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Medicine

새로운 평가 도구로 수정 된 전통적인 트레일 만들기 테스트 : 디지털 및 워킹 트레일 만들기 테스트

doi: 10.3791/60456 Published: November 23, 2019
* These authors contributed equally

Summary

여기에서는 트레일 만들기 테스트의 종이 연필 버전에서 파생된 두 가지 유형의 인지 평가 도구를 수행하는 방법을 보여 드리는 프로토콜을 제공합니다.

Abstract

트레일 만들기 테스트 (TMT)는 집행 기능을 평가하기위한 잘 받아 들여진 도구입니다. 표준 TMT는 60년 전에 발명되었으며 여러 버전으로 수정되었습니다. 디지털 기술의 발달로 TMT는 이제 디지털 버전으로 수정되었습니다. 본 연구는 컴퓨터에서 수행된 디지털 TMT(dTMT)와 바닥에 있는 워킹 TMT(WTMT)를 입증하였다. 둘 다 TMT의 전통적인 버전에 비해 더 많은 정보를 공개.

Introduction

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급속하게 고령화인구로 치매는 주요 공중 보건 문제로 간주됩니다. 세계보건기구(WHO)에따르면 전 세계적으로 치매 노인 환자 수는 약 4,700만 명이다. 집행 기능 장애는 노인 개인의 인지 기능 장애의 일반적인 유형일 뿐만 아니라 경도 인지 장애(MCI)에서 임상 알츠하이머 병(AD)에 이르는 진행의 예측자로 보고되었다2,3. 신경 심리학4에서세 번째로 널리 사용되는 테스트로, 트레일 만들기 테스트 (TMT)는 집행 기능을 평가하는 잘 받아 들여진 도구로 사용되며, 특히 지속적인 주의와 세트 시프트5,심지어 노인 환자에서6.

표준 TMT는 tMT-A와 TMT-B5의두 부분으로 구성된 종이 연필 테스트입니다. 전자는 시험 응시자가 오름차순으로 시험지에 무작위로 분포된 숫자(1-25)를 연결하는 선을 그릴 것을 요구하는 반면,후자는 시험 응시자가 숫자와 문자(1->A->2-gt;B...)를 설정하도록 요구합니다. TMT의 성능은 일반적으로 각 부품을올바르게완료하는 데 걸린 시간에 7. TMT는 다른 언어로 번역되었습니다. TMT의 중국어 버전은 20068년에 개발되었다. 한자는 영문과 매우 구별되기 때문에 중국어 버전의 TMT가 절차에 사용되었습니다.

표준 버전 외에도 TMT는 연구자 (예 : 구강 TMT9,운전 TMT10,걷기 TMT (WTMT)11)에의해 다른 방법으로 수정되어 특정 인구를 평가하거나 운전 및 걷기와 같은 다른 조건에서 세부 사항을 찾을 수 있습니다. 참고로, 표준 TMT와 비교하여 다른 숫자를 부여하는 일부 연구는 또한 높은 타당성과 신뢰성으로 보고됩니다. 예를 들어, 매킨타이어 그룹이 개발한 THINC 통합 도구(THINC-it)는 TMT-B12에9개의 숫자와 문자를 사용했습니다. 쇼트와 동료들이 보고한 WTMT는 TMT-A13에15개의 숫자를 사용했다. 같은 방법으로, TMT의 많은 평가 시스템은 전체 시간 점수를 넘어 구축되었습니다, 이는 임원 기능 장애 외에 더 많은 항목을 찾는 데 도움이 될 것으로보고, 또는 표준 TMT를 완료하기에 적합하지 않은 참가자에 대한 액세스 할 수 있습니다. 예를 들면, 몇몇 연구원은 TMT에 있는 오류를 조사하고 TMT-B에 있는 오류가 정신 장애14를가진 환자에 있는 정신 추적 그리고 일하는 기억과 연관되었다는 것을 것을을 발견했습니다. 그리스에서 또 다른 그룹은 성인 수명 에 걸쳐 인지 유연성의 장애를 감지하는 지수로 파생 된 TMT 점수 [TMT-(B−A) 또는 TMT (B/A)]를 제안15. 일반적으로, TMT의 대체 평가 시스템은 다음과 같이 요약될 수 있다: (1) 완료 시간 분석-TMT 완료 시간은 초16; (2) 오류 분석-다른 유형의 TMT 오류는 분류되고정량화된다 14; (3) 수동 간 차이-지배적인 손과 비지배적 인 손 사이의 TMT를 완료하는 다른 능력은17; (4) 파생 트레일 만들기 테스트 지수-TMT-A 와 TMT-B 완료 사이의 다른 특성은15를분석합니다. 대체 점수 매기기 방법은 추가 정보를 제공합니다. 예를 들면, TMT 오류 분석의 유용성은 정신 분열증과 불경기14를가진 환자에 있는 유일한 결과 변수로 완료 시간을 사용하여 전통적으로 붙잡지 않는 인지 적자를 드러낼 수 있었습니다. 어떤 중요한 상호 작용의 부족은 운동 장애의 영향으로부터 인지 기능 장애를 구별하는 데 도움이17. 파생 된 TMT 지수는 성인 수명 전반에 걸쳐 인지 유연성의 장애를 감지하고 인구 통계 및 기타 인지 배경 변수의 영향을 최소화 할 수 있습니다15.

현대 기술의 발전으로, 컴퓨터 기반 디지털 응용 프로그램은 점점 전통적인 인지 개입에 통합되었습니다, 대부분은 가능한 한 원래의 테스트와 유사하게 설계, 오히려 새로운 도구로 생성보다. 디지털 또는 전산화된 TMT(dTMT)는 최근18,19년동안 주로 변경되지 않은 기존 테스트의 구조와 함께 추가 정보를 캡처할 수 있는 잠재력을 가지고 있는 것으로 입증되었다.

이 연구는 컴퓨터 기반 의 dTMT-A 및 dTMT-B의 중국어 버전뿐만 아니라 WTMT를 소개하는 것을 목표로했다. 둘 다 TMT를 변형시키고 MCI, 파킨슨병, 알츠하이머병 등을 가진 환자를 선별하기 위해 높은 민감도 및 특이성을 가지는 것으로 확인되었으며, 상지 및 하부 사지의 움직임에 기초하여20,21. dTMT 및 WTMT에 통합된 디지털 기술이 TMT의 종이 연필 버전에 비해 더 많은 정보를 캡처하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 자세한 점수 매기기 방법도 제시되었습니다.

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Protocol

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dTMT 및 초기 신청의 개발은 PLA 육군 종합 병원 검토 위원회의 일곱 번째 의료 센터에 의해 승인되었습니다. 주제는 TMT를 테스트하기 전에 승인 된 동의 문서에 서명했습니다.

1. 일반방법 개발

  1. 장치에 내장된 고품질 관성 센서와 호환되는 전자 펜이 있는 태블릿(예: Microsoft Surface Pro 2)을사용합니다(그림 1).
  2. 5개의 센서(각 16 x 14 x 4 mm3,2g)로 구성된 에너지 지출 및 활동을 위한 지능형 장치(IDEEA) 모니터를 사용하여 흉골 위에 부착된 센서 1개, 각 허벅지의 앞면에 부착된 센서 2개, 각 발 아래에 부착된 센서 2개를 사용합니다. 솔리드 케이블을 통해 흉골 과 허벅지 센서를 작은 32비트 마이크로프로세서(70 x 44 x 18mm3,59g)에 연결하고 발 센서를 와이어링합니다(그림2).

2. dTMT의 설계 및 테스트

참고: 앞에서 설명한 것처럼 dTMT에는 dTMT-A와 dTMT-B의 두 부분이 있습니다. 이 두 테스트는 반전되지 않고 순차적으로 수행되어야 합니다(dTMT-A 진행 dTMT-B).

  1. dTMT-A 절차
    1. 조용하고 편안한 환경에서 dTMT-A를 수행하십시오.
      참고: dTMT를 완료하기 위해 등록 한 참가자는 예비 학교의 2 년 이상의 교육 수준이 있어야합니다. 그렇지 않으면 dTMT-B에서 중국어 문자를 읽고 인식하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 한편, 참가자가 명백한 시각 및 상지 장애가 없는지 확인하십시오.
    2. 참가자들에게 책상 앞에 앉아 컴퓨터 위치, 배경 조명 및 전자 펜을 조정해 보라고 한다.
    3. 참가자의 가까운 시력을 확인하여 화면에서 숫자를 쉽게 읽을 수 있는지 확인하십시오.
      참고: 일부 세 과목은 어쩌면 화면의 원이 노안과 피사체에 대한 너무 작은 경우 유리 한 쌍이 필요합니다.
    4. 다음과 같이 dTMT-A의 지침을 표시 : 가능한 한 빨리 연속 숫자에 합류 선을 그려주세요 (즉, 1-gt;2->3 ... 9) 원에 무작위로 화면에 배포. 대부분의 참가자는 컴퓨터 표면에 그리는 방법을 숙지해야하기 때문에 사전 테스트 시험 (최대 150초)이 필요합니다.
    5. dTMT-A와 표준 TMT-A 간의 주요 차이점을 보여 줍니다. 첫째, 원이 올바르게 줄 지어 있는 경우 색상을 변경할 수 있습니다. 둘째, 원이 올바르게 정렬되지 않은 경우 색상은 변경되지 않고 피사체는 마지막 원에서 다시 정렬해야 합니다.
      참고: 모든 원을 직선으로 유창하게 연결하는 것이 좋습니다.
    6. 참가자들에게 오류와 시간 낭비를 피하도록 조언하십시오. 참가자들에게 유창하게 선을 그릴 수 있도록 격려하지만 가능한 한 정확하게 그릴 수 있습니다. 그러나 우선 순위를 부여하지 않습니다.
    7. 참가자에게 화면에서 PartA를 선택하도록 요청합니다(그림1 아래쪽 패널)에서 중단 없이 dTMT-A를 완료하도록 요청합니다. 모든 dTMT-A 데이터는 컴퓨터에 자동으로 수집됩니다.
      참고: 수동 간 차이를 조사하기 위해 데이터가 수집되는 경우 다른 한편으로 한 번 더 테스트를 수행해야 합니다. 좌/우-핸드 테스트의 순서는 임의로 설정됩니다.
  2. dTMT-B 절차
    1. 2.1단계를 반복합니다.
    2. 다음과 같이 dTMT-B의 지침을 표시 : 숫자와 중국어 문자 (즉, 1->graphic 1->2->graphic 1가능한 한 빨리 선을 그려주세요. graphic 1 ) 또는 무작위로 화면에 배포 된 원에서.
      참고: 모든 중국어 문자가 주제별로 인식되는지 확인합니다. 일부 참가자는 숫자와 한자를 직접 그리는 방법을 숙지해야 하기 때문에 사전 테스트 시험(최대 150초)도 필요합니다.
    3. 피험자에게 화면에서 PartB(그림 1 아래쪽 패널)를 선택하여 중단 없이 dTMT-B를 완료하도록 요청합니다. 모든 dTMT-B 데이터는 컴퓨터에 자동으로 수집됩니다.
      참고: 수동 간 차이를 조사하기 위해 데이터가 수집되는 경우 다른 한편으로 한 번 더 테스트를 수행해야 합니다. 좌/우-핸드 테스트의 순서는 임의로 설정됩니다.

3. dTMT에서 직접 데이터 수집 및 정의

  1. 완료할 총 시간( ms)을 사용하여 모든 원을 올바른 순서로 연결하는 선을 그립니다.
  2. 오류 수 확인: 선이 잘못된 순서로 원에 그려진 횟수입니다.
  3. 각 단계에 대해 완료할 시간(각 단계를 그리는 데 밀리초 단위로 걸린 시간)을 결정합니다.
  4. 각 원 내부의 시간( 원 내부로 그리는 데 밀리초 단위로 소요된 시간)을 결정합니다.
  5. 내부 원 백분율(%): 각 원 내부의 시간을 완료할 총 시간으로 나눈 값을 결정합니다.
  6. 각 공차 원 내부의 시간( 공차 원 내부를 그리는 데 밀리초 단위로 소요된 시간)을 결정합니다.
  7. 내부 원 공차 율(%): 각 공차 원 내부의 시간을 완료까지의 총 시간으로 나눈 값으로 나눈 값 결정
  8. 각 단계에서 줄 취소 시간을 결정합니다: 각 단계에서 회선이 취소되는 시간입니다. 공차 원의 지름은 실제 원의 지름보다 5배 더 높습니다.
  9. 각 단계의 최적 경로인 각 단계의 밀리미터 단위로 가장 가까운 라인을 결정합니다.
  10. 각 단계의 실제 경로( 각 단계의 밀리미터)의 실제 선을 결정합니다.
  11. 각 단계의 경로 편차를 결정합니다: 실제 선은 밀리미터에서 각 단계의 밀리미터에서 가장 가까운 선을 뺀 값입니다.
  12. 경로 편차의 가변성 결정: 각 단계의 경로 편차 의 편차 계수.
  13. 각 단계의 드로잉 속도를 결정합니다: 각 단계의 실제 선을 각 단계에 대해 완료할 시간으로 나눈 값입니다.
    참고: 평균 값은 단계별로 수집된 값을 합산하여 계산되었습니다. 손이나 부품 사이의 서로 다른 점을 반영하는 간접 데이터는 직접 데이터를 기반으로 도출되었습니다.

4. WTMT의 설계 및 테스트

참고: dTMT와 마찬가지로 WTMT는 WTMT-A와 WTMT-B의 두 부분으로 구성됩니다. 이 두 테스트는 반전되지 않고 순차적으로 수행해야 합니다(WTMT-A procing WTMT-B).

  1. WTMT-A 절차
    1. 조용하고 편안한 환경에서 WTMT-A를 수행하십시오. 실내 조명이 있는지 확인하십시오. 무작위로 16m2 영역 (4 x 4m2)에서15 위치의 각각에 숫자로 동전을 배포합니다. 각 동전 주위에 직경 30cm를 그립니다(그림 3).
      참고: WTMT를 완료하기 위해 등록 한 참가자는 예비 학교의 2 년 이상의 교육 수준이 있어야합니다. 그렇지 않으면 WTMT-B에서 중국어 문자를 읽고 인식하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 한편, 참가자가 명백한 시각 및 하반신 장애가 없는지 확인하십시오.
    2. 에너지 지출 및 활동을 위한 지능형 장치(IDEEA)를 PC에 연결하고 피사체의 인적 측정 데이터를 입력합니다.
    3. 5개의 편축 미니 가속도계(16 x 14 x 4 mm3,2g)를 흉골 위에 의료 용 테이프와 함께 각 허벅지의 앞면과 각 발 아래에 부착합니다(그림4). 얇고 유연한 케이블을 통해 모든 가속도계를 클립이 부착된 마이크로프로세서/저장 장치(70 x 44 x 18mm3,59g)에 연결합니다.
      참고: IDEEA는 상부 트렁크, 허벅지 및 발에 위치한 5개의 편차 가속도계로 구성된 다중 가속도계 기반 시스템입니다. IDEEA는 처음에 일상 생활22,23의활동 동안 에너지 지출을 추정하기 위해 개발되었지만, 일반적으로 사용되는 많은 걸음걸이 주기파라미터(24)를정량화하는 추가적인 기능을 가지고 있다.
    4. 장치가 장착된 후, 참가자들에게 편안한 보행 속도로 목표물 없이 산책로를 오르내리도록 요청하십시오.
    5. 다음과 같이 WTMT-A의 지침을 표시 : 가능한 한 빨리 연속 번호 (즉, 1->2->3... 15) 무작위로 바닥에 배포 동전.
    6. 참가자들이 유창하게 걸을 수 있도록 격려하지만 가능한 한 정확하게 행하도록 격려한다. 그러나 우선 순위는 제공되지 않습니다. WTMT-A를 한 번만 수행합니다.
    7. 어려운 환경에서 걷는 이중 작업이25로 떨어지는 위험을 증가시킬 수 있기 때문에 참가자의 안전을 보장하십시오. 사전 및 사후 테스트 모두에서 IDEEA가 서 있는 걷기를 차별하기 위해서는 5초의 일시 정지가 필요합니다.
      참고: 동전의 발자국 은 대상에 로 간주됩니다. 참가자가 잘못된 순서로 걷는 경우 올바른 순서로 걸을 때까지 안내하십시오. 모든 WTMT-A 데이터는 IDEEA 마이크로프로세서/스토리지 장치에 자동으로 수집됩니다.
  2. WTMT-B 절차
    1. 섹션 4.1.1에서와 같이 단계를 반복합니다.
    2. 다음과 같이 WTMT-A의 지침을 표시 : 가능한 한 빨리 연속 번호 (즉, 1->graphic 1->2->graphic 1... graphic 1 >8) 무작위로 바닥에 배포 동전. 참가자가 모든 중국어 문자를 인식해야 합니다.
    3. WTMT-B를 한 번만 수행합니다.
    4. 어려운 환경에서 걷는 이중 태스크는 떨어지는25의위험을 증가시킬 수 있기 때문에 참가자의 안전을 보장합니다. 사전 및 사후 테스트 모두에서 IDEEA가 서 있는 걷기를 차별하기 위해서는 5초의 일시 정지가 필요합니다.
      참고: 동전의 발자국 은 대상에 로 간주됩니다. 피험자가 잘못된 순서로 걸었다면 올바른 순서로 걸을 때까지 안내하십시오. 모든 WTMT-B 데이터는 IDEEA 마이크로프로세서/스토리지 장치에 자동으로 수집됩니다.

5. WTMT에서 직접 데이터 수집 및 의미 설명

참고: 도 5에도시된 바와 같이, 인간의 걸음걸이 사이클은 상이한 하부상으로 분할되었다. 세부사항에서 공간 및 시간 적 매개변수는 다음과 같이 정의되고 계산됩니다.

  1. 단계(n): 오른쪽 및 왼쪽 팔다리를 포함하여 레벨 걷기 중에 완료된 단계 수를 결정합니다.
  2. 스윙 지속 시간(%): 발가락 에서 시작하여 지정된 발에 대한 초기 지면 또는 계단 접촉까지의 위상 백분율을 결정합니다.
  3. 자세 지속 시간 (%): 한 발의 발 뒤꿈치 스트라이크와 콘트라-측면 발의 발 뒤꿈치 스트라이크 사이의 위상 백분율을 결정합니다.
  4. 속도(m/s): 두 번연속 보폭에 대한 평균 속도 결정.
  5. 스텝 길이(m): 오른쪽 또는 왼쪽 발의 초기 발 뒤꿈치 스트라이크와 반대측 발의 발 뒤꿈치 스트라이크 사이의 길이 차이입니다.
  6. 보폭 길이(m): 동일한 발, 오른쪽-오른쪽-오른쪽(R-L-R) 또는 왼쪽-오른쪽-왼쪽(L-R-L)의 초기 접촉점 사이의 거리입니다.
  7. 걸음걸이 길이의 보행 가변성: 단계 길이 변동계수를 결정합니다.
    참고: 완료 시간과 오류는 IDEEA 대신 심사관에 의해 수집되고 계산됩니다.

6. 데이터 수집 및 통계

  1. 단방향 ANOVA와 피셔의 LSD를 사용하여 그룹 간의 차이를 비교합니다. 인구 통계 데이터는 표 1에나열됩니다. dTMT-A, dTMT-B, WTMT-A 및 WTMT-B 데이터는 각각 표 2-5에 나와 있습니다. P< 0.05는 통계적으로 유의한 차이를 나타내는 것으로 간주되었다.

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Representative Results

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경도인지장애(MCI를 가진 노인), 파킨슨병 노인 7명(PD)을 가진 7명의 노인 환자, 7명의 건강한 노인(건강한 노인)을 모집하였으며, dTMT-A, dTMT-B, WTMT-A, WTMT-B, WTMT-B를 대상으로 실시하였다. 테스트 후 SPSS 소프트웨어를 사용하여 데이터를 수집하고 분석했습니다.

전체적으로, 참가자의 인구 통계 학적 데이터는 모든 그룹이 연령, 성별, 교육 수준, 지배적 인 손, 임상 치매 등급 (CDR) 점수, 글로벌 악화 척도 (GDS) 점수, TUG : 시간 당기고 시험 (TUG) 및 측면에서 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. (p > 0.05).

표 2에나타난 바와 같이, 건강한 노인, MCI를 가진 노인 사이의 dTMT-A의 대부분의 데이터, PD를 가진 노인은 완료총 시간(18.15±5.12s vs. 19.67±7.12 s vs. 19.85±3.89, P= 0.812), 오류 수(0.14±0.38 vs. 0.29 ±0.49 vs. 0.29 ±0.49, P.29 ±0.49, P.29 ± 0.49, P.29 ± 0.49, 3.9 ±0.49) 이것은 모든 참가자가 전통적인 TMT-A에 의해 평가되는 경우에 유사한 점수를 가졌다는 것을 의미합니다. 그러나 dTMT-A에 의해 캡처된 몇 가지 다른 변수가 있었습니다. 표 2에나타낸 바와 같이, PD를 가진 노인들은 각 단계의 더 큰 총 통로 편차를 나타내었다(Pb = 0.017, Pc = 0.048), 경로 편차의 더 큰 가변성 (Pb = 0.000, Pc = 0.000), 각 단계의 그리기의 낮은 속도 (Pb = 0.001, Pc = 0.025) MCI와 건강한 노인과 각각 비교.

표 3에도시된 바와 같이, dTMT-B 완료의 차이는 dTMT-A에 비해 더 많은 양상에 반영되었다. MCI를 가진 노인 환자는 완료의 더 긴 시간이 필요 (P = 0.000) 더 많은 오류 (P = 0.000), 원 내부 더 많은 시간 (P = 0.000) 또는 허용 오차 원 (P = 0.000), 더 많은 경로 편차 (P = 0.035), 그리고 도면에서 낮은 속도 (P = 0.000) 건강한 노인과 비교. 한편, PD를 가진 노인은 완료 시간 (P = 0.000)의 긴 시간이 필요하고, 더 많은 오류 (P = 0.000), 원 내부 (0.000) 내에서 더 많은 시간을 가지고 있지만 허용 오차 원 (P = 0.000) 내부의 적은 시간), 더 많은 경로 편차 (P = 0.032), 경로 편차의 더 큰 가변성 (P = 0.001), 그리고 각 단계의 드로잉의 분명히 낮은 속도 (P = 0.000) 노인 건강에 좋은 개인에 비해. 모든 결과는 dTMT가 나이 든 건강한 참가자와 노인 환자 사이 중요한 다름의 양을 검출할 수 있다는 것을 표시했습니다.

표 4에나타낸 바와 같이, WTMT-A의 보행 데이터는 다른 개인과 비교하여 PD를 가진 노인들 사이의 더 많은 차이를 감지할 수 있으며, 특히 속도(Pb = 0.000, Pc = 0.002), 스텝 길이(Pb = 0.004, Pc = 0.016), 보폭 길이(Pb = 0.005,C = 0.019) 및 기타 개인과 비교할 수 있다. 이 모든 데이터는 WTMT-A가 노인 PD 환자와 노인 건강한 참가자 사이의 명백한 차이를 캡처 할 수 있음을 암시했다.

표 5에나타낸 바와 같이, WTMT-B의 보행 데이터는 그룹 간의 더 많은 차이를 찾을 수 있었다. MCI 및 PD를 가진 노인 환자는 더 긴 시간 (Pa = 0.001, Pb = 0.000) 및 테스트를 완료하기 위해 더 많은 단계가 필요했습니다 (Pa = 0.000, Pb = 0.000). 그들의 걸음 및 보폭 길이는 나이 든 건강한 참가자에 비해 더 짧은 것처럼 보였습니다. 또한, PD를 가진 노인 환자는 MCI 과목과 비교하여 더욱 심각한 경향을 보였다. 현저한 차이는 단계 길이(0.045 m ±0.02 대)이다. 0.049 m ±0.02, Pc = 0.002, 보폭 길이(0.91 m ±0.04 vs. 0.96 m ±0.03, Pc = 0.012), 걸음걸이 의 가변성(0.112±0.0030 vs. 0.120±0.0034, C00034)

Figure 1
그림 1: 컴퓨터. dTMT-A 및 dTMT-B(위쪽 패널), dTMT의 인쇄 화면, 피험자가 dTMT-A를 시작하는 파트 A 또는 파트 B를 선택하여 dTMT-B(아래쪽 패널)를 시작합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: IDEEA. WTMT-A 및 WTMT-B용 장치. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 3
그림 3: WTMT-A 및 WTMT-B의 예. 그림과 같이 피사체는 시작부터 끝까지 걸어야 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: IDEEA 가속도계 및 위치. 이 그림은 IDEEA 가속도계를 올바르게 착용하는 방법을 보여 주었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 5
그림 5: 인간의 걸음걸이 주기는 상이한 하부상으로 나눈다. 스탠드 위상은 걸음걸이 사이클의 약 60%였고, 스윙 단계는 걸음걸이 사이클의 약 40%였다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

건강한 노인 MCI를 가진 노인 PD가 있는 노인 P 값
N = 7 N = 7 N = 7
연령 67.14 ± 4.22 65.14 ± 3.39 66.29 ± 3.90 0.63
성별(M:F) 4:03 5:02 4:03 0.589
지배적 인 손 (R %) 100 100 100
교육 (년) 10.00 ± 1.91 11.43 ± 2.51 10.14 ± 1.36 0.353
Mmse 29.00 ± 1.15 27.86 ± 1.35 28.43 ± 1.27 0.263
Cdr 0.14 ± 0.24 0.5 ± 0.00 0.29 ± 0.39 0.066
Gds 2.28 ± 0.49 2.71 ± 0.76 2.29 ± 0.75 0.487
TUG (S) 10.07 ± 1.51 11.02 ± 0.60 11.72 ± 1.24 0.052

표 1: 분사ts. 평균 ± SD의 인구 통계 데이터. M:F = 남성: 여성; R% = 오른손 백분율; 세 = 년; MMSE = 미니 정신 상태 검사.; MCI = 경도 인지 장애; PD = 파킨슨 병; CDR = 임상 치매 등급; GDS = 글로벌 열화 스케일; TUG = 시간 설정 및 테스트 이동; S = 초

건강한 노인 MCI를 가진 노인 PD가 있는 노인 P 값
N = 7 N = 7 N = 7
완료까지의 총 시간 18.15 ± 5.12 19.67 ± 7.12 19.85 ± 3.89 0.821
오류 수 0.14 ± 0.38 0.29 ± 0.49 0.29 ± 0.49 0.796
각 원 내부의 총 시간 6.94 ± 1.99 6.91 ± 3.31 7.81 ± 2.46 0.773
내부 원 백분율 39.13 ± 7.70 35.42 ± 10.25 40.02 ± 11.63 0.665
각 공차 원 내부의 총 시간 1.57 ± 0.80 2.09 ± 0.88 1.85 ± 0.49 0.442
내부 공차 원 백분율 8.74 ± 3.02 10.80 ± 3.07 9.61 ± 3.55 0.498
총 회선 취소 시간 0.14 ± 0.38 0.29 ± 0.49 0.14 ± 0.38 0.764
각 단계의 총 경로 편차 38.41 ± 2.52 39.30 ± 3.07 42.99 ± 3.99b, c 0.039
통로 편차의 가변성 1.72 ± 0.24 2.36 ± 0.55a 3.66 ± 0.46b, c 0
각 단계의 드로잉 속도 21.38 ± 2.59 19.00 ± 2.40 15.70 ± 2.55b, c 0.002

표 2: participan ts의 dTMT-A 데이터± SD. MCI = 경도 인지 장애; PD = 파킨슨 병. LSD를 통해 단방향 ANOVA 및 사후 혹 분석. a = P < 0.05 건강한 노인에 비해 MCI와 노인; b = P < 0.05 건강한 노인에 비해 PD와 노인; c = P < 0.05 MCI를 가진 노인에 비해 PD와 노인.

건강한 노인 MCI를 가진 노인 PD가 있는 노인 P 값
N = 7 N = 7 N = 7
완료까지의 총 시간 32.07 ± 10.93 67.56 ± 9.87a 89.95 ± 12.12b, c 0
오류 수 0.14 ± 0.38 2.86 ± 1.07a 1.29 ± 0.49b,c 0
각 원 내부의 총 시간 6.03 ± 1.72 27.83 ± 5.05a 7.81 ± 2.46b,c 0
내부 원 백분율(%) 19.16 ± 3.86 41.47 ± 6.76a 22.46 ± 3.35c 0
각 공차 원 내부의 총 시간 3.51 ± 0.91 9.73 ± 1.46a 3.93 ± 2.21c 0
내부 공차 원 백분율(%) 11.26 ± 2.20 14.47 ± 1.62a 4.57 ± 2.86b,c 0
총 회선 취소 시간 0.29 ± 0.38 0.86 ± 1.07 0.43 ± 0.53 0.35
각 단계의 총 경로 편차 86.02 ± 7.36 95.36 ± 6.76a 95.56 ± 8.78b 0.051
통로 편차의 가변성 2.158 ± 0.173 2.024 ± 0125 2.659 ± 0.332b,c 0
각 단계의 드로잉 속도 16.85 ± 1.79 8.41 ± 1.09a 4.91 ± 0.91b, c 0

표 3: participan ts의 dTMT-B 데이터. 평균 ± SD. MCI = 경도 인지 장애; PD = 파킨슨 병. LSD를 통해 단방향 ANOVA 및 사후 혹 분석. a = P < 0.05 건강한 노인에 비해 MCI와 노인; b = P < 0.05 건강한 노인에 비해 PD와 노인; c = P < 0.05 MCI를 가진 노인에 비해 PD와 노인.

건강한 노인 MCI를 가진 노인 PD가 있는 노인 P 값
N = 7 N = 7 N = 7
완료까지의 총 시간 68.43 ± 4.86 76.57 ± 7.66 98.29 ± 9.36b,c 0
오류 수 0.29 ± 0.49 0.29 ± 0.49 0.57 ± 0.53 0.487
단계 (n) 80.86 ± 2.34 81.29 ± 3.30 81.71 ± 3.90 0.886
스윙 지속 시간(%) 36.86 ± 1.32 35.03 ± 0.84a 35.48 ± 1.25b 0.022
스텝 지속 시간(%) 63.00 ± 1.35 64.97 ± 0.84 a 64.52 ± 1.25b 0.014
속도(m/s) 1.01 ± 0.10 0.82 ± 0.57a 0.68 ± 0.04b, c 0
스텝 길이(m) 0.51 ± 0.02 0.50 ± 0.01 0.49 ± 0.02b,c 0.01
보폭 길이(m) 1.02 ± 0.04 1.00 ± 0.02 0.96 ± 0.04b, c 0.011
걸음걸이 길이의 보행 가변성 0.111 ± 0.0011 0.112 ± 0.0011 0.113 ± 0.0014 0.156

표 4: WTMT-A 분사ts의 데이터 ± SD. MCI = 경도 인지 장애; PD = 파킨슨 병. LSD를 통해 단방향 ANOVA 및 사후 혹 분석. a = P < 0.05 건강한 노인에 비해 MCI와 노인; b = P < 0.05 건강한 노인에 비해 PD와 노인; c = P < 0.05 MCI를 가진 노인에 비해 PD와 노인.

건강한 노인 MCI를 가진 노인 PD가 있는 노인 P 값
N = 7 N = 7 N = 7
완료까지의 총 시간 78.57 ± 4.86 92.29 ± 7.72a 109.00 ± 5.66b, c 0
오류 수 0.57 ± 0.79 1.14 ± 1.07 0.86 ± 0.69 0.479
단계 (n) 89.71 ± 2.63 96.71 ± 2.29a 100.57 ± 3.74b, c 0
스윙 지속 시간(%) 37.20 ± 1.21 36.56 ± 1.23 36.47 ± 1.15 0.476
스텝 지속 시간(%) 62.80 ± 1.21 63.44 ± 1.23 63.53 ± 1.15 0.476
속도(m/s) 0.98 ± 0.06 0.83 ± 0.08a 0.73 ± 0.03b, c 0
스텝 길이(m) 0.51 ± 0.02 0.49 ± 0.02 0.45 ± 0.02b, c 0
보폭 길이(m) 1.01 ± 0.04 0.96 ± 0.03a 0.91 ± 0.04b, c 0
걸음걸이 길이의 보행 가변성 0.114 ± 0.0033 0.120 ± 0.0034a 0.112 ± 0.0030c 0.001

표 5: 참가자의 WTMT-B 데이터. 평균 ± SD. MCI = 경도 인지 장애; PD = 파킨슨 병. LSD를 통해 단방향 ANOVA 및 사후 혹 분석. a = P < 0.05 건강한 노인에 비해 MCI와 노인; b = P < 0.05 건강한 노인에 비해 PD와 노인; c = P < 0.05 MCI를 가진 노인에 비해 PD와 노인.

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Discussion

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전통적인 종이 연필 TMT는 50 년 이상 전 세계적으로 잘 사용되어 왔습니다. 그러나 디지털 TMT는 유리합니다. 첫째, 전통적인 TMT는 집행 기능 도구로 간주됩니다, dTMT와 WTMT 모두 인지 기능 외에 운동 능력을 반영하는 측면을 가지고있는 동안. 인지 모터 듀얼 태스크가 최근26년동안 큰 주목을 받고 있다는 점을 감안할 때, 디지털 기술은 기존 TMT27에비해 이 통합 작업에 대한 더 많은 정보를 연구자에게 제공할 수 있다. 둘째, 디지털 TMT는 기존 버전과 비교하여 민감한 도구입니다. 디지털 TMT는 과목을 충분히 준수할 수 있는 기존 TMT에 비해 추가 시간이 필요하지 않습니다.

프로토콜의 중요한 단계는 두 테스트모두 시간 변수를 수집했기 때문에 중단 없이 dTMT 및 WTMT를 수행하는 것입니다. 과목은 유창하게 시험을 완료해야합니다. 심사관에 의해 유발된 지연, 오해, 산만 등은 최소화하거나 제거해야 합니다.

두 가지 수정 사항이 언급되어야 합니다. 먼저, dTMT의 경우, 화면에 스타일러스의 실시간 압력은 도면에 대한 민감한 변수이며, 이는 디지털 클럭 드로잉테스트(28)에서확인되었다. 더 많은 개발과 함께, dTMT 동안 화면에 스타일러스 압력을 감지 할 수있는 소프트웨어는 의사에게 미래에 더 많은 정보를 제공 할 것입니다. 둘째, WTMT의 경우, 트렁크 흔들림을 감지하고 분석할 수 있는 새로운 장치는 IDEEA가 걸음걸이 데이터만을 제공하기 때문에 운동 장애 환자29,30에서더 많은 증거를 찾는 데 도움이 될 수 있다. 그러나, 우리가 아는 한, IDEEA는 WTMT에서 사용되는 최초의 디지털 가속법입니다.

현재 연구는 디지털화 된 버전에서 TMT의 두 가지 유형을 도입했다. 이러한 새로운 유형의 TMT는 기존 TMT의 정확한 복사본이 아니라 파생되었습니다. 로버트 P. 펠로우는 전산화 된 TMT가 전통적인 TMT에 비해 더 적은원이 필요하다는 것을 발견했습니다. 그러나 이러한 차이는 향후 디지털 TMT의 광범위한 사용을 방해할 수 없습니다.

디지털 기술은 우리의 일상 생활에서 점점 더 인기를 끌고 있기 때문에, 디지털 장치는 인지 장애 및 운동 장애의 조기 진단에 사용되어야한다32. dTMT와 WTMT는 모두 기존 TMT에서 파생되었지만 종이 기반 TMT보다 더 많은 변수를 캡처할 수 있습니다. 두 새로운 수정 된 TMTs 인지 장애 및 운동 장애를 가진 환자를 선별 하는 데 사용할 수 있습니다. 특히 상지 장애가있는 환자에게 WTMT는 특히 유용합니다.

본 연구의 한계는 작은 샘플 크기였다. 따라서 디지털 TMT의 민감도와 특이성을 입증할 수 있습니다. 그러나, dTMT와 WTMT는 참가자의 인지 기능 및 운동 능력을 결정하기 위하여 의사를 위한 추가 정보를 찾아내수있었습니다. 그러나, 결과 확인 하기 위해 더 많은 연구가 필요 하다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없다.

Acknowledgments

저자는 디지털 기술 지원을 위해 샤오 드 첸 에게 감사드립니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Minisun LLC Intelligent Device for Energy Expenditure and Activity (IDEEA)
Surface Pro 2 Microsoft computer

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References

  1. 10 facts on dementia. World Health Organization. Available from: http://www.who.int/features/factfiles/dementia/en (2017).
  2. Wei, M., et al. Diagnostic accuracy of the Chinese version of the Trail-Making Test for screening cognitive impairment. Journal of the American Geriatrics Society. 66, (1), 92-99 (2018).
  3. Schroeter, M. L., et al. Executive deficits are related to the inferior frontal junction in early dementia. Brain. 135, (1), 201-215 (2012).
  4. Rabin, L. A., Burton, L. A., Barr, W. B. Utilization rates of ecologically oriented instruments among clinical neuropsychologists. The Clinical Neuropsychologist. 21, (5), 727-743 (2007).
  5. Sacco, G., et al. Comparison between a paper-pencil version and computerized version for the realization of a neuropsychological test: the example of the trail making test. Journal of Alzhemier's Disease. 68, (4), 1657-1666 (2019).
  6. Faria, C. A., Alves, H. V. D., Charchat-Fichman, H. The most frequently used tests for assessing executive functions in aging. Dementia & Neuropsychologia. 9, (2), 149-155 (2015).
  7. Lezak, M. D., Howieson, D. D., Loring, D. W. Neuropsychological assessment. 4th ed. Oxford University Press. New York. 317-374 (2004).
  8. Lu, J. C., Guo, Q. H., Hong, Z. Trail making test used by Chinese elderly patients with mild cognitive impairment and mild Alzheimer' dementia. Chinese Journal Clinical Psychology. 14, (2), 118-120 (2006).
  9. Lee, S., Lee, J. A., Choi, H. Driving Trail Making Test part B: a variant of the TMT-B. Journal of Physical Therapy Science. 28, (1), 148-153 (2016).
  10. Bastug, G., et al. Oral trail making task as a discriminative tool for different levels of cognitive impairment and normal aging. Archives of Clinical Neuropsychology. 28, (5), 411-417 (2013).
  11. Perrochon, A., Kemoun, G. The Walking Trail-Making Test is an early detection tool for mild cognitive impairment. Clinical Interventions in Aging. 9, 111-119 (2014).
  12. McIntyre, R. S., et al. The THINC-Integrated Tool (THINC-it) screening assessment for cognitive dysfunction: validation in patients with major depressive disorder. The Journal of Clinical Psychiatry. 78, (7), 873-881 (2017).
  13. Schott, N. Trail Walking Test zur Erfassung der motorisch-kognitiven Interferenz bei älteren Erwachsenen. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie. 48, (8), 722-733 (2015).
  14. Thompson, M. D., et al. Clinical utility of the Trail Making Test practice time. The Clinical Neuropsychologist. 13, (4), 450-455 (1999).
  15. Mahurin, R. K., et al. Trail making test errors and executive function in schizophrenia and depression. The Clinical Neuropsychologist. 20, (2), 271-288 (2006).
  16. Klaming, L., Vlaskamp, B. N. S. Non-dominant hand use increases completion time on part B of the Trail Making Test but not on part A. Behavior Research Methods. 50, (3), 1074-1087 (2017).
  17. Christidi, F., Kararizou, E., Triantafyllou, N., Anagnostouli, M., Zalonis, I. Derived trail making test indices: demographics and cognitive background variables across the adult life span. Aging, Neuropsychology, and Cognition. 22, (6), 667-678 (2015).
  18. Dahmen, J., Cook, D., Fellows, R., Schmitter-Edgecombe, M. An analysis of a digital variant of the Trail Making Test using machine learning techniques. Technology and Health Care. 25, (2), 251-264 (2017).
  19. Woods, D. L., Wyma, J. M., Herron, T. J., Yund, E. W. The effects of aging, malingering, and traumatic brain injury on computerized Trail-Making Test performance. Plos ONE. 10, (6), 0124345 (2014).
  20. Naomi, K., et al. A new device-aided cognitive function test, User eXperience-Trail Making Test (UX-TMT), sensitively detects neuropsychological performance in patients with dementia and Parkinson's disease. BMC Psychiatry. 18, (1), 220 (2018).
  21. Persad, C. C., Jones, J. L., Ashton-Miller, J. A., Alexander, N. B., Giordani, B. Executive function and gait in older adults with cognitive impairment. The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences. 63, (12), 1350-1355 (2008).
  22. Zhang, K., Werner, P., Sun, M., Pi-Sunyer, F. X., Boozer, C. N. Measurement of human daily physical activity. Obesity Research. 11, (1), 33-40 (2003).
  23. Zhang, K., Pi-Sunyer, F. X., Boozer, C. N. Improving energy expenditure estimation for physical activity. Medicine and Science in Sports and Exercise. 36, (5), 883-889 (2004).
  24. Gorelick, M. L., Bizzini, M., Maffiuletti, N. A., Munzinger, J. P., Munzinger, U. Test-retest reliability of the IDEEA system in the quantification of step parameters during walking and stair climbing. Clinical Physiology and Functional Imaging. 29, (4), 271-276 (2009).
  25. Nordin, E., Moe-Nilssen, R., Ramnemark, A., Lundin-Olsson, L. Changes in step-width during dual-task walking predicts falls. Gait and Posture. 32, (1), 92-97 (2010).
  26. Liebherr, M., Weiland-Breckle, H., Grewe, T., Schumacher, P. B. Cognitive performance under motor demands - On the influence of task difficulty and postural control. Brain Research. 1684, 1-8 (2018).
  27. Herold, F., Hamacher, D., Schega, L., Müller, N. G. Thinking while moving or moving while thinking – Concepts of motor-cognitive training for cognitive performance enhancement. Frontiers in Aging Neuroscience. 10, 228 (2018).
  28. Kim, H., Hsiao, C. P., Do, Y. L. Home-based computerized cognitive assessment tool for dementia screening. Journal of Ambient Intelligence & Smart Environments. 4, 429-442 (2012).
  29. Mancini, M., et al. Trunk accelerometry reveals postural instability in untreated Parkinson's disease. Parkinsonism & Related Disorders. 17, (7), 557-562 (2011).
  30. Ozinga, S. J., et al. Three-dimensional evaluation of postural stability in Parkinson's disease with mobile technology. NeuroRehabilitation. 41, (1), 211-218 (2017).
  31. Fellows, R. P., ahmen, J., Cook, D., Schmitter-Edgecombe, M. Multicomponent analysis of a digital Trail Making Test. Clinical Neuropsychologist. 31, (1), 154-167 (2017).
  32. Au, R., Piers, R. J., Devine, S. How technology is reshaping cognitive assessment: Lessons from the Framingham Heart Study. Neuropsychology. 31, (8), 846-861 (2017).
새로운 평가 도구로 수정 된 전통적인 트레일 만들기 테스트 : 디지털 및 워킹 트레일 만들기 테스트
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Wei, W., Zhào, H., Liu, Y., Huang, Y. Traditional Trail Making Test Modified into Brand-new Assessment Tools: Digital and Walking Trail Making Test. J. Vis. Exp. (153), e60456, doi:10.3791/60456 (2019).

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