Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Medicine
Click here for the English version

Medicine

En metode for å kvantifisere Upper Limb Performance i dagliglivet Bruke Akselerometre

Published: April 21, 2017 doi: 10.3791/55673
Automatic Translation
1,2,3, 1, 1,4,5, 1,2,3
1Program in Physical Therapy, Washington University School of Medicine, 2Program in Occupational Therapy, Washington University School of Medicine, 3Department of Neurology, Washington University School of Medicine, 4Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University School of Medicine, 5Department of Biomedical Engineering, Washington University

Summary

Denne protokollen beskriver en metode for å kvantifisere øvre lem ytelse i det daglige liv ved hjelp av arm- bånd akselerometere.

Abstract

En viktig årsak til henvisning til rehabiliteringstjenester etter hjerneslag og andre nevrologiske tilstander er å forbedre ens evne til å fungere i dagliglivet. Det har blitt viktig å måle en persons aktiviteter i dagliglivet, og ikke bare måle deres evne til aktivitet i strukturert miljø av en klinikk eller laboratorium. En bærbar sensor som nå slik at måling av daglig bevegelse er akselerasjonsmåleren. Akselerometre er kommersielt tilgjengelige enheter som ligner store armbåndsur som kan brukes hele dagen. Data fra akselerometre kan kvantifisere hvor lemmer er engasjert til å utføre aktiviteter i folks hjem og lokalsamfunn. Denne rapporten beskriver en metode for å samle inn akselerometer data og gjøre det til klinisk relevant informasjon. For det første blir data samlet inn ved at deltakeren bære to akselerometre (ett i hver håndledd) i 24 timer eller lengre. De akselerometer data blir så lastet ned og behandlet for å frembringe fire different-variablene som beskriver viktige aspekter ved øvre lemmer aktivitet i det daglige liv: timers bruk, bruk forhold, størrelse forhold, og de bilaterale størrelse. Tetthet plott kan konstrueres som visuelt representerer data fra den 24 h bærerperioden. Variablene og deres resulterende tetthets plott er meget ensartet i neurologisk-intakte, community-bolig voksne. Denne slående konsistens gjør dem til et nyttig verktøy for å bestemme hvis øvre lemmer daglig ytelse er forskjellig fra det normale. Denne metodikken er egnet for studier som undersøker øvre lem dysfunksjon og tiltak for å bedre overekstremitet ytelse i dagliglivet hos personer med hjerneslag og andre pasientpopulasjoner. På grunn av sin relative enkelhet, kan det ikke være lenge før det er også innarbeidet i klinisk praksis neurorehabilitation.

Introduction

I løpet av de siste to tiårene, har det vært en eksplosjon av interesse for bærbare sensorer for å måle bevegelse. En bærbar sensor som har skapt stor interesse i det neurorehabilitation felt er akselerasjonsmåleren. 1, 2, 3 akselerometre, som navnet tilsier, måle akselerasjoner i tyngdeenhetene (1 g = 9,8 m / s 2) eller i vilkårlige enheter kalt aktivitetsnivået (en aktivitet count = en produsent-spesifisert gravitasjons verdi). Akselerasjoner, som menneskelig bevegelse, blir vanligvis målt og registrert i tre dimensjoner, som svarer til de forskjellige akser av anordningen. Enhetene er kommersielt tilgjengelige og ligner store armbåndsur; de kan brukes under daglige aktiviteter med minimale forstyrrelser. På grunn av rimelig pris og deres lette tilgjengelighet, er bruk av akselerometre (kalt akselerometer) blir integrert i neurorehabil-utfelling forskning.

Verdien av akselerometer til feltet av neurorehabilitation er at den gir en ikke-invasiv, objektivt, kvantitativt mål på øvre lem motoraktivitet utenfor klinikken eller laboratorium. 3 Et sentralt mål for rehabiliteringstjenester for personer med hjerneslag og andre nevrologiske tilstander er å forbedre ens evne til å fungere i dagliglivet, og ikke bare i klinikken eller laboratoriet. Verdens helseorganisasjons internasjonale klassifikasjon av funksjon skiller mellom kapasiteten for aktivitet, målt i et strukturert miljø med kliniske tester, og resultatene av aktivitet, målt i en ustrukturert miljø. 4 akselerometer muliggjør måling av overekstremitet ytelse i ustrukturert miljø, dvs. hva noen faktisk gjør når de ikke er i klinikken eller laboratorie, ikke bare hva de kunne gjøre. Inkorporering av akselerometer til slag Rehahabilitering forskning utfordrer nå den lenge holdt antagelsen om at funksjonelle forbedringer i et strukturert klinisk miljø sette til forbedringer i ytelse i ustrukturert, dagliglivet. 5, 6, 7, 8

Vår gruppe 9, 10, 11, 12, 13, 14 og andre, 7, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 har feen brukt mye tid og krefter på å utvikle akselerometer metodikk for bruk i forskning og klinisk praksis. Akselerometer er blitt vel etablert som et gyldig og pålitelig verktøy for å måle øvre lemmer ytelse stolpe slag. 1, 2, 15, 16, 17, 25. Den siste Utfordringen har vært å dreie de rå akselerometerdata til klinisk meningsfull informasjon (se referanse 3 for en oppsummering av denne utviklingsprosessen). Metoden er beskrevet her kan brukes til å skille øvre lemmer ytelse i dagliglivet i friske kontrolldeltakere 10, 12 fra den i deltakere som har lidd av hjerneslag 6, 9, 11 14. Akselerometeret metoden er passende for forsknings- studier som undersøker øvre lem dysfunksjon og tiltak beregnet på å forbedre ytelsen øvre lem i det daglige liv i mennesker med slag og andre neurologiske populasjoner. På grunn av sin relative enkelhet, kan det ikke være lenge før det er også innarbeidet i klinisk praksis neurorehabilitation.

Protocol

Denne protokollen ble godkjent av Washington University Menneskelig Forskning Protection Office.
MERK: Bruksanvisning ble skrevet spesielt for kommersielt tilgjengelige akselerometre og deres tilhørende programvare for datainnsamling (se tabell for material).

1. Klaraksele å samle inn data

  1. Koble de to akselerometre til datamaskinen (via docking-stasjon) til å lade batteriene; Dette vil sikre opptak under hele brukstid.
  2. Med akselerometre koblet til datamaskinen, åpner du den aktuelle programvaren til å initialisere dem.
  3. Innenfor programvaren ved å velge 'initialisering' for å synkronisere klokkene akselerometer til hverandre og til den lokale datamaskinen, og angir datainnsamlingsparametere som følger.
    1. Enter (eller velg fra kalender og klokke) start- og sluttdato og klokkeslett. Velg starten av datainnsamlingen basert på når accelerometers vil bli plassert på den deltaker og et sluttidspunkt på minst 24 timer senere.
      MERK: Den eneste dag iført periode gir en god representasjon av daglig aktivitet i ikke-sysselsatte voksne. 12 Lengre iført perioder kan være mer passende for voksne eller barn med varierende daglige tidsplaner. 3, 18, 26
    2. Velg '30 Hz' fra rullegardinmenyen for 'Sampling Rate'.
    3. La 'LED Options' og "Wireless Alternativer ukontrollert.
    4. For å forlenge batterilevetiden, kan du aktivere 'Idle Sleep Mode'.
  4. For å fullføre oppstartsprosedyren, velg 'Enter emne Info'.
    1. Skriv inn fagspesifikk informasjon for plassering av akselerometeret (håndledd) og kroppen side ( 'rett' eller 'Venstre').
    2. Velg å fylle ut annen fagspesifikk informasjon som desirød; oppføring vil være for identifikasjon og vil ikke påvirke dataene analyser som er beskrevet her.
    3. Når du er klar, velger du "Initial Enheter for å fullføre prosessen. Når initialiseringen blir bekreftet, kan aksele trygt koblet fra datamaskinen.

2. Plassering og bruk av aksele å samle inn data fra deltakere

  1. Plasser ett akselerometer på hvert håndledd av deltakeren.
    MERK: akselerometre bør passe snuggly, men ikke for tett til håndleddet, som en stor armbåndsur. En rekke band kan brukes avhengig av størrelsen, preferanse, og komfortnivå av deltakeren.
  2. Instruere deltaker som følger, og svare på eventuelle spørsmål deltakeren har om seg perioden og aktivitet i løpet av denne tiden.
    1. Spør deltakeren til å gjøre sine vanlige aktiviteter i løpet av dagen; aksele kan føle rart i begynnelsen, menen snart blir vant til dem.
    2. Instruere dem at aksele er vanntett og kan brukes når du dusjer eller tar oppvasken. Be dem om å ikke bære aksele under lengre perioder med svømming.
    3. Be dem om å holde aksele på under naps og overnatting.
      MERK: akselerometre er merket for å identifisere venstre og høyre sensorer. Hvis aksele må fjernes i bruksperioden, etikettene enklere å finne riktig side når du setter dem på igjen. Instruere brukere til å skrive ned på seg log da de ble tatt av og satt på igjen igjen.Rommene akselerometre er slitt om natten fordi når vi la folk ta dem av, de ofte ikke er satt på igjen, eller blir satt på hver sin arm.
  3. Send deltakeren hjem med oppmuntring til å delta i normale daglige aktiviteter og instruksjoner om når du skal ta de to akselerometre av, og hvordan man skal bringe eller mail tilbake akselerometre og wearing log.

3. Last ned data for Visuell inspeksjon

  1. Når aksele har blitt returnert etter en iført periode på 24 timer eller mer, koble akselerometre til datamaskinen for å laste ned de registrerte dataene.
  2. Velg 'Last ned' i den aktuelle programvaren og deretter velge et sted å lagre data på datamaskinen ved hjelp av 'Change Location' -knappen.
    1. Velg alternativet 'Opprett AGD file'.
    2. For filer som er enkelt å vise, velge '10 s'fra Epoch "dropdown boksen. Bruk disse filene i trinn 3.3.
    3. Velg 'Last ned alle enheter'.
  3. Visuelt inspisere data for å bekrefte akselerometre ble slitt for den planlagte tidsperioden og / eller at dataene samsvarer med seg loggen.
    1. Fra toppmenyen, klikk 'Fil | Åpne AGD File' og velg deretter filene for å åpne.
    2. Se på det '; Daily Grafer for å se de innsamlede dataene.
    3. Bekreft at aktiviteten skjedde under typiske våkne timer, og at det ikke er lengre perioder uten aktivitet, unntatt om natten. Diagrammene kan skaleres til å fokusere på mindre trinn av gangen og rullet gjennom hvis ønskelig.

4. Last ned data for behandling

  1. Gjenta Last ned prosessen (trinn 3.2), men denne gangen velger '1 s 'fra Epoch' dropdown boksen. Dette vil bin data inn 1 s epoker, 10, 11, 12 og generere filer som vil bli brukt for beregningene.
    MERK: akselerometre og programvare som brukes her (se tabell for material) bruker proprietær programvare for å filtrere ut høy frekvens, ikke-menneskelig aktivitet (f.eks akselerasjoner fra å være i en biltur). Filtrering kan trenge å bli ferdig med custom-skrevet programvare hvis du brukerforskjellige enheter og programvare. Skredder skrevet programvare kan også brukes for å identifisere og fjerne over lem skjelvinger, for eksempel i en person med Parkinsons sykdom.
  2. Fra 1 s filer som er lagret i trinn 4.1, beregne en vektorstørrelsestidsserie av de tre-dimensjonale data som kvadratroten av (x + 2 y 2 + z 2) fra data fra hvert akselerometer. Denne tidsserien kan så brukes til å beregne en rekke variabler for å kvantifisere øvre lem aktivitet ved daglig liv.
    MERK: Foredlings instruksjonene forutsetter en dag iført periode. Dersom bærerperioden er lenger, kan data bli behandlet i separate eneste dag biter, eller som en enkelt tidsserie med variable beregnet justert ved den ved lengden av bruksperioden når det passer.

5. Variabler og grafiske fremstillinger opprettet fra akselerometer data

Merk: De øvre beinbevegelser er forbundet med gang er inkludert i de analyserte data. Tidligere arbeid har fastslått at vandre ikke påvirke akselerometer forholdsvariable. 15 Selv om inkludering av gang ikke endrer de ikke-variable ratio for nevrologisk-intakte voksne, 27 det er mulig at inkluderingen av gang kan resultere i en liten overestimering av de ikke-forholdsvariable for deltakerne med hjerneslag.

  1. Beregn timer av hver lem ved å summere alle sekunder under registreringsperioden når aktiviteten telling var ikke er null, og deretter omdanne til timer. 12, 17
    NB: Denne beregningen gir en verdi for hvert ben.
  2. Beregn bruk forholdet (også kalt aktivitet-forhold) ved å dividere timers bruk av den ikke-dominerende lem (eller påvirkes lem) av de timer av den dominerende (eller ikke-påvirket) lem.
    MERK: Bruken Forholdet kvantifiserer det totale varighet av en lem sin aktivitet med hensyn til den andre.ef "> 12, får man 15 Denne beregningen en enkelt verdi, typisk mellom 0 og 1. Verdien 1 angir de to lemmer er brukt for like varigheter i hele bruksperioden. En verdi på null betyr at den ikke-dominerende eller lemmet ble ikke brukt i det hele tatt.
  3. Beregn størrelsen forholdet som følger.
    1. For hvert sekund av data i tidsserien, beregne den naturlige logaritmen av vektoren størrelsen av den ikke-dominerende lem (eller påvirkes lem) dividert med den vektorstørrelses av den dominante (eller ikke-sykdomsrammede) lem.
    2. Skift-verdier høyere enn 7 og mindre enn -7, med 7 og -7, henholdsvis, for å kategorisere enkelt lem bevegelse. 11
      MERK: Størrelsen Forholdet kvantifiserer bidraget fra hvert ben til daglig aktivitet på en andre-av-andre basis. 10, 11 Dette er prinsippet ligner henhold til forholdet, men tar i betraktning den intensity bevegelses (akselerasjonsstørrelsen) av hvert ben i løpet av ett sekund. Denne beregning gir en tidsserie av verdiene, hvor verdiene til null, indikerer begge lemmer hadde like intensiteter bevegelse i løpet av denne tidsøyeblikk. Positive verdier angir større bevegelsesintensitet fra den ikke-dominante (eller affisert) lem og negative verdier angir større bevegelsesintensitet fra den dominante (eller upåvirket) lem.
  4. Beregn den bilaterale størrelse som summen av vektorstørrelses fra de to lemmer.
    MERK: bilateral størrelse kvantifiserer intensiteten av bevegelsen i begge armene på en andre-av-andre basis. 10, gir 11 Denne beregningen en tidsserie av verdiene, hvor verdien angir bevegelsen intensitet, med høyere verdier indikerer høy intensitet.
  5. Konstruer tetthet plott til grafisk viser den akselerometer data fra begge lemmer 11 som follows.
    1. Plott hvert sekund av data som et bivariate histogram med frekvens representert i farge. Sett fargeskalaen slik at kjøligere farger (blues) indikerer mindre hyppig aktivitet og varmere farger (gul gjennom rød) indikerer hyppigere aktivitet.
    2. Plott magnitude-forhold, som indikerer den ytelse som en lem kontra den andre, på x-aksen.
    3. Plotte bilaterale størrelse, noe som indikerer intensiteten av bevegelsen, på y-aksen.
    4. Plotte enkelt lem verdiene som separate parti lengst til venstre søyle (7), som indikerer aktiviteten av bare den dominante (eller upåvirket) lem, og lengst til høyre (7), som indikerer aktiviteten av bare den ikke-dominante (eller påvirket ) lem.
      MERK: Tomtene gir en kontekst for forskere, klinikere og deltakerne til å tolke to variabler sammen, omfanget forholdet og bilaterale størrelsesorden. Et alternativ til å skape tetthet tomter bruker akselerometer data er tilgjengelig her. 44 </ Sup>

Representative Results

Data fra en referent prøve av samfunnet-bolig, nevrologisk-intakte voksne kan bli brukt til å tolke data fra deltakere med hjerneslag eller andre tilstander som påvirker øvre lem ytelse. 10, 11, 12 Tabell 1 viser sammendragsstatistikk for timers bruk og anvendelse forholdet fra en frisk referent prøve. Overall, de fleste er aktive med sine dominerende og ikke-dominerende hender for omtrent samme mengde tid i løpet av dagen. Gjennomsnittet er nær 9 t, men det er et bredt spekter, fange mer aktive og mindre aktive mennesker. Den gjennomsnittlige bruk Forholdet er like under 1,0 og har en liten standardavvik. Dermed, uansett hvor aktiv man er, er de dominerende og ikke-dominerende lemmer brukt for tilsvarende perioder i løpet av dagen. Videre betyr alder ikke påvirke øvre lem resultatmål i nærvær av god helse.lass = "XREF"> 12 Beregnede verdier i det vesentlige utenfor disse referent-verdier (± 3-4 SDS) bør være nøye kontrollert for å sikre at de er virkelige, som foreslått av Uswatte og kolleger. 16

Gjennomsnitt standard~~POS=TRUNC avvik~~POS=HEADCOMP Minimum Maksimum
Timer dominerende lem bruk 9.1 1.9 4.4 14.2
Åpningstider ikke-dominante lem bruk 8.6 2 4.1 15.5
bruk ratio 0,95 0,06 0,79 1.1

Tabell: Oppsummering akselerometer Statistikk fra Neuerologically-intakt, Madrid Bygging voksne. Verdiene er fra referent prøve av 74 bor utenfor voksne (gjennomsnittsalder 54 ± 11, 53% kvinner, 84% høyre hånd dominant), fra referanse 12.

tetthet tomter de tillater en å ta en nærmere titt på dataene. Figur 1 er en representativ tetthet tomt fra en frisk voksen person, med data som samles inn og prosessert som beskrevet ovenfor. Tomter som dette gi viktig informasjon om overekstremitet ytelse i hverdagen. Det er tre viktige funksjoner i denne tomten som er svært konsistente på tvers av voksne i alle aldre. 3, 11 Først er bildet symmetrisk. Dette indikerer at armene er aktive sammen i løpet av dagen, sammen med de dominerende og ikke-dominerende lemmer som brukes på lignende måte. Likheten av bevegelse kan ikke frem være på en bestemt forekomst i tid, med hver lem taking sin tur fører eller henger under ulike aktiviteter, men kan sees i løpet av dagen. Selv stolpene på hver side ved -7 og 7 (som angir utelukkende dominerende og utelukkende ikke-dominerende aktivitet) er lik farve. Symmetrien er i strid med vanlige oppfatninger om hånden dominans. For det andre, er plottet tre-formet med et bredt bunnparti og avrundede kanter. De 'felger' eller avrundede kanter av den nedre delen representerer aktivitet hvor det ene ben er i bevegelse, mens den andre er forholdsvis stille. Et eksempel på dette ville være å plassere objekter i en beholder med en hånd mens holde beholderen med den andre. 10 Symmetrien i de avrundede kantene indikerer at begge hender er aktiv til å utføre, og for å stabilisere likeledes i løpet av dagen. Den øverste topp representerer de mindre hyppige, høyere intensitet aktiviteter, slik som å plassere store gjenstander på en høy hylle med begge hender. 10 Og for det tredje er det en varm glød i sentrum. Dette indikerer at de hyppigste øvre beinbevegelser er lav intensitet med tilnærmet like bidrag fra begge lemmer. Eksempler på dette ville være å skrive eller å kutte med kniv og gaffel. 10

Figur 1
Figur 1: representativt eksempel fra en neurologically-intakt voksen. Tettheten Plottet viser 24 timer for øvre lemmer bruk i det daglige liv, plottet på en andre-av-andre basis. X-aksen (magnitude ratio) viser bidraget fra hvert ben til aktivitet. Y-aksen (bilateral magnitude) indikerer intensiteten av bevegelsen. Fargen representerer frekvens, med den store fargeskalaen på høyre side av figuren, hvor lysere farger indikerer større frekvenser. De små stolper -7 og 7 representerer unilateral dominerende og ikke-dominerende aktivitet, respektivt."> Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Across dette utvalget av voksne, tetthet tomter de er forbausende like i form og farge. 11 Personer som er relativt inaktive tendens til å ha kortere, bredere bilder med kjøligere farger. Personer som er svært aktive tendens til å ha høyere bilder med varmere farger. Den slående konsistens på tvers av voksne gjør det lett å identifisere deltakere med øvre lemmer ytelse som er annerledes enn fra disse normene.

Figur 2 er et eksempel på et plott tetthet i en person med slag. Denne personen er en høyrehendt mann som hadde en iskemisk hjerneslag påvirker hjernen hans på høyre side 11 måneder før disse dataene som samles inn. Den høyre side av hjernen styrer venstre side av kroppen, og den venstre øvre lemmer hadde moderat parese og dysfunksjon, som angitt ved en Motricligheten Index 28 score på 60/100 og en aksjonsforskning Arm Test 29 score på 38/57. I løpet av 24 timer bærerperioden, den paretic, venstre lem var aktiv i 1,5 timer, og den ikke-paretic, høyre lem var aktiv i 5,8 timer. Hans bruk forholdet var 0,47, omtrent halvparten av normal verdi. Sammenlignet med tetthet plottet i figur 1, er denne tetthet plottet desidert asymmetrisk, noe som indikerer at den paretic øvre lem var sjelden aktiv under daglig liv. Den kjølige farger av den midtre delen av plottet i forhold til den mørke røde fargen på den stolpen som ved -7 indikere en høy frekvens av bevegelse med bare den ikke-paretic lem. Den samlede toppen er lav, noe som indikerer bare lav intensitet aktiviteter. Samlet sett indikerer tettheten plottet at paretic lem deltar kun minimalt i daglig aktivitet.

Figur 2
Figur 2: representativt eksempel fra en Persønn med Stroke. Tettheten Plottet viser 24 timer for øvre lemmer bruk i det daglige liv, plottet på en andre-av-andre basis. X-aksen (magnitude ratio) viser bidraget fra hvert ben til aktivitet. Y-aksen (bilateral magnitude) indikerer intensiteten av bevegelsen. Fargen representerer frekvens, med den store fargeskalaen på høyre side av figuren, hvor lysere farger indikerer større frekvenser. De små stolper -7 og 7 representerer unilateral dominerende og ikke-dominerende aktivitet, respektivt. Sammenlign symmetri, topphøyde og farge til figur 1. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Mens akselerometer metoden har blitt utviklet for anvendelse hos personer med slag, anvendeligheten av denne metoden strekker seg til andre populasjoner. Det kan være gunstig for å evaluere resultatene i en variety av pasientpopulasjoner. Figur 3 er et eksempel på et plott tetthet i en person med et øvre lem amputasjon under albuen. Denne personen var en 75 år gammel mann, ble skadd i en ulykke ca 8 år siden. Hans høyre, tidligere dominerende, hånd ble amputert på tidspunktet for ulykken. Han eier en øvre lem protese, men bærer det bare 1-2 ganger per måned for å løfte tunge gjenstander. Mesteparten av tiden, som i dette tallet, han ikke bruke den. I løpet av 24 timer bærerperioden, den intakte, venstre lem var aktiv i 6,9 timer, og den gjenværende, høyre lem var aktiv i 4,7 h (akselerometer var slitt distalt på lemresten). Hans bruk forholdet var 0,68, noe som indikerer en preferanse for inngrep med det intakte benet over lemresten. Denne tetthet tomten er mindre symmetrisk, og har kjøligere farger enn den til en kontroll emne (figur 1), men er mer symmetrisk og viser mer aktivitet enn den person med slag som er vist i figur 2. Dermed denne personen favors det intakte benet, men likevel i inngrep lemresten i aktivitet ved daglig liv.

Figur 3
Figur 3: representativt eksempel fra en person med øvre lemamputasjon. Tettheten Plottet viser 24 timer for øvre lemmer aktivitet i det daglige liv, plottet på en andre-av-andre basis. X-aksen (magnitude ratio) viser bidraget fra hvert ben til aktivitet i øyeblikket i tid. Y-aksen (bilateral magnitude) indikerer intensiteten av bevegelsen. Fargen representerer frekvens, med den store fargeskalaen på høyre side av figuren, hvor lysere farger indikerer større frekvenser. De små stolper -7 og 7 representerer unilateral dominerende og ikke-dominerende aktivitet, respektivt. Sammenlign symmetri, topphøyde og farge til figur 1 og 2. Klikk her for å se et større versjon av denne figuren.

Et annet eksempel på hvordan denne metodikken kan brukes i personer med begrenset mobilitet som trenger å øke aktiviteten. Figur 4 er et eksempel på et plott tetthet fra en eldre, høyrehendt individ bor i en dyktig sykepleier anlegget. Denne personen ble svekket etter en akutt sykdom og mottok pleie- og rehabiliteringstjenester for å gjenvinne uavhengighet og returnere hjem. Den dominerende lem var aktiv i 2,4 timer, og den ikke-dominerende lem var aktiv i 2,0 timer. Bruken-forholdet var 0,84, som er på den lave enden av det normområdet (se tabell 1). Dette tetthet tomten er nesten symmetrisk, som ville forventet fra en generell medisinsk tilstand, men toppen er svært lav, og fargene er stort sett kjølig, noe som indikerer lite aktivitet i bruksperioden.

OAD / 55673 / 55673fig4.jpg"/>
Figur 4: Representant Eksempel fra en person som kommer seg fra medisinsk sykdom i en dyktig sykepleier Facility (SNF). Tettheten Plottet viser 22 timer for øvre lemmer aktivitet i det daglige liv, plottet på en andre-av-andre basis. X-aksen (magnitude ratio) viser bidraget fra hvert ben til aktivitet i øyeblikket i tid. Y-aksen (bilateral magnitude) indikerer intensiteten av bevegelsen. Fargen representerer frekvens, med den store fargeskalaen på høyre side av figuren, hvor lysere farger indikerer større frekvenser. De små stolper -7 og 7 representerer unilateral dominerende og ikke-dominerende aktivitet, respektivt. Sammenlign symmetri, topphøyde og farge til figur 1. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Endelig kan denne metoden ikke be bare for voksne. Protokollen er egnet for barn, med mindre tilpasninger for å oppmuntre til bruk (for eksempel fargerike stropper, forslag om at enhetene 'gjøre at du ser ut som en superhelt'). Tetthet plott fra typisk utviklings barn viser de samme generelle former som voksne, tre-formen blir smalere og toppen vesentlig høyere. Barnas figurene er i samsvar med deres større aktivitetsnivå; et eksempel på tetthets plott fra en typisk utvikle barn og barn med cerebral parese hemiparetiske kan sees på s. 25 Figur 5B og 5C i referanse 3. Videre undersøkelser er nødvendig for at programmet skal pediatrisk klinisk praksis. Det bemerkes at bruken forholdet har en konsekvent moderat forhold til selvrapportering av overekstremitet aktivitet hos voksne med slag, en men, hos barn med cerebral parese, er bruken forholdet ikke er knyttet til den overordnede rapporten fra øvre limb aktivitet. 30 Hvorvidt det endrede forhold mellom sensormålte og rapporterte verdier ligger i de oppfatninger av reportere eller i noen kvantitativ eller kvalitativ forskjell i hvordan barn beveger seg er kjent. Fremtidige studier er sårt nødvendig for å fastslå normative verdier for typisk utviklings barn og undersøke tolkningen av verdier hos barn med nedsatt funksjonsevne.

Discussion

Denne rapporten detaljer en metode for måling av overekstremitet ytelse i hverdagen ved hjelp av akselerometre slitt på håndleddene. Bruk av denne metodikken i rehabilitering forskning og klinisk praksis gir en betydelig forbedring på eksisterende metoder, dvs. muligheten til å lære hvordan en eksperimentell eller typiske behandlingseffekter funksjonell ytelse i dagliglivet, ikke bare evne i klinikken eller laboratoriet. Akselerometer kan brukes i forbindelse med, eller i stedet for, selv rapportert mål for daglig ytelse, 31, 32, 33 som kan være mer mottakelige for kognitive mangler eller ubevisst skjevhet. 34, 35, 36, 37 Tidlig anvendelse av denne metoden har gitt data i motsetning til forventningene, 5 som kan tvinge tHan feltet for å revurdere innholdet og levering av rehabiliteringstjenester.

Kritiske trinn i protokollen sikre nøyaktige og reelle data ble samlet i løpet av bruksperioden (protokoll trinn 2.2, 2.3, og 3.3). Unnlatelse av å følge disse trinnene kan resultere i beregnede verdier som ikke har noen mening. Det er relativt enkelt å sørge for at aksele er på de tildelte leddene som den personen forlater klinikken eller laboratoriet. Visuell inspeksjon av data etter aksele returneres er nødvendig, som deltakere ofte oppfører seg annerledes enn instruert eller forventet. Mens relativt sjeldne, har deltakerne vært kjent for å fjerne aksele kort tid etter at han forlot undersøkende team, sette dem på igjen på feil side, eller prøver å oppmuntre andre i familien til å bære dem. Mye av dette kan unngås hvis aksele er tydelig merket for hver side, er iført logg fullført, og dataene er inspisert kort tid after tilbake, i tilfelle en oppfølging telefon er nødvendig for å avklare iført side og tider.

Mens akselerometer metodikk kvantifiserer generell overekstremitet ytelse, gir den ikke informasjon om bevegelse kvalitet eller om bestemte aktiviteter som ble utført i løpet av bruksperioden, for eksempel vite at en deltaker ble spiser; se referanse 3 for en diskusjon om dette problemet. Som et verktøy så vil akselerometer være mest nyttig som et resultat regel når den vitenskapelige spørsmål eller rehabilitering intervensjon er fokusert på å endre generell øvre lemmer ytelse i det daglige liv, som for eksempel mengden av aktivitet og involvering av bilaterale lemmer i daglig aktivitet. Akselerometer vil være mindre nyttig som et resultat regel når den vitenskapelige spørsmål eller rehabilitering intervensjon er fokusert på å endre kvaliteten av bevegelse eller endring av bare noen få spesifikke bevegelser i dagliglivet. Vi forventer at computational metoder vil øke over tid og fremtidige generasjoner av denne metodikken kan være i stand til å overvinne disse begrensningene.

I konklusjonen, presenterer akselerometer en mulighet for kvantitativ vurdering av overekstremitet ytelse i hverdagen. Metoden er beskrevet her kan betraktes som den øvre lem versjon av de vanligste mobilitet metoder, hvor skritt per dag eller minutter moderat fysisk aktivitet er spilt inn på bærbare enheter. 38, 39, 40, 41, 42, 43 mens utviklet for personer med slag, vil den allsidigheten av metodikken tillate fremtidig anvendelse i en rekke andre populasjoner. Ytterligere metodeutvikling er nødvendig i andre enn hjerneslag voksne og barn neurorehabiliation populasjoner å få svar på klinisk og forsknings questions relatert til bilateral aktivitet av armene.

Disclosures

Forfatterne hevder at de ikke har noen motstridende økonomiske interesser.

Acknowledgments

Vi takker Brittany Hill, Ryan Bailey, og Mike Urbin for sine bidrag til akselerometer metodikk og data. Midler til dette prosjektet 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.  

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).

Tags

Medisin menneskelig bevegelse hånd arm måling dagliglivets aktiviteter bærbar sensorer utfall rehabilitering akselerometer
En metode for å kvantifisere Upper Limb Performance i dagliglivet Bruke Akselerometre
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Lang, C. E., Waddell, K. J.,… More

Lang, C. E., Waddell, K. J., Klaesner, J. W., Bland, M. D. A Method for Quantifying Upper Limb Performance in Daily Life Using Accelerometers. J. Vis. Exp. (122), e55673, doi:10.3791/55673 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter