外傷性脳損傷患者の歩行評価中の最大容量パフォーマンスの推定

外傷および/または神経疾患による外傷性脳損傷は、米国における長期障害の主な原因です。 TBI 後の集団内で観察されるバランス障害は、歩行能力に大きな影響を与え、さまざまな課題を引き起こす可能性があります。 退院後は、転倒のリスクが高くなるだけでなく、身体活動の低下や座りっぱなしの行動が増え、体調不良につながります。

身体能力測定の現在の標準的な手段である現在の地上での評価方法を使用して、人ができることの範囲を決定することは困難です（つまり、 6 分間の歩行テスト、5 回の立位、10 メートルの歩行テスト)。 この母集団の歩行とバ​​ランスの結果を改善するには、現在のアプローチの再評価と新しいアプローチのテスト/実装が必要です。 これにより、リハビリテーショントレーニング中に適切な量のチャレンジを適用するために、ベースラインの歩行能力をより適切に評価できます。 この研究では、参加者の最大歩行能力を決定し、これらの能力を標準的な地上評価と比較するために、ロボットトレッドミルデバイスの使用が含まれます。 地上での歩行速度は、ロボット デバイスでの歩行速度と相関していることが示されています (特に、このプロジェクトで使用される KineAssist-MX でさえも)。 ロボット デバイスの最大容量が大きいことが判明した場合は、リハビリテーション トレーニングの目標をこれらの参加者に合わせてより適切に調整できます。

この研究プロジェクトの目的と仮説は次のとおりです。

目的 1) 同時妥当性を確立するために、地上環境と安全性が強化されたロボット環境で好ましいパフォーマンスで機能を評価します。

仮説 1) 最高の地上パフォーマンス (強さ、スピード、持久力) を持つ参加者は、KineAssist-MX で最高のパフォーマンスを発揮し、逆もまた同様です。

目的 2) コンテンツの有効性を確立するために、地上と安全性が強化されたロボット環境での参加者の最大能力を評価します。

仮説 2) 安全性が強化されたロボット環境では、地上よりも最大容量が高くなり、その逆も同様です。 したがって、人々は地上よりもロボット環境でより多くのことができるようになります。

目的 3) ユーザビリティを確立するために、さまざまなベースライン機能階層全体で個人の能力を評価します。

仮説 3) ベースライン機能の下位象限にいる個人は、安全性が強化されたロボット環境での最大能力が低くなります。

この調査は 2 日間にわたって行われ、参加者は 1 日目に地上での評価を受け、2 日目にロボットによる安全環境評価を受けます。 介入は実施されません。