A gyakorlatok hatása a hosszú távú autokorrelációkra Parkinson-kórban

HÁTTÉR

Az emberi mozgás egyik leggyakoribb jellemzője, hogy ugyanazt a ritmikus feladatot többszörösen megismételheti (1). Emberben sok periodikus jelet, mint például a járást, a szívverést, a légzést és a neuronális tevékenységeket időbeli összetettségük jellemzi, amelyek az idő múlásával összetett módon ingadoznak. Bár úgy tűnhet, hogy a ciklusok közötti ingadozások véletlenszerűen változnak, a ciklusok közötti nyilvánvaló összefüggések nélkül, az egészséges rendszerek rendelkeznek a sorozat korábbi értékeinek memóriájával, amelyek összetett időbeli struktúrát mutatnak.

A fiziológiai idősorok változékonyságának felmérésére többféle matematikai módszer alkalmazható. Egyrészt a klasszikus matematikai módszerek, amelyeket általában rövidebb idősorokon (több tíz adatpont) alkalmaznak, számszerűsítik egy értékhalmaz ingadozásának nagyságát, függetlenül azok eloszlási sorrendjétől, a szórás (SD) és együttható kiszámításával. variáció (CV). Másrészt bonyolultabb, hosszabb idősorokon (≥512 ciklus) alkalmazott matematikai módszerek felhasználhatók az időbeli fluktuáció dinamikájának felmérésére (3). Ez utóbbi módszerek bebizonyították, hogy számos fiziológiai jel (pl. szív- és légzésritmus vagy mozgásszervi aktivitás) változékonysága hosszú távú autokorrelációt mutat, így a ciklusok közötti statisztikai függőség nagyon nagy számú ciklust ölel fel (14).

A változékonyság időbeli szerveződése tehát számos biológiai rendszer belső tulajdonsága. Ezenkívül betekintést nyújthat e rendszerek neurofiziológiai szervezetébe és szabályozásába (32). A legújabb tanulmányok azt állították, hogy ezek az ingadozások, amelyek egy optimális tartományba esnek, azt a mögöttes fiziológiai képességet képviselik, amely rugalmas alkalmazkodást tesz lehetővé az emberi testet érő mindennapi terhelésekhez (32). Ezért úgy gondolják, hogy az ilyen időbeli dinamikák jelenléte az egészség kritikus markere, és lebontásuk a kóros állapot mutatója (18, 25, 32). Az emberi szívfrekvencia esetében például a variabilitás optimumától való eltérések akár a véletlenszerűség (pl. pitvarfibrilláció), akár a túlzott szabályosság (pl. pangásos szívelégtelenség) irányában a rendszer alkalmazkodóképességének elvesztését jelzik (9, 32). .

Emellett egyes központi idegrendszeri betegségek befolyásolják a változékonyságot, különösen a járásmódot. Valójában az olyan neurodegeneratív rendellenességeket, mint a Parkinson- és a Huntington-kór, többek között a járás változékonyságának módosulása (amelyet a hosszú távú autokorrelációk felbomlása figyel meg) és az esés nagy kockázata jellemzi. Bár a hosszú távú autokorreláció eredete ismeretlen, az ilyen betegségekben való leépülésük központi kontrollmechanizmusra utal (8, 11, 13, 16, 17, 36).

KUTATÁSI PROJEKT

A 60 év feletti lakosság körülbelül 1%-át érinti a Parkinson-kór (PD) az egyik leggyakoribb neurodegeneratív betegség. A PD progresszív természetű, ezért a betegek fokozott nehézségekkel szembesülnek a mindennapi tevékenységek során és a mobilitás különböző aspektusaiban, mint például a járás, az áthelyezések, az egyensúly és a testtartás. Végső soron ez a függetlenség csökkenéséhez, az inaktivitáshoz és a társadalmi elszigeteltséghez vezet, ami az életminőség romlásához vezet. Ebből következően a mozgásképesség javítása a PD kezelésének egyik legfontosabb célja.

A PD kezelése hagyományosan a gyógyszeres terápiára összpontosult, a levodopát az "arany standard" kezelésnek tekintik. Azonban még optimális orvosi kezelés mellett is a parkinson betegek testfunkciói, napi tevékenységeik és részvételük romlást tapasztalnak. Emiatt egyre nagyobb a támogatás a rehabilitációs terápiáknak a gyógyszeres és idegsebészeti kezelés adjuvánsként való beépítésére. Valójában a rendszeres fizikai aktivitás lassítja a progressziót és csökkenti az esés kockázatát. Ezenkívül a testmozgás bizonyította hatékonyságát mind a funkcionális képességek megőrzésében, mind a szövődmények megelőzésében (szív- és érrendszeri, csontritkulás stb.).

Eddig kevés tanulmány foglalkozott a neurológiai betegséggel, például PD-vel rendelkező betegek funkcionális értékelésének variabilitásának elemzésével. A járászavarok és elesések azonban nemcsak a társadalom számára jelentenek jelentős költséget, hanem jelentős egyéni morbi/halálozási kockázatot is jelentenek. A megfelelő rehabilitációs programnak lehetővé kell tennie az ezekből a betegségekből származó kockázatok és költségek azonnali csökkentését. A kutató hipotézise szerint a járás variabilitásának elemzése hasznos lehet klinikai eszközként az esés kockázatának felmérésében és a terápiás hatékonyság (gyógyszeres kezelés és/vagy testmozgás) értékelési eszközeként PD esetén. Ezért ennek a tanulmánynak a célja (1) felmérni a fizikai gyakorlatok hatását az emberi járás variabilitására, és (2) megvizsgálni annak lehetséges összefüggéseit a Parkinson-kóros betegek járási képességeivel és neurológiai károsodásaival.

Betegek

A kutatók 50 idiopátiás Parkinson-kórban szenvedő beteget vesznek fel a Cliniques universitaires Saint-Luc Neurológiai osztályáról (Brüsszel, Belgium). A tanulmányt az etikai bizottság hagyta jóvá. Minden beteg írásos beleegyezését adja a vizsgálathoz. A jogosultsági feltételek a következők: diagnózis idiopátiás Parkinson (az Egyesült Királyság Parkinson-kór Társaság Brain Bank kritériumai szerint), a betegség súlyossága (a módosított Hoehn & Yahr I-IV. stádium szerint), demencia hiánya (Minimális Mini Mental State Examination pontszám 24 vagy magasabb), stabil gyógyszerhasználat az elmúlt 4 hétben és megfelelő látás és hallás, amit korrekciós lencsék és/vagy hallókészülék segítségével érünk el, ha szükséges. A betegek kizárásra kerülnek, ha súlyos társbetegségük, egyéb neurológiai problémáik, akut egészségügyi problémáik (pl. MI, cukorbetegség) és a mobilitást befolyásoló ízületi problémák, valamint a kiszámíthatatlan „Off” időszakok (pontszám >2, MDS-UPDRS 4.5. pont).

Eljárás

A jelen vizsgálat egy kontrollált, randomizált, egyszeresen vak klinikai vizsgálat, keresztezett elrendezéssel. A kontrollcsoport nem változtat szokásos fizikai aktivitásán, míg az intervenciós csoport profitál a testmozgás programból. Ez utóbbi 30 körös csoportos edzést tartalmaz, 60 perces (hetente kétszer) 15 héten keresztül. Ezután a két csoport keresztezve lesz. A legutóbbi irányelvek szerint a program tartalmazni fog egy konkrét egyensúlyt, testtartást, járást, erőnlétet, kettős feladatokat és nyújtást. Minden edzést megfelelő intenzitással kell végrehajtani (pl. a várható maximális pulzusszám 60-80%-a). Legalább 512 ciklust rögzítenek (nagy mintavételezési frekvenciával (512 Hz)) futópadon, saját maga által kiválasztott kényelmes sebességgel, a jobb oldalsó malleolusra ragasztott egydimenziós gyorsulásmérővel.

Funkcionális értékelés a Funkciók, Fogyatékosságok és Egészség Nemzetközi Osztályozása (ICF) 3 tartománya alapján

A betegeket a beavatkozás előtt (T0) és 15 (T1), 30 (T2), 45 (T3) és 60 hét (T4) után értékelik a 3 ICF tartomány közül:

A károsodásokat MDS-UPDRS, műszeres járásanalízis (kinematikai, kinetikai, elektromiográfiás és energetikai) (18), 6 perces sétatávolság, 10 méteres sétateszt, ABC-skála és BESTEST (beleértve a funkcionális elérési tesztet is) segítségével értékelik. , a Push & Release és a Get Up & Go teszt).

A tevékenységeket, a részvételt és az életminőséget a részvételi és autonómiai kérdőív (IPAQ) és egy őszi napló segítségével értékelik.

Séta variabilitásának elemzése

A forradalom időbeli változékonyságát a klasszikus és összetett matematikai módszerek értékelik. A klasszikus matematikai módszerek (szórás, variációs együttható) lehetővé teszik a fluktuáció nagyságának értékelését, míg a komplex matematikai módszerek (hosszú távú autokorrelációk) a fluktuációk időbeli dinamikáját (3).

A hosszú távú autokorrelációk jelenlétét a Rangarajan és Ding által javasolt és Crevecoeur és munkatársai által validált integrált megközelítés alkalmazásával értékelik. élettani idősorok összefüggésében. Ezeket a módszereket részletesebben máshol ismertetjük. Röviden, a Hurst-kitevőt (H) az átskálázott tartományelemzés segítségével, az α-kitevőt pedig az idősor teljesítményspektrális sűrűsége alapján számítjuk ki. Mindegyik idősor esetében mindkét módszert 512 egymást követő lépésből álló sorozatokra alkalmazzuk.

Elméletileg a H és α kitevőket aszimptotikusan összefügg a H relációval. Ezért az integrált megközelítés abból áll, hogy külön számítjuk ki H és α értékét, és a d=H-(1+α)/ egyenlettel ellenőrizzük, hogy ez a két paraméter konzisztens-e. 2=0. A d ≤ 0,10 értéket elfogadhatónak tekintjük, mivel az aszimptotikus paramétereket véges idősorokon értékeljük ki.

Összefoglalva, a következő három feltételnek kell teljesülnie ahhoz, hogy megállapítsuk a hosszú távú autokorrelációk jelenlétét:

H > 0,5; α szignifikánsan különbözik 0-tól és kisebb, mint 1; és d ≤ 0,10

Ha ellentmondások jelennek meg H és α között, a kutatók a véletlenszerűen kevert helyettesítő adattesztet alkalmazzák annak a nullhipotézisnek az elutasítására, hogy a vizsgált sorozatnak nincs időbeli szerkezete (pl. nem korrelált véletlenszerű folyamat).

PERSPEKTIVÁK

A fizikai gyakorlatok befolyását az emberi járás variabilitására, valamint annak lehetséges összefüggéseit a Parkinson-kóros betegek járási képességeivel és neurológiai károsodásaival a kutatók remélik bizonyítani, hogy a járás variabilitásának elemzése klinikai eszközként használható az esés kockázatának felmérésében, ill. mint a terápiás hatékonyság értékelési eszköze (gyógyszer és/vagy testmozgás) PD-ben.