脳卒中のニューロリハビリテーションを改善するための暗黙の学習の促進

米国では 45 秒ごとに誰かが脳卒中を起こし、毎年 700,000 件を超える新たな脳卒中が発生しており、脳卒中は退役軍人の障害の主な原因です (アメリカ心臓協会統計委員会および脳卒中統計小委員会)。 これらの症例の大部分は運動障害を引き起こし、個人が日常機能を他人に依存するようになることがよくあります（修正ランキンスケール3〜5、Lees et al。、2006を参照）. 具体的には、上肢片麻痺は脳卒中後の機能障害の主な原因であり、報告された生​​活の質の変動の約 50% は上腕機能によって説明されます (Wyller et al, 1997)。 このように、上腕の神経リハビリテーションを最適化することは、老齢の退役軍人集団で取り組むべき重要な問題です。

「患者にとってのリハビリテーションは、基本的に、患者のニーズをうまく遂行するためにどのように動くかを再学習するプロセスです」(Carr & Shepherd, 1987)。 この声明は、神経リハビリテーションの中核は運動学習であると仮定していますが、この原則にもかかわらず、運動学習の研究は脳卒中リハビリテーションにほとんど影響を与えていません (Krakauer、2006)。 最近、上肢のリハビリテーションを最適化するための新しい方法の開発とテストに関心が寄せられています。 ボルチモア VAMC の研究者は、慢性脳卒中患者の可動性を改善するためのタスク指向のトレーニング パラダイムを開発しました (Macko et al., 2005)。 このプログラム的アプローチの一環として、リーチと四肢の協調を改善するために、新しい上肢ロボット トレーニング プログラムが開発されました。 ただし、これらの介入の大部分は、リハビリテーション中のエラーベースの学習戦略に依存しており、タスク関連の明示的な知識を促進します。 しかし、運動学習研究のコーパスは、これが運動学習、ひいてはニューロリハビリテーションを最適化するための最良の戦略ではない可能性があることを示しています.

エラーベースの学習では、学習者がリアルタイムで動きを修正することを意図して、動きの継続的なフィードバックを受け取ります。 このように学習は、学習者が理想的な行動と自分の行動の観察との間の不一致を継続的に減らす一連の繰り返しを通じて発生します。 言い換えれば、エラーベースの学習は、望ましい行動を達成するための適応を促進します。 対照的に、オペラント条件付け学習戦略は、学習者が行動の最後に自分の動きの質に関するフィードバックを受け取るだけで構成されています。 したがって、学習は、目的の動作全体の一連の強化を通じて行われます。これは、エラーベースの学習中に発生する適応よりもモデルフリーです。 これら 2 つの学習戦略の主な違いは、エラーベースの学習がタスクの明示的な知識を促進するのに対し、オペラント条件付けは暗黙の知識を促進することです (Krakauer & Mazzoni, 2011)。 これらの 2 種類の知識は、機能的成果 (すなわち、 運動能力、認知作業負荷、および保持)。

脳卒中の前には、到達や把持などの上腕の機能は、具体的な知識を使用せずに行われていました。 言い換えれば、健康な人は自分の手足をどのように制御しているかについてほとんど意識的な努力を払っておらず、ただ「そうしている」だけです。 学習中に明示的な戦略を使用すると、学習速度が向上しますが、十分な時間が与えられれば、明示的な知識が限られている個人でも同様にうまく機能します (Maxwell et al, 1999)。 学習速度は遅くなりますが、タスクの明示的な知識を減らすことの見返りは、運動パフォーマンス中に非常に有利になる可能性があります. 特に、学習した行動の保持は、明示的な知識を禁止する条件下で学習した個人でより大きくなります。 たとえば、Malone と Bastian (2010) は、個人に斬新なウォーキング タスク (ベルトが異なる速度で移動するスプリット ベルト トレッドミル) を学習させ、明示的な知識が制限されていた人は、学習中に明示的な知識に依存した人よりも長く持続する学習を示しました。 . さらに、運動学習中の明示的な知識を制限すると、認知作業負荷が軽減され、困難な状況下でのパフォーマンスが維持される可能性があります (Zhu et al., 2011)。 結論として、無意識の制御 (明示的な知識を制限する) ではなく、リハビリテーション中に明示的な知識を促進することは、新たに獲得した運動能力の持続可能性を低下させ、他の要求に利用できるようにする必要がある認知リソースを消費します。 そのため、これらの行動の自動制御は日常活動を実行するために重要であり、オペラント条件付け (明示的な知識を制限する) がエラーベースの学習よりも優れていることを示唆しています。

脳卒中患者は暗黙のうちにタスクを学習することができますが、学習速度は健康な対照者と比較して遅れる可能性があり (Pohl et al., 2001)、脳卒中の重症度の関数としてさらに遅れる可能性があります (Boyd et al., 2007)。 さらに、潜在的なタスクに関する明示的な情報を提供するだけで、大脳基底核脳卒中 (Boyd et al., 2004; Boyd et al., 2006) および感覚運動野の損傷 (Boyd et al. ., 2003; Boyd et al., 2006; Winstein et al., 2003)。 これらの研究は、学習中の明示的知識を制限することの重要性を強調していますが、それらは、スキルの開発ではなく、暗黙のシーケンスを学習するという文脈で行われました。スキルの開発は関連していますが、運動学習のさまざまな側面に依存しています (Krakauer & Mazonni, 2011, Yarrow et al. 、2009）。 機能的スキル学習の文脈では、フィードバックのタイミング/タイプが学習率と保持に影響を与えることが強く示され、知識のタイプに影響を与えることが示唆されています (Levin et al., 2010)。 具体的には、タスクのパフォーマンスに関するフィードバックを提供する頻度を減らし、パフォーマンス中ではなくパフォーマンス後に提供します (つまり、 遅延) は、学習保持を高め、暗黙の学習を促進する可能性が高いことが示されています (Cirstea et al., 2006; Winstein et al., 1996)。 さらに、パフォーマンス (パフォーマンスの知識) ではなく、結果 (結果の知識) に関するフィードバックは、保持を高め、明示的な知識を制限することが示されています (Cirstea et al., 2006; Sidaway et al., 2008; Winstein, 1991)。 したがって、現在の提案は、フィードバックが与えられるタイミングとフィードバックの種類を操作することによって、運動能力の発達中に暗黙の知識を育むことを試みます。

現在の研究の目的は、神経リハビリテーションの重要な成果 (すなわち、 学習後のパフォーマンス、一般化可能性、タスクによって課せられる認知負荷、および保持)。