척수 손상 환자의 지상 휠체어 추진으로 인한 피로: 상지 보존 또는 긴장?

배경 및 근거:

휠체어는 척수 손상(SCI) 환자가 사용하는 가장 중요한 보조 장치입니다. 예를 들어 덴마크의 한 연구에서는 236명 중 83.5%가 수동 휠체어를 사용했고 27%는 전동 휠체어를 사용했으며 그 중 일부는 수동 휠체어와 전동 휠체어를 모두 사용했다고 보고했습니다. 어깨가 부상을 입기 쉬운 것과 함께 휠체어 추진의 반복적 특성은 어깨 통증이 있는 척수손상 환자의 유병률을 높입니다. 어깨 통증과 관련된 몇 가지 요인이 있지만 정확한 경로는 불분명합니다. 어깨 통증에 상당한 영향을 미치는 부상 예방을 개선하기 위해서는 훈련을 통해 수정할 수 있는 생체 역학적 및 신경근 위험 요소에 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 피로는 추진 역학에 부정적인 영향을 미쳐 부상 위험을 더욱 증가시킬 수 있습니다. 이전 연구에서는 러닝머신이나 에르고미터를 사용하여 개입하여 피로를 유발했습니다. 그러나 피로의 영향은 작업에 따라 달라지기 때문에 기능적 피로를 조사하는 것이 중요합니다. 현재까지 휠체어 추진 중 SCI 환자의 생체 역학적 및 신경근 위험 요인에 대한 기능적 피로의 영향에 대한 명확한 이해는 없습니다.

목표:

주요 목표: SCI 환자의 어깨 통증과 관련된 신경근골격 및 운동 신체 기능 및 구조를 변경하는 데 있어 근육 피로의 역할은 무엇입니까? 목표 1: 휠체어 추진에 의해 유발된 근육 피로가 어떻게 어깨 부상의 생체역학적 및 신경근학적 위험 요소를 변화시켜 척수손상 환자의 어깨 통증을 유발하는지 정의합니다.

목표 2: SCI 환자에서 추진으로 인한 피로로 인한 추진 생체역학의 변화가 건병증과 관련된 힘줄 모양의 변화와 어떻게 연관되는지 평가합니다.

목표 3: 휠체어 추진으로 인한 피로에 취약한 SCI 환자의 예측 변수(예: 활동 수준 및 근력)를 식별합니다.

연구 설계: 주제 설계 내에서 반복 측정

이 연구를 위해 스위스 척수 손상 코호트 연구 데이터베이스를 통해 50명의 참가자를 모집합니다. 48명의 참가자 수는 에코 발생 비율이 1.97 ± 0.74에서 1.73 ± 0.56(p=0.038)으로 크게 변경된 고강도 휠체어 추진 활동을 조사한 연구의 샘플 크기 추정치를 기반으로 계산되었습니다. (격렬한 휠체어 추진 활동 후. 80% 통계적 검정력과 α=0.05에서 상완이두근 힘줄의 에코 발생 비율의 0.24 차이의 변화를 관찰하기 위해, 48명의 참가자가 필요합니다. 누락 및 누락된 데이터를 고려하기 위해 50명의 참가자를 모집합니다. 모든 참가자는 정의된 포함 기준을 충족하고 제외 기준을 충족하면 제외됩니다.

데이터 수집:

참가자는 정보에 입각한 동의서를 읽고 서명한 후 4시간 동안 한 세션 동안 테스트를 받게 됩니다. 테스트 세션 동안 다음 측정이 수행됩니다.

참가자의 특성 및 활동 수준: 사회 인구학적 변수, 부상 특성, 구축 및 경직의 존재는 일반 설문지로 정의됩니다. 또한 활동 수준은 신체 장애가 있는 개인을 위한 신체 활동 척도(PASIPD)로 정의됩니다.

참가자의 체중이 측정됩니다.

피로 전 정량적 초음파: 정량적 초음파 프로토콜(QUS)을 사용하여 정지 상태의 상완이두근 및 극상근 힘줄의 초음파 측정값을 수집합니다. 이 기술은 이전에 사용되었으며 어깨 통증 및 건병증 측정에 대한 강력한 신뢰성과 타당성이 입증되었습니다. 보다 구체적으로, 이두박근 세로 이미지의 경우 참가자는 주로 사용하지 않는 팔이 팔꿈치에서 90˚ 구부러지고 손목이 동측 허벅지에 놓이도록 배치됩니다. 섬유 정렬 및 힘줄 두께의 정량화를 최적화하는 변환기에 수직으로 섬유가 정렬되도록 이미지를 촬영합니다. 사전 피로 측정의 피부 위치를 표시하기 위해 강철 참조 마커가 트랜스듀서의 말단부 피부에 테이프로 부착됩니다. 이미지 상단의 마커에 의해 생성된 뚜렷한 간섭 패턴은 계산이 수행되는 관심 영역(ROI)을 정의하는 데 사용됩니다. 극상근 가로 이미지의 경우 참가자는 주로 사용하지 않는 손바닥을 허리에 놓고 어깨를 확장하고 팔꿈치를 뒤로 구부린 상태로 배치됩니다. 강철 마커는 이제 트랜스듀서의 근위 단부의 피부에 테이프로 부착되고 힘줄의 가장 넓은 부분이 이미지화됩니다. 특정 위치는 이미징 프로토콜의 이미지 품질과 반복성을 최적화합니다. 또한, 비주요 손의 견봉-상완 거리의 3회 연속 측정은 부하가 없는 상태와 부하가 있는 상태에서 수집됩니다(휠체어 푸시업 중, 추가 지침 없이 한 번, 어깨를 수축하라는 지시와 함께 한 번). 이전에 한.

동일한 훈련을 받은 조사관이 모든 초음파 측정을 수행합니다.

최대 스프린트 및 근력 테스트: 혐기성 작업 능력을 정의하기 위해 지상 스프린트 테스트에서 15m를 수행합니다. 또한 최대 강도를 측정하기 위해 휠체어의 저항에 대한 최대 등척성 전방 푸시가 수행됩니다. 이 테스트는 이전에 사용되었습니다. 두 테스트 동안 외부 힘은 SmartWheel을 사용하여 100Hz에서 수집됩니다. 15m 스프린트는 무산소 작업 능력을 정의하는 것을 목표로 합니다. 참가자는 한 원뿔에서 15m 떨어진 다른 원뿔로 가능한 한 빨리 추진해야 하며, 그 결과 일방적인 최대 전력 출력이 발생합니다. 아이소메트릭 최대 밀기의 경우 SmartWheel이 있는 휠체어는 로프를 통해 힘 변환기와 벽에 연결됩니다. 참가자는 최대 적용 힘을 측정하기 위해 핸드림 위에 손을 대고 5초 동안 최대한 세게 밀어야 합니다.

피로 전 휠체어 추진: 참가자는 두 가지 전력 출력 조건(중간 및 하드)에서 90초 동안 두 번의 시도 동안 러닝머신에서 휠체어를 추진해야 합니다. 시험 기간 동안 상지의 3D 운동학, 휠체어의 핸드림에 적용되는 3D 운동학 및 휠체어 추진 중에 활성화되는 근육의 근육 활성화가 수집됩니다.

피로 프로토콜: 그림 8 프로토콜(피로 중재)에서는 참가자가 각각 4분 동안 가능한 한 3배 더 많은 랩을 추진하도록 요구합니다. 4분의 매 시합은 90초의 휴식으로 구분됩니다. 각 랩은 오른쪽 및 왼쪽 회전과 절반 랩 후 두 개의 완전한 정지로 구성됩니다. 프로토콜 중 측정에는 RPE(Perceived Exertion) 척도, 심박수 및 추진 동역학이 포함됩니다.

휠체어 추진 및 피로 후 정량적 초음파: 피로 전 테스트와 동일한 측정이 수행됩니다.

통계적 고려 사항:

목표 1: SCI 환자에서 어깨 통증을 유발하는 어깨 부상의 생체역학적 및 신경근학적 위험 요인에 대한 휠체어 추진에 의해 유발된 근육 피로의 영향을 조사합니다.

가설 1: 휠체어 추진에 의해 유발된 근육 피로는 어깨 병리와 관련된 생체 역학적 및 신경근 위험 요소에 상당한 변화를 가져올 것입니다.

관심 있는 종속 변수는 스트로크 빈도, 견갑상완 접촉력, 순 관절 모멘트, 휠체어 추진 중 운동학적 및 정규화된 근육 힘, m의 힘줄 모양입니다. 상완이두근과 m. 극상근, 견봉-상완골 거리. 통계적 파라메트릭 매핑(SPM) 단방향 반복 측정 ANOVA는 휠체어 추진(알파=0.05) 동안 각 연속 변수에 대한 시간에 따른 의미 있는 변화를 평가하는 데 사용됩니다.

목표 2: SCI 환자에서 추진 생체 역학의 변화와 피로 후 힘줄 병증과 관련된 힘줄 모양의 변화 사이의 관계를 결정합니다.

가설 2: 성별, 부상의 수준 및 완전성, 건강 상태, 운동 범위 및 체중을 제어할 때 추진 생체 역학의 변화와 m.biceps 및 m.supraspinatus의 힘줄 모양의 변화 사이에 긍정적인 연관성이 있을 것입니다.

독립 변수는 피로 프로토콜 이후 크게 변경된 추진 생체 역학의 변화이며 종속 변수에는 m.biceps 및 m.supraspinatus의 힘줄 모양의 변화가 포함됩니다. 공변량은 성별, 부상의 정도 및 완전성, 건강 상태(경직 및 구축), 운동 범위 및 체중입니다. 다변량 선형 회귀 분석을 사용하여 가설을 테스트합니다.

목표 3: 척수손상 환자의 피로감과 개인의 특성(활동 수준 및 근력)의 관계를 조사합니다.

가설 3: 성별, 손상 수준 및 완전성, 건강 상태(경련 및 구축), 운동 범위 및 무게.

독립 변수는 피로 프로토콜 이후 크게 변경된 추진 생체 역학이 될 것이며 종속 변수에는 신체 활동 수준과 근력이 포함될 것입니다. 공변량은 성별, 부상의 정도 및 완전성, 건강 상태(경직 및 구축), 운동 범위 및 체중입니다. 다변수 선형 회귀 분석을 사용하여 가설을 테스트합니다.