Waiting
Login processing...

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

Medicine

Geleneksel Trail Yapma Testi Yepyeni Değerlendirme Araçları içine Modifiye: Dijital ve Yürüyüş Trail Yapma Testi

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

Summary

Burada, Trail Making Test'in kağıt kalem sürümünden elde edilen iki tür bilişsel değerlendirme aracının nasıl gerçekleştiriltilebildiğini gösteren bir protokol sayılacağız.

Abstract

Trail Making Test (TMT), yürütme işlevini değerlendirmek için iyi kabul görmüş bir araçtır. Standart TMT 60 yıldan fazla bir süre önce icat edildi ve birçok versiyona dönüştürüldü. Dijital teknolojilerin geliştirilmesi ile, TMT artık sayısallaştırılmış bir sürüme değiştirilir. Bu çalışmada bilgisayarda yapılan dijital TMT (dTMT) ve yerde Yürüyen TMT (WTMT) gösterilmiştir. Her ikisi de TMT geleneksel sürümü ile karşılaştırıldığında daha fazla bilgi ortaya koydu.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Hızla yaşlanan nüfus ile, demans önemli bir halk sağlığı sorunu olarak kabul edilir. Dünya Sağlık Örgütü1göre dünya çapında demans ile yaşlı hastaların sayısı yaklaşık 47 milyondur. İdari fonksiyon bozukluğu yaşlı bireylerde bilişsel işlev bozukluğu sadece yaygın bir türüdür, ama hafif bilişsel bozukluk ilerleme nin bir belirleyici olarak bildirilmiştir (MCI) klinik Alzheimer hastalığı (AD)2,3. Nöropsikoloji de üçüncü en yaygın olarak kullanılan testolarak 4, Trail Making Test (TMT) yönetici fonksiyonları değerlendirmek için iyi kabul edilen bir araç olarak istihdam edilir, özellikle sürekli dikkat ve set-değişen5, yaşlı hastalarda bile6.

Standart TMT iki bölümden oluşan bir kağıt-kalem testidir: tMT-A ve TMT-B5. Eski sınav alıcısı, rasgele dağıtılan sayıları (1-25) artan sırayla bir test kağıdına bağlayan çizgiler ilerler (1->2->3...) çağırırken, ikincisi test edenin sayı ve harfleri (1->A->2->B...) alternatif olarak ayarlamasını gerektirir. TMT performansı genellikle doğru7her parçası tamamlamak için alınan süre içinde puanlanır. TMT farklı dillere çevrilmiştir. TMT Çince sürümü 2006 yılında geliştirilmiştir8. Çince karakterler İngilizce harflerden oldukça farklı olduğundan, TMT'nin Çince versiyonu bizim prosedürümüzde kullanılmıştır.

Standart sürümü dışında, TMT araştırmacılar tarafından farklı şekillerde modifiye edilmiştir (örneğin, sözlü TMT9, TMTsürüş 10, yürüyüş TMT (WTMT)11) belirli popülasyonları değerlendirmek veya sürüş ve yürüyüş gibi farklı koşullar altında ayrıntıları bulmak. Not, standart TMT ile karşılaştırıldığında farklı sayılar conferring bazı çalışmalar da yüksek geçerlilik ve güvenilirlik olduğu bildirilmektedir. Örneğin, McIntyre grubu tarafından geliştirilen THINC-Integrated Tool (THINC-it) TMT-B12için 9 sayı ve harf kullanmiştir; WTMT Schott ve meslektaşları tarafından bildirilen TMT-A13için 15 sayı kullanılır. Aynı şekilde, TMT'nin birçok değerlendirme sistemi, yönetici işlev bozukluğunun yanı sıra daha fazla öğe bulmada veya standart TMT'yi tamamlamaya uygun olmayan katılımcılar için erişilebilir olduğu bildirilen tam zaman puanlamasının ötesinde inşa edilmiştir. Örneğin, bazı araştırmacılar TMT hataları araştırılmış ve TMT-B hataları psikiyatrik bozukluğu olan hastalarda zihinsel izleme ve çalışma belleği ile ilişkili bulundu14. Yunanistan'dan gelen bir diğer grup, yetişkin yaşam süresi boyunca bilişsel esneklikteki bozulmayı tespit etmek için türetilmiş TMT puanları [TMT-(B−A) veya TMT(B/A)] önermiştir15. Genel olarak, TMT'nin alternatif değerlendirme sistemleri şu şekilde özetlenebilir: (1) tamamlama süresi analizi—TMT tamamlama süresi16saniye olarak hesaplanır; (2) hata analizi-TMT hataları farklı türleri sınıflandırılır ve14ölçülür ; (3) intermanual farklılıklar-baskın el ve baskın olmayan el arasında TMT tamamlama farklı yeteneklerikarşılaştırılır 17; ve (4) türetilmiş Trail Making Test endeksleri—TMT-A ve TMT-B'yi tamamlama arasındaki farklı karakterizasyonlar15olarak analiz edilir. Alternatif puanlama yöntemleri ek bilgi sağlar. Örneğin, TMT hata analizinin yararı şizofreni ve depresyon14olan hastalarda tek sonuç değişkeni olarak tamamlama süresi kullanılarak yakalanan bilişsel açıkları ortaya çıkarabilir. Herhangi bir önemli intermanual fark eksikliği motor bozukluğun etkisinden bilişsel disfonksiyon ayırt etmek için yardımcı oldu17. TMT endeksleri yetişkin yaşam süresi boyunca bilişsel esneklik bozukluğu tespit edebilir ve demografik ve diğer bilişsel arka plan değişkenlerinin etkisini en aza indirmek15.

Modern teknolojideki gelişmelerle, bilgisayar tabanlı dijital uygulamalar giderek geleneksel bilişsel müdahalelere entegre edilmiştir ve bunların çoğu yeni araçlar olarak oluşturulmak yerine mümkün olduğunca orijinal teste benzer şekilde tasarlanmıştır. Dijital veya bilgisayarlı TMT (dTMT) ek bilgi yakalamak için potansiyele sahip olduğu kanıtlanmıştır, mevcut test yapısı ile özellikle son yıllarda değişmeden18,19.

Bu çalışma, dTMT-A ve dTMT-B'nin bilgisayar tabanlı Çince versiyonunun yanı sıra bir WTMT'yi tanıtmayı amaçladı. Her ikisi de modifiye TMTs ve mci, Parkinson Hastalığı, Alzheimer Hastalığı, vb, üst ve alt ekstremite lerin hareketine dayalı yüksek duyarlılık ve özgüllük olduğu doğrulanmıştır20,21. DTMT ve WTMT'ye dahil edilen dijital teknolojiler TMT'nin kağıt kalem sürümüne kıyasla daha fazla bilgi yakalamaya yardımcı olabileceğinden ayrıntılı puanlama yöntemleri de sunuldu.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

DTMT'nin geliştirilmesi ve ilk başvuru PLA Ordu Genel Hastanesi İnceleme Kurulu Yedinci Tıp Merkezi tarafından onaylanmıştır. Konular TMT'yi test edilmeden önce onaylanmış bilgilendirilmiş onay belgelerini imzaladılar.

1. Genel Yöntem Geliştirme

  1. Cihazın içine gömülü yüksek kaliteli atalet sensörleri ve uyumlu bir elektronik kalemiçeren bir tablet (örneğin, Microsoft Surface Pro 2) kullanın(Şekil 1).
  2. Beş sensörden oluşan Enerji Harcamaları ve Aktivitesi (IDEEA) monitörü için akıllı cihazı kullanın( her biri 16 x 14 x 4 mm3, 2 g), göğüs kafesinin üzerine bir tane, her bir uyluğun ön tarafına iki, her iki ayağın altına bağlı olan diğer iki sensörden oluşan. Sternum ve uyluk sensörlerini sağlam bir kablo ile küçük bir 32 bit mikroişlemciye (70 x 44 x 18 mm3, 59 g) bağlayın ve ayak sensörlerini bağlayın(Şekil 2).

2. DTMT'nin Tasarımı ve Test Edilmesi

NOT: Daha önce de belirtildiği gibi, dTMT iki bölümden oluşur: dTMT-A ve dTMT-B. Bu iki test ters çevrilmeden sırayla (dTMT-A devam dTMT-B) yapılmalıdır.

  1. dTMT-A prosedürü
    1. dTMT-A'yı sessiz ve rahat bir ortamda gerçekleştirin.
      NOT: dTMT'yi tamamlamak için kayıt yaptıran katılımcıların 2 yıldan fazla eğitim düzeyine sahip olması gerekmektedir; aksi takdirde, dTMT-B'deki Çince karakterleri okuma ve tanımada güçlük çekebilirler. Bu arada, katılımcıların belirgin bir görme ve üst ekstremite engelli olduğundan emin olun.
    2. Katılımcılardan masanın önüne oturmalarını ve bilgisayar konumunu, arka plan ışığını ve elektronik kalemi ayarlamalarını isteyin.
    3. Ekrandaki sayıları kolayca okuyabildiklerinden emin olmak için katılımcıların görme keskinliğine yakın olup olmadığını kontrol edin.
      NOT: Bazı yaşlı denekler belki de ekranda daireler presbiyopi olan konular için çok küçük durumda cam bir çift gerekir.
    4. dTMT-A'nın talimatlarını aşağıdaki gibi gösterin: Lütfen ardışık sayılara (örn., 1->2->3... 9) ekranda rastgele dağıtılan dairelerde. Çoğu katılımcının bilgisayarın yüzeyine nasıl çizim yapılacağını tanıması gerektiğinden, test öncesi deneme (en fazla 150 s) gereklidir.
    5. dTMT-A ve standart TMT-A arasındaki büyük farkları gösterin. İlk olarak, daire doğru astarlanmışsa, rengi değiştirilebilir. İkinci olarak, daire doğru astarlanmamışsa, rengi değişmeden kalır ve öznelerin onu son daireden yeniden hizaya sokulması gerekir.
      NOT: Tüm dairelerin düz çizgilerle akıcı bir şekilde bağlanması teşvik edilir.
    6. Katılımcılara hatalardan ve zaman israfından kaçınmalarını tavsiye edin. Katılımcıları çizgiyi akıcı bir şekilde çizmeye teşvik edin, ancak mümkün olduğunca doğru; ancak, hiçbir öncelik vermek.
    7. Katılımcılardan dTMT-A'yı kesintisiz olarak tamamlamaları için ekranda PartA (Şekil 1 alt paneli) seçmelerini isteyin. Tüm dTMT-A verileri bilgisayarda otomatik olarak toplanır.
      NOT: El ile arasındaki farklılıkları araştırmak için veriler toplanırsa, diğer elile bir test daha yapılmalıdır. Sol-/sağ-el testi nin sırası rasgeledir.
  2. dTMT-B prosedürü
    1. Adımı 2.1'i tekrarlayın.
    2. dTMT-B'nin talimatlarını aşağıdaki gibi gösterin: Lütfen sayıları ve Çince karakterleri (örn. 1->graphic 1->2->graphic 1... graphic 1 ) alternatif olarak ekranda rasgele dağıtılan dairelerde.
      NOT: Tüm Çince karakterlerin konular tarafından tanındığından emin olun. Bazı katılımcıların sayıları ve Çince karakterleri alternatif olarak kendi başlarına nasıl çizeceklerini anlamaları gerektiğinden, test öncesi deneme (maksimum 150 s) de gereklidir.
    3. Deneklerden ekrandaki PartB'yi (Şekil 1 alt panel) seçerek dTMT-B'yi kesintisiz olarak tamamlamalarını isteyin. Tüm dTMT-B verileri otomatik olarak bilgisayarda toplanır.
      NOT: El ile arasındaki farklılıkları araştırmak için veriler toplanırsa, diğer elile bir test daha yapılmalıdır. Sol-/sağ-el testi nin sırası rasgeledir.

3. DTMT'de Doğrudan Veri Toplama ve Tanımlar

  1. Tamamlanma süresinin toplamını belirleyin: tüm daireleri doğru sırada bağlayan bir çizgi çizmek için gereken süre (ms).
  2. Hata sayısını belirleyin: bir çizginin yanlış sırada bir daireye kaç kez çizildiği.
  3. Her adım için tamamlanma süresini belirleyin: her adımı çizmek için milisaniye cinsinden geçen süre.
  4. Her dairenin içindeki zamanı belirleyin: dairelerin içini çizmek için milisaniye cinsinden harcanan süre.
  5. İç daire yüzdesini (%): her dairenin içindeki süre toplam tamamlanma süresine bölünür.
  6. Her tolerans çemberinin içindeki zamanı belirleyin: tolerans çemberlerinin içini çizmek için milisaniye cinsinden harcanan süre.
  7. İç daire tolerans yüzdesini belirleyin (%): tamamlanma süresine toplam zamana bölünen her tolerans çemberinin içindeki süre
  8. Her adımda satır iptal sürelerini belirleyin: her adımda bir satırın iptal edildiği süreler. Tolerans çemberinin çapı gerçek bir daireninkinden beş kat daha fazladır.
  9. Her adımın en uygun yolunu belirleyin: her adımın milimetre cinsinden en yakın satırı.
  10. Her adımın gerçek yolunu belirleyin: her adımın milimetre cinsinden gerçek satırı.
  11. Her adımın yol sapını belirleyin: milimetre cinsinden gerçek çizgi, her adımın milimetre cinsinden en yakın satırı eksi.
  12. Yol sapmasının değişkenliğini belirleyin: Her adımın yol sapmasının çarpımının katsayısı.
  13. Her adımın çizim hızını belirleyin: her adımın milimetre cinsinden gerçek satırı, her adımın tamamlanması için gereken zamana bölünür.
    NOT: Ortalama değer, adım adım toplanan değerlerin toplamı ile hesaplandı. Eller veya parçalar arasındaki farklı noktaları yansıtan dolaylı veriler doğrudan verilere dayalı olarak elde edilmiştir.

4. Tasarım ve WTMT Test

NOT: DTMT'ye benzer şekilde WTMT'nin de iki bölümü vardır: WTMT-A ve WTMT-B. Bu iki test ters çevrilmeden sırayla (WTMT-A proceding WTMT-B) yapılmalıdır.

  1. WTMT-A yordamı
    1. WTMT-A'yı sessiz ve rahat bir ortamda gerçekleştirin. Oda ışığı olduğundan emin olun. 16 m2 alanda (4 x 4 m2)15 pozisyonun her birinde sayılarla bozuk paraları rastgele dağıtın. Her sikke etrafında 30 cm çapında çizin (Şekil 3).
      NOT: WTMT'yi tamamlamak için kayıt yaptıran katılımcıların 2 yıldan fazla eğitim düzeyine sahip olması gerekmektedir; aksi takdirde, WTMT-B'deki Çince karakterleri okumakta ve tanımakta güçlük çekebilirler. Bu arada, katılımcıların belirgin bir görsel ve alt ekstremite engelli olduğundan emin olun.
    2. Akıllı Enerji Harcaması ve Aktivitesi Cihazını (IDEEA) PC'ye bağlayın ve deneğin antropometrik verilerini girin.
    3. Beş biaksiyel mini ivmeölçer (16 x 14 x 4 mm3, 2 g) göğüs kafesi üzerinde, her bir uyluğun ön tarafına ve her ayağın altına tıbbi bant ile takın(Şekil 4). Tüm ivmeölçerleri ince, esnek kablolar aracılığıyla giysilere bir kliple bağlı bir mikroişlemci/depolama ünitesine (70 x 44 x 18 mm3, 59 g) bağlayın.
      NOT: IDEEA, üst gövde, uyluk ve ayaklarda bulunan beş çift eksenli ivmeölçerden oluşan çoklu ivmeölçer tabanlı bir sistemdir. IDEEA başlangıçta günlük yaşam faaliyetleri sırasında enerji harcamalarını tahmin etmek için geliştirilmiştir22,23, ama yaygın olarak kullanılan yürüyüş döngüsü parametreleri24birçok ölçmek için ek bir yeteneği vardır.
    4. Cihaz donatıldıktan sonra, katılımcılardan ısınmak için rahat bir yürüyüş hızında herhangi bir hedef olmadan bir geçitte yukarı ve aşağı yürümelerini isteyin.
    5. WTMT-A'nın talimatlarını aşağıdaki gibi gösterin: Lütfen ardışık sayılara (örn. 1->2->3... 15) sikkeler rastgele katta dağıtılan.
    6. Katılımcıları akıcı, ancak mümkün olduğunca doğru yürümeye teşvik edin; Ancak, hiçbir öncelik verilir. WTMT-A'yı yalnızca bir kez gerçekleştirin.
    7. Katılımcıların güvenliğini sağlamak, zorlu bir ortamda çift görev yürüyüş25düşme riskini artırabilir, çünkü . Hem ön hem de sonrası testler için, IDEEA'nın ayakta yürümeyi ayırt edebilmesi için 5 adımlık bir duraklama gereklidir.
      NOT: Sikke üzerinde ya ayak adımı hedef olarak kabul edilir. Katılımcılar yanlış sırada yürürlerse, doğru sırada yürüyene kadar onlara yol gösterin. Tüm WTMT-A verileri Otomatik olarak IDEEA mikroişlemci/depolama biriminde toplanır.
  2. WTMT-B prosedürü
    1. Bölüm 4.1.1'deki gibi adımları yineleyin.
    2. WTMT-A'nın talimatlarını aşağıdaki gibi gösterin: Lütfen ardışık sayılara (örn. 1->graphic 1->2->graphic 1... graphic 1 >8) sikkeler rastgele yere dağıtılır. Tüm Çince karakterlerin katılımcılar tarafından tanındığından emin olun.
    3. WTMT-B'yi yalnızca bir kez gerçekleştirin.
    4. Katılımcıların güvenliğini sağlamak, zorlu bir ortamda çift görev yürüyüş düşme riskini artırabilir çünkü25. Hem ön hem de sonrası testler için, IDEEA'nın ayakta yürümeyi ayırt edebilmesi için 5 adımlık bir duraklama gereklidir.
      NOT: Sikke üzerinde ya ayak adımı hedef olarak kabul edilir. Eğer denekler yanlış sırayla yürüdülerse, doğru sırayla yürüyene kadar onlara yol gösterin. Tüm WTMT-B verileri Otomatik olarak IDEEA mikroişlemci/depolama biriminde toplanır.

5. WTMT'de Doğrudan Veri Toplama ve Anlam Açıklaması

NOT: Şekil 5'tegösterildiği gibi, insan yürüyüş döngüsü farklı alt evrelere ayrılmıştır. Mekansal ve zamansal parametreler ayrıntılı olarak tanımlanır ve aşağıdaki gibi hesaplanır.

  1. (n) adımlarını belirleyin: sağ ve sol uzuvlar da dahil olmak üzere seviye yürüyüşü sırasında tamamlanan basamak sayısı.
  2. Salıncak süresini belirleyin (%): herhangi bir ayak için ilk yere veya merdiven kontağına kadar ayak-off'tan başlayan faz yüzdesi.
  3. Duruş süresini belirleyin (%): bir ayağın topuk vuruşu ile kontra-lateral ayağın topuk vuruşu arasındaki faz yüzdesi.
  4. Hızı (m/s) belirleyin: Art arda iki adımdaki ortalama hız.
  5. Adım uzunluğunu (m) belirleyin: Sağ veya sol ayağın ilk topuk vuruşu ile kontralateral ayağın topuk vuruşu arasındaki uzunluk farkı.
  6. Adım uzunluğunu (m): Aynı ayağın, sağ-sol-sağ (R-L-R) veya sol-sağ-sol (L-R-L) ilk temasının ardışık noktaları arasındaki mesafeyi belirleyin.
  7. Adım uzunluğunun yürüyüş değişkenliğini belirleyin: adım uzunluğunun değişiminin katsayısı.
    NOT: Tamamlanma süresi ve hatalar da IDEEA yerine sınav görevlisi tarafından toplanır ve sayılır.

6. Veri Toplama ve İstatistik

  1. Gruplar arasındaki farkları karşılaştırmak için tek yönlü ANOVA ve Fisher'ın LSD'sini kullanın. Demografik veriler Tablo 1'delistelenmiştir. dTMT-A, dTMT-B, WTMT-A ve WTMT-B verileri sırasıyla Tablo 2-5'te gösterilmiştir. P < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı bir fark alabilmek için düşünüldü.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Hafif Kognitif Bozukluğu olan yedi yaşlı hasta (MCI olan yaşlılar), Parkinson hastalığı olan yedi yaşlı (PH'li yaşlı) ve yedi yaşlı sağlıklı birey (Sağlıklı Yaşlı) işe alındı ve dTMT-A, dTMT-B, WTMT-A ve WTMT-B uygulandı. Testlerden sonra veriler toplandı ve SPSS yazılımı kullanılarak analiz edildi.

Bir bütün olarak, katılımcıların demografik verileri tüm grupların yaş, cinsiyet, eğitim düzeyi, baskın el, Klinik Demans Derecelendirmesi (CDR) skoru, Küresel Bozulma Ölçeği (GDS) skoru, TUG: zamanlı Yukarı ve Git Testi (TUG) ve (p > 0.05).

Tablo 2'degösterildiği gibi, Sağlıklı Yaşlılar, MCI ile Yaşlılar arasında dTMT-A verilerinin çoğu, ve PH'li yaşlılar, toplam tamamlanma süresi (18.15 ± 5.12 s vs. 19.67 ± 7.12 s vs. 19.85 ± 3.89, P = 0.812), Hata Sayısı (0.14 ± 0.38 vs. 0.29 ± 0.49 vs. 0.29 ± 0.49, P = 0.79 ve benzeri) benzerdi. Bu, geleneksel TMT-A tarafından değerlendirilirse tüm katılımcıların benzer puanlarına sahip oldukları anlamına gelir. Ancak, dTMT-A tarafından yakalanan bazı farklı değişkenler vardı. Tablo 2'degösterildiği gibi, PH'li yaşlılar, her adımın (Pb = 0.017, Pc = 0.048), yol sapmasının daha büyük bir değişkenliği (Pb = 0,000, Pc = 0,000) ve her adımın çizim hızının daha düşük olduğunu (Pb = 0.001, Pc = 0.025) McI ve Sağlıklı, McI ile karşılaştırıldığında daha büyük bir toplam yol sapması sergiledi.

Tablo 3'tegösterildiği gibi, dTMT-B'nin tamamlanmasındaki farklar dTMT-A'ya göre daha fazla yönden yansıtıldı. MCI'li yaşlı hastalarda daha uzun bir tamamlama süresine (P = 0.000) ve daha fazla hata (P = 0.000), daire içinde daha fazla zaman (P = 0.000) veya tolerans çemberi (P = 0.000), daha fazla yol sapması (P = 0,035) ve çizimde daha düşük hız (P = 0,000) vardı. Bu arada, PH'li yaşlıların daha uzun bir tamamlama süresine ihtiyacı vardı (P = 0.000) ve daha fazla hata (P = 0.000), daire içinde daha fazla zaman (0.000) ama tolerans çemberi içinde daha az zaman (P = 0.0) 000), daha fazla yol sapması (P = 0.032), yol sapmasının daha büyük değişkenliği (P = 0.001) ve belli ki her adımın çizim hızı (P = 0,000) yaşlı sağlıklı bireylere göre daha düşüktür. Tüm sonuçlar, dTMT'nin yaşlı sağlıklı katılımcılar ve yaşlı hastalar arasında önemli farklar tespit edilebilebis olduğunu göstermiştir.

Tablo 4'tegösterildiği gibi, WTMT-A'daki yürüyüş verileri, özellikle hız (Pb = 0,000, Pc = 0,002), adım uzunluğu (Pb = 0,004, Pc = 0,016), adım uzunluğu (Pb = 0.005, Pc = 0.019) ve benzeri diğer bireylere göre Ph ile Yaşlılar arasında daha fazla fark tespit edebilir. Tüm bu veriler WTMT-A yaşlı PH hastaları ve yaşlı sağlıklı katılımcılar arasında bariz farklılıklar yakalayabilir ima etti.

Tablo 5'tegösterildiği gibi, WTMT-B'deki yürüyüş verileri gruplar arasında daha fazla fark bulabilir. MCI ve PH'li yaşlı hastaların testi tamamlamak için daha uzun zaman (Pa = 0.001, Pb = 0.000) ve daha fazla adıma ihtiyacı vardı (Pa = 0.000, Pb = 0.000). Onların adım ve adım uzunluğu yaşlı sağlıklı katılımcılara göre daha kısa görünüyordu. Buna ek olarak, PH'li yaşlı hastalar MCI denekleriyle karşılaştırıldığında daha da ciddi bir eğilim gösterdiler. İşaretli farklar basamak uzunluğu (0,045 m ± 0,02 vs. 0,049 m ± 0,02 , Pc = 0 .002), adım uzunluğu (0,91 m ± 0,04 vs. 0,96 m ± 0,03, Pc = 0,012) ve adım uzunluğunun Gait değişkenliği (0,112 ± 0,0030 vs. 0,120 ± 0,0034, Pc = 0,0000).

Figure 1
Şekil 1: Bilgisayar. DTMT-A ve dTMT-B (üst panel) için bilgisayar, dTMT'nin yazdırma ekranı, denekler dTMT-A'yı başlatmak için Bölüm A'yı veya DTMT-B'yi başlatmak için Bölüm B'yi (alt panel) seçerler. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 2
Şekil 2: IDEEA. WTMT-A ve WTMT-B için cihaz. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 3
Şekil 3: WTMT-A ve WTMT-B örneği. Şekilde gösterildiği gibi, deneklerin START'tan başlayıp END'e yürümesi gerekir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 4
Şekil 4: IDEEA ivmeölçerler ve konumu. Şekil, IDEEA ivmeölçerlerin nasıl doğru giyileceğini gösterdi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 5
Şekil 5: İnsan yürüyüş döngüsü farklı alt evrelere ayrılmıştır. Stand evresi yürüyüş döngüsünün yaklaşık %60'ı, Salıncak fazı ise yürüyüş döngüsünün yaklaşık %40'ıydı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Sağlıklı Yaşlılar MCI ile yaşlı PH'li yaşlılar P Değeri
N = 7 N = 7 N = 7
Yaş 67,14 ± 4,22 65,14 ± 3,39 66,29 ± 3,90 0.63
Cinsiyet(M:F) 4:03 5:02 4:03 0.589
Baskın el(R%) 100 100 100
Eğitim (yıl) 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

Tablo 1: Participants. Ortalama ± SD'nin demografik verileri. M:F = Erkek: Dişi; R% = Sağ el yüzdesi; yıl = yıl; MMSE = Mini Mental State Examination.; MCI = Hafif Kognitif Bozukluk; PD = Parkinson Hastalığı; CDR = Klinik Demans Derecesi; GDS = Küresel Bozulma Ölçeği; TUG = zamanlanmış Yukarı ve Git Testi; S = Saniye

Sağlıklı Yaşlılar MCI ile yaşlı PH'li yaşlılar P Değeri
N = 7 N = 7 N = 7
Tamamlanma süresinin toplamsüresi 18.15 ± 5.12 19,67 ± 7,12 19,85 ± 3,89 0.821
Hata Sayısı 0,14 ± 0,38 0,29 ± 0,49 0,29 ± 0,49 0.796
Her daire içinde toplam süre 6.94 ± 1.99 6.91 ± 3.31 7.81 ± 2.46 0.773
İç daire yüzdesi 39.13 ± 7.70 35,42 ± 10,25 40,02 ± 11,63 0.665
Her tolerans çemberinin içindeki toplam süre 1,57 ± 0,80 2.09 ± 0.88 1.85 ± 0.49 0.442
İç tolerans çemberi yüzdesi 8.74 ± 3.02 10.80 ± 3.07 9,61 ± 3,55 0.498
Toplam Satır iptal süreleri 0,14 ± 0,38 0,29 ± 0,49 0,14 ± 0,38 0.764
Her adımın toplam yol sapması 38,41 ± 2,52 39.30 ± 3.07 42.99 ± 3.99b, c 0.039
Yol sapmasının değişkenliği 1.72 ± 0.24 2.36 ± 0.55a 3.66 ± 0.46b, c 0
Her adımın çizim hızı 21,38 ± 2,59 19.00 ± 2.40 15.70 ± 2.55b, c 0.002

Tablo 2: dTMT-A verileri participants. Ortalama ± SD. MCI = Hafif Kognitif Bozukluk; PH = Parkinson Hastalığı. LSD ile tek yönlü-ANOVA ve post hoc analizi. a = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre MCI'lı yaşlılar; b = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar; c = P < 0.05 MCI'lı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar.

Sağlıklı Yaşlılar MCI ile yaşlı PH'li yaşlılar P Değeri
N = 7 N = 7 N = 7
Tamamlanma süresinin toplamsüresi 32,07 ± 10,93 67,56 ± 9,87a 89.95 ± 12.12b,c 0
Hata Sayısı 0,14 ± 0,38 2.86 ± 1.07a 1.29 ± 0.49b,c 0
Her daire içinde toplam süre 6.03 ± 1.72 27.83 ± 5.05a 7.81 ± 2.46b,c 0
İç daire yüzdesi(%) 19,16 ± 3,86 41.47 ± 6.76a 22,46 ± 3,35c 0
Her tolerans çemberinin içindeki toplam süre 3.51 ± 0.91 9.73 ± 1.46a 3.93 ± 2.21c 0
İç tolerans çemberi yüzdesi(%) 11.26 ± 2.20 14.47 ± 1.62a 4,57 ± 2,86b,c 0
Toplam Satır iptal süreleri 0,29 ± 0,38 0,86 ± 1,07 0,43 ± 0,53 0.35
Her adımın toplam yol sapması 86.02 ± 7.36 95.36 ± 6.76a 95,56 ± 8,78b 0.051
Yol sapmasının değişkenliği 2.158 ± 0.173 2.024 ± 0125 2.659 ± 0.332b,c 0
Her adımın çizim hızı 16,85 ± 1,79 8.41 ± 1.09a 4.91 ± 0.91b, c 0

Tablo 3: participan ts dTMT-B verileri. Ortalama ± SD. MCI = Hafif Kognitif Bozukluk; PH = Parkinson Hastalığı. LSD ile tek yönlü-ANOVA ve post hoc analizi. a = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre MCI'lı yaşlılar; b = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar; c = P < 0.05 MCI'lı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar.

Sağlıklı Yaşlılar MCI ile yaşlı PH'li yaşlılar P Değeri
N = 7 N = 7 N = 7
Tamamlanma süresinin toplamsüresi 68,43 ± 4,86 76,57 ± 7,66 98,29 ± 9,36b,c 0
Hata Sayısı 0,29 ± 0,49 0,29 ± 0,49 0,57 ± 0,53 0.487
Adımlar (n) 80,86 ± 2,34 81,29 ± 3,30 81,71 ± 3,90 0.886
Salıncak süresi (%) 36,86 ± 1,32 35.03 ± 0.84a 35,48 ± 1,25b 0.022
Adım süresi (%) 63,00 ± 1,35 64,97 ± 0,84 a 64,52 ± 1,25b 0.014
Hız (m/s) 1.01 ± 0.10 0,82 ± 0,57a 0,68 ± 0,04b,c 0
Adım uzunluğu (m) 0,51 ± 0,02 0,50 ± 0,01 0.49 ± 0.02b,c 0.01
Adım uzunluğu (m) 1.02 ± 0.04 1.00 ± 0.02 0,96 ± 0,04b,c 0.011
Adım uzunluğunun yürüyüş değişkenliği 0,111 ± 0,0011 0,112 ± 0,0011 0,113 ± 0,0014 0.156

Tablo 4: WTMT-A participantsverileri. Ortalama ± SD. MCI = Hafif Kognitif Bozukluk; PH = Parkinson Hastalığı. LSD ile tek yönlü-ANOVA ve post hoc analizi. a = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre MCI'lı yaşlılar; b = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar; c = P < 0.05 MCI'lı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar.

Sağlıklı Yaşlılar MCI ile yaşlı PH'li yaşlılar P Değeri
N = 7 N = 7 N = 7
Tamamlanma süresinin toplamsüresi 78,57 ± 4,86 92.29 ± 7.72a 109,00 ± 5,66b,c 0
Hata Sayısı 0,57 ± 0,79 1.14 ± 1.07 0,86 ± 0,69 0.479
Adımlar (n) 89,71 ± 2,63 96.71 ± 2.29a 100,57 ± 3,74milyar,c 0
Salıncak süresi (%) 37,20 ± 1,21 36,56 ± 1,23 36,47 ± 1,15 0.476
Adım süresi (%) 62,80 ± 1,21 63,44 ± 1,23 63,53 ± 1,15 0.476
Hız (m/s) 0,98 ± 0,06 0.83 ± 0.08a 0,73 ± 0,03b,c 0
Adım uzunluğu (m) 0,51 ± 0,02 0,49 ± 0,02 0.45 ± 0.02b,c 0
Adım uzunluğu (m) 1.01 ± 0.04 0,96 ± 0,03a 0,91 ± 0,04b,c 0
Adım uzunluğunun yürüyüş değişkenliği 0,114 ± 0,0033 0.120 ± 0.0034a 0.112 ± 0.0030c 0.001

Tablo 5: Katılımcıların WTMT-B verileri. Ortalama ± SD. MCI = Hafif Kognitif Bozukluk; PH = Parkinson Hastalığı. LSD ile tek yönlü-ANOVA ve post hoc analizi. a = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre MCI'lı yaşlılar; b = P < 0.05 Sağlıklı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar; c = P < 0.05 MCI'lı Yaşlılara göre PH'li yaşlılar.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Geleneksel kağıt kalem TMT de 50 yılı aşkın bir süredir dünya çapında kullanılmaktadır. Ancak, dijital TMT avantajlıdır. İlk olarak, geleneksel TMT bir yürütme işlev aracı olarak kabul edilir, hem dTMT ve WTMT bilişsel işlevin yanı sıra motor yeteneği yansıtan yönleri vardır. Bilişsel-motor çift görev son yıllarda büyük ilgi kazanmıştır göz önüne alındığında26,dijital teknolojiler geleneksel TMT ile karşılaştırıldığında bu entegre görev hakkında daha fazla bilgi ile araştırmacılar sağlayabilir27. İkinci olarak, dijital TMT geleneksel sürümü ile karşılaştırıldığında hassas bir araçtır. Dijital TMT, konuların yeterli uyumluluğuna sahip olan geleneksel olanlara göre ek zamana ihtiyaç duymaz.

Her iki test de zaman değişkenleri topladığı için, protokoldeki kritik bir adım dTMT ve WTMT'yi kesintisiz olarak gerçekleştirmektir. Deneklerin testleri akıcı bir şekilde tamamlamaları gerekiyor. Sınav görevlilerinin neden olduğu gecikmeler veya yanlış anlama, dikkat dağınıklığı vb. en aza indirilmeli veya ortadan kaldırılmalıdır.

Bahsedilmesi gereken iki değişiklik vardır. İlk olarak, dTMT için, ekrana kalemin gerçek zamanlı basınç çizim için hassas bir değişkendir, hangi bir dijital Saat Çizim Testi teyit edilmiştir28. Daha fazla geliştirme ile, dTMT sırasında ekrana kalem basıncı algılayabilir yazılım gelecekte doktorlar daha fazla bilgi verecektir. İkinci olarak, WTMT için, tespit ve gövde sway analiz yeni bir cihaz hareket bozukluğu hastalarda daha fazla kanıt bulmak için yararlı olabilir29,30, IDEEA sadece yürüyüş veri sağlar çünkü. Ancak, bildiğimiz kadarıyla, IDEEA WTMT kullanılan ilk dijital ivmeölçer.

Mevcut çalışmada sayısallaştırılmış bir sürümde iki tür TMT ortaya konmedilmiştir. Bu yeni TMT türleri, geleneksel TMT'nin tam bir kopyası olmaktan ziyade türetilmiştir. Robert P. Fellows bilgisayarlı TMT geleneksel TMT göre daha az daire gerekli bulundu, durumda çevreler çok kalabalık31. Ancak, bu fark gelecekte dijital TMT'nin geniş kullanımını engelleyemez.

Dijital teknoloji günlük hayatımızda giderek daha popüler hale geldiği için, bilişsel bozuklukların ve hareket bozukluklarının erken tanısında dijital cihazlar kullanılmalıdır32. dTMT ve WTMT her ikisi de geleneksel TMT türetilmiştir ancak kağıt tabanlı TMT daha fazla değişken yakalayabilir. Her iki yeni modifiye TMTbilişsel bozukluklar ve hareket bozuklukları olan hastalarda tarama için kullanılabilir. Özellikle üst ekstremite engelli hastalar için, WTMT özellikle yararlıdır.

Bu çalışmanın bir sınırlama küçük örneklem büyüklüğü oldu. Sonuç olarak, dijital TMT'nin duyarlılığı ve özgüllüğü gösterilebilir. Ancak, dTMT ve WTMT katılımcıların bilişsel fonksiyon ve motor yeteneğini belirlemek için doktorlar için ek bilgi bulabilir. Ancak bulguları doğrulamak için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Acknowledgments

Yazarlar dijital teknoloji desteği için Xiaode Chen teşekkür ederiz.

Materials

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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).
Geleneksel Trail Yapma Testi Yepyeni Değerlendirme Araçları içine Modifiye: Dijital ve Yürüyüş Trail Yapma Testi
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

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).More

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).

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