急性脳卒中患者の筋肉の軌跡

研究デザイン:

2つの縦断前向きコホート研究が実施され、非歩行可能な急性脳卒中患者（コホート1）と歩行可能な急性脳卒中患者（コホート2）が参加する。

患者募集:

研究者らは 200 人の被験者を募集することを目標としています (100 人/コホート)。 患者はブリュッセル大学の神経病棟で募集されます。

手順：

ブリュッセル大学の神経病棟に入院した脳卒中生存者は全員、資格があるかどうかの検査を受けます。 その後、選択基準を満たしたすべての被験者に対してインフォームドコンセントが実施されます。

一方では歩行回復の結果のベースライン評価 (T0) が測定され、他方では歩行回復の予測因子が測定されます。 歩行の回復を予測するために、研究者らは、脳卒中誘発性の筋消耗と炎症という 2 つの新しいバイオマーカーを観察します。 さらに、研究者らは、新規マーカーの関連性を比較するために、歩行回復に関連する既知の予測因子も評価する予定です。 T0 評価は、できれば脳卒中後 3 日以内に開始します。

筋肉の変化と炎症の時間関連の軌跡を評価するために、これらの予測因子の追跡評価は、ベースライン評価の 3 日後 (T1)、退院時 (T2)、および 3 か月の追跡調査 (T3) に実行されます。 T1 追跡測定は、脳卒中後に運動障害のある患者にのみ可能です。これは、脳卒中後の運動障害のない患者に比べて入院期間が長いためです（運動障害の有無にかかわらず、平均入院期間は 5 ～ 8 日）それぞれ脳卒中後）。

歩行回復のアウトカム尺度の評価は、退院時（T2）と 3 か月の追跡調査（T3）に繰り返されます。

材料：

急性脳卒中生存者の歩行回復を測定するために、研究者らはウェアラブル歩行センサー (Physiolog®、スイス、Gait Up SA) を利用して歩行速度を記録し、軽量の胸部搬送ガス分析システム (Metamax 3B、Cortex、ドイツ) を使用して測定します。心肺パラメータ。

予測因子として、研究者は手持ち式ダイナモメーター (MicroFET2 および Martin Vigorimeter) を使用して、筋力、握力、筋肉疲労を評価します。 さらに、研究者は被験者の筋肉量を評価するための生体電気インピーダンス分析 (BIA) デバイス (Bodystat® QuadScan 4000、英国) とポータブル超音波システム (リニアアレイ トランスデューサーを備えた Viamo SV 7、Canon Medical Systems、オランダ) を必要としています。筋肉の構造を評価します。

統計分析：

計画された各時点でさまざまなバイオマーカーが観察されます。 目的は、初期段階で入手可能な情報に基づいて正確な予測を行うことであるため、観測結果はそれ自体として考慮されるだけでなく、最も急激な低下、改善の頻度などの時間関連の特性の観点からも要約されます。 、またはそれ自体が区別できることを明らかにする可能性のあるその他の特性。 これらの予測子は、ランダム フォレストやブースティングなどの予測モデルに結合され、予測子間の相関関係に対応しながら適切な予測を行うための最適な組み合わせが確立されます。 モデルの品質は相互検証によって確立されます。 大規模な観測セットとそれらの要約された時間的特性は、さまざまなタイプの軌道が出現するかどうかを判断するために使用されます。 階層的クラスター分析では、クラスター ソリューションごとに患者にラベルが付けられ、患者のラベル付けの有用性は予測された歩行パフォーマンスによって評価されます。 抽出された患者タイプは、その重要性を評価するためにランダム フォレストまたはブースティングに含まれます。 抽出された患者タイプは、より伝統的な統計的アプローチである線形/ロジスティック (混合) モデルまたは拡張コックス比例ハザード モデルのいずれかで重要であると示唆されている他の予測因子と組み合わせて使用​​することもできます。 予測パフォーマンスが重要な目標であることに変わりはありませんが、このようなモデルは、パラメーター推定値と信頼区間を使用して、潜在的な基礎となるメカニズムをより解釈しやすくなります。