Summary
この論文は、運動制御障害のある脳卒中患者における二重運動課題歩行分析のためのプロトコルを具体的に提示します。
Abstract
認知と歩行能力の評価とマルチタスク歩行分析を含むこの研究のために、18人の脳卒中患者が募集されました。マルチタスク歩行分析は,単一歩行課題(タスク0),単純運動デュアルタスク(保水,タスク1),複雑運動デュアルタスク(障害物横断,タスク2)から構成されていた。障害物を越える作業は、神経系、骨格運動、認知資源が多く含まれるため、単純な歩行課題と複雑な運動課題の組み合わせと同等であると考えられていました。脳卒中患者の歩行分析の結果の異質性を排除するために、さまざまな運動学的パラメーターについてデュアルタスク歩行コスト値を計算しました。近位関節の角度、特に体幹、骨盤、股関節の角度に大きな違いが見られ、単一歩行課題よりもデュアル運動課題の方が有意に大きかった。この研究プロトコルは、歩行機能の臨床診断の基礎を提供し、 運動制御障害のある脳卒中患者の運動制御の詳細な研究 デュアルモーター歩行タスクの分析を通じて。
Introduction
自立歩行機能の回復は、脳卒中後の患者が地域生活に参加するための必要条件の1つです1。歩行能力の回復には、知覚と認知システムの相互作用だけでなく、運動制御も必要です2,3,4。さらに、実生活では、2つ以上の作業を同時に行う(例えば、物を持ちながら歩く、障害物を越えるなど)など、より高い能力が求められます。したがって、歩行能力における二重課題の干渉に焦点を当てる研究が始まっています5,6。以前のデュアルタスク研究は、脳卒中患者の運動能力と異質性の難しさのために、主に高齢者および認知障害のある患者を対象としていました。脳卒中患者の歩行機能は、主に単一の歩行課題によって評価されました7,8,9。しかし、デュアルタスク歩行解析、特に運動制御に関連する運動デュアルタスクに関するさらなる研究が必要です。
本研究では,双対運動課題歩行の分析と評価の方法論を紹介する。このプロトコルには、脳卒中患者の歩行能力の臨床評価だけでなく、2つのデュアルモータータスク、つまり保持水と歩行タスク(単純なデュアルモータータスク)と交差障害物歩行タスク(複雑なデュアルモータータスク)にも焦点を当てています。本研究の目的は,脳卒中患者の歩行に及ぼすデュアル・タスク・タスクの影響を調査し,デュアル・タスク・ステップ・コスト(DTC)値10 のデュアルタスク・パラメーター(シングルタスクとデュアルタスクの差)を用いて,脳卒中患者の異質性を排除することである。実験課題の設計は、脳卒中患者の運動制御機能の詳細な議論を容易にし、脳卒中患者の歩行機能の臨床診断と評価のための新しいアイデアを提供しました。
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Protocol
注:臨床試験は、広州医科大学第5付属病院の医療倫理協会(NO. KY01-2019-02-27)によって承認され、中国臨床試験登録センター(No.ChiCTR1800017487および「脳卒中後の歩行制御と運動認知に関する複数のモーダルタスク」と題されています。
1. 採用
- 以下の包含基準を持つ脳卒中患者を募集する:中国医師会の神経支部(2005)の脳血管疾患の診断基準を満たす患者。コンピュータ断層撮影または磁気共鳴画像法によって確認された脳梗塞;片側皮質または皮質下病変の損傷。独立して歩く能力、ブルンストロームステージ≥4段階。修正アシュワーススケール11 ≤ 2ポイント;3次元(3D)歩行分析の要件を満たし、プロセス全体を許容する能力。インフォームドコンセントを与える能力。
- 次の除外基準が満たされていることを確認してください:うっ血性心不全、下肢の深部静脈血栓症、悪性進行性高血圧、呼吸不全またはその他の疾患、および転倒の深刻なリスク。
- 研究を開始する前に、すべての患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。
2. 臨床評価
- 名前、性別、生年月日、教育レベル、主な苦情、現在の病歴、過去の病歴、治療、現在の投薬など、患者の人口統計学的特徴を記録します。
- 認知機能評価
- 患者にミニメンタルステート検査(MMSE)12 を完了するように依頼し、認知評価のために合計30ポイントのスコアで30の質問スケールに対する患者の回答を記録します:時間指向、位置指向、インスタント記憶、注意力と計算能力、遅延記憶、言語、および視覚空間。
注:MMSEのスコアは、教育レベルと密接に関連しています。正常な認知基準は非識字>17点、小学校>20点、中学校>24点13点である。 - モントリオール認知評価(MoCA)14を完了するように患者に依頼し、注意と集中、実行機能、記憶、言語、視覚構造スキル、抽象的思考、計算、およびオリエンテーションの8つの側面を含む認知評価の合計スコアで、11 の質問スケールに対する患者の応答を記録します。
注:通常の認知基準は26ポイント≥です。被験者が12年未満の教育を受けている場合は、スコア1に15ポイントを追加する必要があります。
- 患者にミニメンタルステート検査(MMSE)12 を完了するように依頼し、認知評価のために合計30ポイントのスコアで30の質問スケールに対する患者の回答を記録します:時間指向、位置指向、インスタント記憶、注意力と計算能力、遅延記憶、言語、および視覚空間。
- 歩行能力評価
- 10m歩行試験(10MWT)を実施します16。安全性、快適性、および高速化のために、それぞれ自己選択のペースで3つの連続した試験を実施するように患者に依頼します。各試行で中央6 mまで歩くのにかかった時間を記録します(加速と減速の影響を除くため)。
- タイムアップして行くテスト(TUGT)17を実施します。安全性と快適性のために、患者に3つの連続したTUG試験(立ち上がる、3 m歩く、向きを変える、後ろに歩く、座る)を自己選択のペースで実行するように依頼します18。
3.3D歩行分析
- 患者の準備
- 予防措置と実験の目的について患者に知らせます。
- 首、肩、腰、下肢を完全に露出させるために、きつい下着を着用するように患者に依頼します。
- 身長、体重、足首関節の両側幅、両側膝の直径、骨盤の幅、両側の骨盤の深さ、両側の脚の長さなど、さまざまな人体測定指標の値を記録します。
- デイビスプロトコル19に基づいて患者の重要なポイントに22個のマーカーを配置します:体幹に3つのマーカー(7番目の 頸椎、両側の肩)。骨盤上の3つのマーカー(前上腸骨脊椎と足首関節の両側)。大腿部の6つのマーカー(両側大腿大転子、大腿骨顆、および同じ側の大腿大転子と大腿骨顆の中点)。ふくらはぎの6つのマーカー(両側上腕骨頭、外側足首関節、および同じ側の上腕骨頭と外側足首関節の中点)。足の4つのマーカー(5番目の中足骨頭と両側のかかと)(図1)。
- 3D歩行分析システムの [開始 ]ボタンをクリックして、患者の新しいプロファイルを作成します。
- 基本的な患者情報と以前に測定したパラメータを入力します。
- スタンディングデータ取得
- ベースラインデータを収集するために、フォースプレート上で少なくとも3〜5秒間直立位置を維持するように患者に指示します。
- Proc_Davis_Standingボタンをクリックすると、マーカーの位置をすばやく確認できます。
- 歩行課題データ取得
- くじを引くことで3つの歩行課題のランダムな順序を決定します。
- 患者に、 タスク0 としてマークされている自己選択の快適な速度で5回の試行のためにウォーキングパスを歩くように依頼します(単一のウォーキングタスクをベースラインタスクと考えてください)。
- 患者に、ウォーキングパスにボトル入りの水を持って、 タスク1 (単純なデュアルモータータスク)としてマークされた自己選択の快適な速度で5回の試行を行うように依頼します。
注意: 肩関節の腕の位置を0°、肘の屈曲を90°に保持しながら、影響を受けていない手に550mLのボトル入り飲料水を保持するように患者に依頼します。. - 患者に、ウォーキングパスの真ん中で、 タスク2 (複雑なデュアルモータータスク)としてマークされた自己選択の快適な速度で5回の試行でラインを横切って歩くように依頼します。
メモ: タスク 2 のデータ取得の前に、ウォーキングパスの中央にソフトルーラーを配置します。
4. データ処理と分析
- 患者が安定していることを確認するために処理する各歩行課題の中間の3つの試行を選択します。
- 同じ側に2つの連続したヒールストライドポイントで各歩行サイクルを識別します。
- 各歩行サイクル20のつま先をマークします。
- Proc_DavisHeel+GI_AEボタンをクリックして、歩行の運動学的パラメータと歩行パフォーマンススコア(GPS)指数の計算を計算します。
5.関心のあるデータ抽出と統計分析
- 処理されたデータから、特殊一時パラメータ(スタンスフェーズ、スイングフェーズ、シングルスタンス、ダブルスタンス、ケイデンス)、関節角度パラメータ(体幹斜め(正面面)、体幹傾斜(矢状面)、体幹回転(横面)、骨盤傾斜(前頭面)、骨盤傾斜(矢状面)、骨盤回転(横面)、股関節屈曲伸展、股関節内転、股関節回転、膝屈曲伸展、 足首背足底屈、およびGPSインデックス。
- 次の式[10]に基づいてDTC値を計算します。
([シングルタスク歩行速度-デュアルタスク歩行速度]/シングルタスク歩行速度) × 100 (1) - 前述の方法論を使用して統計分析(材料表を参照)を実行します20,21。
- パラメトリック データを、正規分布している場合は平均および標準偏差として、そうでない場合は中央値として表示します。
- 対応のある t検定を使用して、タスク 1 条件と タスク2 条件の患者の運動学的パラメータの差を比較します。
- 一元配置分散分析を使用して、キネマティックパラメータの3つの異なるタスク(タスク0、タスク1、およびタスク2)を比較します。統計的有意性をP < 0.05に設定します。
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Representative Results
脳卒中後の片麻痺の18人の患者がこの研究で募集されました。参加者の平均年齢は51.61歳±12.97歳でした。全員が男性でした。左右片麻痺の割合は10/8であった。平均ブルンストロームステージは4.50 ± 0.76でした。MMSEとMoCAの平均はそれぞれ26.56±1.67と20.06±2.27でした。その他の人口統計学的特徴(脳卒中の種類および発症時間を含む)を表1に示す。歩行デュアルタスク(タスク1およびタスク2)の元のデータでは、時空間パラメータに統計的な差はありませんでした(表2)。しかし、関節角度パラメータでは、タスク2の方がタスク1よりも両側体幹回転(横面)が大きかった(左側:タスク1、18.40 ± 5.76 vs.タスク2、26.35±14.92、P = 0.004;右側: タスク 1、18.39 ± 7.04 vs.タスク2、24.08±18.18、P = 0.001)。両側骨盤旋(横面)は、タスク1よりもタスク2の方が大きかった(左側:タスク1、20.71 ± 7.97 vs. タスク2、21.31 ± 6.96、P = 0.024、右側: タスク1、27.56 ± 9.71 vs. タスク2、29.264 ± 11.17、P = 0.006)。差は統計的に有意であった(表3)。
歩行デュアルタスク(タスク1とタスク2)のDTC値では、両側体幹傾斜(前頭面)はタスク1よりもタスク2の方が高かった(左側:タスク1、2.60 ± 36.38 vs. タスク2、-23.4 ± 40.62、P = 0.006、右側:タスク1、-10.82 ± 47.58 vs. タスク2、-11.42 ± 30.10、P = 0.013)。 両側骨盤旋(横面)は、タスク1よりもタスク2の方が高かった(左側:タスク1、-2.75 ± 36.20 vs. タスク2、-23 ± 40.36、P = 0.011、右側:タスク1、1.66 ± 43.72 vs.タスク2、-31.89 ± 58.50、P = 0.006)。すべての差は統計的に有意であった(表4および図2)。同時に、タスク2では、タスク1と比較して右ケイデンスが大幅に減少しました(右側:タスク1、18.40 ± 5.76 vs.タスク2、26.35±14.92、P = 0.044)、タスク2ではタスク1と比較して右GPSが大幅に減少しました(右側:タスク1、20.71 ± 4.87 vs. タスク2、24.24 ± 10.33、P = 0.047)(表5および図3)。
図1:歩行分析の設定は、Davisプロトコルに基づいています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:単純なモーターデュアルタスク(タスク1)と複雑なモーターデュアルタスク(タスク2)の体幹と関節角度のパラメーターのDTC値の比較。 (A)体幹の傾き(正面面);(B)体幹の回転(横方向の平面);(C)骨盤回転(横面)。略語:DTC =デュアルタスク歩行コスト。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:単純モータデュアルタスク(タスク1)と複雑モータデュアルタスク(タスク2)の時空間パラメータのDTC値の比較。 1歩行サイクルにおける(A)立脚相と(B)揺動相の割合を示す。1歩行サイクルにおける(C)シングルスタンス相と(D)ダブルスタンス相の割合を示す。(E)ケイデンスと(F)GPSインデックスが表示されます。略語:DTC =デュアルタスク歩行コスト。GPS =歩行パフォーマンススコア。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
| 件名 | 性 | 年齢(年) | 出血・梗塞 | 片麻痺側 | 脳卒中発症(月) | ブルンストロームステージ (LE) | ティッカー | モカ | 10MWT (カスタマイズされた速度) | 10MWT (高速) | タグト (s) |
| 001 | 男性 | 30 | 出血 | 右 | 29 | 5 | 25 | 18 | 0.52 | 0.62 | 26 |
| 002 | 男性 | 59 | 梗塞 | 左 | 26 | 6 | 30 | 23 | 0.43 | 0.52 | 36 |
| 003 | 男性 | 27 | 梗塞 | 左 | 26 | 5 | 24 | 19 | 0.46 | 0.48 | 48 |
| 004 | 男性 | 54 | 出血 | 右 | 23 | 5 | 26 | 18 | 0.56 | 0.61 | 58 |
| 005 | 男性 | 63 | 梗塞 | 左 | 23 | 4 | 29 | 23 | 0.62 | 0.72 | 28 |
| 006 | 男性 | 45 | 梗塞 | 左 | 23 | 5 | 25 | 19 | 0.56 | 0.63 | 33 |
| 007 | 男性 | 67 | 出血 | 左 | 22 | 4 | 28 | 17 | 0.59 | 0.67 | 45 |
| 008 | 男性 | 42 | 梗塞 | 左 | 21 | 3 | 29 | 23 | 0.67 | 0.73 | 27 |
| 009 | 男性 | 38 | 梗塞 | 右 | 18 | 4 | 28 | 20 | 0.52 | 0.67 | 26 |
| 010 | 男性 | 70 | 梗塞 | 左 | 31 | 4 | 26 | 23 | 0.64 | 0.68 | 30 |
| 011 | 男性 | 49 | 出血 | 左 | 17 | 4 | 24 | 20 | 0.46 | 0.53 | 45 |
| 012 | 男性 | 42 | 梗塞 | 左 | 19 | 3 | 27 | 16 | 0.43 | 0.56 | 49 |
| 013 | 男性 | 45 | 梗塞 | 右 | 26 | 5 | 26 | 24 | 0.56 | 0.74 | 29 |
| 014 | 男性 | 45 | 出血 | 右 | 28 | 4 | 26 | 19 | 0.64 | 0.73 | 27 |
| 015 | 男性 | 54 | 梗塞 | 右 | 18 | 5 | 25 | 21 | 0.52 | 0.65 | 33 |
| 016 | 男性 | 68 | 梗塞 | 右 | 14 | 5 | 27 | 20 | 0.57 | 0.59 | 42 |
| 017 | 男性 | 69 | 梗塞 | 左 | 15 | 5 | 26 | 18 | 0.52 | 0.63 | 38 |
| 018 | 男性 | 62 | 梗塞 | 右 | 24 | 5 | 27 | 20 | 0.61 | 0.72 | 31 |
| 平均±SD | 51.61±12.97 | 該当なし | 該当なし | 22.39±4.70 | 4.50±0.76 | 26.56±1.67 | 20.06±2.27 | ±0.55±0.07 | ±0.64±0.08 | 36.17±9.29 |
表1:被験者の基本特性。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。略語:MMSE =ミニメンタルステート検査;MoCA = モントリオール認知評価;10MWT = 10メートルの歩行テスト。TUGT =タイムアップしてテストに行きます。SD = 標準偏差LE =下肢;s = 秒。
| 左側 | 右辺 | |||||||
| タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | |
| スタンスフェーズ(%) | 20.71±7.97 | 21.31±6.96 | ±0.60±10.58 | 0.916 | 18.02±4.86 | 20.66±7.41 | 2.64±8.86 | 0.254 |
| 揺動位相(%) | 27.56±9.71 | 29.26±11.17 | 1.70±14.80 | 0.285 | 23.68±6.74 | 29.88±12.19 | 6.20±13.93 | 0.916 |
| シングルスタンス(%) | 26.91±5.41 | 31.09±11.67 | 4.18±12.86 | 0.519 | 31.16±9.27 | 27.80±10.67 | -3.36±14.13 | 0.583 |
| ダブルスタンス(%) | 24.72±7.10 | 31.31±5.99 | 6.59±9.29 | 0.291 | 37.55±17.79 | 44.10±12.60 | 6.55±21.80 | 0.369 |
| ケイデンス (ステップ/分) | 18.40±5.76 | 26.35±14.92 | 7.95±15.99 | 0.521 | 18.39±7.04 | 18/08±18/24 | 5.79±19.50 | 0.720 |
| GPS (スコア) | 17.91±7.24 | 23.09±9.49 | 5.18±11.94 | 0.580 | 20.71±4.87 | 24.24±10.33 | 3.53±11.42 | 0.058 |
表2:単純モータデュアルタスク(タスク1)と複雑モータデュアルタスク(タスク2)の時空間パラメータの違い。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。統計的有意性は P < 0.05とし、太字でマークした。略語:GPS =歩行パフォーマンススコア;分=分。
| 左側 | 右辺 | |||||||
| タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | |
| 体幹の傾き(正面面) | 27.86±7.45 | 24.63±4.08 | △3.23±8.49 | 0.263 | 37.91±4.76 | 48.89±7.56 | 10.98±8.93 | 0.114 |
| 体幹チルト(矢状面) | 31.43±12.69 | 34.25±12.69 | 2.82±17.95 | 0.238 | 24.64±7.53 | 29.85±16.93 | 5.21±18.53 | 0.582 |
| 体幹回転(横方向) | 18.40±5.76 | 26.35±14.92 | 7.95±15.99 | 0.004 | 18.39±7.04 | 18/08±18/24 | 5.69±19.50 | 0.001 |
| プレビック傾斜角(正面面) | 07.99±6.16 | 25.05±15.43 | 8.06±16.58 | 0.277 | 20.66±7.41 | 18.02±4.86 | -2.64±8.86 | 0.937 |
| プレビックチルト(矢状面) | 23.68±6.74 | 29.88±12.19 | 6.20±13.93 | 0.282 | 34.94±18.29 | 39.31±12.86 | 4.37±22.36 | 0.689 |
| プレビック回転(横面) | 20.71±7.97 | 21.31±6.96 | ±0.60±10.58 | 0.024 | 27.56±9.71 | 29.26±11.17 | 1.70±14.80 | 0.006 |
| 股関節内転 | 20.71±4.87 | 24.24±10.33 | 3.53±11.42 | 0.148 | 17.91±7.24 | 23.09±9.49 | 5.18±11.94 | 0.238 |
| ヒップフレックスエクステンション | 37.55±17.79 | 44.10±21.60 | 6.55±27.98 | 0.544 | 13.00±2.59 | 19.87±10.16 | 6.87±10.48 | 0.531 |
| ヒップローテーション | 27.69±11.17 | 28.27±13.78 | ±0.58±17.74 | 0.323 | 31.16±9.27 | 27.80±10.67 | -3.36±14.13 | 0.006 |
| 膝フレックスエクステンション | 26.91±5.41 | 31.09±11.67 | 4.18±12.86 | 0.475 | 23.37±7.75 | 29.16±18.66 | 5.79±20.21 | 0.791 |
| 足首ドルス-足底フレックス | 21.75±11.07 | 27.54±13.41 | 5.79±17.39 | 0.213 | 25.87±10.71 | 25.87±11.50 | 0±15.71 | 0.112 |
表3:単純運動デュアルタスク(タスク1)と複雑運動デュアルタスク(タスク2)の体幹および関節角度パラメータの違い。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。統計的有意性は P < 0.05とし、太字でマークした。
| 左側 | 右辺 | |||||||
| タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | |
| 体幹の傾き(正面面) | 2.60±36.38 | -23.4±40.62 | -26.00±54.53 | 0.006 | -10.82±47.58 | -11.42±30.10 | -0.60±56.30 | 0.013 |
| 体幹チルト(矢状面) | 15.34±7.74 | 13.40±8.22 | -1.94±11.29 | 0.260 | 12.16.28±5.16 | 36.62±5.20 | 20.34±7.30 | 0.489 |
| 体幹回転(横方向) | -8.15±26.55 | -18.56±29.54 | -10.41±39.72 | 0.004 | 2.75±36.20 | -23.00±40.36 | -25.75±54.22 | 0.001 |
| 骨盤傾斜(前頭面) | 15.34±7.74 | 13.40±8.22 | -1.94±11.29 | 0.153 | 62.51±4.53 | 64.40±6.19 | 1.89±7.67 | 0.962 |
| 骨盤傾斜(矢状面) | 37.49±6.36 | 37.60±6.19 | ±0.11±8.88 | 0.097 | 12.89±6.36 | 14.32±3.79 | 1.43±7.43 | 0.510 |
| 骨盤回転(横方向) | -2.75±36.20 | -23±40.36 | -20.25±54.22 | 0.011 | 1.66±43.72 | -31.89±58.50 | -30.23±73.03 | 0.006 |
| 股関節内転 | 83.15±7.21 | 78.49±5.91円 | △4.66±9.32 | 0.125 | 84.18±8.81 | 92.56±6.51 | 8.38±10.95 | 0.242 |
| ヒップフレックスエクステンション | 37.49±6.36 | 37.60±6.19 | ±0.11±8.88 | 0.392 | 12.89±6.36 | 14.32±3.79 | 1.43±7.40 | 0.583 |
| ヒップローテーション | 37.64±6.87 | 36.98±6.21 | △0.66±9.26 | 0.549 | 49.6±8.52 | 56.52±4.52円 | 6.92±9.65 | 0.004 |
| 膝フレックスエクステンション | 50.68±4.89 | 67.63±4.87 | 16.95±6.90 | 0.343 | 78.54±7.92 | 57.95±7.16 | -20.59±10.68 | 0.673 |
| 足首ドルス-足底フレックス | 27.86±7.45 | 24.63±4.08 | -3.23±8.50 | 0.263 | 37.91±4.76 | 48.89±7.56 | 10.98±8.93 | 0.114 |
表4:単純運動デュアルタスク(タスク1)と複雑運動デュアルタスク(タスク2)の体幹の二重タスク歩行コスト値と関節角度パラメータの違い。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。統計的有意性は P < 0.05とし、太字でマークした。
| 左側 | 右辺 | |||||||
| タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | タスク 1 | タスク 2 | 差 | P 値 | |
| スタンスフェーズ(%) | 74.44±31.37 | 79.08±16.36 | 4.64±35.38 | 0.916 | 63.24±7.60 | 36.76±5.84 | -26.48±9.58 | 0.236 |
| 揺動位相(%) | 35.15±7.74 | 15.34±4.53 | -19.81±8.97 | 0.980 | 63.24±7.61 | 52.28±4.36 | -10.96±8.77 | 0.654 |
| シングルスタンス(%) | 62.51±6.19 | 62.40±6.36 | △0.11±8.88 | 0.348 | 37.49±6.19 | 37.60±6.36 | ±0.11±8.88 | 0.671 |
| ダブルスタンス(%) | 37.78±14.71 | 39.19±8.05 | 1.41±16.77 | 0.164 | 37.03±15.55 | 39.19±8.05 | 2.16±17.51 | 0.406 |
| ケイデンス (ステップ/分) | 2.53±55.72 | 12.13±43.62 | 9.60±70.76 | 0.087 | 18.40±5.76 | 26.35±14.92 | 7.95±15.99 | 0.044 |
| GPS (スコア) | 11.1±34.86 | 01.65±37.01 | -1.45±50.84 | 0.681 | 20.71±4.87 | 24.24±10.33 | 3.53±11.42 | 0.047 |
表5:単純運動デュアルタスク(タスク1)と複雑運動デュアルタスク(タスク2)の時空間パラメータのデュアルタスク歩行コスト値の違い。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。統計的有意性は P < 0.05とし、太字でマークした。略語:GPS =歩行パフォーマンススコア;分=分。
補足表1:単一運動タスク(タスク0)、単純運動デュアルタスク(タスク1)、および複雑運動デュアルタスク(タスク2)(度)の体幹および関節角度パラメータの違い。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。統計的有意性はP < 0.05とし、太字でマークした。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足表2:単一モータタスク(タスク0)、単純モータデュアルタスク(タスク1)、および複雑モータデュアルタスク(タスク2)の時空間パラメータの違い。 値は、数値または平均値±標準偏差として表されます。統計的有意性はP < 0.05とし、太字でマークした。略語:GPS =歩行パフォーマンススコア;分=分。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
この研究では、二重運動タスクの臨床評価のためのプロトコルについて説明します 運動制御障害のある脳卒中患者における歩行分析。このプロトコルの設計は、2つの主要な点に基づいていました。第一に、以前のほとんどの研究では、脳卒中患者の歩行機能を評価するために単一の歩行課題を使用しており、特に複雑な運動運動の原理がほとんど関与しなかったため、運動制御に関する関連する議論は不十分でした22,23。そこで本研究では,ベースラインとしての単一歩行課題に加えて,保水課題(単純運動二重課題)と障害物越え課題(複雑運動二重課題)を含む運動能力と歩行の2つの二重課題の比較に主に焦点を当てた24。保水課題は,単純歩行課題と単純運動課題の組み合わせと同等であると同定された。
横断障害物歩行課題は、歩行中に水を保持する単純な運動デュアルタスクよりも、運動制御(運動計画、運動協調、運動フィードバックを含む)に関与する神経系、骨格筋運動、および認知リソースが多く関与するため、単純な歩行課題と複雑な運動課題の組み合わせと同等であることが確認されました。したがって、脳卒中後の運動制御機能障害は、この実験タスクデザインに基づいて綿密に調べることができます。高齢者および認知障害のある患者における以前のデュアルタスク歩行分析では、シングルタスクウォーキングと比較して、デュアルタスクウォーキングの速度とケイデンスの低下が報告されています25。
しかし、脳卒中患者を対象としたこの研究の結果は、単一運動課題と比較して、二重運動課題の時空間パラメータに有意差がなかったことを示しています。大きな変化は近位関節の角度、特に体幹、骨盤、股関節の角度にのみ見られ、単一の歩行課題よりも二重運動課題で有意に大きかった。これは、高齢者や認知障害のある患者と比較して、募集された脳卒中患者の明らかな運動障害に関連している可能性があります(基本的な運動機能は維持されています)。既存の運動機能障害を有する脳卒中患者において、単純な運動課題と複雑な運動課題を行う際にも同様の困難がある可能性があり、脳卒中患者の単一運動課題と二重運動課題の比較において時空間パラメータと遠位関節角が敏感なパラメータではない理由を説明することができます。さらに,体幹や大関節の制御を高めるリハビリテーション訓練は,脳卒中患者の日常の複雑な運動活動能力の向上に役立つ可能性が示唆された。
脳卒中患者の異質性は、常に多くの調査の主な障害でした26。以前の研究では、脳卒中患者間の異質性を排除するために、DTC値(単一タスクと二重タスクの差としてのデュアルタスク消費率)の使用を調査していました10。実際、代表結果は、複雑なデュアルウォーキングタスクにおける大きな近位関節の両側関節角度パラメータが単純なモーターデュアルタスクの両側関節角度パラメータよりも有意に大きいことを示しており、脳卒中患者のデュアルタスク歩行評価にDTC値を使用する利点を示しています。
この研究には3つの主な限界があります。まず、本研究は双運動課題の方法論的実証を主としているため、代表的なデータには男性脳卒中患者18例のデータしか含まれていなかった。さらに、以前の研究では、性別と年齢の両方が歩行とバランス機能に影響を与えることが示唆されています。たとえば、年齢が上がるにつれて、姿勢を制御する能力が低下し、女性は男性よりも影響を受けます。さらに、この研究で見つかった時空間パラメータに有意差がないのは、単にサンプルサイズが原因である可能性があります。したがって、サンプルサイズを増やし、この評価の臨床応用を拡大するために女性被験者を含めるには、さらなる研究が必要です。結論として、この研究プロトコルは、デュアルモーター歩行タスクとDTC値の計算を通じて、歩行機能の臨床診断と運動制御の詳細な研究の基礎を提供することを目的としています 脳卒中患者。
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Disclosures
著者は開示するものは何もありません。
Acknowledgments
原稿を校正してくださったアニワエル・イリファテに感謝します。この研究は、助成金番号81902281および第82072544号の国立科学財団、助成金番号20191A011091および第20211A011106号の広州保健家族計画委員会の一般ガイダンスプロジェクト、助成金番号201905010004の広州キーラボ基金、および助成金番号2020A1515010578の広東基礎応用基礎研究財団の支援を受けました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| BTS Smart DX system | Bioengineering Technology System, Milan, Italy | 1 | Temporospatial data collection |
| BTS SMART-Clinic software | Bioengineering Technology System, Milan, Italy | 2 | Data processing |
| SPSS software (version 25.0) | IBM Crop., Armonk, NY, USA | Statistical analysis |
References
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