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Neuroscience

Dual-Task-Stroop-Paradigma zur Erkennung kognitiver Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten

Published: December 16, 2022 doi: 10.3791/63991
Automatic Translation
1,2, 3,4,5, 3,4,6, 3,4, 3,4, 3,4, 3,4, 3,4, 7, 3,4, 1, 8, 3,4,9, 10
1Department of Neurology and Psychology, the Fourth Clinical Medical College, Guangzhou University of Chinese Medicine, Shenzhen Traditional Chinese Medicine Hospital, 2Guangzhou University of Chinese Medicine, 3Department of Rehabilitation Medicine, The Fifth Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, 4Department of Rehabilitation Medicine, Guangzhou Medical University, 5Key Laboratory of Biological Targeting Diagnosis, Therapy and Rehabilitation of Guangdong Higher Education Institutes, The Fifth Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, 6School of Traditional Chinese Medicine, Jinan University, 7Health College of Guangdong Pharmaceutical University, 8Department of Clinical Medicine, Guangzhou Medical University, 9Department of Rehabilitation Medicine, Panzhihua Central Hospital, 10Department of Neurology and Psychology, the Second Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine

Summary

Klinische Bewertungsskalen sind nicht sensitiv genug für kognitive Dysfunktionen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten. Das Dual-Task-Paradigma bietet Vorteile und Potenziale bei der Beurteilung und dem kognitiven Training kognitiver Dysfunktionen. Die vorliegende Studie schlägt ein Dual-Task-Stroop-Paradigma vor, um kognitive Dysfunktionen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren.

Abstract

Allgemeine Skalen zur klinischen kognitiven Beurteilung sind nicht sensitiv genug für kognitive Beeinträchtigungen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten. Das Dual-Task-Assessment hat Vorteile bei der Identifizierung kognitiver Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten und wurde nach und nach in der klinischen Beurteilung und im kognitiven Training angewendet. Darüber hinaus weist das Stroop-Paradigma eine höhere Sensitivität und Spezifität für die Aufmerksamkeitsbeurteilung auf als herkömmliche klinische kognitive Bewertungsskalen. Daher wird in dieser Studie die Dual-Task-Bewertung auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas vorgestellt, um kognitive Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren. Diese Studie demonstriert eine Single- und Dual-Task-Evaluierung auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas und bestätigt deren Durchführbarkeit durch Fallexperimente und synchronisierte funktionelle Nahinfrarotspektroskopie-Auswertungen. Die Stroop-Reaktionszeit und die korrekte Rate werden als Hauptindikatoren zur Bewertung des kognitiven Niveaus der Probanden verwendet. Dieses Studienprotokoll zielt darauf ab, neue Ideen zu liefern, um den Deckeneffekt beim allgemeinen Versagen der klinischen Beurteilung bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu ermitteln.

Introduction

Der Schlaganfall ist die Hauptursache für Behinderungen beim Menschen1 und kann unterschiedlich starke motorische, kognitive, emotionale und andere funktionelle Defizite verursachen2. Einige Schlaganfallpatienten mit besserer Prognose und nur geringen Funktionsstörungen zeigen eine größere funktionelle Autonomie bei alltäglichen Aktivitäten, aber der funktionelle Zustand ihrer Behinderung reicht möglicherweise nicht aus, um ihre Rückkehr an den Arbeitsplatz oder frühere Aktivitäten zu unterstützen. Diese Patienten werden als hochfunktionelle Schlaganfallpatientenbezeichnet 3,4. Aufgrund ihrer geringen funktionellen Defizite ist es schwierig, ihre Dysfunktionen, insbesondere in Bezug auf kognitive Funktionen, durch die allgemeine Beurteilung von Funktionsskalen wie dem Montreal Cognitive Assessment (MoCA)5 und dem Clinical Dementia Rating (CDR)6 zu identifizieren, die einen Deckeneffekt und eine geringe Sensitivität für die Identifizierung leichter funktioneller Defekte bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten aufweisen. Daher ist es notwendig, objektive und einfache Methoden zu entwickeln, um kognitive Dysfunktionen bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu erkennen.

In den letzten Jahren wurden die Vorteile des Dual-Task-Paradigmas bei der Bewertung und Ausbildung allmählich bewertet 7,8. Zum Beispiel können Patienten bei einfachen kognitiven Einzelaufgaben (z. B. Rechnen) normal abschneiden, zeigen aber einen unterschiedlichen Grad an kognitivem Verfall, wenn zusätzliche Aufgaben hinzugefügt werden 9,10 (z. B. Gehen beim Zählen). Manaf et al. fanden heraus, dass Schlaganfallpatienten bei der Ausführung kognitiv-motorischer Doppelaufgaben häufig kompensatorische Strategien anwenden, wie z. B. die Aufrechterhaltung der Stabilität durch Opfern der kognitiven Aufgabenleistung11. Daher kann die Dual-Task-Bewertung Vorteile bei der Identifizierung kognitiver Defizite bei Patienten mit hochfunktionalem Schlaganfall haben. Einerseits ist der Inhalt des Dual-Task-Assessments näher am täglichen Leben als eine einzelne Aufgabe, wie z.B. Gehen bei gleichzeitiger Beobachtung der Umgebung oder Sprechen und Rufen. In vorangegangenen Studien wurden die Aufgaben Gehen + Benennen und Gehen + Überqueren von Hindernissen entwickelt, um das Gehen in realen Umgebungen zu simulieren12.

Auf der anderen Seite steht die exekutive Fähigkeit in Doppelaufgaben in engem Zusammenhang mit der geteilten Aufmerksamkeit (die zur Kategorie der fortgeschrittenen kognitiven Funktionen gehört)13. Geteilte Aufmerksamkeit ist die Fähigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen und die Aufmerksamkeit zwei oder mehr Aufgaben zuzuweisen14. Diese kognitive Fähigkeit ist von großer Bedeutung, um die Effizienz der täglichen Aktivitäten zu verbessern. Daher können die Ergebnisse des Dual-Task-Assessments verwendet werden, um die geteilte Aufmerksamkeit des Individuums widerzuspiegeln. Normalerweise können Menschen in ihrem täglichen Leben zwei oder mehr einfache Aufgaben gleichzeitig erledigen und werden nicht gestört. Wenn jedoch die Gehirnfunktion beeinträchtigt ist, kann es zu mehr Dual-Task-Interferenzen kommen, wenn man mit einfachen Dual-Aufgaben konfrontiert wird. Das heißt, bei der Ausführung von Doppelaufgaben kann die reduzierte geteilte Aufmerksamkeit wahrscheinlich dazu führen, dass die Ausführung einer oder zweier Aufgaben beeinträchtigt wird15. Es wird geschlussfolgert, dass die Ausführung von Aufgaben mit größerer Wahrscheinlichkeit in der Lage ist, eine fortgeschrittene Beeinträchtigung der kognitiven Funktionen bei Patienten mit hochfunktionalem Schlaganfall zu erkennen.

Das Stroop-Paradigma ist ein klassisches experimentelles Paradigma zur Untersuchung des Stroop-Effekts (auch als Konflikteffekt bekannt)16, das bei der Aufmerksamkeitsbeurteilung in kognitiven Funktionstests, insbesondere im Bereich der Aufmerksamkeitshemmung, weit verbreitet ist17. Der klassische Stroop-Effekt bezieht sich auf die Tatsache, dass es für Individuen aufgrund der Interferenz der dominanten Reaktion schwierig ist, schnell und genau auf nicht-dominante Reize zu reagieren. Dies führt zu einer längeren Reaktionszeit und einer geringeren Reaktionsgenauigkeit bei nicht-dominanten Stimuli. Der Unterschied in der Reaktionszeit oder Genauigkeitsrate zwischen dominanten und nicht-dominanten Reaktionen ist der Stroop-Effekt18. Daher erfordert der Stroop ein hohes Maß an Aufmerksamkeit19. Kleinere Stroop-Effekte stellen eine höhere Aufmerksamkeitshemmung dar, während größere Stroop-Effekte eine Abnahme der Aufmerksamkeitshemmung darstellen18.

Das Stroop-Paradigma ist möglicherweise besser für die Beurteilung kognitiver Dysfunktionen bei Patienten mit hochfunktionalem Schlaganfall geeignet und hat eine höhere Sensitivität und Spezifität für die Aufmerksamkeitsbeurteilung als die traditionelle klinische Bewertungsskala20. Daher wurde in dieser Studie ein Dual-Task-Assessment auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas entwickelt, um kognitive Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren. Das Protokoll umfasst auch die klinische Beurteilung der kognitiven Funktion, der motorischen Funktion der unteren Gliedmaßen und der Gleichgewichtsfunktion bei Schlaganfallpatienten, um sicherzustellen, dass die Patienten die Dual-Task-Bewertung abschließen können. Die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) wurde als objektives Evaluierungsinstrument für die Gehirnfunktion verwendet, um die Aktivierung der Gehirnfunktion bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten unter der Doppelaufgabe nachzuweisen. Die Wirksamkeit und Durchführbarkeit des Dual-Task-Assessment-Schemas auf Basis des Stroop-Paradigmas wurde aus der Perspektive der Neurobildgebung verifiziert, die neue Aspekte für die klinische Praxis bietet.

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Protocol

Dieses Projekt wurde von der Medical Ethics Association des fünften angeschlossenen Krankenhauses der Guangzhou Medical University (Nr. KY01-2020-08-06) genehmigt und beim China Clinical Trial Registration Center (Nr. ChiCTR2000036514) registriert. Für die Verwendung ihrer Daten in dieser Studie wurde eine Einverständniserklärung der Patienten eingeholt.

1. Rekrutierung

  1. Rekrutierung von Schlaganfallpatienten mit stabilem Zustand, der durch bildgebende Untersuchung bestätigt wird - die Diagnose entspricht den diagnostischen Kriterien für zerebrovaskuläre Erkrankungen der Abteilung für Neurologie der Chinesischen Ärztevereinigung (2005). Wählen Sie Patienten mit Schlaganfall im Brunnstrom-StadiumIV 21 aus.
  2. Stellen Sie sicher, dass die Patienten grundlegende tägliche Aktivitäten selbstständig ausführen können. Stellen Sie sicher, dass die Patienten keine offensichtlichen kognitiven Beeinträchtigungen aufweisen und die folgenden Anforderungen erfüllen: MoCA im Normbereich; keine einseitige Vernachlässigung (Albert-Test, Anzahl der Auslassungen ≤2)22; keine anderen neurologischen Erkrankungen, wie z.B. Sprachfehler; und kann mit den entsprechenden Anweisungen kooperieren, um diese Studie abzuschließen.
  3. Stellen Sie sicher, dass die Probanden freiwillig an dem Test teilnehmen, und unterschreiben Sie eine Einverständniserklärung.

2. Klinische Bewertung

  1. Notieren Sie die Informationen der Person, einschließlich Name, Geschlecht, Geburtsdatum, Bildungsniveau, Body-Mass-Index, Krankengeschichte und Medikamentengeschichte.
  2. Führen Sie eine Bewertung der kognitiven Funktion durch.
    1. Führen Sie MoCA23 bei Schlaganfallpatienten durch, indem Sie 11 Fragen stellen, die sich mit der Aufmerksamkeit und Konzentration, der exekutiven Funktion, dem Gedächtnis, der Sprache, den visuellen Strukturfähigkeiten, dem abstrakten Denken, dem Rechnen und der Orientierung befassen.
    2. Die Gesamtpunktzahl des MoCA beträgt 30, was sich auf das Bildungsniveau bezieht. Wenn das Fach weniger als 12 Jahre Ausbildung in Anspruch genommen hat, addieren Sie einen Punkt zur Gesamtpunktzahl des MoCA. Betrachten Sie eine Punktzahl von 26 und höher als normale23.
    3. Führen Sie eine CDR24 bei den Schlaganfallpatienten durch. Sammeln Sie Informationen in strukturierten Interviews mit Schlaganfallpatienten und ihren Familien und beurteilen Sie die Fähigkeiten der Probanden in sechs Aspekten: Gedächtnis, Orientierung, Urteilsvermögen und Problemlösung, Arbeit und soziale Interaktion, Familienleben und persönliches Hobby sowie unabhängiges Leben.
    4. Die höchstmögliche Punktzahl ist 3. Bewerten Sie die erhaltenen Werte wie folgt: Gesamtpunktzahl = 0 bedeutet keine Demenz; Gesamtpunktzahl = 0,5 deutet auf Verdacht auf Demenz hin; Gesamtpunktzahl = 1 zeigt eine leichte kognitive Beeinträchtigung an; Gesamtpunktzahl = 2 zeigt eine mäßige kognitive Beeinträchtigung an; und Gesamtpunktzahl = 3 bedeutet eine schwere kognitive Beeinträchtigung24.
    5. Führen Sie den Albert-Test durch, um das Vorhandensein eines einseitigen räumlichen Neglects (USN) bei Patienten mit Schlaganfall nachzuweisen. Bitten Sie die Versuchsperson, alle Linien durchzustreichen, die in zufälliger Ausrichtung auf einem Blatt Papier platziert sind.
    6. Präsentieren Sie das Motiv mit einer Reihe von 40 schwarzen Linien, die jeweils etwa 2 cm lang sind und zufällig in sechs Reihen auf einem weißen Blatt Papier mit einer Größe von 11 Zoll x 8,6 angeordnet sind. Beurteilen Sie das Vorhandensein oder Fehlen von USN anhand der Anzahl der Linien, die auf jeder Seite des Testblatts nicht gekreuzt werden. Wenn Linien nicht gekreuzt werden und mehr als 70 % dieser nicht gekreuzten Linien auf der gleichen Seite wie das motorische Defizit liegen, deutet dies auf eine einseitige räumliche Vernachlässigung hin.
  3. Führen Sie eine motorische Funktionsbeurteilung durch.
    1. Führen Sie das Fugl-Meyer-Assessment (FMA) bei Schlaganfallpatienten durch, um die motorische Funktion, das Gefühl, das Gleichgewicht, den Bewegungsumfang der Gelenke und die Gelenkschmerzen bei Patienten mit Hemiplegie nach Schlaganfall zu beurteilen. Der motorische Bereich umfasst Elemente, die Bewegung, Koordination und die Reflexaktionen von Schulter, Ellbogen, Unterarm, Handgelenk, Hand, Hüfte, Knie und Knöchel bewerten.
    2. Der motorische Funktionswert reicht von 0 (Hemiplegie) bis 100 Punkte (normale motorische Leistung), aufgeteilt in 66 Punkte für die oberen Extremitäten und 34 Punkte für die unteren Extremitäten. Bewerten Sie die Punktzahl wie folgt: 0-49 Punkte deuten auf eine schwere motorische Beeinträchtigung hin; 50-84 Punkte deuten auf eine ausgeprägte motorische Beeinträchtigung hin; 85-95 Punkte deuten auf eine mäßige motorische Beeinträchtigung hin; und 96-99 Punkte deuten auf eine leichte motorische Beeinträchtigung hin.
  4. Führen Sie eine Bewertung der Gleichgewichtsfunktion durch.
    1. Führen Sie die Berg-Gleichgewichtsskala (BBS)27 beim Schlaganfallpatienten durch, mit insgesamt 14 Elementen von leicht bis schwierig, darunter Sitzgleichgewicht, Stehgleichgewicht, Körpertransfer, Drehung und einbeiniges Stehen.
    2. Bewertet die Punktzahl wie folgt: Die höchste Punktzahl auf der Skala ist 56; Eine Gesamtpunktzahl von <40 Punkten deutet auf eine Sturzgefahr hin; 0-20 Punkte weisen auf eine schlechte Gleichgewichtsfunktion hin und darauf, dass ein Rollstuhl erforderlich ist. 21-40 erzielte Punkte deuten darauf hin, dass das Subjekt eine bestimmte Gleichgewichtsfunktion hat und mit Hilfe gehen muss. 41-56 erzielte Punkte deuten auf eine gute Gleichgewichtsfunktion hin und darauf, dass das Subjekt selbstständig gehen kann28.
  5. Führen Sie die Bewertung des Sturzrisikos durch.
    1. Führen Sie den Timed Up and Go Test (TUGT)29 bei Schlaganfallpatienten durch. Bitten Sie die Versuchsperson, vom Stuhl aufzustehen, 3 m zu gehen, ihren Körper zu drehen, dann zurückzukehren und sich mit einer angenehmen Geschwindigkeit auf den Stuhl zu setzen, um die Sicherheit zu gewährleisten. Bitten Sie gleichzeitig den Bewerter, den gesamten Prozess von der Erteilung des Ausreisebefehls bis zum Sitzen auf dem Stuhl zu planen.
    2. Bewerten Sie das erhaltene Ergebnis wie folgt: Wenn die Gesamtzeit für das Absolvieren des TUGT ≥14 s beträgt, bedeutet dies, dass das Risiko besteht, dass das Subjekt das Risiko hat, zu stürzen29.

3. Stroop-Aufgabenauswertungen

  1. Führen Sie die Stroop-Einzelaufgabenauswertung durch (nur Stroop-Aufgabe; Abbildung 1).
    1. Bitten Sie den Patienten, sich auf einen stabilen Stuhl zu setzen.
    2. Führen Sie die kommerzielle Stimulus-Präsentationssoftware aus und wählen Sie die Kongruenztestversuche aus. Erstellen Sie ein neues Profil für den Patienten. Wählen Sie die Kongruenztestversuche der Stroop-Aufgabe aus und wiederholen Sie drei Versuche.
      1. Führen Sie das folgende experimentelle Paradigma durch. Entwerfen Sie das Experiment mit einer Ruhezeit des Patienten von 10 s und bitten Sie den Patienten dann, einen kognitiven Test mit einer Frequenz von 6 s für insgesamt drei Versuche durchzuführen, wobei jeder Versuch einen Stimulus von 60 s + 60 s Pause hat.
      2. Legen Sie die Gesamtdauer des Experiments auf 370 s fest (der spezifische Prozess ist in Abbildung 1 dargestellt). Bitten Sie den Patienten in der Ruhephase, sich zu entspannen. Wenn sich das Experiment in der Stimulationsphase befindet, bitten Sie den Patienten, den aufmerksamkeitsbezogenen Test durchzuführen, die Aufgabe in 6 s zu erledigen und sie 10x in 60 s abzuschließen.
    3. Bitten Sie die Patienten, die Anweisungen für die beiden Testversuche wie unten beschrieben zu befolgen.
      1. Wählen Sie die Kongruenztestversuche aus. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche nach links (←), wenn Equation 1 sie auf der linken Seite des Quadrats angezeigt wird. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche rechts (→), wenn Equation 2 sie rechts neben dem Quadrat angezeigt wird.
      2. Wählen Sie die Inkongruenztestversuche aus, die denselben Schritt wie die Kongruenztestversuche aufweisen. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche nach links (←), wenn Equation 2 sie auf der linken Seite des Quadrats angezeigt wird, ignorieren Sie die Bedeutung des Zeichens und konzentrieren Sie sich auf seine Position.
      3. Klicken Sie so schnell wie möglich auf die Pfeilschaltfläche nach rechts (→), wenn Equation 1 sie auf der rechten Seite des Quadrats angezeigt wird, ignorieren Sie die Bedeutung des Zeichens und konzentrieren Sie sich auf seine Position. Beenden Sie die Aufgabe, speichern Sie die Daten und exportieren Sie die Daten in eine selbst erstellte Datenbank.
  2. Führen Sie die Stroop-Dual-Task-Auswertung durch (Stroop-Task + Balance-Steuerung).
    1. Bitten Sie den Patienten, sich auf einen Balanceball zu setzen, wobei der Therapeut für den Schutz des Patienten verantwortlich ist. Lassen Sie den Patienten das experimentelle Stroop-Paradigma mit den oben genannten Schritten (Schritte 3.1.1.-3.1.5.) vervollständigen.
      1. Wenn sich das Experiment in einer Ruhephase befindet, bitten Sie den Patienten, das Gleichgewicht zu halten und sich so weit wie möglich auf dem Balanceball zu entspannen. Wenn sich das Experiment im Zustand der Stimulation befindet, bitten Sie den Patienten, den aufmerksamkeitsbezogenen Test durchzuführen und dabei das Gleichgewicht auf dem Balanceball so weit wie möglich zu halten.

4. fNIRS-Evaluierung

  1. Platzieren Sie 10 Lichtquellen und 12 Empfänger auf der fNIRS-Testkappe, um den vier Regions of Interest (ROIs) dieser Studie zu entsprechen, zu denen der linke präfrontale Kortex (LPFC), der rechte präfrontale Kortex (RPFC), der linke Promotorkortex (LPMC) und der rechte Promotorkortex (RPMC) gehören.
  2. Vorbereitung des Themas
    1. Informieren Sie die Probanden über den Versuchszweck und beobachten Sie die Patienten.
    2. Stellen Sie sicher, dass sich die Cz-Stelle oben auf der Testkappe befindet, der vierte Punkt von der Stirn bis zum Hinterhauptlappen auf der Mittellinie der Vollkappe. Stellen Sie sicher, dass der Mittelpunkt der Verbindung zwischen der Nasenwurzel und dem unteren Rand des Hinterhauptsvorsprungs, dem Schnittpunkt der Verbindung von der Nasenwurzel zum Hinterhauptsvorsprung oder der Verbindung zwischen der oberen Ohrmuschel beider Ohren (Cymba conchae) liegt.
    3. Setzen Sie die Kappe auf den Kopf des Subjekts und stellen Sie die Position der Kappe so ein, dass der Cz-Punkt auf dem Kopf des Subjekts mit dem Cz-Punkt auf der Kappe übereinstimmt. Ziehen Sie die Krawatte auf beiden Seiten der Kappe fest und lassen Sie die Ohren des Motivs durch den Spalt stechen. Die Vorderseite der Kappe ist natürlich an der Stirn und die Rückseite natürlich am Hinterhauptbein befestigt.
  3. Akquisition und Vorerwerb
    1. Öffnen Sie die Software, wählen Sie das Versuchsobjekt aus und geben Sie die grundlegenden Informationen der Patienten ein. Stellen Sie die Abtastfrequenz auf 11 Hz ein.
    2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorerfassung, um die Vorerfassung zu starten und das Testsignal zu kalibrieren. Entsprechend der Signalintensität jedes Punktes, der von der funktionellen Nahinfrarotspektroskopie angezeigt wird, passen Sie die schwachen Signalpunkte an, indem Sie die Kappe bewegen oder die Kopfhaut weiter freilegen. Wenn die Signalintensität jedes von der Kappe erfassten Punktes tendenziell stabil ist, stoppen Sie die Vorerfassung und klicken Sie auf die Taste für die automatische Verstärkung. Klicken Sie auf die Schaltfläche Start , um das Signal zu erfassen.
      HINWEIS: Stellen Sie die Signalqualität bei der Erfassung und vor der Erfassung wie folgt sicher. Die ursprüngliche Signalkurve der Lichtintensität sollte stabil sein, begleitet von einer Schwankung des Herzschlagsignals von 1-2 Hz, und der Wert sollte den vom Gerät festgelegten angemessenen Schwellenwert erfüllen. Die Intensität des Signals kann durch Farbe angezeigt werden, wobei eine graue Anzeige die Signalintensität niedrig ist, Gelb ist gut, Grün ist ausgezeichnet und Rot ist zu stark.
  4. Führen Sie die Stroop-Einzelaufgabenauswertung synchron mit fNIRS durch. Führen Sie dann die Stroop-Dual-Task-Auswertung durch, die mit fNIRS synchronisiert ist.

5. Datenverarbeitung und -analyse

  1. Verarbeiten Sie allgemeine Informationen und klinische Bewertungsdaten der Patienten.
  2. Analysieren Sie die Nahinfrarotdaten mit dem NirSpark-Softwarepaket in MATLAB.
    1. Führen Sie eine Datenvorverarbeitung durch.
      1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausschließen , um das Zeitintervall zu entfernen, das nicht mit dem Experiment zusammenhängt. Klicken Sie auf die Schaltfläche Bewegung , um Bewegungsartefakte zu eliminieren, die durch physiologische Aktivitäten wie Atmung, Herzschlag, Puls usw. und unwillkürliche Aktivitäten wie Blinzeln, Schlucken usw. verursacht werden, und wandeln Sie das Lichtintensitätssignal in ein optisches Dichtesignal um.
      2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Filter , um den Bandpassfilter (0,01-0,2 Hz) auszuwählen, um physiologisches und instrumentelles Rauschen zu entfernen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Hemo , um die relativen Änderungen von Oxyhämoglobin (HbO2) und Desoxyhämoglobin (HbR) nach dem modifizierten Beer-Lambert-Gesetz zu berechnen und das optische Dichtesignal in das Signal der Blutsauerstoffkonzentration umzuwandeln.
        HINWEIS: HbO2 reagiert empfindlicher auf Änderungen zwischen den Bedingungen als HbR, daher werden bei der nachfolgenden Analyse in diesem Studienprotokoll nurHbO2-Daten verwendet.
    2. Allgemeines lineares Modell (GLM)
      1. Wählen SieHbO2 in Hemo-Typ als Analysedaten aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Spezifikation , um Sekunden als Zeiteinheit zu verwenden und den Standard-HRF-Typ als Basisfunktion auszuwählen. Eliminieren Sie dann die Ruhephase, um die GLM-Designmatrix zu erstellen, und wählen Sie die Stimulusstufe in der Aufgabe entsprechend dem experimentellen Design aus.
      2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Schätzung, um die erstellte Designmatrix mit den erfassten Daten abzugleichen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ansicht , um den berechneten β-Wert anzuzeigen.
        HINWEIS: GLM ist eine lineare Kombination aus beobachteten hämodynamischen Signalen (abhängige Variable) als interessante Regressionen (Aufgabenvariable), redundanten Kovariaten (z. B. Oberflächenrauschen, gemessen in Nahbereichskanälen) und Fehlertermen.
    3. Berechnen Sie den β Wert wie folgt. Berechnen Sie experimentelle Daten in den ROIs unter Verwendung des etablierten linearen Korrelationsmodells. Ermitteln Sie die GLM-Parameter des erforderlichen Kanals und leiten Sie den β Wert der Gehirnaktivierung unter jeder Versuchsbedingung (d. h. den Gewichtskoeffizienten im linearen Modell) für die Analyse ab.
  3. Führen Sie die kommerzielle Stimulus-Präsentationssoftware aus, um die Leistungsdaten kognitiver Aufgaben in der Stroop-Aufgabe zu exportieren und die Genauigkeit (ACC) und Reaktionszeit (RT) für die abschließende Datenanalyse zu erhalten.

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Representative Results

Diese Studie präsentiert die Ergebnisse eines hochfunktionalen Schlaganfallpatienten, bei dem es sich um einen 71-jährigen Mann handelte, der vor 2 Jahren einen ischämischen Schlaganfall mit linker Hemiplegie erlitten hatte. Die Magnetresonanztomographie (MRT) zeigte einen beidseitigen chronischen Infarkt von den Basalganglien bis zur strahlenden Krone. Er war in der Lage, selbstständig zu gehen und in der Gemeinschaft zu leben, war aber mit seiner kognitiven Genesung nicht zufrieden. Die funktionellen Bewertungen lagen jedoch alle im Normbereich: FMA = 100, BBS = 56/56, TUGT = 6, MoCA = 26/30, CDR = 0,5, Albert's Test = 0. Darüber hinaus rekrutierten wir auch eine junge weibliche gesunde Probandin als Kontrollperson. Die Informationen zu den Probanden sind in Tabelle 1 dargestellt.

Die auf dem Stroop-Paradigma basierenden Single-/Dual-Task-Assessment-Ergebnisse zeigten, dass bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten, die den Single-Task-Stroop-Test durchführten, die RT der Kongruenztestversuche kürzer war als die der Inkongruenzteststudien und der ACC mit den Inkongruenzteststudien vergleichbar war (RT-Kongruenz = 547,62 ms,RT-Inkongruenz = 565,07 ms; ACC-Kongruenz =ACC-Inkongruenz = 100%). Bei der Durchführung von Dual-Task-Kongruenzteststudien war die RT von hochfunktionalen Schlaganfallpatienten höher als die von gesunden jungen Probanden, und auch ihr ACC war relativ niedriger (RT-Schlaganfall = 587,03 ms,RT-Gesundheit = 363,07 ms; ACC-Schlaganfall = 93,33 %, ACC-Gesundheit = 100 %), und der Unterschied in den Inkongruenzteststudien war größer als in den Kongruenzteststudien (RT-Schlaganfall = 613,03 ms,RT-Gesundheit = 384,67 ms; ACC-Schlaganfall = 90 %,ACC-Gesundheit = 100 %; Tabelle 2).

Die Ergebnisse für die Gehirnfunktion zeigten, dass der β Wert der ROIs beim Schlaganfallpatienten niedriger war als bei dem gesunden jungen Probanden während des Prozesses der Ausführung von Doppelaufgaben (RDLPFC: βSchlaganfall = −0,006, βGesundheit = 0,1366; LDPFC: βSchlaganfall = −0,0196,β Gesundheit = 0,0976). Die restlichen Hirnregionen sind in Abbildung 2 und Abbildung 3 dargestellt.

Figure 1
Abbildung 1: Das Single-/Dual-Task-Stroop-Paradigma und das fNIRS-Design . (A) Kongruenz-Testversuche. (B) Inkongruenz-Testversuche. (C) Das Zeitachsendiagramm des Single-/Dual-Task-Stroop-Paradigmas. Abkürzungen:ms = Millisekunde; s = Sekunde; Equation 1 = links; Equation 2 = rechts. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Figure 2
Abbildung 2: Die β Werte in ROIs des Dual-Task-Stroop-Effekts. Die β ROIs des Schlaganfallpatienten waren niedriger als die des gesunden jungen Probanden während der Dual-Task-Stroop. Abkürzungen: ROIs = Regions of Interest; RDLPFC = rechter dorsolateraler präfrontaler Kortex; LDPFC = linker dorsolateraler präfrontaler Kortex; RPMC = rechter Promotorkortex; LPMC = linker Promotor-Kortex; RSM1 = rechter primärer sensomotorischer Kortex 1; RPMC = rechter primärer sensomotorischer Kortex. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Figure 3
Abbildung 3: Blutsauerstoffkonzentration in Hirnregionen des Schlaganfallpatienten und des gesunden jungen Probanden unter dem Dual-Task-Stroop-Effekt. (A) Blutsauerstoffkonzentration in den Hirnregionen des Schlaganfallpatienten unter dem Dual-Task-Stroop-Effekt. (B) Blutsauerstoffkonzentration in Gehirnregionen des gesunden jungen Probanden unter dem Dual-Task-Stroop-Effekt. Die β Werte werden durch Farbbalken angezeigt. Die Ergebnisse der Gehirnfunktion zeigten, dass der β Wert der ROIs beim Schlaganfallpatienten niedriger war als bei dem gesunden jungen Probanden während der Dual-Task-Leistung. Abkürzungen: R-DLPFC = rechter dorsolateraler präfrontaler Kortex; L-DLPFC = linker dorsolateraler präfrontaler Kortex; R-PMC = rechter Promotorkortex; L-PMC = linker Promotor-Kortex; R-SMI = rechter primärer sensomotorischer Kortex; R-PMC = rechter primärer sensomotorischer Kortex. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Charaktereigenschaften Gesundes junges Subjekt Schlaganfall-Patient
Alter (Jahr) 21 71
Geschlecht Weiblich Männlich
BMI (kg/m2) 22.27 23.81
Kognitive Bewertung
Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 30/30 26/30
Klinische Demenzbewertung (CDR) 0 0.5
Alberts Test 0 0
Motorische und Gleichgewichtsbeurteilung
Brunnstrom-Etappe NT V-Stufe
Fugl-Meyer Bewertung (FMA) 100 100
Berg Waage (BBS) 56/56 52/56
Timed Up and Go Test (TUGT) (s) 6 11
Abkürzungen: BMI, Body-Mass-Index; kg/m2, Kilogramm pro Quadratmeter; NT, nicht testbar; s, zweitens.

Tabelle 1: Die Ausgangsinformationen und -merkmale des gesunden jungen Probanden und des Schlaganfallpatienten.

Kongruenz-Testversuche Inkongruenz-Testversuche
ACC RT(ms) ACC RT(ms)
Der Schlaganfallpatient 93.33% 587.03 90% 613.03
Das gesunde junge Subjekt 100% 363.07 100% 384.67
Abkürzungen: ACC, Genauigkeit; RT, Reaktionszeit; ms, Millisekunde.

Tabelle 2: ACC und RT des gesunden jungen Probanden und des Schlaganfallpatienten in der Doppelaufgabe. Abkürzungen: ACC = Genauigkeit; RT = Reaktionszeit; ms = Millisekunde.

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Discussion

In unserer Studie zeigten die Ergebnisse der routinemäßigen klinisch-kognitiven Bewertungsskalen für den hochfunktionalen Schlaganfallpatienten keine signifikanten kognitiven Defizite. Diese Bewertungsskalen könnten jedoch einen Deckeneffekt aufweisen und weniger sensitiv für die Identifizierung der leichten kognitiven Defizite von hochfunktionalen Schlaganfallpatienten sein. Daher wählte dieses Protokoll ACC und RT in der Dual-Task-Bewertung auf der Grundlage des Stroop-Paradigmas als Hauptindikatoren zur Identifizierung der kognitiven Defizite von hochfunktionalen Schlaganfallpatienten aus. Die Ergebnisse zeigten, dass, wenn der hochfunktionale Schlaganfallpatient das Dual-Task-Stroop-Paradigma durchführte, seine RT signifikant länger war als die des gesunden jungen Probanden, der ACC auch relativ niedriger war und der Unterschied in den Inkongruenzteststudien größer war als in den Kongruenzteststudien. Darüber hinaus wurde in der Studie auch fNIRS verwendet, um das Ausmaß der Gehirnaktivierung der Probanden in kognitiven Regionen während der Ausführung der Einzel-/Doppelaufgabe in Echtzeit zu erkennen, um die Durchführbarkeit des Schemas zu überprüfen. Die Daten zeigen, dass der β Wert der ROIs des hochfunktionalen Schlaganfallpatienten niedriger war als der des gesunden Probanden.

Dieses Studienprotokoll entwarf das Stroop-Paradigma in Kombination mit Bewegungssteuerung und den Modulen der motorischen Funktionsbewertungsskala der klinischen Routineskalen, einschließlich FMA, BBS und TUGT. Unter anderem wurde die FMA verwendet, um die motorische Funktion der unteren Gliedmaßen der Probanden zu beurteilen, BBS wurde verwendet, um die Gleichgewichtsfunktion zu beurteilen, und TUGT wurde verwendet, um das Sturzrisiko zu bewerten. Die Beurteilungsergebnisse lagen alle im normalen Bereich der motorischen Funktion. Die Beurteilungsergebnisse der klinischen Routineskalen zeigten, dass es sich bei dem in die Studie eingeschlossenen Schlaganfallpatienten um einen hochfunktionalen Schlaganfallpatienten handelte. Andererseits stellte es auch sicher, dass die eingeschlossene Versuchsperson in der Lage war, die motorische Aufgabe im Experiment zu erfüllen. Darüber hinaus umfassten die Module der kognitiven Funktionsbewertungsskala der klinischen Routineskalen den MoCA, den CDR und den Albert-Test. Unter ihnen wurden das MoCA und CDR verwendet, um das Niveau der Kognition zu beurteilen, und der Albert-Test wurde verwendet, um zu beurteilen, ob das Subjekt an einseitiger räumlicher Vernachlässigung litt. In Anbetracht der Tatsache, dass die Skalen zur Beurteilung der klinischen kognitiven Funktionen semiquantitativ sind und einen Deckeneffekt haben und dass es bei der Beurteilung von Patienten mit leichter kognitiver Dysfunktion an Sensitivität mangelt, was zu gewissen Einschränkungen bei der Bewertung klinischer Skalen für hochfunktionale Schlaganfallpatienten führt, muss ein überlegener Ansatz gefunden werden, um dieses Problem zu lösen. Darüber hinaus verwendete das Studienprotokoll die ACC und RT des Stroop-Paradigmas als objektive Indikatoren, um die Sensitivität der Bewertungsergebnisse zu verbessern.

Den repräsentativen Ergebnissen zufolge war die RT der Kongruenztestversuche kürzer als die der Inkongruenztestversuche, wenn der hochfunktionale Schlaganfallpatient das Single-Task-Stroop-Paradigma durchführte, und der ACC war zwischen den beiden Teststudien vergleichbar. Während des Single-Task-Paradigmas konnte der hochfunktionale Schlaganfallpatient den Stroop-Test gut absolvieren und zeigte keine offensichtlichen kognitiven Defizite. Wenn der hochfunktionale Schlaganfallpatient jedoch das Dual-Task-Stroop-Paradigma durchführte, war die RT signifikant höher als die des gesunden jungen Probanden und der ACC des hochfunktionalen Schlaganfallpatienten war niedriger. Darüber hinaus war der Unterschied in der Inkongruenzteststudie signifikanter als in der Kongruenzteststudie. Während des Dual-Task-Paradigmas hatte der hochfunktionale Schlaganfallpatient aufgrund seiner potenziellen kognitiven Defizite eine geschwächte Fähigkeit, beide Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Der Patient wendet häufig kompensatorische Strategien an (d. h. die Aufrechterhaltung der Stabilität durch Einbußen bei der kognitiven Aufgabenleistung), wodurch die kognitiven Defizite in Form einer relativ schlechten Aufgabenleistung aufgedeckt werden. In den Inkongruenzteststudien nahm die Schwierigkeit der kognitiven Aufgaben zu, was den Leistungsunterschied zwischen dem hochfunktionalen Schlaganfallpatienten und dem gesunden jungen Probanden signifikanter machte und die kognitiven Defizite des hochfunktionalen Schlaganfallpatienten leichter aufdeckte. Daher schlägt diese Studie einen Dual-Task-Assessment-Ansatz vor, der auf dem Stroop-Paradigma basiert, um kognitive Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten zu identifizieren.

Darüber hinaus wurde in der Studie auch die fNIRS-Technik verwendet, um die Machbarkeit dieses Protokolls zu überprüfen. In einer Fallstudie wurde fNIRS verwendet, um die Gehirnaktivierung der Probanden in kognitiven Regionen in Echtzeit während Single-/Dual-Task-Perioden zu überwachen, und sechs ROIs aus kognitiven Bereichen wurden ausgewählt, um den β-Wert30 zu berechnen. Die Ergebnisse der Fallstudie zeigten, dass der β Wert der ROIs beim Schlaganfallpatienten niedriger war als beim gesunden Probanden. Bei der Ausführung der Doppelaufgabe nutzte die gesunde Versuchsperson Gehirnressourcen, um die kognitive und motorische Aufgabe gleichzeitig zu erledigen, indem sie mehr Gehirnregionen aktivierte. Wenn der hochfunktionelle Schlaganfallpatient die Doppelaufgabe ausführte, waren aufgrund einer teilweisen Schädigung der Gehirnfunktion nicht genügend Hirnareale aktiv. Daher wurden nicht genügend Gehirnressourcen generiert, um die Anforderungen an die gleichzeitige Ausführung der kognitiven und motorischen Aufgaben zu erfüllen, was die Leistung niedriger machte als die des gesunden Probanden. Nach den Ergebnissen des fNIRS-Monitorings war der Grad der Gehirnaktivierung bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten tatsächlich geringer als bei gesunden Probanden, was die Machbarkeit der Verwendung des Dual-Task-Stroop-Paradigmas zur Identifizierung kognitiver Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten bestätigte.

Obwohl die Anzahl der eingeschlossenen Probanden in dieser Studie begrenzt ist, hat eine frühere Fallstudie von Zlatko Matjačić et al.31 bewiesen, dass das Training des Störgleichgewichts mit einem Roboter eine praktikable Methode sein kann, und dieses Ergebnis veranschaulicht die Wirksamkeit der hier gezeigten Fallstudie. Darüber hinaus zeigt diese Studie den gesamten Prozess des Versuchsdesigns und demonstriert die Machbarkeit dieses Protokolls mit Hilfe der Ergebnisse einer Fallstudie. Vor der Studie sollten die Probanden die Regeln verstehen und die Prozesse des Stroop-Tests ausreichend durchführen. Darüber hinaus sollten die Probanden vor dem formalen Experiment ein bis zwei Vortests durchführen, um einen reibungslosen Fortschritt zu erzielen und die Genauigkeit der Daten zu verbessern. Außerdem muss die Sicherheit des hochfunktionalen Schlaganfallpatienten während des Dual-Task-Stroop-Paradigmas ständig auf dem Balanceball gewährleistet sein, so dass sichergestellt werden muss, dass es einen professionellen Mitarbeiter gibt, der für die Sicherheit der Probanden verantwortlich ist.

Dieses Protokoll hat einige Einschränkungen. Erstens zielt diese Studie darauf ab, eine Dual-Task-Assessment-Methode zu demonstrieren, mit der kognitive Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten identifiziert werden können. Die repräsentativen Ergebnisse stellen nur die Beurteilungsergebnisse eines Probanden dar. Zweitens nimmt dieses Protokoll nur die Balance-kognitive Aufgabe als Dual-Task-Paradigma und zeigt keine Vielzahl von Dual-Task-Bewertungsschemata. Ergänzend dazu sind weitere Studien erforderlich.

In dieser Studie wird das Dual-Task-Stroop-Paradigma vorgeschlagen, das zur Identifizierung kognitiver Defizite bei hochfunktionalen Schlaganfallpatienten verwendet werden könnte.

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Disclosures

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Acknowledgments

Diese Studie wurde unterstützt durch Zuschüsse der National Natural Science Foundation of China (Nr. 81804004, 81902281), der China Postdoctoral Science Foundation (Nr. 2018M643207), des Shenzhen Municipal Health Commission Project (Nr. SZBC2018005), des Shenzhen Science and Technology Project (Nr. JCYJ20160428174825490), des General Guidance Program of Guangzhou Municipal Health and Family Planning (Nr. 20211A010079, 20211A011106), Guangzhou und der Universitätsstiftung (Nr. 202102010100). Guangzhou Medical University Foundation (Nr. PX-66221494), Schlüssellabor der Guangdong Higher Education Institutes [Fördernummer: 2021KSYS009] und Bildungsministerium der Provinz Guangdong [Fördernummer: 2021ZDZX2063].

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Balance Ball Shanghai Fanglian Industrial Co, China PVC-KXZ-EVA01-2015 NA
E-Prime 3.0 Psychology softwares Tools commercial stimulus presentation software
fNIRS Hui Chuang, China NirSmart-500 NA

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References

  1. Dichgans, M., Pulit, S. L., Rosand, J. Stroke genetics: Discovery, biology, and clinical applications. The Lancet. Neurology. 18 (6), 587-599 (2019).
  2. Chen, G., Leak, R. K., Sun, Q., Zhang, J. H., Chen, J. Neurobiology of stroke: Research progress and perspectives. Progress In Neurobiology. 163-164, 1-4 (2018).
  3. Maratos, M., Huynh, L., Tan, J., Lui, J., Jarus, T. Picture this: Exploring the lived experience of high-functioning stroke survivors using photovoice. Qualitative Health Research. 26 (8), 1055-1066 (2016).
  4. Platz, T., Prass, K., Denzler, P., Bock, S., Mauritz, K. H. Testing a motor performance series and a kinematic motion analysis as measures of performance in high-functioning stroke patients: reliability, validity, and responsiveness to therapeutic intervention. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 80 (3), 270-277 (1999).
  5. Trzepacz, P. T., Hochstetler, H., Wang, S., Walker, B., Saykin, A. J. Relationship between the Montreal Cognitive Assessment and Mini-mental State Examination for assessment of mild cognitive impairment in older adults. BMC Geriatrics. 15, 107 (2015).
  6. McDougall, F., et al. Psychometric properties of the Clinical Dementia Rating - Sum of boxes and other cognitive and functional outcomes in a prodromal Alzheimer's disease population. The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease. 8 (2), 151-160 (2021).
  7. McHorney, C. A., Tarlov, A. R. Individual-patient monitoring in clinical practice: Are available health status surveys adequate. Quality of Life Research. 4 (4), 293-307 (1995).
  8. Silsupadol, P., et al. Effects of single-task versus dual-task training on balance performance in older adults: a double-blind, randomized controlled trial. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 90 (3), 381-387 (2009).
  9. Feld, J. A., et al. Relationship between dual-task gait speed and walking activity poststroke. Stroke. 49 (5), 1296-1298 (2018).
  10. Liu, Y. -C., Yang, Y. -R., Tsai, Y. -A., Wang, R. -Y. Cognitive and motor dual task gait training improve dual task gait performance after stroke - A randomized controlled pilot trial. Scientific Reports. 7 (1), 4070 (2017).
  11. Manaf, H., Justine, M., Ting, G. H., Latiff, L. A. Comparison of gait parameters across three attentional loading conditions during timed up and go test in stroke survivors. Topics In Stroke Rehabilitation. 21 (2), 128-136 (2014).
  12. Ou, H., et al. Motor dual-tasks for gait analysis and evaluation in post-stroke patients. Journal of Visualized Experiments. (169), e62302 (2021).
  13. Hirano, D., Goto, Y., Jinnai, D., Taniguchi, T. Effects of a dual task and different levels of divided attention on motor-related cortical potential. Journal of Physical Therapy Science. 32 (11), 710-716 (2020).
  14. Loetscher, T., Potter, K. -J., Wong, D., das Nair, R. Cognitive rehabilitation for attention deficits following stroke. The Cochrane Database of Systematic Reviews. 2019 (11), (2019).
  15. Chen, C., Leys, D., Esquenazi, A. The interaction between neuropsychological and motor deficits in patients after stroke. Neurology. 80, Suppl 2 27-34 (2013).
  16. Puglisi, G., et al. Frontal pathways in cognitive control: Direct evidence from intraoperative stimulation and diffusion tractography. Brain. 142 (8), 2451-2465 (2019).
  17. MacLeod, C. M. Half a century of research on the Stroop effect: An integrative review. Psychological Bulletin. 109 (2), 163-203 (1991).
  18. Su, M., Wang, R., Dong, Z., Zhao, D., Yu, S. Decline in attentional inhibition among migraine patients: An event-related potential study using the Stroop task. The Journal of Headache and Pain. 22 (1), 34 (2021).
  19. Tsang, C. S. L., Chong, D. Y. K., Pang, M. Y. C. Cognitive-motor interference in walking after stroke: test-retest reliability and validity of dual-task walking assessments. Clinical Rehabilitation. 33 (6), 1066-1078 (2019).
  20. Bai, Q., Hu, J., Zhang, L. J., Chen, Y., Zhang, Y. H., Wang, X. C., Chi, L. Y. Application value of Stroop test in the evaluation of cognitive function in asymptomatic cerebral infarction. China Journal of Alzheimer's Disease and Related Disorders. 4 (4), 269-274 (2021).
  21. Pandian, S., Arya, K. N. Stroke-related motor outcome measures: Do they quantify the neurophysiological aspects of upper extremity recovery. Journal of Bodywork and Movement Therapies. 18 (3), 412-423 (2014).
  22. Albert, M. L. A simple test of visual neglect. Neurology. 23 (6), 658-664 (1973).
  23. Nasreddine, Z. S., et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A brief screening tool for mild cognitive impairment. Journal of the American Geriatrics Society. 53 (4), 695-699 (2005).
  24. Morris, J. C. The Clinical Dementia Rating (CDR): Current version and scoring rules. Neurology. 43 (11), 2412-2414 (1993).
  25. Sullivan, K. J., et al. Fugl-Meyer assessment of sensorimotor function after stroke: Standardized training procedure for clinical practice and clinical trials. Stroke. 42 (2), 427-432 (2011).
  26. Sanford, J., Moreland, J., Swanson, L. R., Stratford, P. W., Gowland, C. Reliability of the Fugl-Meyer assessment for testing motor performance in patients following stroke. Physical Therapy. 73 (7), 447-454 (1993).
  27. Downs, S. The Berg Balance Scale. Journal of Physiotherapy. 61 (1), 46 (2015).
  28. Blum, L., Korner-Bitensky, N. Usefulness of the Berg Balance Scale in stroke rehabilitation: A systematic review. Physical Therapy. 88 (5), 559-566 (2008).
  29. El Said, S. M. S., Adly, N. N., Abdul-Rahman, S. A. Executive function and physical function among community-dwelling Egyptian older adults. Journal of Alzheimer's Disease. 80 (4), 1583-1589 (2021).
  30. Al-Yahya, E., et al. Prefrontal cortex activation while walking under dual-task conditions in stroke: A multimodal imaging study. Neurorehabilitation and Neural Repair. 30 (6), 591-599 (2016).
  31. Matjacic, Z., Zadravec, M., Olensek, A. Feasibility of robot-based perturbed-balance training during treadmill walking in a high-functioning chronic stroke subject: A case-control study. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 15 (1), 32 (2018).

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