慢性脳卒中における有酸素運動と感覚運動適応

参加者 慢性脳卒中を患う 20 名が研究に参加しました (61 ± 13 歳、76% が男性)。

実験計画 クロスオーバー計画では、各参加者は擬似ランダム化されて介入条件 (トレッドミル) または対照条件 (休息) を最初に完了し、少なくとも 1 週間後 (ウォッシュアウト期間) に戻って代替条件を完了しました。 運動による生理学的変化が安静レベルに戻ることを考慮しながら、脳卒中回復に伴う機能の変化を最小限に抑えるために、最低 1 週間の休薬期間が使用されました。 参加者には、訪問前の24時間は運動を控えるよう求められた。 各訪問で、参加者は介入前と介入後の 2 回で感覚運動適応タスクを完了し、その結果 4 つの評価時点 (PreControl、PostControl および PreTreadmill、PostTreadmill) が得られました。 介入後の評価は、トレッドミルまたは休息状態が完了してから 15 分以内に開始することを目的としていました。

介入 介入条件は、標準的なトレッドミル (Landice L7 トレッドミル) 上で 30 分間ウォーキングする、中強度から高強度の有酸素運動 (予備心拍数の 65%) の 1 セッションで構成され、参加者は腕をレール (前方) に楽に置きました。 ）または自由にスイングします。 トレーニング セッションの具体的な特徴を説明する情報 (例: 心拍数、血圧反応、トレッドミル速度、総歩行距離）を記録して、運動に対する反応と運動プロトコルの順守を監視しました。 1 回のトレッドミル セッションには、目標心拍数 (約 100 秒) に達するまでの強度の段階的な増加 (通常は速度または勾配の増加) が含まれます。 5 分）および冷却期間（約 5 分） 5 分）、参加者が重要な観察のために休息レベルに戻ることができるようにします。 ウォームアップとクールダウンは、合計 30 分間のウォーキング運動の一部として含まれています。 目標心拍数は、心拍数を下げる薬を服用している人向けにレベルを調整したカルボーネン法を使用して計算されました。 ベータ遮断薬）、脳卒中後の集団で以前に発表された方法に従う。 心拍数はチェストストラップモニター（ポーラーエレクトロ）を使用して測定され、参加者が目標を達成できるようにトレッドミルパラメータの変更を促進する研究助手によって監視されました。 参加者は、BORG の知覚運動量の 6 ～ 20 段階評価を使用して、10 分ごとに口頭で運動の強度を自己評価するように求められました。 参加者は、スケールで 11 (かなり軽い) から 14 (やや硬い) の評価が得られるペースで歩くように指示されました。 対照条件には、同じ研究助手による脳卒中の影響とその影響についての教育セッションが参加者に提供される、同等の時間（30分）の座位安静が含まれていました。

感覚運動適応課題 装置とセットアップ。 参加者は机の前（冠状面から約 50 cm）に座り、デジタルタブレット（WACOM Intuos4 PTK 1240、サイズ：19.2 x）上でデジタルペン（長さ 15.95 cm、幅 1.4 cm、17 g）を動かすように依頼されました。原点から目標点までの距離（12 インチ、解像度 = 0.25 mm）。 タブレット上のペンの位置 (XY 座標) は 100 Hz でサンプリングされ、水平に置かれたコンピューター モニター上に半径 5 ピクセル (1.25 mm) の円形カーソルとしてリアルタイムで表示されました。 タブレットと手を不透明なスタンドの真下に置き、水平モニターをスタンドの上に置くことで、手の直接視覚が防止されました。

タスクの指示。 参加者はまず、画面上のカーソルを開始点から目標点まで、直線で、1 回の動きで、できるだけ早く正確に移動するというタスクの指示を受けました。 さらに、参加者には、動きのフィードバックが時々変更されること、および参加者は動きをできるだけまっすぐに保ちながら、このフィードバックの変化に応じて動きを変えるように指示されました。

各試行における参加者の課題は、利き腕である上肢を使用して、起点位置から目標位置までできるだけ早く正確に移動することでした。 ターゲットは、3 つの場所 (右の水平面から 210、225、または 240 度) のいずれかにランダムな順序で提示されました。 これらのターゲット方向は、ターゲットに到達する動作に肩関節の水平内転筋が関与するように選択されました。 ターゲットを通過した後、またはターゲットを通過した後、試験の完了を示す高音の音が鳴りました。 トライアルの完了後、元の場所がすぐに再表示され、参加者はタスクを繰り返すように指示されました。 参加者がトライアルを正常に完了できなかった場合は、元の場所に戻ってトライアルを繰り返すように指示されました。

まず、参加者はローテーションなしの通常の (正しい) フィードバックの下で 18 のベースライン トライアルに遭遇しました。 その後、参加者はすぐに 66 回の適応トライアルを完了しました。このトライアルでは、ディスプレイ モニターを時計回り (テスト 1 日目) または反時計回り (テスト 2 日目) に 30 度回転させることで、ディスプレイ モニター上の視覚的フィードバックが乱されました。 適応ブロックの後、摂動が除去されたことを参加者に通知するために、ポップアップ ダイアログ ボックスが表示され、「次の数回の試行で、コンピューターが適用した外乱は除去されます。 まっすぐに目標を目指してください。」 画面上の指示は実験者によって読み上げられ、理解されたことを確認します。 この直後に 6 回のフィードバックなしのトライアルが行われました。 最後に、参加者は通常のカーソル フィードバック条件 (つまり、カーソル回転なし) で 36 回のウォッシュアウト トライアルを完了し、行動を適応していない状態に戻しました。

データ処理と解析 LabVIEWで書かれたカスタムスクリプトは、通常、オンライン動作の修正が到達まで150ミリ秒後に発生するため、15番目のデータポイント（到達まで150ミリ秒）で定量化された到達方向をスコアリングしました。 到達方向がターゲットの 120 度の範囲外 (ターゲットの両側に 60 度) のトライアルは外れ値として破棄されました。 トライアルは、3 つのターゲットのそれぞれに対する 1 回の訪問のサイクルに分けられました。 従属変数は適応パーセントであり、完全な適応パフォーマンスから生じる理想的な到達方向のパーセンテージとして到達方向を計算することにより、理想的な到達方向に対する各サイクルの到達方向を定量化しました。 理想的な到達方向は、反時計回り 30 度の場合は時計回り 30 度、時計回り 30 度の場合は反時計回り 30 度でした。

適応率 = 100% × (到達方向)/(理想的な到達方向)

以前に観察されたように、学習の大部分が発生する段階に達するまでに急速なエラー削減フェーズがあり、その後、適応速度が遅くなります。 ここでは、ターゲットの間隔が近いため、最近の研究と同様に、トライアル 1 ～ 9 (つまり、最初の 3 サイクル) でエラーが急速に減少しました。 4 回目のサイクルが完了した時点で、トレッドミルとコントロール条件の前後の両方で適応率は 70% を超えていました。 したがって、迅速なエラー削減を定量化するために最初の 3 サイクルを選択しました。

ベースラインでの到達方向の個人差は、適応の尺度に影響を与える可能性があります。 摂動後の動作から摂動前の動作を差し引くことでこれを説明する以前の方法は、ノイズの多いベースラインとタイプ 2 エラーのリスクに対してより敏感です。 摂動前のベースラインバイアスを説明するために、回転開始前の最後の 3 サイクルから平均した適応パーセント (つまり、最後の 5 つのベースライン サイクルにおける適応パーセント) を共分散分析のすべての分析で共変量として入力しました。

適応試験の後、参加者にフィードバックが提供されなかったサイクルが 2 回ありました。 つまり、参加者が視覚で追跡カーソルを追うことができたこれまでのすべての試験とは異なり、参加者はどこに到達しているのかについてリアルタイムのフィードバックを受け取ることはできませんでした。 最初のノーフィードバック サイクルは、以前の研究と同様に、暗黙的な学習の尺度として採用されました。

我々の関心のある結果尺度は、（1）適応パフォーマンス、（2）ノーフィードバックブロックでの摂動除去の通知にもかかわらず適応し続けたリーチとして定量化される暗黙的後遺症、および（3）適応された行動の自発的な解放として推定される、フィードバックなしブロックでの明示的な学習でした。摂動除去の通知の受信（つまり、摂動がなくなったという通知を受け取った後の最初の無フィードバックサイクルまでの、最後の 3 つの適応サイクルの平均からの適応パーセントの変化）、および（4）非適応パフォーマンス。 これらの測定値を評価するために、被験者間因子である介入順序 (コントロールが最初、トレッドミルが最初) と被験者内因子である介入 (コントロール、トレッドミル)、時間 (介入前、介入後) および (ここで) を使用して ANCOVA を実行しました。適用可能) サイクル (サイクル 1..3)、対象外の共変量として回転前バイアスを含む (最後の 3 つのベースライン サイクルの平均適応率から推定)。 必要に応じて、グリーンハウス ガイザー補正が適用されました。 アルファは 0.05 に設定されました。 統計分析には SPSS v24.0 を使用しました。