Summary
このプロトコルは、慢性脳卒中生存者の移動戦略に対するタスク条件の影響を調査することを目的としています。さらに、このプロトコルは、神経筋電気刺激によって誘発される肘の延長の制限が、障害のない成人の目標指向腕が達する際にトランク補償を引き起こすかどうかを調べるために使用することができる。
Abstract
トランク補償は、慢性脳卒中生存者における上肢(UE)運動障害に代わる最も一般的な運動戦略である。タスク条件がトランク補償と目標指向アームにキネマティクスに及ぼす影響を調べる証拠が不足しています。このプロトコルは、タスクの難易度や複雑さなど、タスク条件が目標指向アームに到達するキネマティクスに及ぼす影響を調査することを目的としています。2人の障害のない若年成人と軽度のUE運動障害を持つ2人の慢性脳卒中生存者が、プロトコルをテストするために募集された。各参加者は、4つの異なるタスク条件(2つのタスク難点(大きなターゲットと小さなターゲット)X 2タスクの複雑さ[ポインティングとピックアップ])でゴール指向の腕を実行しました。タスクの目標は、聴覚の手がかりに応じて、スタイラスまたは箸のペアで、できるだけ早くホームポジションの前に20cmある物体をターゲットに到達してポイントするか、拾うものでした。参加者はタスク条件ごとに10回のリーチを実行しました。3次元モーションキャプチャカメラシステムは、トランクとアームキネマティクスを記録するために使用されました。代表結果は、タスクの複雑さの関数として移動時間、移動のぎくしゃく、およびトランク補償が大幅に増加したことを示したが、すべての参加者のタスク難易度ではない。慢性脳卒中の生存者は、障害のない成人よりも著しく遅く、ぎくしゃくし、より多くのフィードバック依存の腕が到達し、有意に多くの代償性の幹の動きを示した。我々の代表的な結果は、このプロトコルが軽度のUE運動障害を有する慢性脳卒中生存者における運動制御戦略に対するタスク条件の影響を調査するために使用できることを支持する。
Introduction
トランクの動きは、脳卒中後の上肢(UE)運動の欠損を有する個人における肘と肩の限られた自由度を補償する最も一般的な戦略である1,2。以前の研究では、脳卒中後の個人が異なる運動タスク環境3、4、5で異なる運動戦略を採用することを示しています。動的システムモータ制御理論は、運動がタスク条件や環境6などの内部の個々の要因と外部要因から生じると説明しています。さらに、Fittの法則は、タスクの難易度と移動速度の関係を説明し、より遅い速度7でより困難なタスクを実行する傾向があります。ゴール指向の腕がタスクに到達するという点では、Gentilucciは、人々が大きな物体8に比べて小さな物体に到達して把握すると、到達する動きを遅くすると報告しました。しかし、慢性脳卒中生存者における運動学および代償運動戦略に到達する目標指向腕に対するタスクの複雑さの影響は十分に理解されていない。慢性脳卒中生存者におけるポインティングと把握タスクを調べた以前の研究では、2つの異なるタスク間の運動学的変数の違いが、Fugl-Meyer上部極数スコア9で測定されたUE運動障害の違いを説明したことを実証した。しかし、この研究では、移動戦略がポインティングタスクと把握タスクの間で運動学的変数の観点からどのように異なるかを直接比較しませんでした。個々の運動障害レベルを考慮した代償運動戦略に対するタスク条件の影響をよりよく理解することは、補償運動を最小限に抑え、運動障害の払い戻しを最大化するための効果的な治療セッションを設計するために重要です。したがって、タスク条件、特にタスクの複雑さは、脳卒中後の運動障害を持つ個人の移動戦略にどのように影響するかを調査することが不可欠です。この提案された研究プロトコルは、障害のない成人および脳卒中生存者の運動学に到達する目標指向腕に対するタスク条件の影響を調査する。このプロトコルの目的は2倍です: 1) タスクの複雑さが、慢性脳卒中生存者の運動学に達するトランク補償と目標指向腕に影響を与えるかどうかを調査します。2)このプロトコルが障害のない成人と慢性脳卒中生存者の間で到達する目標指向腕の運動学を区別できるかどうかを決定する。
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Protocol
SUNYアップステート医科大学の機関審査委員会(IRB)は、このプロトコルを承認しました.
1. 参加者の審査
- ヘルシンキ宣言によるIRB承認を得て、すべての研究方法を実行します。
- 上肢運動タスクのパフォーマンスを妨げる神経学的または筋骨格系の問題を持っていない非障害のある成人を募集します。
- 脳卒中発症が研究参加の少なくとも6ヶ月前であり、軽度から中等度の上肢運動障害を有する慢性脳卒中生存者を募集し、66人中19〜60の上肢スコアのFugl-Meyer評価によって示され、片頭腕手首と指を自発的に少なくとも10度延長することができる。
- 参加する可能性のある参加者がデータ収集セッションに参加するようにスケジュールします。
- 実験手順を開始する前に、すべての研究参加者から書面によるインフォームド・コンセントを取得します。
- すべての参加者に対して、人口統計、以前の腕の怪我の履歴、手の優位性、特定の細かい手の運動スキルタスクに対する信頼に関するアンケートを使用して、参加資格を調査するスクリーニングを行います。
2. 上肢運動の結果対策
- 標準手順10でパーデューペグボードテストを実行します。
- 標準手順11,12を用いて、上肢モーター(FMA-UE)のFugl-Meyer評価を行う。
3. 心理社会的・認知行動評価
- 参加者にオンライン調査プラットフォームを使用して次のアンケートを完了させましょう: Edinburg 手渡しインベントリ;箸の使用に関する以前の経験のためのアンケート。箸の使用に関する自己効力調査を行います。
4. 目標指向アーム到達タスクの準備
- 運動記録用のモーションキャプチャカメラシステムを準備します。
- モーション キャプチャ ワークステーション ソフトウェアを使用してモーション キャプチャ カメラを調整します。
- モーション キャプチャ ワークステーション ソフトウェアを使用してワールド座標の原点を設定します。
- モーション キャプチャ カメラの視野のテーブルにすべてのマーカー トライアドを配置し、すべてのマーカー トライアドが視野内にあるかどうかを確認します。
- モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアを準備して、スケルトン モデルを構築します。
- モーション キャプチャ ワークステーション ソフトウェアから、モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアにマーカー セットをインポートします。
- 仮想センサー(マーカートライアド)をアクティブにします。
- ワールド軸を設定します。
- スケルトン モデルのボディ セグメントに仮想センサーを割り当てます。
- タスク条件に到達する目標指向アームを設定します。
- モーション キャプチャ カメラの視野の中央にテーブルを配置します。
- ラミネートされたゴール指向の腕をテンプレート用紙に届け、テーブルの指定された領域に置きます。
- テーブルの上に箸を用意します。
- 聴覚キューオーディオファイルを再生する準備をします。
- タスク命令スクリプトを準備します。
- モーション キャプチャ システムをテストして、適切に動作していることを確認します。
- 参加者を設定します。
- 反射マーカーのトライアドを参加者の腕、手、およびトランクの皮膚に取り付けます。マーカーの座標系の位置については、次の説明を使用します。
トランクのマーカートライアド:肩甲骨の内側の境界の間
各上腕のマーカートライアド:上腕の側面の中央に
前腕ごとにマーカートライアド:前腕の後面の真ん中に
各手のマーカートライアド:3番目 の中手骨の後面の真ん中に - マーカートライアドで箸を準備します。
- モーション キャプチャ カメラの視野の中央に位置するテーブルにマーカー トライアドを配置します。
- モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアを使用して、次のランドマークを含む上肢ジョイントとトランク スケルトン モデルを使用して、参加者のボディ セグメントをデジタル化します。
上段のトランク:C7とT1の椎骨の間のスポット
下段のトランク:T12とL1椎骨の間のスポット
肩(グリーノヒューマー関節)、上腕骨頭の中心から等距離の2つのスポット
肘:関節中心から等距離にある内側と内側の肘の2つのスポット
手首:関節中心から等距離にある内側手首と横手首の2つのスポット
手:各手の第3のファランクスの先端 - モーションキャプチャデータ取得ソフトウェアを使用して、マーカートライアドで箸の先端をデジタル化します。
- モーションキャプチャデータ取得ソフトウェアを使用して、テーブル上にあるマーカートライアドを使用して、ホームポジションとターゲットポジションをデジタル化します。
- 反射マーカーのトライアドを参加者の腕、手、およびトランクの皮膚に取り付けます。マーカーの座標系の位置については、次の説明を使用します。
5. 目標指向アーム到達タスクのパフォーマンス
- 参加者を座っている位置に配置します。
- 参加者にトランクの動きをせずに前方に到達してもらい、その後、ターゲットを参加者の最大アーム到達距離の約80%に位置付けるテーブルを見つけます。
- 各タスクパフォーマンスの開始時に、直立したトランクポスチャを維持するよう参加者に指示します。タスクのパフォーマンス中にトランクの動きに制限はありません。
- 参加者に、YouTube動画(https://youtu.be/2Bns2m5Bg4M)を使って箸の使い方を教え、箸の使い方を定めます。
- タスク条件 1 - 大きなターゲットに到達してポイントします。
- 参加者に、支配的な手(障害のない成人)またはパレティックハンド(脳卒中参加者)で箸を持つように指示します。参加者は、ホームポジションの中央に箸の先端を接します。参加者に、最初の位置に直立したトランク姿勢を維持するよう指示します。
- タスク条件テンプレート用紙をテーブルの指定された領域に固定します。テンプレート用紙には、各正方形の中心に十字を持つ2つの正方形が含まれています:1つはホームポジション用、もう1つはターゲットエリア用です。このタスクでは、ターゲットの正方形のサイズは 1 x 1 cm2 です。ターゲットポジションはホームポジションの前に20に位置しています。
- タスクの手順を説明します。
- 「このタスクの目的は、箸の先端を持つターゲットエリアにできるだけ迅速かつ正確に到達してタップすることです。右(または左)の箸を持つ[演奏手を示す]。箸の先端をホームの位置に置きます[ホームポジションを示す]。「GO」信号が聞こえたら、箸の先端をできるだけ早くターゲットに到達してタップします。可能な限りターゲットの中心をタップしてみてください。ターゲットをタップするには3秒かかります。私はあなたに'GO'信号の3秒後に'STOP'信号を与えます。3秒以内にターゲットをタップしなかった場合は、箸の先端をホームポジションに持ってきて、次のトライアルを待ちます。10 回の試行を 10 秒間中断して、10 回の試行を実行します。何か質問がありますか?[参加者が持っている質問に答え、その後、慣れ親しんだトライアルに進みます]練習として3つの試練があります。[練習試験の後、実際の試験に進む]今度は実際の試験を行います。できるだけ早く手を伸ばしてタップするようにしてください。
- 聴覚キュー信号のオーディオファイルをコンピュータで再生し、参加者に手掛かりを理解させます。
- 3 回の慣れ親しんだ試験を実行します。
- 参加者にタスクのパフォーマンスの準備をするように指示します。参加者がタスクパフォーマンス手順を十分に理解していることを確認します。
- モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアでモーション キャプチャ記録を開始します。
- コンピュータで聴覚キューオーディオファイルを再生します。
- 10回の試行を行います。
- モーション キャプチャ記録を停止します。
- 2分間の休憩を取ります。
- タスク条件 2 - 小さなターゲットに到達してポイントします。
- 参加者に、支配的な手(障害のない成人)またはパレティックハンド(脳卒中参加者)で箸を持つように指示します。参加者は、ホームポジションの中央に箸の先端を接します。参加者に、最初の直立したトランク姿勢を維持するよう依頼します。
- タスク条件テンプレート用紙をテーブルの指定された領域に固定します。このタスクでは、目標の正方形のサイズは 0.3 X 0.3 cm2 です。ターゲットポジションはホームポジションの前に20に位置しています。
- タスクの指示を説明する。
- 「このタスクの目標は、前のタスクと同じです:箸の先端でターゲットをできるだけ迅速かつ正確にタップします。より小さなターゲット[ターゲットを示す]を使用します。命令は前のタスクと同じです。「GO」信号が聞こえたら、箸の先端をできるだけ早くターゲットに到達してタップします。可能な限りターゲットの中心をタップしてみてください。何か質問がありますか?[参加者が持っている質問に答え、その後、慣れ親しんだトライアルに進みます]練習として3つの試練があります。[慣れ親しんだ試験の後、実際の試験に進む]今度は実際の試験を行います。できるだけ早く手を伸ばしてタップするようにしてください。
- 聴覚キュー信号のオーディオファイルをコンピュータで再生し、参加者に手掛かりを理解させます。
- 3 回の慣れ親しんだ試験を実行します。
- 参加者にタスクのパフォーマンスの準備をするように指示します。参加者がタスクパフォーマンス手順を十分に理解していることを確認します。
- モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアでモーション キャプチャ記録を開始します。
- コンピュータで聴覚キューオーディオファイルを再生します。
- 10回の試行を行います。
- モーション キャプチャ記録を停止します。
- 2分間の休憩を取ります。
- タスク条件 3 - 大きなターゲット オブジェクトに到達して、ピックアップを実行します。
- 参加者に、主な手(障害のない成人)またはパレティックハンド(脳卒中参加者)で箸を持つように指示します。参加者は、ホームポジションの中央に箸が触れる先端を配置します。参加者に、最初は直立したトランク姿勢を維持するよう依頼します。
- タスク条件テンプレート用紙をテーブルの指定された領域に固定します。このタスクでは、ターゲット オブジェクトはエッジ上のプラスチック立方体 1 cm です。ターゲットオブジェクトは、ホームポジションの前に20に位置しています。
- ターゲットオブジェクトをターゲット領域に配置します。
- タスクの手順を説明します。
- 「このタスクの目的は、プラスチック製の立方体に到達し、できるだけ早く箸を持つプラスチックキューブを拾い上げることです。右(または左)の箸を持つ[演奏手を示す]。ホームポジションに箸の先端を置く[ホームポジションを示す]。「GO」の信号が聞こえたら、できるだけ早く高さ約1インチの箸で立方体を手に入れ、手を上げます[ターゲットを示す]。ターゲットを拾うために3秒を持つことになります。私はあなたに'GO'信号の3秒後に'STOP'信号を与えます。3秒以内にターゲットを拾わなかった場合は、箸の先端をホームポジションに持ってきて、次のトライアルを待ちます。10 回の試行を 10 秒間中断して、10 回の試行を実行します。何か質問がありますか?[参加者が持っている質問に答え、その後、慣れ親しんだトライアルに進みます]練習として3つの試練があります。[慣れ親しんだ試験の後、実際の試験に進む]今度は実際の試験を行います。できるだけ早く手を伸ばして迎えに来るようにしなさい。
- 聴覚キュー信号のオーディオファイルをコンピュータで再生し、参加者に手掛かりを理解させます。
- 3 回の慣れ親しんだ試験を実行します。
- 参加者にタスクのパフォーマンスの準備をするように指示します。参加者がタスクパフォーマンス手順を十分に理解していることを確認します。
- モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアでモーション キャプチャ記録を開始します。
- コンピュータで聴覚キューオーディオファイルを再生します。
- 10回の試行を行います。
- モーション キャプチャ記録を停止します。
- 2分間の休憩を取ります。
- タスク条件 4 - 小さなターゲット オブジェクトに到達してピックアップします。
- 参加者に、主な手(障害のない成人)またはパレティックハンド(脳卒中参加者)で箸を持つように指示します。参加者は、ホームポジションの中央に箸が触れる先端を配置します。参加者に、最初は直立したトランク姿勢を維持するよう依頼します。
- タスク条件テンプレート用紙をテーブルの指定された領域に固定します。このタスクでは、ターゲット オブジェクトはエッジ上のプラスチック立方体 0.3 cm です。ターゲットオブジェクトは、ホームポジションの前に20に位置しています。
- ターゲットオブジェクトをターゲット領域に配置します。
- タスクの手順を説明します。
- 「このタスクの目標は、前のタスクと同じです:できるだけ早く箸のペアでプラスチックキューブを手に入れ、拾います。より小さなプラスチックキューブを使用します[ターゲットを示す]。命令は前のタスクと同じです。「GO」の信号が聞こえたら、できるだけ早く箸で立方体を手に取って拾います。何か質問がありますか?[参加者が持っている質問に答え、その後、慣れ親しんだトライアルに進みます]練習として3つの試練があります。[慣れ親しんだ試験の後、実際の試験に進む]今度は実際の試験を行います。できるだけ早く手を伸ばしてタップするようにしてください。
- 聴覚キュー信号のオーディオファイルをコンピュータで再生し、参加者に手掛かりを理解させます。
- 3 回の慣れ親しんだ試験を実行します。
- 参加者にタスクのパフォーマンスの準備を依頼します。参加者がタスクのパフォーマンス手順を十分に理解していることを確認します。
- モーション キャプチャ データ取得ソフトウェアでモーション キャプチャ記録を開始します。
- コンピュータで聴覚キューオーディオファイルを再生します。
- 実際の 10 回の試行を実行します。
- モーション キャプチャ記録を停止します。
- 2分間の休憩を取ります。
- オンライン調査プラットフォームを使用して箸を使用するための固有のモチベーションインベントリ(IMI)を実行します。
6. キネマティックデータ解析
- モーションキャプチャデータ取得ソフトウェアから、以下のランドマークのデータをエクスポートします。X 軸、y 軸、Z 軸の位置データを、各タスク条件のテキスト ファイルとしてエクスポートします。
箸の先端
テーブル上のホームポジション
テーブル上のターゲットの位置
手
エルボージョイント
肩関節(グリーノヒューマル関節)
トランク(C7) - キネマティック データを前処理します。
- カスタム プログラミング スクリプトを使用して、キネマティック データを処理します。
- 3つのHzのカットオフを用いて3番目 の注文のバターワースローパスフィルタを使用して、生の位置データをフィルタリングして平滑化します。
- 実行する手のx方向、y方向、Z方向の位置の結果を計算します。
- 各ゴール指向アームリーチの移動の発症とオフセットを決定します。
- 到達する移動のオンセットとオフセットを決定するには、実行手の3次元位置の結果から接線速度(位置データの第1導関数)を使用します。
- 移動の始まりを、接線速度が 0.01 m/s を超える範囲の最初のフレームとして定義します。
- 移動オフセットを、接線速度が 0.01 m/s を超える範囲で、リーチの最後のフレームとして定義します。
- 個々の到達運動の発症を検査し、視覚的にオフセットして、発症とオフセットが正しくラベル付けされていることを確認します。
- ピーク速度を決定します。ピーク速度は、0.2 m/sの振幅を超える試行の最大接線速度振幅として定義され、2つのピーク間の時間間隔は少なくとも2秒13でなければなりません。
- 到達運動の運動学的変数を計算します。
- 移動時間 (MD) を計算します。移動のオンセットとオフセット13の間の時間差を計算します。
- ピーク速度(PV)を計算します。各到達点の間に最高速度を計算します。
- ピーク速度(TTPVおよびTTPV%の移動持続時間)に対する絶対および相対時間を計算する13.
- 移動のオンセットとピーク速度の時間差を計算します(絶対TTPV)。
- 移動期間に対する TTPV の割合を計算します (相対的 TTPV)。
- ログの無次元ジャークを計算します。
- 実行手の3次元位置の結果から3番目の微分を計算し、次に、移動に達する各腕の対数無次元ジャークを計算する。
- 目標指向アームが移動9、14に到達する間のトランク変位を計算する。
- トランクの変位を計算します。
- 移動の発症とオフセットの間のトランクランドマークの距離差を計算します。次の式を使用します。
ここで、X、Y、Z はそれぞれ x 軸、y 軸、Z 軸の幹目印位置です。1 は、到達する移動の発症時の時間枠です。k は、移動オフセットに到達する時点の時間枠です。
- 移動の発症とオフセットの間のトランクランドマークの距離差を計算します。次の式を使用します。
- 肩の軌道の長さを計算します。
- 腕が動きの発症とオフセットに達するまでの肩のランドマークの移動距離を計算します。肩のランドマークは、上肢スケルトンモデルを使用したモーションキャプチャデータ取得ソフトウェアからデジタル化された仮想ランドマークです。肩軌道の長さの計算には、次の式を使用します。
ここで、X、Y、Z はそれぞれ、x軸、y軸、Z軸の肩のランドマークの位置です。t は時間枠です。t=1 は、到達する移動の発症時の時間枠です。t=k は、到達する移動オフセットのタイム フレームです。
- 腕が動きの発症とオフセットに達するまでの肩のランドマークの移動距離を計算します。肩のランドマークは、上肢スケルトンモデルを使用したモーションキャプチャデータ取得ソフトウェアからデジタル化された仮想ランドマークです。肩軌道の長さの計算には、次の式を使用します。
- トランクの変位を計算します。
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Representative Results
これらの結果は、2人の障害を持たない若年成人と軽度の運動障害を持つ2人の慢性脳卒中生存者からの予備データである(これら2人の参加者のFugl-Meyerスコアは66人中60人を超えていた)。障害のない参加者は右利きで、右手でタスクを実行しました。脳卒中の参加者も脳卒中の前に右利きで、両方とも右半生症でした。彼らはまた、右手でタスクを実行しました。これらの運動学的変数は、ウィルコクソン符号付きランク検定を用いて、母集団間および標的条件間で比較した。
肩の軌道の長さは、ゴール指向アームが到達した時のトランク補償のより敏感な尺度である(図1)。トランクの変位と肩の軌道の長さを比較し、ゴール指向の腕が到達する際にトランク補償を表すのにどの変数がより適切かを決定しました。4つのタスク条件すべてにおいて、障害のない成人と慢性脳卒中の生存者との間に有意な差はなかった。しかし、慢性的な脳卒中の生存者にとっては、障害のない成人がタスクに到達して拾うよりも、肩の軌道の長さが有意に長かった。
慢性脳卒中の生存者は、異なるタスク条件にわたって障害を持たない若年成人とは異なる目標指向腕の到達の運動学的特徴を有していた(図2)。慢性脳卒中の生存者は、障害のない成人と比較して、4つの異なるタスク条件にわたって、有意に遅い(図2AおよびB)、より多くのフィードバック依存(図2C)、ジャーキー(図2D)目標指向腕が到達することを示した。さらに、慢性脳卒中の生存者は、ゴール指向の腕が到達する間に障害のない成人よりも有意に多くのトランク補償を示した(図2E)。
タスクの複雑さは、目標指向アームの運動に影響を与えました(図2および3)。障害のない成人と慢性脳卒中の生存者の両方が、単純なポインティングタスクよりも手の器用さを必要とするより複雑なタスクに対して、より遅く、フィードバック依存的で、ジャーキーな目標指向の腕が到達することを示した(図2)。ポインティングタスクでは2つの集団間の肩軌道の長さに違いはなく、脳卒中の生存者はピックアップタスクのために障害のない若年成人よりも肩の軌道の長さが有意に長いことを示した(図2)。さらに、モータ性能は、simperタスクと比較して、より複雑なタスクの試行間でより多くの変動性を有していた(図3)。
図 1.ゴール指向アームの間のトランク補償の2つの異なる運動学的尺度の比較。 緑のバイオリンプロットは肩軌道の長さを示し、赤いバイオリンプロットはトランク変位を示します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 2.障害のない成人と慢性脳卒中の生存者との間の異なるタスク条件における運動学に達する目標指向腕の比較。 (A) 移動期間。赤い箱ひげ図は慢性脳卒中参加者のデータであり、青い箱ひげ図は障害のない成人のデータである。(B)ピーク速度振幅。(C)ピーク速度に対する相対時間。この変数は、移動時間のパーセンテージとしてピーク速度までの時間です。(D) ログ無次元ジャーク.この変数は、ムーブメントの滑らかさを示します。この変数の負の値が大きいほど、ジャーキーな動きを意味します。(E) 肩軌道の長さ。この変数は、ゴール指向アームが到達した際のトランク補正の量を、すべての x 方向、y 方向、および Z 方向で示します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 3.運動学に到達する目標指向腕の可視化。 (A) 目標指向アームが、大きなターゲットを持つリーチとポイントタスクのパフォーマンスに到達する。(B) ゴール指向の腕がリーチのパフォーマンスに達し、大きなオブジェクトでタスクを拾う。箸のランドマークの肩、肘、手、先端の位置は、タスク条件の試験に達するすべての10の腕のための色の点で視覚化されます。移動の発症時とオフセットにおけるそれらのランドマーク、腕、手の位置は、それぞれ紫とオレンジ色で強調表示されます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
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Discussion
予備的な結果は、このプロトコルが、障害のない成人と慢性脳卒中の生存者の両方で、トランク補償とゴール指向腕がキネマティクスに達するタスクの複雑さの影響を調査するのに適している可能性があることを支持する。
これらの代表的な結果はまた、このプロトコルが、障害のない成人と慢性脳卒中生存者との間の目標指向腕の到達の運動学的差異を決定するのに適している可能性があることを支持する。これらの知見は、非障害者コントロール9、13、14と比較して、慢性脳卒中生存者の目標指向腕の到達を遅く、ぎくしゃくし、より多くのフィードバックベースの動きとして特徴づけた以前の研究と一致している。
本研究では、箸を使った細かい手の運動作業を採用した。箸のペアを使用して小さなオブジェクトを拾うには、手の器用さの高いレベルが必要です15,16.このタスクは、細かい手の運動タスク15、16、17のパフォーマンス中に脳機能を調査するために、以前の研究で使用されています。また、一対の箸を用いたオブジェクトピックアップ作業は、神経学的集団18、19、20における細かい手の運動能力を向上させる介入としても利用できる。これらの予備的な結果は、軽度の上肢運動障害を有する脳卒中後の個体が箸のペアを使用して物体のピックアップ作業を行うことができることを支持する。
これらの代表的な結果は、障害のない成人と脳卒中後の両方の個人の移動戦略に対するタスクの複雑さの影響を調査するために、このプロトコルの使用をサポートしています。慢性脳卒中の生存者がより複雑な運動タスクのためにより多くのトランク補償を利用するという仮説は、2人の障害のない成人と2人の慢性脳卒中生存者でテストされている。予備データ分析は、モータタスク性能の到達部(手の輸送)を調べた。これらの結果は、人々が異なるタスクのための移動戦略に到達する異なる目標指向の腕を採用することをサポートしています。具体的には、障害のない個人と慢性脳卒中の生存者の両方が、異なるタスク目標を持っているときに異なる方法で運動を計画します。到達およびポインティングタスクの最終目標は、箸の先端でターゲットをタップすることです。一方、オブジェクトピックアップタスクの最終目標は、オブジェクトを正確に拾うために箸を操作することです。したがって、オブジェクトのピックアップタスクは、箸の先端のより正確な端点を必要とします。エンドポイント位置精度の要求が高まる場合、参加者はエンドポイント エフェクタをより正確に制御するために、よりゆっくりと移動します。したがって、参加者は、ポインティングタスクと比較して、オブジェクトのピックアップタスクに対するゴール指向アームリーチのフィードバックベースの制御に依存していたことが理論化されています。さらに、ポインティングタスクよりも多くのトランク補正をオブジェクトのピックアップタスクに使用すると、上端の自由度を低下させることによってエンドポイントエフェクタ制御精度を向上させるモーター制御戦略である可能性があります。1 代償的なトランクの動きを採用すると、肩と肘の関節のより複雑な自由度を制御する必要性が減少します。言い換えれば、より複雑なモータータスクのパフォーマンス中にトランク補償を増加させることは、タスク目標の達成の確率を高めるであろう。
これらの予備的な結果は、肩の軌道の長さが慢性脳卒中の生存者のゴール指向腕が到達する間のトランク補償のより敏感な尺度であることを支持する。幹の変位は現在の文献において最も一般的な運動学的変数であるが、ゴール指向腕が9,14に達する時のトランク補償を表す上で大きな制限がある。トランクの変位はトランクの屈曲をキャプチャしますが、腕の到達時のトランク補償はトランクの屈曲、回転、および横屈曲の組み合わせによって達成することができる。これらの予備的な結果は、トランク変位測定と比較して、障害のない成人と慢性脳卒中生存者の間の肩軌道の長さのコントラストを示した。したがって、このプロトコルは、肩のランドマーク(鎖骨の横端)が腕の進行の進行の進行の端部である(鎖骨の横端)の移動距離を、目標指向腕が到達する際の補正トランクの動きを特徴付けることを提案する。より大きなサンプルサイズを持つ将来の研究は、この新しいトランク補償尺度の特性を決定するために行われるべきである。
我々の代表的な結果は、このプロトコルの有用性をサポートしていますが、研究者は、慢性脳卒中生存者のタスク条件と腕に到達する運動キネマティクスとの関係を調査するために、このプロトコルを使用することに慎重であるべきです。箸を使った物体のピックアップ作業は、手の細かい運動障害の重症度が高い個人がこの作業を行うのが難しすぎる可能性があるため、中等度から重度の上肢運動障害を有する慢性脳卒中生存者には適さない。具体的には、この研究で使用される小さな物体は、エッジ上のプラスチック立方体3mmであった。この小さな物体を拾うことは、指でも重度の手の運動障害を持っている人のために実行するのが難しすぎるかもしれません。あるいは、このプロトコルがより重度の手の運動障害を持つ脳卒中後の個人の研究研究に使用される場合は、箸の代わりにトゥイザーを使用してオブジェクトピックアップタスクを実行することをお勧めします。ツイーザーを使用したオブジェクトのピックアップ作業は、以前の研究で使用されています。18,19ツイーザーモータータスクは、箸モータータスクに対して同様のレベルの手の器用さを必要としますが、箸の作業よりも簡単であり、重度の上肢運動障害を持つ脳卒中後の個人の方が実現可能です。18
箸を用いた物体ピックアップタスクにおけるトランク補償の増加は、新しいタスクの運動制御戦略が自由度の一部を凍結し、この予備研究の参加者全員が箸21の使用に関する経験が全くまたはほとんどなかったことを考えると、参加者に対するタスクの目新しさの影響を受ける可能性がある。トランクの動きの使用は、肩と肘の関節の自由度の低下に関連付けられます。したがって、オブジェクトピックアップタスク中の補償トランク移動は、自由度を低下させ、到達する動きをより制御しやすくしてタスク目標を達成するために利用され得る。したがって、ポインティング タスクと比較してオブジェクトのピックアップ タスクにおけるトランク補正の増加は、参加者に対するタスクの新規性に関連している可能性があります。
代表結果は少数の参加者から得られた。したがって、このプロトコルの有効性と有用性を実証するために、より大規模な臨床研究を行い、慢性脳卒中生存者における運動タスク状態と移動戦略との関係を調査する必要があります。
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Disclosures
開示なし。
Acknowledgments
著者らは、クリストファー・ネヴィル、ジローラモ・マンモリト、F・ジェローム・パブリヤンがこのプロトコルとデータ収集の開発に不可欠な貢献をした点を理解したいと考えています。
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
A pair of chopsticks | NA | NA | 20 cm length, one chopstick had the passive motion capture markers (custom made) |
Auditory cues for motor tasks | NA | NA | Custom made audio file are played on a smart phone |
Matlab R2018b software | Mathworks | ||
MotionMonitor v 8.52 Software | Innovative Sports Training, Inc., Chicago, IL | ||
Perdue Pegboard Test | |||
Plastic cubes (0.3 cm on edge) | NA | NA | Custom made plastic cubes with 0.3 cm on edge. These were made using 3D printer |
Plastic cubes (1cm on edge) | NA | NA | Custom made plastic cubes with 1 cm on edge. These were made using 3D printer |
Template print | NA | NA | Custom made templates of the motor tasks, including home position, outlines of target positions. |
Vicon 512 Motion-analysis System and Work station v5.2 software | OMG plc, Oxford, UK |
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