脊髄損傷におけるロボット歩行訓練

脊髄損傷 (SCI) は、脳と体の他の部分とをつなぐ神経経路の破壊であり、脳の運動機能、感覚機能、および栄養機能の停止を引き起こします。 それは、個人の機能と自立に影響を与える最も壊滅的な臨床状態の 1 つと考えられています。

世界保健機関は、毎年 100 万人あたり 40 ～ 80 人の新規症例が発生していると推定しています。これは、毎年 25 万人から 50 万人の脊髄損傷者に相当します。 SCI の結果は、患者が日常生活活動を実行する能力と、全体的な生活の質を著しく損なうものです。可動性の低下は、満足度と生活の質の低下に影響を与える主な要素です。 可動性またはエネルギー効率の高い方法で移動する能力の改善は、SCI 患者の生活の質を改善します。

歩行機能の回復は、患者と医師の両方によって非常に重要であると考えられています。 SCI 患者の機能回復に最も関連する予後因子は、神経学的レベルと米国脊髄損傷協会障害スケール (AIS) による病変の重症度を考慮すると、最初の検査時の神経学的状態です。

Scivoletto によると、米国脊髄損傷協会 (ASIA) 障害スケール A の患者のうち、胸部および腰部の病変を有する患者のうち、機能的な歩行を達成できるのはわずか 6.4% です。 ASIA B の患者では全体の歩行率が 23.5%、ASIA C の患者では 51.4%、ASIA D の患者では歩行回復の予後が 80 ～ 100% (88.9%) です。

別の研究で Dobkin[8] は、AIS B に分類された個人の 35%、AIS C の被験者の 92%、およびすべての AIS D の被験者が、8 週間の部分的な体重負荷による歩行訓練介入後に歩行能力を回復したと報告しました。 しかし、脊髄損傷のすべての患者の中で、歩行速度の低下、歩幅の減少、ケイデンス、およびリズムと協調の変化により、機能的な歩行能力を回復する患者はほとんどいません。

実際、脊髄損傷はしばしば歩行パターンの変化につながります。これは、体重移動能力の低下、バランスと平衡の変化に関連する姿勢の変化に関連しています。 歩行回復のプロセスにおけるその他の重要な要因には、推進力の調整と発達の欠如、感覚喪失、および過活動性脊髄反射が含まれます。 これらの欠陥は、立位と歩行のリハビリテーションプロセスを遅らせるほど深刻です。

脊髄損傷者の最も重要な歩行異常には、補助なしでは立つことができない、股関節、膝、足首などの関節の随意運動、膝の過伸展、代償機構を作らずに脚を動かすことができない、足の引きずり、歩行中の体重移動の変化、調整の欠如、歩行の段階間の移行、および転倒。

それが、多くの歩行訓練プログラムが評価されてきた理由です。 歩行トレーニングの現在のモダリティは、反復的な歩行刺激によって中枢パターン発生器の運動中枢を活性化するふりをして、中枢神経系の可塑性が脊髄に新しい神経経路と接続を作成できるようにし、脊髄損傷患者の歩行回復を可能にします. エビデンスは、2 つの歩行トレーニング モダリティを支持しています: 部分的な体重サポートとロボット アシスト付きの歩行。 Morawietz と Moffat によるシステマティック レビューで示されているように、これらのトレーニング モダリティは、従来の理学療法と比較して、歩行パラメーターと機能の改善をもたらします。そして任意の神経学的レベルが比較されます。

トレッドミル、部分的な体重負荷、およびロボット装具の使用は、SCI 患者の歩行運動のトレーニングに不可欠ですが、トレーニングの進捗状況、臨床的意思決定、および進捗状況の評価についてはほとんど発表されていません.[16] この主題に関する研究のほとんどは、治療を最適化するための非常に一般的な基準のみを提供し（体重サポートとスピードトレーニングの変更）、トレーニング頻度、速度、最適な治療期間などのパラメーターでトレーニングの進行を導くには不十分な証拠を提供します.

その結果、SCI 患者の歩行を最大限に回復させるためには、トレーニングの量、強度、頻度、および進行に関連する問題を明確にするのに役立つトレーニング戦略をテストする研究を開発することが重要です。 したがって、さまざまな歩行トレーニング プログラムの効果を判断して比較することは、より効果的なトレーニング プログラムの開発に向けられます。

目的

慢性不完全 SCI (AIS C/D) 患者のロボット歩行装具を使用したさまざまな歩行トレーニング プログラムの歩行への影響を判断すること。

特定の目的

1. さまざまな進行プログラムに従って、個人の歩行機能および時空間歩行パラメータ、機能的独立性、下肢の筋力、痙性および関節可動域の変化を評価する。
2. 短期間 (トレーニング プログラムの直後)、中期 (6 か月)、および長期 (1 年) で、個人の歩行機能、時空間歩行パラメータ、およびさまざまな歩行トレーニング プログラムで得られる機能的独立性に及ぼす影響を判断します。
3. ロボット歩行装具を使用した歩行トレーニングの 2 つの異なるプログラムの効果を比較します。

方法

7.1.- 研究デザイン：観察者を盲検化した無作為化臨床試験。

7.2.- 被験者：国立リハビリテーション研究所の神経リハビリテーション部門内の入院および外来サービスの被験者で、SCI AIS CおよびDで、負傷から少なくとも6か月間、歩行補助具の有無にかかわらず歩くことができます。

サンプルサイズ

サンプル サイズは、プログラム Epidat 4 を使用して、以前に公開された研究によって報告された歩行速度の改善に基づいて計算されました。

標準偏差 37.5 cm/s、検出力 80%、信頼水準 95% で、Wirz によって報告された 32.3 cm/s の平均間の差を検出するには、23 人の患者が必要であると計算されました。一方、Hornby は、0.14 m/s の標準偏差を持つ 0.36 m/s の平均値の差を報告しました。これは、グループあたり 4 人の被験者のサンプルサイズになります。

これらの違いにより、最初のトレイルは、グループごとに4人の被験者の初期サンプルサイズで実行され、サンプルサイズの利便性またはより大きなサンプルの必要性を判断するために、研究の検出力の新しい計算が行われます.

ランダム化 ランダム化は、random.org で入手可能な、大気ノイズによるデジタル ランダム化システムによって行われます。 割り当ては、プロトコルに含まれていない人によって行われます。

進行中

「Instituto Nacional de Rehabilitación」で脊髄損傷サービスを支援する外来患者は、ランダムに 2 つの異なるグループに割り当てられます。 グループは次のように定義されます。

A. 対照群、ロボット装具を使用した 30 分間のトレーニング セッションを 6 週間にわたって 30 分間実施。

B. 6 週間に 60 分間、ロボット装具で 30 回のトレーニング セッションを行った対照群。

提案された統計分析

記述統計は、量的変数の中心傾向と質的変数の比率を測定して実行されます。 グループ間の違いを分析するために、共分散分析が行われます。 p<0.05 の場合、結果は統計的に有意であると見なされます。