機械式人工膝関節からマイクロプロセッサ人工膝関節に移行する際の経大腿切断者の評価

研究仮説 この提案の中心的な仮説は、運動能力を評価するための敏感で生態学的に有効な方法がないため、マイクロプロセッサー膝関節 (MPK) の実際の利点はほとんど評価されていないというものです。 これにより、MPK の恩恵を受ける可能性のある多くの肢切断者に MPK を正当化することが困難になります。 歩幅とケイデンスの関係とデュアルタスク歩行分析に関する研究者の最近の研究は、これらの制限のいくつかを克服するための新しい方向性を提供します.

MPK のストライド長とケイデンスの関係はなぜですか? ストライドの長さとケイデンスは、さまざまな歩行速度にわたって強力な線形関係を形成するため、それらの関連の強さを調べることで、自然な歩行を特徴付ける独自の方法が得られます。 研究者は、ストライド長とケイデンスの関係が義足ユーザーで乱れていることを発見しました。 また、歩幅とケイデンスの関係が両側で乱れ、歩行の神経制御が変化していることを示しています。 機械的な膝とは異なり、MPK は特性を調整して速度の変化に対応し、より自然な歩行パターンに似せます。 したがって、歩幅とケイデンスの関係は、MPK の方が機械的な膝よりもタイトであると予想されます。

MPK のデュアルタスク歩行が必要な理由 デュアルタスク歩行は、追加のタスク (会話、テキスト メッセージなど) を実行しながら歩く行為です。 神経系に課される追加の負荷は、歩行を変更します。 したがって、「話しながら歩く」ことは、標準的な歩行分析よりも実際の歩行をよりよく反映しています。 人工装具ユーザーのデュアルタスク歩行研究はまれです。 デュアル タスク研究における古典的な結果の尺度は、標準偏差を各歩行パラメータの平均値で割ったものであり、速度の変化への依存は無視されます。 研究者は最近、ストライドの長さとケイデンスが速度と持つ線形関係に基づいて、デュアルタスクの歩行を分析するための新しい方法を開発しました。 歩幅またはケイデンスの実際のデータ ポイントと、速度との最適な適合を表す線によって予測されるポイントとの差の標準偏差を、自由歩行とデュアル タスク ウォーキングで比較します。 ストライドの長さまたはケイデンスの変動性のこの計算は、結果に影響を与える可能性のある速度による試行ごとの変化を説明します。 以前の研究では、MPK は歩行中に追加の思考をあまり必要としないことが示されています。 実際にそうである場合、ユーザーは、運動および認知資源を歩行から他の活動に移すことができ、同時に、デュアルタスク条件下での歩行の変動が少なくなるはずです. 歩行変動の減少は、歩行の神経制御の改善と転倒のリスクの低下に関連しているため、提案された原理実証研究は、特に、切断者のより広い集団におけるMPKの使用を正当化するための重要な欠落証拠を提供するための最初のステップとなるでしょう。 K2ユーザーまたは血管疾患または糖尿病の結果として認知障害のある人。

目的: MPK (RheoKnee®、Ossur) と K2 および K3 の人工膝関節ユーザーの歩行と機能の違いを、A-B-A および B-A-B 単一被験者デザインで評価します。

特定の目的 1: 歩行中のストライド長とケイデンスの関係を機械膝と比較して MPK で評価します。

仮説 1.1: MPK を装着すると、歩幅とケイデンスの線形関係が大幅に改善されます。 仮説 1.2: 歩幅とケイデンスの関係の直線性は、機械膝よりも MPK の方が大幅に高くなります。

特定の目的 2: MPK を使用して歩行中のデュアル タスク コストの変化を機械膝と比較して決定します。

仮説 2.1: デュアルタスクの条件下では、歩幅とケイデンスの変動は、機械膝よりも MPK を着用している方が大幅に小さくなります。

特定の目的 3: MPK と機械膝のパフォーマンスを、可動性、バランス、およびユーザーの好みの臨床測定で比較します。

仮説 3.1: MPK を装着した方がメカニカル ニーよりも機能的可動性の測定値が向上する 仮説 3.2: MPK を装着した方がメカニカル ニーよりもバランス測定値が向上する.

仮説 3.3: MPK を装着すると、関節可動域と床反力の対称性が向上します。

研究デザイン:

この研究では、A-B-A および B-A-B の単一被験者デザインを使用します (A- 被験者の現在の機械的膝、B- MPK: RheoKnee®)。 B-A-B デザインの目的は、デュアルタスク歩行中の認知タスクの複数回の繰り返しによる学習効果を制御することです。これは、A-B-A デザインのフェーズ B の仮説上の改善に寄与する可能性があります。 各フェーズは 4 週間続きます。

プロトコル：

同意書に署名した適格な被験者は、A-B-A または B-A-B グループにランダムに割り当てられます。 現在の機械的膝の適切なフィット/アライメントが検証され、問題がなければ、ベースラインで 3D 歩行分析と機能評価 (完全評価) が実行されます。 自己選択した最大 5 つの速度 (非常に遅いものから非常に速いものまで) での歩行とデュアルタスクの歩行 (歩行評価) も、ベースラインで評価され、その後、各段階を通じて毎週評価されます。 各フェーズの終わりに、歩行評価と完全評価が繰り返されます。 現在の各フェーズの終わりと新しいフェーズの開始は、移行期間で区切られています。 移行期間は、新しいデバイスの調整から始まり、その後 2 週間の宿泊施設が続きます。その間、理学療法士 (PT) によって最大 6 回の歩行訓練セッションが提供され、調整がチェックされます。 被験者の現在のソケット スタイルとサスペンション システムを維持するためにあらゆる努力が払われます。 B-A-B デザインは A-B-A デザインと同じですが、ナイーブな被験者は初めて MPK に適合するため、最初に移行期間が追加されます。

方法:

登録基準を満たしていれば、メソジスト リハビリテーション センターが提供する母集団から機械的人工膝関節のユーザーが募集されます。 同意書に署名した後、被験者は乱数シーケンスを使用して A-B-A または B-A-B グループに割り当てられます。

歩行評価:

自分で選択した速度:

対象者が 5 つの自己選択した速度 (非常に遅い、遅い、通常、速い、非常に速い) で歩くと、時間的および空間的な足跡データが電子通路 (20 フィート) によって収集されます。 歩道の両端の領域は、定常状態の歩行のみが記録されるように、加速と減速を可能にします。 被験者は、最も自然な歩行パターンを達成するために自由に選択する、各速度で最低 4 回のパスを完了します。 通常の歩行速度は常に最初に収集されます。 遅い/速い速度カテゴリの順序は、各カテゴリで最後に収集された非常に遅い/速い速度でランダム化されます。 被験者は、安全限界内で速度を調整するように指示され、可能な限りすべての速度を完了するように奨励されます。

デュアルタスク歩行:

デュアルタスク歩行には 4 つの認知タスクが使用されます。逆向きの綴り、逐次減算、桁スパン、およびカテゴリ リスト。 学習の効果を抑制するために、各評価ポイントで 3 つのタスクが使用されます。 タスクはランダムに選択されるため、各フェーズで同じ回数与えられます。 4 つのタスクはすべてベースラインで使用されます。 タスクが同じ方法で 2 回提示されないように、異なるプロンプトが表示されます。

各評価の前に、被験者は座ったまま選択したタスクを練習し、プロトコルに慣れます。 デュアルタスクの歩行では、優先順位付けに関する具体的な指示なしに、被験者は快適なペースで歩き、同時に認知タスクを実行するように指示されます。 認知タスクは、4 つの歩行試行を含む各ブロックでランダム化されたブロックになります。 最後に、被験者は課題の難易度を 7 段階のリッカート スケールで評価するよう求められます。

完全な評価:

• 義足の機能評価 (Amputee Mobility Predictor、L-test、6 分間歩行テスト、Berg Balance Scale、Physiological Cost Index、時間的/空間的歩行評価)
• 義足のユーザー評価（義足評価アンケート、特定の膝の好みの評価を研究）
• コンピュータ化された 3D 歩行評価 (3D 歩行キネマティクスおよびキネティクス)
• 認知/気分 (修正ミニメンタルステート検査、トレイル A & B、患者健康アンケート)

結果の測定:

特定の目的 1: 歩幅とケイデンスの関係

• 主な結果: 線形回帰直線の決定係数 (R2)
• 副次的結果: 速度の最大値と範囲

特定の目的 2: デュアルタスク歩行のコスト

• 主な結果：制約のないデュアルタスク条件下での歩幅とケイデンスの変動性（標準偏差）
• 副次的な結果: 2 つの条件下での速度のピーク/範囲。難易度の評価

具体的な狙い3：K2ユーザーとK3ユーザーの変化比較

• 主な結果: バーグ バランス スケール、義肢評価質問票、切断患者の可動性予測因子、L 検定、6 分間歩行テスト、生理学的コスト インデックスからのスコア
• 副次的結果: 時間的/空間的歩行評価、3D 関節可動域、重要な瞬間における関節角度、床反力

分析：

単一被験者デザインの性質上、データは定性的に評価され、n が小さいデザイン統計手法を使用して評価されます。