Rintasyöpää sairastavien naisten etäkuntoutus COVID-19-pandemian aikana.

MENETELMÄ

1. Tutkimuksen suunnittelu ja sijainti Tämä on satunnaistetun kliinisen tutkimuksen pitkittäistutkimus. Tämä tutkimus kehitetään Hope Physiotherapy and Esthetics Clinicissä, jonka pääkonttori sijaitsee Juiz de Foran kaupungissa Minas Geraisin osavaltiossa.

2. Osallistujat Tutkimukseen osallistuu 30 henkilöä, joilla on rintojen CA-diagnoosi, jonka erikoislääkäri on aiemmin vahvistanut ja jotka osallistuvat fysioterapiaan Hope Physiotherapy and Esthetics -klinikalla Juiz de Fora-MG:n kaupungissa omistajan valtuuttamana (LIITE I ).

   Otoskoon laskemiseksi alfa-arvoksi (virhetyypin 1 todennäköisyys) oletettiin 5 % kaksisuuntaiselle hypoteesille, beta (virhetyypin 2 todennäköisyys) 20 %, testitehoksi 80 % ja eroksi ryhmien välillä. 10 % viittaa moottorin suorituskykytietoihin. Näin ollen tarvitaan vähintään 30 yksilöä (Dodd et al., 2002).

   Kaikille osallistujille tiedotetaan tutkimuksen tavoitteista ja menettelytavoista, ja heidän suostumuksellaan he allekirjoittavat tietoisen suostumuslomakkeen (FICF). Tutkimus toimitetaan tutkimuseettiselle komitealle (CEP). Terveysneuvoston 10.10.1996 antamaa päätöstä 466/2012, joka säätelee ihmistutkimusta, sekä Helsingin julistusta (1964) noudatetaan. Tiedot tallennetaan sähköisesti tietokantoihin, joihin pääsy on rajoitettu ja suojattu. Kaikki tiedot salataan poistamalla kaikki tiedot, jotka voisivat tunnistaa henkilöitä.

3. Toimenpiteet Kolmekymmentä naista, joilla on diagnosoitu rintojen AC, valitaan analysoimaan vaikutusta motoriseen suorituskykyyn, kipuun, havaittuun rasitukseen ja HRV:hen VR-interventioissa.

   Käytetään kymmenen istuntoa (kaksi kertaa viikossa). Aluksi tutkija matkustaa osallistujan asuntoon kaikilla sykemittaushihnojen toimittamiseen tarvittavilla suojavarusteilla, jotka ovat 70-prosenttisella alkoholilla desinfioidussa muovipussissa sekä esittämään osallistujille suostumuslomakkeen ja selvennettynä. sekä tutkimuksen menettelyt ja tavoitteet. Suostumuslomakkeen allekirjoittamisen jälkeen verkkolomakkeilla kerätään seuraavat tiedot: ikä, sukupuoli, vastaava vaihe (kuten kemoterapia, alkudiagnoosi, komplikaatiot, uusiutumisdiagnoosi), oleskelun pituus, liitännäissairaudet, käytössä olevat lääkkeet, koulutus . Tämän jälkeen kyselylomakkeita sovelletaan Euroopan syövän tutkimus- ja hoitojärjestön elämänlaatukyselyyn Core 30 (EORTC QLQ-C30), Brunel Mood Scale (BRUMS), koetun rasituksen BORG-asteikko ja Analog Affective Faces Scale.

   Tämän jälkeen toteutetaan harjoitus virtuaalitodellisuudella, jossa HRV otetaan talteen (päivinä 1, 5 ja 7) 10 minuuttia ennen tehtävien suorittamista virtuaalitodellisuusympäristössä (levossa, istuen), 15 minuutin ajan. tehtävät VR:ssä (MoveHero ja Genius kohdan 5.4.2 mukaan. D ja E) ja vielä 10 minuuttia sen jälkeen (levossa, istuessa) fyysisen aktiivisuuden autonomisen palautumisen arvioimiseksi. 10 päivän aikana käytetään interventioita VR:ssä (MoveHero ja Genius sekä Borg-asteikko), HRV ja muut arvioinnit suoritetaan päivinä 1, 5 ja 10.

   3.1. Fyysisen arvioinnin kyselylomakkeet ja testit A) Euroopan syövän tutkimus- ja hoitojärjestön elämänlaatukysely (EORTC QLQ-C30) Yleinen kyselylomake (EORTC QLQ-C30) sisältää 30 kysymystä, jotka liittyvät viiteen toiminnalliseen asteikkoon (fyysinen, toiminnallinen, emotionaalinen, sosiaalinen ja kognitiivinen), maailmanlaajuinen terveydentila-asteikko, kolme oireasteikkoa (väsymys, kipu ja pahoinvointi/oksentelu) ja kuusi muuta oirekohtaa (hengitys, unettomuus, ruokahaluttomuus, ummetus, ripuli ja taloudelliset vaikeudet).

   Pisteet saadaan valitun vastaustyypin mukaan. Kyselylomakkeen sallimat vaihtoehdot ovat "ei" (yksi piste), "vähän" (kaksi pistettä), "kohtalaisesti" (kolme pistettä) tai "erittäin" (neljä pistettä). Kahdessa globaalia terveydentila-asteikkoa koskevassa kysymyksessä valinnanvarat vaihtelevat yhdestä (erittäin huono) seitsemään pisteeseen (erittäin hyvä). Kyselylomakkeen pisteet vaihtelevat 0-100.

   Toiminnallisella ja globaalilla terveydentilaasteikolla korkeammat pisteet liittyvät parempaan elämänlaatuun; oireasteikolla korkeammat pisteet vastaavat kuitenkin kyseisen oireen suurempaa esiintymistä ja siten huonompaa elämänlaatua (liite I).

   B) Affective Analog Scale of Faces (FAS):

   Tämä asteikko arvioi kivun affektiivista suuruutta 9 kasvonilmeen kautta, jotka vaihtelevat ilon tunteesta surun tunteeseen, mikä mahdollistaa kivun puuttumisen mittaamisen korkeampaan kivun asteeseen (McGrath, 1996).

   Kasvojen ilmeet järjestetään peräkkäin kirjainvälin (AI) mukaan, jossa AD-väli edustaa kivun puuttumista, E edustaa neutraalia pistettä ja FI-väli edustaa kivun voimakkuuden eri asteita, jolloin F on kivun helposti huomiotta jättämä ilmaisu. perheenjäsenten läsnäolo, suotuisa ympäristö, mukavuustoimenpiteet, turvallisuus ja ammattilaisen ymmärtäminen; G kivun voimakkuus, joka ei häiritse käyttäytymistä ja jota voi välittää lapsen ilmaisu; Kivussa on voimakkuutta, joka häiritsee käyttäytymistä ja vaatii kipulääkkeiden käyttöä, ja minä kivun maksimiasteella, joka vaatii suurempaa ryhmän puuttumista, fyysisten ja psykologisten näkökohtien tarkkailua asianmukaisten kipulääkkeiden lisäksi (Torritesi et ai., 1998).

   Näin ollen yksilöt valitsevat yhdeksästä kasvosta, jotka on järjestetty asteikolla A:sta I:hen, sen, joka parhaiten ilmaisee heidän kipunsa voimakkuutta.

   C) Borgin koetun rasituksen asteikko:

   Se on havaitun rasituksen luokitus, jota käytetään mittaamaan subjektiivista rasituksen intensiteettiä. Se perustuu harjoituksen aikana koettuihin tuntemuksiin, kuten lihasväsymys, lisääntynyt syke ja lisääntynyt hengitys (Andrews et al., 2013). Sitä käytetään usein vaihtoehtona sykemittaukselle fyysisen aktiivisuuden mittaamiseen (BORG, 1970). Borgin asteikolla on lineaarinen suhde hapenottokykyyn (BORG, 1982), sen lisäksi, että se on mitta harjoituksen intensiteetin määrittämiseksi, samalla kun se arvioi yksilön fyysistä ja henkistä kokonaisponnistusta fyysisessä aktiivisuudessa (BORG, 1998).

   D) Brunel Mood Scale (BRUMS):

   Se mittaa kuutta tunnistettavaa mielialatilaa (jännite, masennus, viha, energia, väsymys ja sekavuus.

   käyttö) 24-kohtaisen itseraportin avulla, ja vastaajat arvioivat adjektiiviluettelon 5-pisteen Likert-asteikolla 0 (ei mitään) - 4 (erittäin) subjektiivisten tunteiden perusteella. Ohjeet viittaavat siihen, miltä osallistujista tuntui viime viikolla, mukaan lukien tämän päivän päivämäärä (Van Wijk; Martin; Hans-Arendse, 2013).

   3.2. Virtuaalitodellisuuskoulutukseen osallistujat suorittavat tehtävät yksilöllisesti kotonaan pöydällä olevan tietokoneen avulla sekä ohjeiden antamisesta ja tulosten kirjaamisesta vastaavan arvioijan verkossa. Korkeuden ja etäisyyden säädöt tehdään yksilöllisten tarpeiden mukaan.

   Ennen tehtävän aloittamista tutkija selittää tehtävän suullisesti ja lähetetään video, jossa esitellään pelin toimintaa. Osallistujat suorittavat sitten yhden kokeilun varmistaakseen, että he ymmärtävät ohjeet.

   Seuraavia virtuaalipelejä käytetään: Reaktioaika (3 sopeutumisyritystä ja 10 analyysiyritystä), Coincident Timing (20 toistoa motoristen taitojen hankkimiseen ja suorituskyvyn parantamiseen), Coincident Timing (5 toistoa + 5 toistoa nopeuden tason nousulla analysointia varten) säilyttäminen ja siirto - motorinen oppiminen), 5 toistoa siirtovaiheeseen), Fitts (3 yritystä 4 eri vaikeusindeksissä), Genius (5 minuuttia harjoittelua, jossa vaikeusaste kasvaa asteittain osallistujan oikeiden vastausten lukumäärän mukaan) , MoveHero (15 minuuttia harjoittelua musiikin kera valittujen pallojen lukumäärän mukaan).

   A) Tehtävä 1 - Reaktioaika Reaktioaika on tehtävä, jossa arvioidaan aikaa, jonka koehenkilö käyttää sovittaakseen kognitiivisen ja motorisen vasteen tietokoneen näytöllä annettuihin ärsykkeisiin.

   Crocettan et al., 2017 rakentamaa ja validoimaa TRT_S2012-ohjelmistoa käytetään 76 terveen aikuisen otoksessa. Ohjelmisto ehdottaa Simple Total Reaction Time (TRT) -testiä, joka koostuu keltaisen neliön (parametrisoitavissa) ilmestymisestä näytön keskelle aiemmin määritetyin aikavälein (vaihtelevat 1,5 - 6,5 ms) ja, kun sille annetaan ärsyke. , osallistujan tulee reagoida mahdollisimman nopeasti painamalla tietokoneen näppäimistön välilyöntiä.

   Tässä toiminnossa tallennetaan millisekunnit, jotka kohde esittää ennakoidessaan tai viivästyessään liikettä vasteena ärsykkeelle. Tämä tehtävä testaa keskus- ja oheistietojen käsittelyn nopeutta ja sitä käytetään tässä tutkimuksessa kognitiivisen motorisen harjoittelun arvioinnissa.

   Ohjelmisto mahdollistaa myös henkisen väsymyksen arviointitestin TRT:ltä (TRT Fatigue). Tässä testissä ärsyke koostuu keltaisen palkin ilmestymisestä, joka alkoi ajankohtana, joka on aiemmin määritelty ärsykkeiden väliseksi intervalliksi (IEE), siirtymän jälkeen vasemmalta oikealle. Osoituksena ennen ärsykkeen ilmaantumista esitettiin ohut mustavärinen pystysuora palkki, joka simuloi kohdistinta, kunnes keltainen väri täytti ärsykepalkin. Reaktion pitäisi olla välilyöntinäppäimen painaminen, kun keltainen ärsykepalkki havaitaan. Välilyöntinäppäintä on pidettävä painettuna, kun keltainen väri näkyy. Kun keltainen ärsyke lopetetaan, välilyöntinäppäin on vapautettava. Keltaiset ärsykkeen esitysajat määriteltiin aiemmin ärsykkeen esittelyajaksi (TAE). Tätä toimintaa käytetään tässä tutkimuksessa kognitiivisen motorisen harjoittelun arvioinnissa.

   B) Tehtävä 2 - Yhteensopiva ajoitus Satunnaisajoitustehtävä määritellään havainto-motorisena kyvynä suorittaa motorinen vaste synkronissa ulkoisen kohteen saapumisen kanssa tiettyyn pisteeseen (Belisle, 1963). Tämä on sieppaustehtävä, joka sisältää synkronoinnin silmän ja käden liikkeiden välillä, vaatii tarkkuuden ja tarkkuuden lisäksi liikkeen aloitus-, hidastus- ja "pysäytys"-strategian (Fooken ym., 2016; Ohta, 2016). Tämä ensimmäinen protokolla suoritetaan Coincident Timing -tehtävän kanssa kosketusnäytön avulla (kosketa tietokoneen näyttöä).

   Virtuaalitehtävän arvioimiseksi valitsimme Taiteiden, tieteiden ja humanististen tieteiden korkeakoulun Information Systems -ryhmän kanssa yhteistyössä kehitetyn ohjelmiston EACH-USP (ensimmäinen versio, jota Monteiro ym., 2014) ehdottaa 3D-yhteensopivuutta. ajoitustehtävä tietokoneella. Tätä toimintaa käytetään tässä tutkimuksessa kognitiivisen motorisen harjoittelun arvioinnissa.

   Virtuaaliympäristössä tietokoneen näytöllä näkyy 10 3D-ympyrää, jotka syttyvät (punainen valo) peräkkäin, kunnes saavutetaan viimeinen kohteena oleva ympyrä. Osallistujan tulee koskettaa tietokoneen näyttöä täsmälleen sillä hetkellä, kun viimeinen pallo syttyy, joten tavoitteena on sopia näytön kosketus täsmälleen viimeisen valaistun ympyrän (kohdeympyrän) yläpuolelle. Ohjelmisto antaa välitöntä palautetta tehtävän onnistumisesta tai virheestä aiemmin esiteltyjen eri äänien ja värien kautta (Monteiro ym., 2014, 2017; Bezerra et al., 2018). Jos osallistuja osuu kohteeseen samaan aikaan kun ärsyke saapuu, vihreä valo syttyy tehtävän ympärillä - osumapalaute, mutta jos osallistuja viivyttää tai edistää liikettä, punainen valo syttyy tehtävän viereen - palaute virheestä. Peli näyttää kuutioiden syttymisjärjestyksen ja -nopeuden sekä tallentaa tehtävän suorittamisen kokonaisajan (anturin kosketukseen kulunut aika); olemassa olevat virheet ärsykkeen saapumisen ja tehtävän suorittamisen välillä.

   Satunnaisajoitustutkimuksen suunnittelussa jokainen osallistuja suorittaa tehtävän 20 yritystä hallitsevalla yläraajalla kohtuullisella nopeudella, eli 500 ms kunkin ympyrän valaistuksen välillä hankintavaiheessa. Hankinnan jälkeen osallistujat odottavat levossa 5 minuuttia ja tekevät sitten viisi yritystä säilyttämisvaiheessa. Koska tehtävää pidettiin yksinkertaisena, päätimme käyttää lyhytaikaista säilyttämistä (Monteiro et al., 2014 ja Malheiros et al., 2016). Siirtovaiheessa tehdään vielä viisi yritystä suuremmalla nopeudella, eli 250 ms kunkin ympyrän valaistuksen välillä.

   Suorituskyky hankinta-, säilytys- ja siirtotehtävien aikana arvioidaan ottaen huomioon kohteen laukaisuajan ja anturin kosketuksen välinen ero. Tätä tarkoitusta varten suoritusmittareita käytetään "tehtävä-sattuma"-tavoitteen saavuttamiseen liittyvinä mittareina: Jatkuva virhe, joka heijastaa liikkeen suuntatrendiä, viivettä tai vastauksen ennakointia, ja lasketaan käyttämällä liikkeen aritmeettista keskiarvoa. suorituskyvyn ja tavoitteen väliset erot ottaen huomioon niiden merkit; Absoluuttinen virhe, joka vastaa tarkkuutta, jolla toiminnan tavoite saavutettiin, laskettuna kunkin yrityksen todellisen suorituskyvyn ja tavoitteen välisten absoluuttisten erojen aritmeettisen keskiarvon perusteella; ja Variable Error, joka tunnistaa liikkeen tarkkuuden, suorittaa jokaisen yrityksen laskelman, ottaen huomioon merkit, vähennettynä kunkin osallistujan viiden ensimmäisen yrityksen keskiarvolla, sitten arvot nostetaan toiseen potenssiin ja kunkin viiden keskiarvoon. yrittää poimia neliöjuuren (Santos et al., 2003).

   C) Tehtävä 4 - Fitts Tehtävää simuloiva ohjelmisto on "FittsReciprocalAimingTask v.1.0 (Vaakasuuntainen)", julkisessa käytössä (http://okazaki.webs.com - saatavilla Internetistä 09.01.2010) (Fernani et al., 2017) ja sen on kehittänyt Victor Hugo Alves Okazaki, joka esittelee Fittsin lain ehdottaman tehtävän virtuaalisessa (tietokone)ympäristössä. Tätä toimintaa käytetään tässä tutkimuksessa kognitiivisen motorisen harjoittelun arvioinnissa.

   Fittsin lakiin perustuva liikesuhteen nopeutta ja tarkkuutta arvioiva tehtävä koostuu manuaalisten liikkeiden suorittamisesta, jotka on suunnattu kohteeseen (siniset palkit), 3 vaikeusindeksissä (ID), joissa tarkkuusvaatimukset kasvavat. Liikeaika saadaan jakamalla tehtävälle ennalta määrätyt sekuntit (10) ja kohteen kosketusten lukumäärä.

   Ennen tehtävän aloittamista esiintyjän on asetettava toinen käsistään hiiren päälle ja kohdistimen (tietokoneella katsottuna) on oltava kahden kohteen (sivupalkkien) välissä. Alkuasennon jälkeen esiintyjän on liikutettava hiirtä kohdistinta ja napsautettava kohteita, kahta palkkia, jotka on sijoitettu yhdensuuntaisesti pystysuoraan, mitat ja etäisyys määritetään kunkin iID:n mukaan, vuorotellen ja mahdollisimman nopeasti äänimerkin jälkeen. tietokone laukaisee hälytyksen tehtävän käynnistämiseksi. 10 sekunnin kuluttua uusi äänimerkki ilmoittaa tehtävän päättymisestä. Kokonaisliikeaika kirjataan, ja se saadaan jakamalla tehtävälle ennalta määritetyt sekunnit (10) ja kosketusten lukumäärä (10/kosketusten määrä).

   Tehtävä koostuu kolmesta yrityksestä kussakin vaikeusindeksissä (ID 2, ID4a, ID4b ja ID6), jolloin jokainen indeksi muuttaa tankojen leveyttä ja etäisyyttä kasvavalla vaikeusasteella. ID4:ää sovellettiin kahdella tavalla (ID4a ja ID4b): ID4a:ssa tankojen etäisyys ja leveys ovat suurempia, ID4b:ssä tankojen välinen etäisyys ja leveys ovat pienempiä, pitäen saman ID:n.

   Tietojen analysoinnissa otetaan huomioon Fittsin ehdottaman matemaattisen yhtälön kuvaama nopeuden ja liikkeen tarkkuuden välinen suhde, jossa liikeajan ja tehtävän vaikeuden välillä on log-lineaarinen suhde erikokoisten ja eripituisten kohteiden kanssa, jotka vaativat eri aikoja. saavuttaa tavoitteet (Boyd et al., 2009).

   Kun kohteen kokoa pienennetään tai etäisyyttä kasvaa, liikenopeus pienenee niin, että liike on tarkka. Tateen kohteen (D) ja niiden välisen etäisyyden (L) välisen sisäisen tiedon vuoksi log2-yhtälö (2D/L) tarjoaa kohdistustaidolle vaikeusindeksin (DI), jossa mitä korkeampi ID, sitä vaikeampaa. tehtävä. Vaikeammat tehtävät vaativat enemmän liikkumisaikaa (Fitts, 1954).

   D) Tehtävä 5 - Käytetään Genius Game -ohjelmistoa, joka on luotu yhteistyössä Taiteiden, tieteiden ja humanististen tieteiden korkeakoulun tietojärjestelmäryhmän EACH-USP:n kanssa. Ohjelmiston esittämistä eri peleistä valittiin peli, joka sallii motorisia ja kognitiivisia ärsykkeitä, peli esittää muistitehtävän, jossa tietokone lähettää värejä (tehtävä perustuu peliin, joka tunnetaan kaupallisesti nimellä "Genius"). jonka yksilö sitten toistaa saadakseen oikean sekvenssin. Vaikeustaso kasvaa jokaisen kohteen osuman myötä. Virtuaalinen käyttöliittymä tarjoaa raportin reaktioajasta ja jokaisen painikkeen painalluksen välisestä ajasta.

   Tätä toimintaa käytetään tässä tutkimuksessa muistin suorituskyvyn arvioinnin välineenä sekä osana kognitiivista motoriikkaa.

   E) Tehtävä 6 - Käytetään myös São Paulon yliopiston taiteiden, tieteiden ja humanististen tieteiden korkeakoulussa kehitettyä MoveHero-ohjelmistoa. Peli sisältää palloja, jotka putoavat neljässä kuvitteellisessa sarakkeessa tietokoneen näytöllä tutkijan valitseman kappaleen rytmissä. Tehtävä ei ole antaa pallojen pudota. Palloja voidaan kuitenkin koskettaa vain, kun ne saavuttavat neljä rinnakkain (kahdelle korkeudelle) sijoitettua ympyrää, kaksi osallistujan vasemmalle ja kaksi oikealle puolelle (0 0 \o/ 0 0), joita kutsutaan tavoitteiksi 1, 2, 3 ja 4 vasemmalta oikealle katsottuna.

   Peli tallentaa osallistujan liikkeet web-kameran kautta ilman fyysistä kosketusta tehtävän suorittamiseen, joten osallistujan on liikutettava käsiään puolentoista metrin etäisyydellä tietokoneen näytöstä tai kosketusnäytön kautta, joka vaatii kosketusta tietokoneen näyttö piirrettyjen ympyröiden sisätilassa. Osallistujan on odotettava pallojen putoamista, kunnes ne alkavat mennä päällekkäin yhden kohdeympyrän kanssa. Siksi peli vaatii osallistujalta strategiaa ennakoida liikettä saavuttaakseen pallot näiden ympyröiden sisällä.

   Peli tarjoaa osumapalautteen numeroinnilla (+1), joka näkyy onnistuneesti osuman kohteen sisällä olevan pallon vieressä, lisäksi kokonaispistemäärä näkyy näytön vasemmassa yläkulmassa, 10 pistettä jokaisesta oikeasta.

   Tätä toimintaa käytetään tässä tutkimuksessa muistin suorituskyvyn arviointivälineenä sekä osana kognitiivista motoriikkaa.

   3.3. Sykevaihtelu (HRV) HRV:n analyysi noudattaa European Society of Cardiologyn ja North American Society of Pacing and Electrophysiology -yhdistyksen (TFESC & NASPE, 1996) työryhmän ohjeita.

   Vapaaehtoisia neuvotaan (verkossa) pukemaan heille annettu keräilyvyö. Hihna tulee asettaa rintaan ja sykevastaanotin (matkapuhelimen Elite HRV -sovellus) sijoitetaan lähelle vapaaehtoista. HRV tallennetaan alkuarvioinnin jälkeen levossa 10 minuuttia, virtuaalitodellisuudessa harjoittelun aikana 10 minuuttia ja 10 minuuttia VR-toiminnan jälkeen. HRV-tietojen analysointiin levossa ja tehtävien aikana käytetään 256 peräkkäistä RR-väliä.

   Elite HRV tallentaa syke lyönniltä koko protokollan ajan ja monitorin tallentamat RR-välit siirretään (.txt-tiedosto) Kubios HRV® -ohjelmaan (Kubios HRV v.1.1 for Windows, Biomedical Signal Analysis Group, Department soveltava fysiikka, Kuopion yliopisto, Suomi).

   Digitaalinen suodatus suoritetaan kohtalaisessa tilassa itse ohjelmassa (Kubios HRV®) ennenaikaisten kohdunulkoisten lyöntien ja artefaktien eliminoimiseksi, ja tutkimukseen otetaan mukaan vain sarjat, joissa on yli 95 % sinuslyöntejä (Vanderlei et al., 2008). .

   HRV-analyysi suoritetaan lineaarisilla menetelmillä (aika- ja taajuusalueet) sekä epälineaarisilla menetelmillä, jotka analysoidaan Kubios HRV® -ohjelmistolla.

   A) Lineaariset menetelmät (Time and Frequency Domain) Aika-alueella käytetään RMSSD-, pNN50- ja SDNN-indeksejä. RMSSD-indeksi määritellään vierekkäisten normaalien RR-välien välisten erojen keskineliön neliöjuureksi. (Marães et ai., 2003).

   jossa: RR = R-R-välit; N = valitun tietosarjan RR-välien lukumäärä.

   pNN50-indeksi puolestaan ​​on herkkä ja helposti tulkittavissa oleva parasympaattisen SNA-modulaation markkeri, joka määritellään prosenttiosuutena peräkkäisistä eroista R-R-välissä, jonka absoluuttinen arvo ylittää 50 ms. SDNN puolestaan ​​​​heijastaa molempien ANS-haarojen osallistumista ja vastaa kaikkien normaalien RR-välien keskiarvon keskihajontaa, joka ilmaistaan ​​ms:na (Pumprla et al., 2002; Ribeio ja Moraes Filho, 2005; Vanderlei et. al., 2009).

   HRV:n analysointiin taajuusalueella käytetään matalataajuisia spektrikomponentteja (LF - alue 0,04 - 0,15 Hz) absoluuttisissa yksiköissä ja korkeataajuutta (HF - vaihteluväli 0,15 - 0,4) hertseinä normalisoiduissa yksiköissä, ja näiden komponenttien välinen suhde (LF/HF), joka edustaa kunkin spektrikomponentin suhteellista arvoa suhteessa kokonaistehoon, josta on vähennetty erittäin matalataajuiset komponentit (VLF). Spektrianalyysissä käytettävä algoritmi on nopea Fourier-muunnos - FFT (256 s ikkuna 50 % päällekkäisyydellä).

   Spektriindeksien saamiseksi muodostetaan kaavio (takogrammi), joka ilmaisee RR-välien vaihtelun ajan funktiona. Takogrammi sisältää näennäisesti jaksollisen signaalin, joka värähtelee ajassa ja jota käsittelevät matemaattiset algoritmit, kuten nopea Fourier-muunnos (FFT). FFT-menetelmää käytetään arvioimaan HRV-spektritehoa kokeen paikallaan olevien vaiheiden aikana, jotta tutkimustulosten välillä voidaan vertailla. Sen avulla takogrammisignaali voidaan palauttaa jopa FFT:n muuntamisen jälkeen, mikä osoittaa tekniikan objektiivisuuden, koska tiedot eivät katoa prosessin aikana. Tämän menetelmän helppokäyttöisyys ja hyvä graafinen esitys ovat tärkeimmät syyt sen laajempaan käyttöön (Carvalho, 2009; Vanderlei et al., 2009).

   B) Epälineaariset menetelmät (Trends Debugged Fluctuation Analysis ja Poincaré Graph) HRV:n analysointiin epälineaarisilla menetelmillä käytetään Poincarén kuvaajaa (komponentit SD1, SD2 ja SD1/SD2 suhde), DFA:ta (Trends Debugged Fluctuation Analysis).

   DFA kvantifioi RR-välien fraktaalikorrelaatioominaisuuksien olemassaolon tai puuttumisen, ja se on validoitu aikasarjatiedoilla. Tämä menetelmä laskee integraalin neliökeskiarvon ja korjaa aikasarjan virheitä, mikä mahdollistaa ei-stationaariseen aikasarjaan upotetun sisäisen samankaltaisuuden havaitsemisen.

   DFA-käyrä ei ole tiukasti lineaarinen, vaan se koostuu kahdesta erillisestä alueesta erillisten käyrien välillä, jotka on erotettu pisteellä, mikä viittaa siihen, että lyhytaikainen fraktaaliasteikon eksponentti (α1) on 4–11 lyöntiä (tai 4–13) jaksoissa. , ja pitkän aikavälin eksponentti (α2), pidemmäksi ajaksi (yli 11 lyöntiä) (Carvalho et al, 2009).

   Arvot α1 lähellä 0,5 liittyy valkoiseen kohinaan (satunnainen signaali; arvojen välillä ei ole korrelaatiota), kun taas arvot lähellä 1,5 liittyvät Brownin kohinaan (vahvasti korreloituvat käyttäytymissignaalit). Arvot lähellä 1,0 ovat ominaisia ​​fraktaalimaisille prosesseille, jotka liittyvät monimutkaisten järjestelmien luomien aikasarjojen dynaamiseen käyttäytymiseen, kuten terveen henkilön sinusrytmin autonomiseen säätelyyn (Godoy et al., 2007).

   Poincarén kaavio puolestaan ​​on kvantitatiivinen analyysimenetelmä, joka perustuu sympaattisen tai parasympaattisen sympaattisen modulaation muutoksiin myöhemmillä aikaväleillä ilman, että tarvitaan datan stationaarisuusominaisuutta. Poincaré on kaavio, jossa jokainen RR-väli esitetään RR:n (i-T) funktiona, missä i on väli ja T on ennalta määritetty viive, jota käytetään RR-signaalille. Diagrammin visuaalista tarkastelua on käytetty laajasti HRV:n analyysissä, jossa Poincarén kaaviota voidaan analysoida kvantitatiivisesti RR-välietäisyyksien keskihajonnan laskemiseksi. Näitä standardipoikkeamia kutsutaan SD1 ja SD2. Tämä analyysi ei vaadi esikäsittelyä tai tietojen vakautta, mikä tekee siitä erityisen mielenkiintoisen (Godoy et al., 2007).

   Käyrän kvantitatiivista analyysiä varten lasketaan seuraavat indeksit: SD1 (lyhyen aikavälin hetkellisen lyöntien ja lyöntien välisen vaihtelun keskihajonta), SD2 (jatkuvien RR-välien pitkän aikavälin standardipoikkeama) ja SD1/SD2-suhde (Brunetto et ai., 2005). Juonen kvalitatiivinen analyysi tehdään analysoimalla sen attraktorin muodostamia hahmoja, jotka ovat kuvanneet Tulppo et al. (1998) julkaisussa: 1) Kuva, jossa havaitaan RR-välien hajoamisen lisääntyminen intervallien kasvaessa, mikä on tyypillistä normaalille kaaviolle. 2) Kuva, jossa on pieni globaali lyönti-lyönti-dispersio, eikä RR-välidispersion pitkäaikaista kasvua. 3) Monimutkainen tai parabolinen hahmo, jossa kaksi tai useampi erillinen reuna on erotettu juonen päärungosta, ja jokaiseen reunaan sisältyy vähintään kolme pistettä.

4. Tietojen analysointi Data-analyysiä varten otoksen karakterisoimiseksi tehdään kuvaavia tilastoja ja tulokset esitetään keskiarvo- ja keskihajonnan arvoilla.

   Tehtävien päättelyanalyysissä VR:ssä riippuvaisina muuttujina, "Coincident Timing"- ja "MoveHero" -kohdassa otetaan huomioon millisekunteina olevat virhemitat (jatkuvat virheet, jotka arvioivat liikkeen suuntatrendiä, Absoluuttinen, joka osoittaa liikkeen tarkkuuden ja Muuttuja joka tunnistaa liikkeen tarkkuuden), TR:lle aika ja millisekunnit, Geniukselle tehtävän alussa ja lopussa suoritettujen sarjojen määrä sekä kunkin pallokosketuksen välinen aika.

   Fittsille analyysi suoritetaan hankkimalla arvot b0 (leikkauspiste), b1 (inklinaatio) ja r2 (määritysindeksi) jokaiselle osallistujalle ottaen huomioon jokainen yritys kolmessa vaikeusindeksissä. MANOVA One-way -menetelmää käytetään kolmen kiinnostavan muuttujan (b0, b1 ja r2) ryhmien keskiarvojen vertailuun. Pearsonin korrelaatiokerrointa käytetään motorisen asteikon suorituskyvyn, iän, suoran kaltevuuden (b1), leikkauspisteen (b0) ja liikkeen aikadispersiotietojen (r2) välisten yhteyksien tarkistamiseksi. ANOVA suoritetaan selvittääkseen vaikeusindeksin vaikutuksia liikeaikaan (TM) ja moninkertaista regressioanalyysiä sen selvittämiseksi, mitkä tekijät vaikuttavat TM:ään.

   HRV-indeksien analysointiin käytetään myös Studentin t-testiä tai Mann-Whitneyn testiä ryhmien välisissä analyyseissä.

   Riippumattomien muuttujien (ikä, sairauden vaihe, lääkkeet jne.) vaikutusta riippuviin muuttujiin analysoidaan lineaarisella regressiotestillä.

   Merkitystasoksi 0,05 (5 %) määritellään ja kaikilla työn aikana konstruoiduilla intervalleilla on 95 % tilastollinen luottamus.

   Tilasto-ohjelma on SPSS (StatisticalPackage for Social Sciences), versio 26.0.

5. Levitys ja arviointi Motorisen toiminnan, kivun ja HRV:n VR-tuloksia analysoidaan kuvailevalla ja päätellyllä tilastollisella analyysillä ja levitetään tieteellisissä artikkeleissa, jotka lähetetään tietyille alueen korkean vaikuttavuuskertoimen lehdille.

Lisäksi tuloksia esitellään kirjaluvuissa ja kansainvälisissä konferensseissa. Siten terveydenhuollon ja koulutusalan ammattilaisilla on enemmän tieteellistä näyttöä ohjatakseen toimintaansa AC-potilailla.