigraph LLC | wGT3X-BT | This is the most common device on the market. Similar products are available from other vendors. http://actigraphcorp.com/products-showcase/activity-monitors/actigraph-wgt3x-bt/ |
| Hub | Actigraph LLC | 7 Port USB Hub | This device connects the accelerometers to the computer allowing for charging and communication. Includes hub, usb cables, power connector. http://actigraphcorp.com/products/7-port-usb-hub-2016/ |
| Straps | Actigraph LLC | Woven Nylon Wrist Band | Other straps that are velcro or disposable are also available. http://actigraphcorp.com/product-category/accessories/ |
| Actilife Software | Actigraph LLC | It is best to purchase the software from the same vendor as the accelerometers. Similar products are available from other vendors. http://actigraphcorp.com/products-showcase/software/actilife/ | |
| Computational software | The most common software is MATLAB, but computation could also be done in Excel or other similar products. |
References
- 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).
- 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).
- 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).
- Towards a common language for Functioning, Disability, and Health: ICF. , World Health Organization. Geneva. (2002).
- Waddell, K. J., et al. Does task-specific training improve upper limb performance in daily life post stroke? Neurorehabil Neural Repair. , (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Bailey, R. R., Lang, C. E. Upper-limb activity in adults: referent values using accelerometry. J Rehabil Res Dev. 50 (9), 1213-1222 (2013).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Bailey, R. R. Assessment of Real-World Upper Limb Activity in Adults with Chronic Stroke. , Washington University. St. Louis, MO. Doctoral thesis (2015).
- Collin, C., Wade, D. Assessing motor impairment after stroke: a pilot reliability study. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 53 (7), 576-579 (1990).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Cavanaugh, J. T., et al. Capturing ambulatory activity decline in Parkinson's disease. J Neurol Phys Ther. 36 (2), 51-57 (2012).
- Paul, S. S., et al. Obtaining Reliable Estimates of Ambulatory Physical Activity in People with Parkinson's Disease. J Parkinsons Dis. , (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Accelerometry - Program in Physical Therapy. , Available from: https://accelerometerchart.wusm.wustl.edu (2016).
