エンドエフェクター型リハビリテーションロボットの朝の散歩が片麻痺患者の対称歩行パターンに及ぼす影響

合計40人の参加者（脳卒中20人対健康人20人）が、参加施設の治験審査委員会によって事前承認された同意書に署名します。同意書には、研究の目的、研究の手順、利点とリスクの説明が記載されています。参加者、機密保持声明、および拒否/撤回ポリシー。

この研究では、脳卒中患者のトレーニング結果を最適化し、対称性を改善するためのエンドエフェクターリハビリテーションロボット、特にモーニングウォーク®の実現可能性を評価します。

1. 歩行トレーニングの前に、機能的能力とバランス能力の重症度にアクセスします。 脳卒中または健康な参加者は、まず病歴、身体機能、全体的な健康状態について質問されます。 参加者は心拍数を監視するためにアームバンドまたはチェストストラップを装着します。 機能的能力は、地上歩行試験中の歩行速度と時空間歩行パラメータを評価する Zeno Walkway システムでの歩行試験を使用して評価されます。 テストプロセス中、参加者はビデオに録画されます。

2. エンドエフェクター リハビリテーション ロボット、Morning Walk のトレーニング プロトコルを開発します。

   エンドエフェクター ロボットのトレーニングに先立って、研究者は下肢の筋肉活動を分析するために 6 台の Delsys ワイヤレス筋電図センサー (Delsys Inc、マサチューセッツ州ナティック) を取り付けます。 さらに、脳卒中または健康な参加者には、四肢の負荷時間など、トレーニング中の足の位置に関連する一時的なイベントを評価するために、Tekscan In-Shoes システム (Tekscan, Inc.、サウスボストン) が装備されます。 エンドエフェクターロボットのトレーニング中は、バランスの崩れや転倒を防ぐために、サドル型の重量サポートと安全なストラップシステムが採用されます。 適切なウォーミングアップとエンドエフェクターロボットのトレーニングに慣れた後、ペース、歩幅、ステップの高さ、初期接触角などの朝の散歩のさまざまな歩行パラメータを検査して、麻痺患者と麻痺患者の間でバランスの取れた負荷時間を実現します。脳卒中参加者の非麻痺側。 歩幅、歩幅、関節角度などのトレーニングパラメータは、脳卒中患者の麻痺側と非麻痺側、健康な人の利き側と非利き側で個別に調整できます。 このアプローチにより、非麻痺側または非利き側の動きを制限できるため、トレーニング中の麻痺側または利き側の活動が促進されます。 適応トレーニングパラメータは、参加者の歩行能力に応じて調整されます。 トレーニングセッション中、参加者はビデオに録画されます。

3. 地上での朝の散歩トレーニングの適応後の即時効果の評価。

脳卒中または健康な参加者は、Zeno Walkway システムを使用して、地上歩行トライアル中に歩行速度と時空間歩行パラメータを評価するように求められます。 テストプロセス中、参加者はビデオに録画されます。