パーキンソン病の歩行変動における長距離自己相関に対する触覚キューイングの効果

1. 背景 パーキンソン病 (PD) は、2 番目に多い変性神経疾患です。 PD は歩行障害を誘発し、転倒のリスクを高めます。 これらの転倒は、患者の生活の質に深刻な影響を与え、多額の医療費を発生させます。 残念ながら、歩行障害は薬物治療にうまく反応せず、その管理は主にリハビリテーション治療に基づいています。 リハビリテーションのアプローチは 2 つのステップで構成されます: 自発運動能力の機能評価とそれに続く治療的な運動プログラムの完了です。

   心拍数と同様に、歩幅は時間変動の複雑なダイナミクスに応じて短期的および長期的に変化します。 これらの変動は長距離自己相関 (LRA) を示します。歩幅はランダムに変動するのではなく、構造化された方法で変動します。 LRA の研究は、少なくとも 256 回の連続した歩行周期の記録を必要とする複雑な数学的方法に基づいています。 LRA は、歩行リズムが過度にランダムな PD 患者で変化します。 LRA の変化は、神経障害 (Hoehn & Yahr スケールおよび UPDRS) および患者の自発運動の安定性 (ABC スケールおよび BESTest) と相関しています。 LRA の測定は、PD 患者の安定性と転倒リスクの最初の利用可能な客観的かつ定量的なバイオマーカーとなるでしょう。

   PD 患者のリハビリテーション プログラムに関するガイドラインは、教育 (転倒や不活動の防止など)、運動、機能訓練 (二重課題、複雑な課題など)、学習、および適応戦略に基づいています。リズミカルな感覚の手がかり。 聴覚キューイング (AC) は、臨床および研究目的で長年使用されており、時空間歩行パラメーターと LRA への影響が知られています。 触覚/体性感覚キューイング (HC) についてはあまり知られていません。 PDの時空間歩行パラメータに対するHCの影響を研究するためにいくつかの研究が行われましたが、私たちの知る限り、LRAへの影響に対処したものはまだありません。 本研究の目的は、PD 時空間歩行パラメータと LRA を 3 つの条件下で比較することでした: キューなし歩行、AC 歩行、HC 歩行です。

2. 方法 2.1 参加者 : 特発性パーキンソン病に苦しむ 10 人の患者が、地元のコミュニティと、Cliniques universitaires Saint-Luc (Woluwe-Saint-Lambert、ベルギー) の神経学および理学療法およびリハビリテーション医学の外来診療所から募集されました。

2.2 機能評価: 実験が始まる前に、すべての参加者は、臨床試験とアンケートを含む無害評価を受けました

PD 患者: 年齢、身長、体重、性別、最も影響を受ける側、運動障害学会統一パーキンソン病評価尺度 (MDS-UPDRS)、ミニ バランス評価システム テスト (Mini-BESTest)、活動固有のバランス信頼度の簡易版スケール (ABC スケール)、修正 Hoehn & Yahr スケール、Mini Mental State Examination (MMSE)。

2.3 手順 : すべての参加者はランダムな順序で 3 つの条件で歩きました。 トレンド除去変動分析 (DFA) の等間隔平均バージョンを使用して LRA の存在を評価するために必須の 256 歩行サイクルを得るために、各条件は ±10 分続きました。

最初の条件はコントロール条件 (CC) で、CUSL の 63.2 メートルの角が丸い長方形のトラックを快適な歩行速度でキューなしで歩いています。

2 番目の条件は聴覚キューイング条件 (ACC) で、Soundbrenner と呼ばれるスマートフォン アプリによる聴覚キューイングを使用して、同じ長方形のトラックを歩くことで構成されていました。 このアプリは、実験前に評価された各患者の好みのステップ頻度よりも 10% 速いペースで、イヤホンを介してリズミカルな聴覚刺激を正確に提供することを可能にしました。

最後の条件は、ハプティック キューイング条件 (ACC) で、Soundbrenner Pulse と呼ばれる各患者の手首の最も影響を受ける側に取り付けられた振動装置によるハプティック キューイングを使用して、同じ長方形のトラックを歩くことで構成されていました。 スマートフォンの Soundbrenner アプリを Bluetooth で Soundbrenner Pulse に接続し、リズミカルな振動刺激を各患者の好みの歩数よりも 10% 速く、ACC 中と同じ頻度で提供しました。

2.4 データ取得: 2 つの慣性測定ユニット (IMU) (IMeasureU Research、VICON、米国) を患者の両方の外果にテープで貼り付けました。 このシステムにより、500 Hz で足首の加速度を記録することができました。 次に、データがコンピューターに入力され、すべての歩幅を決定するために内部で開発されたソフトウェアによって、各かかとの着地に対応する加速度の各ピークが検出されました。

2.5 歩行評価: データは、LRA 計算に必要な 256 の連続した歩行サイクルから抽出されました。

2.5.1 時空間歩行変数:

平均歩行速度、歩行ケイデンス、歩幅は次のように測定されました。

平均歩行速度 (m.s-1) = 総歩行距離 (m)/取得時間 (s) 歩行ケイデンス (#steps.min-1) = 総歩数 (#)/取得時間 (分) 歩幅 (m) = 歩行速度 (m/s)*60/歩行ケイデンス (歩数/分)

2.5.2 ストライド持続時間の変動性: ストライド持続時間の変動性は、2 つの方法で評価できます: 大きさの観点から、または組織化の観点から (ストライド持続時間が連続する歩行サイクルでどのように変化するか)。

2.5.2.1 ストライド持続時間の変動の大きさ : 256 歩容サイクル中のストライド持続時間の変動の大きさに対する RAS の影響を決定するために、平均、標準偏差 (SD)、および変動係数 (CV = [SD/平均] * 100) が評価されました。

2.5.2.2 ストライド持続時間変動の時間構成: ストライド持続時間変動の時間構成は、α 指数を取得するために、トレンド除去変動分析 (DFA) の等間隔平均バージョンを使用した LRA 計算によって評価されました。 LRA の存在は、0.5 ～ 1 の α 指数値で示されます。

データは、CVI Labwindows (C++) の平均値で処理されました。

2.6 統計分析 : Sigmaplot 13 を使用して統計分析を実施しました。 正規性テストに合格した場合、一元配置反復測定 ANOVA を適用して、時空間歩行パラメーター (歩行速度、歩行ケイデンス、歩幅) および歩幅の変動 (CV 、SD、H および α 指数)。 ANOVA でグループ間の有意差が検出された場合は、Holm-Sidak 事後検定を実行して、各平均を他の平均と比較し、グループを互いに分離しました。 すべてのパラメーターに関する条件間の効果サイズは、Cohen の d を使用して評価されました。