Summary

Исследование влияния различных видов упражнений на функциональное восстановление верхних конечностей у пациентов с повреждением правого полушария на основе fNIRS

Published: February 09, 2024
doi:

Summary

В данной работе мы исследуем влияние функциональной трудотерапии в сочетании с активными или пассивными движениями на функцию верхних конечностей у пациентов с повреждением правого полушария и исследуем влияние функциональной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне на ремоделирование функций мозга.

Abstract

Изучить влияние функциональной трудотерапии (ФОТ) в сочетании с различными видами физических упражнений на восстановление двигательной функции верхних конечностей и ремоделирование функции мозга у пациентов с повреждением правого полушария (ПЗП) путем анализа функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (фНИРС). Пациенты (n = 32) с РЗД в Пекинской больнице Боай были набраны и случайным образом распределены для получения либо ПОТ в сочетании с пассивным движением (N=16), либо ФОТ в сочетании с вспомогательным активным движением (N=16). Группа пассивного движения (FOT-PM) получала функциональную трудотерапию в течение 20 минут и пассивные упражнения в течение 10 минут на каждом сеансе, в то время как группа с помощью активного движения (FOT-AAM) получала функциональную трудотерапию в течение 20 минут и вспомогательные активные упражнения в течение 10 минут. Обе группы получали традиционную медикаментозную терапию и другую реабилитационную терапию. Лечение проводилось один раз в день, 5 раз в неделю в течение 4 недель. Восстановление двигательной функции и активности в повседневной жизни (ADL) оценивали с помощью оценки верхней конечности Фугла-Мейера (FMA-UE) и модифицированного индекса Бартеля (MBI) до и после лечения, а мозговую активацию билатеральной моторной области анализировали с помощью fNIRS. Полученные данные свидетельствуют о том, что ФОТ в сочетании с ААМ был более эффективным, чем ФОТ в сочетании с ПМ в улучшении двигательной функции верхних конечностей и пальцев пациентов с РЗД, улучшении их способности выполнять повседневные действия и содействии ремоделированию функции мозга в двигательной области.

Introduction

Повреждение полушарий головного мозга может привести к сенсорной и моторной дисфункции контралатеральных конечностей 1,2,3, негативно влияя на двигательный контроль, подвижность и функциональное обучение пациентов в различной степени4 и, следовательно, ложась тяжелым бременем на семьи и общество5. У пациентов с поражением правого полушария (ПГБ) скорость восстановления менее чем удовлетворительна. Тем не менее, в большинстве случаев RHD пораженные левые конечности, находящиеся на недоминирующей стороне тела, получают недостаточное внимание со стороны пациента и лиц, осуществляющих уход. Учитывая, что дисфункция верхних конечностей и кистей рук серьезно влияет на способность выполнять повседневную деятельность и качество жизни, необходим более подходящий метод для улучшения реабилитационного эффекта функции верхних конечностей у пациентов с RHD 6,7,8,9,10.

Лечебная физкультура является важным методом, помогающим пациентам восстановить функцию конечностей. Для ранней реабилитации пациентов с черепно-мозговой травмой обычно используются методы тренировки пассивного движения (ПМ) и вспомогательного активного движения (ААМ). ААМ включает в себя активность конкретных суставов, осуществляемую за счет комбинации их собственной мышечной силыи внешней помощи. Ключевым моментом является активное участие пациента в вспомогательной реабилитации. Готовность человеческого мозга к активации может помочь стимулировать и интегрировать двигательную систему в цикл моторного контроля. Многие исследования показали, что ААМ может вызывать нейропластические изменения, тем самым приводя к увеличению функционального восстановления у пациентов12,13.

Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS) — это метод визуализации, основанный на оптических принципах. В соответствии с корреляцией между ослаблением света в ткани и различными концентрациями светопоглощающих веществ, fNIRS может количественно анализировать изменения концентраций оксигенированного гемоглобина и дезоксигенированного гемоглобина в тканях мозга, тем самым контролируя функциональную активность коры головного мозга14. Многие исследования показали, что fNIRS является важным средством мониторинга оксигенации мозга и энергетического метаболизма после травмы полушария головного мозга 15,16,17. Таким образом, fNIRS может быть подходящим методом мониторинга для изучения изменений коры головного мозга, связанных с восстановлением двигательной функции верхних конечностей после травмы полушария головного мозга.

Моторные сигналы, производимые различными методами сенсорного ввода, и состояния корректировки сенсорной коры различны18,19. Сенсорные стимулы, производимые пассивными и активными движениями, тесно связаны со стабильностью восприятия и способностью создавать точные представления об окружающей среде, которые затем направляют поведениечеловека. Данное исследование было разработано с целью изучения влияния различных режимов физических упражнений на раннюю реабилитацию верхних конечностей и активацию мозга у пациентов с полушарными повреждениями головного мозга путем анализа данных fNIRS и предоставления научных стратегий для комплексной реабилитации пациентов в будущем.

Целью данного исследования было изучение влияния ФОТ в сочетании с различными видами упражнений на функцию верхних конечностей и ремоделирование мозга у пациентов с РЗС. Мы предположили, что FOT-AAM более эффективен, чем FOT-PM, в улучшении функции верхних конечностей и активации мозга у пациентов с RHD.

Protocol

Это исследование было односторонним слепым рандомизированным контролируемым исследованием и было одобрено Комитетом по этике Китайского исследовательского центра реабилитации (CRRC-IEC-RF-SC-005-01) и зарегистрировано в Китайском реестре клинических испытаний (MR-11-23-023832). 1. Участники Основываясь на существующей литературе21, используйте в качестве стандарта для расчета размера выборки оценки верхних конечностей по шкале Фугля-Мейера (FMA-UE) экспериментальной группы и контрольной группы после 4 недель лечения. Для расчетного размера эффекта 0,28, тестового уровня (α) 0,05, двустороннего распределения для значения Z и степени 0,8 расчетный размер выборки равен 28. Предполагая, что уровень отсева составляет 10%, окончательный необходимый размер выборки составляет 32 человека. Набирайте пациентов из отделения трудотерапии Китайского исследовательского центра реабилитации. Отбирать пациентов по следующим критериям включения: диагноз первого начала правополушарного повреждения (ПГБ); время появления симптомов в течение 3 месяцев; возраст от 18 до 75 лет; Мини-обследование психического состояния (MMSE)22> 20; Brunnstrom стадия I или II23 для верхней конечности и кисти; и праворукость. Исключены пациенты с явной депрессией, тревожностью или сопутствующими серьезными соматическими заболеваниями, а также те, кто не сотрудничал с тренингом. Включайте только тех участников, которые подписали форму информированного согласия до начала исследования. Схема процесса подбора персонала представлена на рисунке 1. 2. Рандомизация и распределение Случайным образом распределите пациентов, соответствующих критериям эксперимента, в экспериментальную группу (ЭГ) и контрольную группу (КГ). Назначьте терапевта, не участвующего в оценке или отборе субъекта, для выполнения процедуры рандомизации с помощью генератора случайных данных на компьютере (https://www.randomizer.org/). 3. Вмешательство Назначают обеим группам традиционную медикаментозную терапию и конвенциональную реабилитацию. Дайте всем пациентам по 20 минут функциональной трудотерапии (ПДТ) и 10 минут различных видов упражнений для верхних конечностей (ЭГ выполняла активное вспомогательное движение, а КГ выполняла пассивное движение) ежедневно, в общей сложности 30 минут в день, 5 дней в неделю в течение 4 недель. Чтобы обеспечить последовательность вмешательства, выберите одного терапевта для проведения всех вмешательств и предложите ему предварительное обучение для исследования. Функциональная трудотерапия (ФУТ):ПРИМЕЧАНИЕ: Пациент использует пястно-фаланговые и межфаланговые суставы пораженного пальца для выполнения захватывающих движений пальца, приводимых в движение перчаткой на здоровой стороне.Попросите терапевта пассивно двигать плечом, локтем, запястьем, большим пальцем и пальцами пораженной конечности в течение примерно 1 минуты. После пассивных движений проинструктируйте пациента использовать непораженную конечность и руку для приведения в действие пораженной конечности и кисти для выполнения таких действий, как толкание поролонового валика, поднятие деревянного колышка, поднятие маленьких деревянных палочек и удержание мяча. Выбирайте от двух до трех упражнений для каждой тренировки в зависимости от состояния пациента. Вспомогательное активное движение (ААМ)Выберите реабилитационное тренировочное устройство для руки, которую вы будете тренировать. Устройство предназначено для того, чтобы помочь пациенту выполнять как пассивные, так и активные движения. Выберите режим «Умное зеркало » и установите время на 10 минут. Спросите пациента о его чувствах и выберите уровень 1-10 в соответствии с опытом пациента и его переносимостью. Затем нажмите кнопку « Пуск ». Когда непораженная рука выполняет произвольное схватывание, проинструктируйте пациента следить за движением и пытаться захватить пораженной рукой с помощью перчатки (рисунок 2А). Когда непораженная рука будет произвольно раскрыта, проинструктируйте пациента следить за движением и попытаться разжать пальцы пораженной руки с помощью перчатки (Рисунок 2B)ПРИМЕЧАНИЕ: Когда незатронутая сторона захватывает перчатку, датчики на незатронутой перчатке не могут обнаружить заблокированный световой сигнал, и перчатка на незатронутой стороне сработает для захвата. Когда незатронутая рука открывается, датчики на незатронутой перчатке обнаруживают световой сигнал и запускают раскрытие перчатки на незатронутой руке. Повторяйте вышеописанный процесс циклически в течение 10 минут, после чего оборудование автоматически завершит тренировочный процесс. Пассивное движение (ПМ)Предложите пациенту использовать одно и то же устройство для пассивного захвата и раскрытия руки. Положите соответствующую перчатку на пораженную руку. Выберите Пассивный режим, установите Время на 10 минут, отрегулируйте интенсивность от уровней 1 до 10 в соответствии с ощущениями пациента, а затем нажмите кнопку Старт . Проинструктируйте пациента оставаться расслабленным, а также закрывать и разжимать пораженную руку с помощью перчатки (рисунок 2C). Пусть пациент продолжит обучение в течение 10 минут, после чего устройство автоматически завершит тренировку. 4. Оценка Проводите клиническую оценку, проводимую другим терапевтом, не закрывая глаза на групповые задания. Пусть этот терапевт оценит каждого пациента дважды: один раз до вмешательства и один раз сразу после 4 недель вмешательства.Соберите основную информацию о пациенте, включая возраст, пол и тип травмы. Оцените двигательную функцию верхних конечностей до и после вмешательства с помощью оценки Фугля-Мейера для верхней конечности (FMA-UE)24. Кроме того, используйте компонент FMA-WH (FMA-WH) для оценки функции кисти пациента. Оцените способность выполнять повседневную деятельность с помощью модифицированного индекса Бартеля (MBI)25. Контролируйте активацию первичных моторных областей во время пассивных двигательных задач с помощью fNIRS. Сбор данных функциональной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазонеПолучить исследовательскую систему функциональной визуализации мозга в ближнем инфракрасном диапазоне, с помощью которой можно собирать данные fNIRS. Такая система использует три длины волны ближнего инфракрасного света (780, 805 и 830 нм) для мониторинга изменений концентрации оксигемоглобина (Δ[Oxy-Hb]) и дезоксигемоглобина (Δ[Deoxy-Hb]) и общей концентрации гемоглобина (Δ[Hb]); его частота дискретизации составляет 13 Гц. По международной системе 10-20 разместите 4 источника света и 4 детектора на двусторонней первичной моторной коре (М1), всего 20 каналов. Конкретные позиции приведены на рисунке 3 . Порядок выполнения заданияПроведите оценку fNIRS в 5 последовательных испытаниях в модульной парадигме (отдых [15 с]-задача [30 с]-пауза [15 с]), как описано в шагах 4.1.6.2-4.1.6.9 (см. рис. 4). Откройте компьютерный интерфейс fNIRS и введите основную информацию о пациенте. Затем выберите оптодное расположение 2X4(R), 2X4(L). Выберите парадигму задачи 15-30-15 и установите время оценки на 5. Поместите устройство системы ближнего инфракрасного диапазона на пациента в соответствии с расположением оптодов. Отрегулируйте положение излучателей и детекторов и аккуратно удалите волосы так, чтобы оптоды находились в тесном контакте с кожей головы. После завершения настройки нажмите кнопку OK . Перейдите в интерфейс автоматической настройки сигнала системы, нажмите «Режим ожидания» и настройте отображение всех каналов зеленым цветом (хороший сигнал). Положите перчатку на пораженную руку пациента. Выберите режим «Пассивное упражнение ». Так как частота тренировок будет меняться вместе с силой, выберите среднюю силу, то есть 5 передач, для каждого испытуемого во время теста. Нажмите кнопку « Пуск » в компьютерном интерфейсе fNIRS. Выполняйте задачу в 3 этапа. Измерьте начальную фазу покоя продолжительностью 15 с, отсчитывая от 15 с до 0 с. Во время этого процесса проинструктируйте пациента спокойно сидеть в кресле, оставаться неподвижным и стараться не думать о других вещах, чтобы мозг находился в расслабленном состоянии. Когда время отсчитывается до 0 с, нажмите кнопку «Пуск » ручного устройства. Пораженная рука пациента начнет пассивные хватательные и разжимающие движения с помощью перчатки. В это время компьютер начнет обратный отсчет от 30 с, а именно столько длится пассивное движение. Когда обратный отсчет достигнет 0 с, нажмите кнопку «Стоп » на ручном устройстве, чтобы завершить упражнение. Частота захвата и раскрытия задается прибором; 3 цикла захвата и раскрытия будут завершены 3 раза в течение 30 с задания. Начните еще один 15-секундный период отдыха, как описано выше. По прошествии этого интервала первый тест «отдых-задача-отдых» завершен. Повторите приведенный выше тест rest-task-rest 5 раз, а затем завершите тест fNIRS. Анализ данных в ближнем инфракрасном диапазоне:Для этого анализа используйте программное обеспечение для анализа данных, установленное в системе fNIRS, как описано ниже. Исключите выбросы данных, вызванные серьезными артефактами движения во всех каналах и пропущенными данными.ПРИМЕЧАНИЕ: При выполнении этого протокола были исключены 1 выброс в EG, 1 выброс в CG и 2 случая выпадения данных в CG. Отбросьте все каналы с очевидными артефактами движения. Проведите оверлейное усреднение левого и правого каналов (по 10 каналов с каждой стороны) отдельно. Используйте полосовой фильтр (0,01-0,08 Гц) для удаления шумовых составляющих с явными периодическими колебаниями сигнала, включая механический шум и физиологический шум. Типы физиологических шумов, которые необходимо устранить, включают частоту сердечных сокращений (примерно 1 Гц), дыхание (примерно 0,2-0,3 Гц), волны Майера (примерно 0,1 Гц) и чрезвычайно низкочастотные физиологические колебания (<0,01 Гц). Возьмем за основу 15 с до и после начала экспериментальной задачи, а в качестве тестовой единицы возьмем блок (rest [15 s]-task [30 s]-rest [15 s]). Накладываем друг на друга пять блоков и берем среднее. Для разглаживания используйте метод Савицкого-Голея. Установите количество точек сглаживания равным 5, а количество времен сглаживания равным 1:26. После предварительной обработки рассчитаем интегральные значения и значения центроида. Используйте критерий Шапиро-Уилка (Shapiro-Wilk, SW) для проверки нормальности значений центроида, интегральных величин и их различий до и после вмешательства в двух группах; Рассмотрим нормальное распределение данных, если результирующее значение P равно >0,05. Используйте t-критерий независимой выборки для сравнения данных между двумя группами до и после вмешательства. Используйте t-критерий парной выборки для сравнения значений центроида и интегральных значений в двух группах до и после вмешательства. 5. Статистика Используйте SPSS для статистического анализа. Проверьте нормальность данных с помощью теста SW. Сравните общие данные пациентов в каждой группе, используя точный критерий Фишера или t-критерий независимой выборки. Поведенческие данные сравнивались между группами и внутри групп с использованием повторного ANOVA и описывались как среднее ± стандартное отклонение.

Representative Results

БазисС октября 2021 года по июнь 2023 года мы набрали 35 пациентов, 32 из которых в конечном итоге завершили исследование; Ни у одного пациента не наблюдалось нежелательных явлений во время исследования. Что касается клинических симптомов двух групп пациентов (табл. 1), то средний возраст ЭГ и КГ составил 53,19 ± 10,72 и 55,88 ± 12,32 года (P = 0,515) соответственно. Не было существенных различий в поле, типе заболевания, баллах FMA-UL или баллах MBI (P > 0,05). До вмешательства баллы FMA-WH всех пациентов в обеих группах составляли 0 баллов. FMA-UL имеет высокую клиническую значимость и позволяет эффективно и надежно оценить поражение верхних конечностей у пациентов с черепно-мозговой травмой. FMA-UL имеет в общей сложности 33 пункта оценки верхних конечностей, и каждый однонаправленный балл присваивается как 2 балла за полное завершение, 1 балл за частичное завершение и 0 баллов за незавершение. Общий возможный балл за подвижность верхних конечностей составляет 66 баллов. Наручные весы (FMA-WH) являются подкатегорией FMA-UL и состоят из 12 пунктов, общая возможная оценка которых составляет 24 балла. Результаты дисперсионного анализа повторных измерений показали, что основное влияние группы на оценку FMA-UL было значимым, F = 5,564, p = 0,030, ɳ2p = 0,214; основное влияние времени было значимым, F = 34,716, p < 0,001, ɳ2p = 0,831; эффект взаимодействия группы и времени был значимым, F = 5,554, p = 0,030, ɳ2p = 0,256. (Таблица 2) Основное влияние группы на оценку FMA-WH было значимым, F = 8,817, p = 0,006, ɳ2p = 0,227; основное влияние времени было значительным, F = 13,357, p = 0,001, ɳ2p = 0,308; Эффект взаимодействия между временем и группой был значимым, F = 8,817, p = 0,006, ɳ2p = 0,227. (Таблица 2). Модифицированный индекс Бартеля широко используется для оценки способности выполнять повседневную деятельность и измеряет способность человека выполнять десять таких основных видов деятельности. Общий возможный балл по индексу Бартеля составляет 100 баллов, и чем выше балл, тем сильнее способность пациента выполнять повседневные действия. Основное влияние группы на балл MBI было значимым, F = 8,512, p = 0,007, ɳ2p = 0,221; основное влияние времени было значительным, F = 588,559, p < 0,001, ɳ2p = 0,952; эффект взаимодействия между группой и временем был значимым, F = 10,425, p = 0,003, ɳ2p = 0,258. (Таблица 2). Интегральная величина является интегралом от сигнала кислорода в крови во время выполнения задачи и отражает величину гемодинамического ответа во время выполнения задачи. Значение центроида представляет собой время (времени), показанное вертикальной линией центра области изменения сигнала кислорода в крови в течение всего периода выполнения задания, и является индикатором изменений времени и хода на протяжении всего задания, представляя собой скорость гемодинамического ответа27. Не было существенной разницы в интегральных или центроидных значениях между двумя группами до (P > 0,05). После вмешательства интегральное значение правого полушария испытуемых в КГ составило 0,20 ± 0,32, интегральное значение правого полушария испытуемых в ЭГ составило -0,06 ± 0,24, а также наблюдалась достоверная разница в общих средних двух группах (t=-2,489, d=0,92, P = 0,020, P < 0,025 считается статистически значимым) (табл. 3). После вмешательства интегральное значение левого полушария испытуемых в КГ составило 0,18 ± 0,32, интегральное значение левого полушария испытуемых в группе ЭГ составило -0,04±0,26, при этом достоверной разницы в общих средних двух группах не выявлено (t=-1,975, P=0,059, d=0,75). Не было существенных различий в значениях центроидов между двумя группами после вмешательства (P > 0,025) (рисунок 5B). Рисунок 1: Схема набора персонала. Всего было набрано 35 субъектов, из которых 2 субъекта не соответствовали требованиям и 1 субъект выбыл из-за эпидемии, а 32 субъекта были включены в итоге. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры. Рисунок 2: Тренировка реабилитации верхних конечностей с различными режимами движения. (А,Б) EG проводит активную тренировку по реабилитации кисти. (C) Компьютерная графика проводит обучение пассивной реабилитации кисти. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры. Рисунок 3: Расположение и расположение световых пучков. Красный круг обозначает источник света, синий круг — детектор, а путь луча показывается между ними. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры. Рисунок 4: Парадигма задачи. В качестве тестовой единицы использовался пауза (15 с)-задача (30 с)-пауза (15 с) и повторялся в общей сложности 5 раз. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры. Рисунок 5: Диаграммы рассеяния, показывающие распределения значений центроида и интегральных значений правого полушария в двух группах пациентов. (А) До вмешательства. (В) После вмешательства. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры. Переменная PM (n = 16) AAM (n = 16) Значение P Пол (мужской/женский) 9/7 8/8 1 Возраст в годах (среднее значение ± SD) 53.19 ± 10.72 55.88 ± 12.32 0.515 Тип (геморрагический/ишемический) 9/7 6/10 0.479 Таблица 1: Характеристика предмета. FMA: Оценка Фугля-Мейера; MBI: модифицированный индекс Бартеля; PM: пассивное движение; AAM: вспомогательное активное движение; FOT: функциональная трудотерапия. Показатели оценки Основной эффект (группа) Основной эффект (Время) Эффект взаимодействия (группа x время) F P-значения η²p F P-значения η²p F P-значения η²p ФМА-УЛ 5.564 0.03 0.214 34.716 <0,001 0.831 5.554 0.03 0.256 FMA-WH 8.817 0.006 0.227 13.357 0.001 0.308 8.817 0.006 0.227 МБР 8.512 0.007 0.221 588.559 <0,001 0.952 10.425 0.003 0.258 Таблица 2: Результаты анализа повторных двусторонних ANOVA, проведенных по групповым, временным, и влияния взаимодействия на FMA-UL, FMA-WH и MBI. Группа с помощью активных движений Группа пассивного передвижения среднее значение ± SD среднее значение ± SD Значение t Значение P Г Коэна Целочисленное значение Налево -0.04 ± 0.26 0.18 ± 0.32 -1.975 0.059 0.75 Правильно -0.06 ± 0.24 0,20 ± 0,32 -2.489 0.02 0.92 Центоидное значение Налево 13.03 ± 10.45 11.54 ± 9.13 0.396 0.695 0.15 Правильно 11.04 ± 12.00 12.58 ± 10.98 -0.351 0.728 0.13 Таблица 3: Сравнение данных fNIRS между двумя группами после вмешательства.

Discussion

В этом исследовании, используя ближнюю инфракрасную спектроскопию, мы изучили влияние ФОТ в сочетании с функциональной тренировкой верхних конечностей в различных режимах упражнений на раннюю реабилитацию пациентов с РЗ. ФОТ помогает пациенту пассивно двигать жесткими верхними конечностями, чтобы облегчить последующую тренировку. Ключ в том, что здоровая рука ведет пораженную руку к выполнению целенаправленных, важных и практических функциональных задач, использованию реальных объектов и максимально возможному моделированию реальныхсценариев. Это может стимулировать энтузиазм пациента к лечению и максимизировать активное движение пациента. Наиболее важным моментом ААМ является то, что движение пациента приводится в движение незатронутой конечностью и рукой, в то время как пораженная конечность и кисть предпринимают спонтанную активную попытку, что является наиболее важной особенностью, отличающей ее от пассивного движения. Реабилитационные устройства предоставляют пациентам визуальную и тактильную обратную связь в режиме реального времени и замыкают замкнутый цикл между центральной нервной системой и периферией в реабилитационных тренировках29.

Не существует сложных методов, задействованных в подготовке к задаче реабилитации, но есть множество предостережений, которые следует учитывать при оценке пациентов с fNIRS. Чтобы обеспечить хороший сигнал fNIRS и предотвратить вмешательство артефактов движения в результаты испытаний, мы обычно помещаем держатель для головы на стол перед испытуемым. Регулируем высоту стола так, чтобы подбородок объекта упирался в подголовник, не вызывая дискомфорта. Это помогает уменьшить раскачивание головы во время движения. Кроме того, кожное масло на коже головы будет влиять на оптический сигнал; Соответственно, перед экспериментом мы вытираем масло с головы пациента маслопоглощающей бумагой, чтобы убедиться в качестве сигнала. Основываясь на предыдущем опыте, мы также обнаружили, что уменьшение влияния естественного света и звука улучшает сбор сигналов fNIRS; Поэтому мы собираем все данные в темной и тихой обстановке30.

Предыдущие исследования показали, что МТ может эффективно улучшить гибкость пальцев после инсульта 31, особенно для реабилитации верхних конечностей у пациентов с подостройформой 32, и поэтому показывает большие перспективы в восстановлении двигательной функции и улучшении способности выполнять повседневную деятельность после повреждения полушария головного мозга 33,34,35,36 . Когда пациент двигает своей непораженной рукой, оптическая иллюзия, образованная зеркалом, рассматривается пациентом как движение его пораженной руки, которое увеличивает активность его зрительной и соматосенсорной корковых областей, тем самым усиливая внимание пациента и уменьшая возможность одностороннего пренебрежения. Таким образом, пациент может сознательно выбрать более частое использование пораженных конечностей39. На основе традиционной МТ мы непосредственно обеспечиваем соматосенсорную стимуляцию и визуальную обратную связь с пораженной конечностью через аппарат ААМ, что уменьшает неприятное ощущение, вызванное асинхронностью проприоцепции пораженной руки и зрения40, тем самым демонстрируя более широкий терапевтический потенциал, чем обычный МТ. Наше учебное оборудование имеет простую процедуру работы и надежный профиль безопасности, с возможностью немедленной остановки тренировки нажатием кнопки «Закрыть», чтобы избежать аварийных ситуаций, которые могут произойти во время испытания. Кроме того, некоторые исследования показали, что МТ может способствовать нормализации полушарного баланса после инсульта, регулируя возбудимость М1. В последующих исследованиях мы будем использовать fNIRS для оценки функциональной связности коры головного мозга в состоянии покоя для верификации изменений в полушариях головного мозга у пациентов с RHD в дальнейшем после лечения41.

Это исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, парадигма задачи, выбранная для исследования спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне, является пассивной, в то время как активация мозга может происходить чаще при активных движениях. Таким образом, парадигма задачи активных попыток может быть более подходящей, чем пассивное движение. Во-вторых, мы наблюдали только за областью М1, но МТ также увеличивает нейронную активность в областях, участвующих в распределении внимания и когнитивном контроле, что может способствовать восстановлению двигательной функции за счет увеличения когнитивной роли в моторном контроле42; Поэтому также может потребоваться мониторинг префронтальной гемодинамики. Кроме того, из-за большого количества планов лечения для стационарных пациентов, каждый день проводилось всего 10 минут тренировок по реабилитации кисти. В дальнейшем время тренировок следует продлевать, чтобы лучше изучить реабилитационный эффект. Необходимы последующие исследования, чтобы наблюдать за долгосрочным эффектом этой тренировки. Ожидается, что в будущем многоцентровые исследования с большой выборкой позволят разработать наиболее подходящие стратегии реабилитации для пациентов с ранней РЗС.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Это исследование было поддержано Фондами фундаментальных исследований для центральных научно-исследовательских институтов общественного благосостояния (2019CZ-11) и Проектом Китайского исследовательского центра реабилитации (номер: 2021zx-Q5).

Materials

Hand Active Passive Rehabilitation Trainer Soft Robot Technology Co., Ltd. H1000 FOT-AAM group training/FOT-PM group training
Near-Infrared Brain Functional Imaging System Shimadzu (China) Co.,Ltd. LIGHTNIRS Assessment

References

  1. Kajtazi, N. I., et al. Ipsilateral weakness caused by ipsilateral stroke: A case series. J Stroke Cerebrovasc Dis. 32 (7), 107090 (2023).
  2. Edwards, L. L., King, E. M., Buetefisch, C. M., Borich, M. R. Putting the "sensory" into sensorimotor control: The role of sensorimotor integration in goal-directed hand movements after stroke. Front Integr Neurosci. 13, 16 (2019).
  3. Peng, Y., et al. Contralateral s1 nerve root transfer for motor function recovery in the lower extremity among patients with central nervous system injury: Study protocol for a randomized controlled trial. Ann Palliat Med. 10 (6), 6900-6908 (2021).
  4. Ingemanson, M. L., et al. Somatosensory system integrity explains differences in treatment response after stroke. Neurology. 92 (10), e1098-e1108 (2019).
  5. Li, X., Huang, F., Guo, T., Feng, M., Li, S. The continuous performance test aids the diagnosis of post-stroke cognitive impairment in patients with right hemisphere damage. Front Neurol. 14, 1173004 (2023).
  6. Hart, E., et al. Neuromotor rehabilitation interventions after pediatric stroke: A focused review. Semin Pediatr Neurol. 44, 100994 (2022).
  7. Yang, S., et al. Exploring the use of brain-computer interfaces in stroke neurorehabilitation. Biomed Res Int. 2021, 9967348 (2021).
  8. Huo, C. C., et al. Prospects for intelligent rehabilitation techniques to treat motor dysfunction. Neural Regen Res. 16 (2), 264-269 (2021).
  9. Carlsson, H., Gard, G., Brogårdh, C. Upper-limb sensory impairments after stroke: Self-reported experiences of daily life and rehabilitation. J Rehabil Med. 50 (1), 45-51 (2018).
  10. Carey, L. M., Matyas, T. A., Baum, C. Effects of somatosensory impairment on participation after stroke. Am J Occup Ther. 72 (3), 7203205100 (2018).
  11. Haghshenas-Jaryani, M., Patterson, R. M., Bugnariu, N., Wijesundara, M. B. J. A pilot study on the design and validation of a hybrid exoskeleton robotic device for hand rehabilitation. J Hand Ther. 33 (2), 198-208 (2020).
  12. Xie, H., et al. Effects of robot-assisted task-oriented upper limb motor training on neuroplasticity in stroke patients with different degrees of motor dysfunction: A neuroimaging motor evaluation index. Front Neurosci. 16, 957972 (2022).
  13. Shin, J., et al. Comparative effects of passive and active mode robot-assisted gait training on brain and muscular activities in sub-acute and chronic stroke. NeuroRehabilitation. 51 (1), 51-63 (2022).
  14. Tsow, F., Kumar, A., Hosseini, S. H., Bowden, A. A low-cost, wearable, do-it-yourself functional near-infrared spectroscopy (diy-fnirs) headband. HardwareX. 10, e00204 (2021).
  15. Wong, A., et al. Near infrared spectroscopy detection of hemispheric cerebral ischemia following middle cerebral artery occlusion in rats. Neurochem Int. 162, 105460 (2023).
  16. Wu, C. W., et al. Hemodynamics and tissue optical properties in bimodal infarctions induced by middle cerebral artery occlusion. Int J Mol Sci. 23 (18), 10318 (2022).
  17. Nogueira, N., et al. Mirror therapy in upper limb motor recovery and activities of daily living, and its neural correlates in stroke individuals: A systematic review and meta-analysis. Brain Res Bull. 177, 217-238 (2021).
  18. French, R. L., Deangelis, G. C. Multisensory neural processing: From cue integration to causal inference. Curr Opin Physiol. 16, 8-13 (2020).
  19. Azim, E., Seki, K. Gain control in the sensorimotor system. Curr Opin Physiol. 8, 177-187 (2019).
  20. Brooks, J. X., Cullen, K. E. Predictive sensing: The role of motor signals in sensory processing. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging. 4 (9), 842-850 (2019).
  21. Wen, X., et al. Therapeutic role of additional mirror therapy on the recovery of upper extremity motor function after stroke: A single-blind, randomized controlled trial. Neural Plast. 2022, 8966920 (2022).
  22. Khaw, J., et al. Current update on the clinical utility of MMSE and MoCA for stroke patients in asia: A systematic review. Int J Environ Res Public Health. 18 (17), 8962 (2021).
  23. Pandian, S., Arya, K. N. Stroke-related motor outcome measures: Do they quantify the neurophysiological aspects of upper extremity recovery. J Bodyw Mov Ther. 18 (3), 412-423 (2014).
  24. Gladstone, D. J., Danells, C. J., Black, S. E. The fugl-meyer assessment of motor recovery after stroke: A critical review of its measurement properties. Neurorehabil Neural Repair. 16 (3), 232-240 (2002).
  25. Yang, H., et al. Activities of daily living measurement after ischemic stroke: Rasch analysis of the modified barthel index. Medicine (Baltimore). 100 (9), e24926 (2021).
  26. Bernardes-Oliveira, E., et al. Spectrochemical differentiation in gestational diabetes mellitus based on attenuated total reflection fourier-transform infrared (atr-ftir) spectroscopy and multivariate analysis. Sci Rep. 10 (1), 19259 (2020).
  27. Almhdawi, K. A., Mathiowetz, V. G., White, M., Delmas, R. C. Efficacy of occupational therapy task-oriented approach in upper extremity post-stroke rehabilitation. Occup Ther Int. 23 (4), 444-456 (2016).
  28. Huo, C., et al. Fnirs-based brain functional response to robot-assisted training for upper-limb in stroke patients with hemiplegia. Front Aging Neurosci. 14, 1060734 (2022).
  29. Lin, K. C., Huang, P. C., Chen, Y. T., Wu, C. Y., Huang, W. L. Combining afferent stimulation and mirror therapy for rehabilitating motor function, motor control, ambulation, and daily functions after stroke. Neurorehabil Neural Repair. 28 (2), 153-162 (2014).
  30. Li, H., et al. Upper limb intelligent feedback robot training significantly activates the cerebral cortex and promotes the functional connectivity of the cerebral cortex in patients with stroke: A functional near-infrared spectroscopy study. Front Neurol. 14, 1042254 (2023).
  31. Zhuang, J. Y., Ding, L., Shu, B. B., Chen, D., Jia, J. Associated mirror therapy enhances motor recovery of the upper extremity and daily function after stroke: A randomized control study. Neural Plast. 2021, 7266263 (2021).
  32. Hsieh, Y. W., et al. Treatment effects of upper limb action observation therapy and mirror therapy on rehabilitation outcomes after subacute stroke: A pilot study. Behav Neurol. 2020, 6250524 (2020).
  33. Hsieh, Y. W., Lee, M. T., Chen, C. C., Hsu, F. L., Wu, C. Y. Development and user experience of an innovative multi-mode stroke rehabilitation system for the arm and hand for patients with stroke. Sci Rep. 12 (1), 1868 (2022).
  34. Weatherall, A., Poynter, E., Garner, A., Lee, A. Near-infrared spectroscopy monitoring in a pre-hospital trauma patient cohort: An analysis of successful signal collection. Acta Anaesthesiol Scand. 64 (1), 117-123 (2020).
  35. Roldán, M., Kyriacou, P. A. Near-infrared spectroscopy (nirs) in traumatic brain injury (tbi). Sensors (Basel). 21 (5), 1586 (2021).
  36. Bretas, R., Taoka, M., Hihara, S., Cleeremans, A., Iriki, A. Neural evidence of mirror self-recognition in the secondary somatosensory cortex of macaque: Observations from a single-cell recording experiment and implications for consciousness. Brain Sci. 11 (2), 157 (2021).
  37. Szelenberger, R., Kostka, J., Saluk-Bijak, J., Miller, E. Pharmacological interventions and rehabilitation approach for enhancing brain self-repair and stroke recovery. Curr Neuropharmacol. 18 (1), 51-64 (2020).
  38. Schneider, D. M. Reflections of action in sensory cortex. Curr Opin Neurobiol. 64, 53-59 (2020).
  39. Gandhi, D. B., Sterba, A., Khatter, H., Pandian, J. D. Mirror therapy in stroke rehabilitation: Current perspectives. Ther Clin Risk Manag. 16, 75-85 (2020).
  40. Niu, H., et al. Test-retest reliability of graph metrics in functional brain networks: A resting-state fnirs study. PLoS One. 8 (9), e72425 (2013).
  41. Arun, K. M., Smitha, K. A., Sylaja, P. N., Kesavadas, C. Identifying resting-state functional connectivity changes in the motor cortex using fnirs during recovery from stroke. Brain Topogr. 33 (6), 710-719 (2020).
  42. Deconinck, F. J., et al. Reflections on mirror therapy: A systematic review of the effect of mirror visual feedback on the brain. Neurorehabil Neural Repair. 29 (4), 349-361 (2015).

Play Video

Cite This Article
Wei, Y., Chen, J., Fang, R., Liu, J., Feng, M., Du, H., Wang, M., Abulihaiti, R., Ling, H., Huang, F. Investigating the Effect of Different Types of Exercise on Upper Limb Functional Recovery in Patients with Right Hemisphere Damage Based on fNIRS. J. Vis. Exp. (204), e65996, doi:10.3791/65996 (2024).

View Video