CPを持つ小児のEFを促進するための個別化された革新的な介入経路

脳性麻痺 (CP) は、活動の制限を引き起こす、一連の永続的な運動と姿勢の発達の障害をカバーする包括的な用語です。 CP 運動障害は、認知機能や神経心理学的機能を含む幅広い機能障害と関連していることが多いことが現在では広く受け入れられています。 てんかん、早産、低出生体重、胎児発育の低下、病変の特徴、および重度の粗大運動障害の存在は、認知障害発症の重大な危険因子です。 病変の範囲、大きさ、タイミングに応じて臨床像が大きく異なるため、CP (2013 年の国際分類) のさまざまな形態を区別することが可能です。 総症例の 90%）、運動異常および運動失調の形態。 研究によると、重度の知的障害がより一般的に報告されている四肢麻痺や運動失調性CPの子供たちと比較して、痙性片麻痺や両麻痺の子供たちの方が機能的転帰が良好であることが示されているが、これらの子供たちの標準化された評価における重大な課題は、より重篤な運動障害と口腔疾患によるものである。運動機能障害 (Ballester-Plane et al., 2018)。 痙性片麻痺および両麻痺を持つ子供を対象に、より多くの研究が行われ、知的機能は全体的に保たれているにもかかわらず、片側性CPと両側性CPを区別する特定の神経心理学的障害があることが明らかになりました。 行動制御、問題解決、社会的能力、日常活動の正常な完了において重要な役割を果たすさまざまな実行機能 (EF) 要素の欠陥も、文献でよく報告されています。 EF の参照理論モデルの 1 つは、Adele Diamond によって提案されたモデルです。彼は、三宅のフラクショナル モデルから出発して、高次 EF の構造化を可能にする 3 つの主要なコンポーネント (抑制制御、作業記憶、認知柔軟性) で EF が構成されていると説明しました。 (推論、計画、問題解決)。 いくつかの研究では、さまざまな日常生活活動や学校の学習スキル（数学、読み書きなど）の根底にある、いくつかの認知機能や運動機能を横断するようなプロセスを考慮したEFと他の領域との密接な関連性が特定されています。 CPのある子供にとって、EFに関する特定のトレーニングの役割は、特定のEFの弱点を強化するため、また、運動計画、視空間処理、学業成績など、損なわれている他の領域で一般的な利点を達成するために重要になります。 これを追求するには、神経運動障害のある子供がすでに置かれている複雑かつ学際的なケアの状況にトレーニングを統合する必要があります。 近年、自己適応型の Web ベースのソフトウェア、ゲームベースのシステム、教育ロボットなどの革新的なリハビリテーション方法が普及しています。 文献によると、これらのテクノロジーには、科学的根拠に基づいた神経心理学的リハビリテーションの重要な基準（運動の強度、自己適応性、楽しく楽しくやる気を起こさせる活動の計画）に従いながら、在宅環境でタイムリーに介入できるという利点があることが示唆されています。 ）。 特に、子供のパフォーマンスに応じて提供される活動の困難さを改善する自己適応型ウェブベースのソフトウェアは、運動障害、認知障害、学習障害、言語障害の治療のためにいくつかの神経発達障害に使用されています。 カポディエチ他、2022)。

ゲームベースのツールは、遊びの要素を活用した本格的なゲーム活動を通じて、子供たちのパフォーマンスに関する継続的なフィードバックを提供することで、有意義な学習を促進します。 ビデオゲームの性質上、難易度はお子様のスキルに合わせて調整され、学習目的に応じて段階的に上がります。 教育ロボット (ER) とは、子供たちが遊びや実践的な活動を通じてロボットを設計、組み立て、プログラミングすることを必要とする学習アプローチを指します。 ロボットプログラミングは、定型発達と非定型発達の両方において、問題解決スキル、認知の柔軟性、抑制を高めるツールとなる可能性があります(Di Lieto et al., 2019 and 2020)。 神経心理学的および運動機能の障害を考慮すると、脳性麻痺 (CP) の子供たちにこれらのツールをすべて有益に使用することが可能です。

この研究の目的は、EFを促進するために精神運動活動と統合された技術的介入の適用可能性と効果を評価し、短期（T2）と長期の両方の変化を評価して、CPのある子供の学力と運動計画への影響を二次的に評価することです。 (T3)。 より具体的な結果は次のようになります。

• 新しい介入技術の使用、集中的で自己適応的な方法論の採用、仲間間の交流と学習の促進の実現可能性を検証する。
• 異なる神経心理学的プロファイルに基づいて 3 つの個別化された介入プロトコルを構築します。
• 直接標的となるEFに対するそのような介入の影響を分析すること
• 学力、視空間処理、運動計画などの他の領域に対するEF介入の一般化された効果を評価する。

短期 (T2) と長期 (T3) の両方の変更が考慮されます。

以下の治療経路への帰属は、年齢と神経心理学的プロファイルの両方を考慮して、特定の子供のリハビリテーションのニーズに基づいているため、完全にランダム化されるわけではありません。

• EF を強化するために、小グループでの精神運動活動 (ERi) と統合された教育ロボティクス。 トレーニングは 3 か月間隔週で、1 回のミーティングにつき約 60 分間行われます。 教育ロボティクスでは、宇宙に設定された目標を達成するために背面の方向ボタンを使用して動作をプログラムする蜂のようなロボット、Bee-bot が使用されます。これにより、ナビゲーション、視空間作業記憶、および計画スキルを刺激することができます。 （アクティビティは、定型発達およびBESの子供たちを対象とした以前の研究ですでに使用されているものから採用されます（Di Lieto et al.、2020）。
• EF 上の自己適応型 Web ベース ソフトウェア (RuntheRAN および MemoRAN; https://www.anastasis.it)。 トレーニングは自宅で3か月間、週4～5日程度、1日あたり約30～40分程度実施される。 大人（家族など）が子供の治療をサポートし、自宅で適切に運動が行えるようにします。 臨床医は、オンラインセッションとオフラインの両方で、介入の進行状況を監視および制御し、自動適応に手動で介入することもできます。 介入には次のものが使用されます。 RuntheRAN (RidiNet、Coopertiva Anastasis)。これは、カラー マトリックスまたは白黒図形の名前付けを時間制限付きで徐々に高速化することで、読み取りの前提条件を強化することを目的としたソフトウェアです。 MemoRAN (RidiNet、Cooperativa Anastasis)。これには、抑制、認知の柔軟性、作業記憶の更新が必要なタスク内で、マトリックスで提示される刺激 (図形と色) の迅速な名前付け演習が含まれます。
• ELLI の世界 (https://www.anastasis.it/il-mondo-degli-elli/) 精神運動活動と統合されています。 ゲームベースのアプリには、EF のさまざまなコンポーネント (干渉制御、抑制、作業記憶、柔軟性) を促進するための小グループでのアクティビティが含まれます。 アクティビティは、自己適応アルゴリズムに従って、物語のコンテキスト内で難易度を上げながら編成されます。

臨床サンプルは、研究期間中のさまざまな時点 (T1、T2、T3) で評価されます。

この研究には 3 つの機能評価が含まれます: トレーニング前 (T1)、T1 評価から 3 か月後のトレーニング後 (T2)、および T2 評価から 6 か月後のフォローアップ (T3)。

治療の短期効果は、事前事後評価とトレーニング中の改善度を比較することによって評価されます (重複しないデータの割合、https://ktarlow.com/stats/pnd)。 長期効果は、介入終了後 6 か月後に、介入後のパフォーマンスをフォローアップ時のパフォーマンスと比較することによって分析されます。