Voorspellen van motorisch leren van een taak aan de bovenste ledematen op basis van gedrags- en ziektespecifieke kenmerken bij patiënten met de ziekte van Parkinson

Om gepersonaliseerde revalidatie bij de ziekte van Parkinson te bereiken, is het absoluut noodzakelijk om te begrijpen welke factoren voorspellen of een patiënt baat zal hebben bij gerichte training. Tot op heden hebben slechts enkele onderzoeken gekeken naar de voorspellers van loop- en evenwichtstraining en hebben zij de cognitieve functie bij aanvang en initiële motorische prestaties als de belangrijkste determinanten geïdentificeerd (Löfgren et al. 2019; Strouwen et al. 2019). Deze onderzoeken concentreerden zich echter op de mondiale cognitieve functie, terwijl cognitieve subdomeinen, zoals de uitvoerende functie en het geheugen, die het meest worden getroffen bij de ziekte van Parkinson (Muslimović et al. 2005), waarschijnlijk een grotere impact hebben op het leren (Olson, Lockhart en Lieberman 2019). . Bovendien werden patiënten met cognitieve stoornissen uitgesloten van deze onderzoeken. Daarom is er weinig bekend over de manier waarop niet-motorische symptomen, waartoe ook apathie en depressie kunnen behoren, een wisselwerking hebben met het vermogen om het leren bij de ziekte vast te houden.

Tot nu toe zijn de determinanten van motorische leerretentie alleen onderzocht als secundaire analyses van effectstudies bij de ziekte van Parkinson. Daarom heeft deze studie tot doel voorspellende factoren, waaronder motorische en niet-motorische symptomen, te identificeren voor duurzaam motorisch leren in een breed en groot cohort met de ziekte van Parkinson. De primaire afhankelijke uitkomst is het vaststellen welke patiënten in staat zijn de leerwinst te behouden na vier weken zonder training.

Gezien de verminderde vaardigheden op het gebied van touchscreens en de daarmee gepaard gaande problemen met retentie (Nackaerts et al. n.d.; De Vleeschhauwer et al. 2021), zal de training van schuifbewegingen op het touchscreen worden gegeven op een tablet, waardoor oefenen in de thuissituatie mogelijk wordt. Zowel enkele (ST) als dubbele taak (DT) condities zullen in willekeurige volgorde worden aangeboden en er zal feedback worden gegeven om de motivatie en retentie te verbeteren (Nackaerts et al. 2016; Nieuwboer et al. 2009). Dit project heeft tot doel de voorspellende factoren voor effectbehoud te identificeren na het volgen van dit twee weken durende trainingsprogramma. De onderzoekers zullen een breed cohort van Parkinson-patiënten rekruteren. De steekproefomvang werd geschat met behulp van een kwadratische meervoudige correlatiecoëfficiënt van 0,17 op basis van een voorspellingsmodel uit eerder werk, waarin DT-motorische prestaties en cognitieve functie als determinanten waren opgenomen (Strouwen et al. 2019). Met behulp van een α = 0,05 en β = 0,20 werd de steekproefomvang berekend voor een lineaire meervoudige regressie: vast model, R²-afwijking van 0. Hoewel het aantal voorspellers afhankelijk is van mogelijke multicollineariteit, werd de steekproefomvang berekend op basis van de aanname van 10 voorspellers. De steekproefomvang werd geschat op 89 en na rekening te hebben gehouden met een uitval van 20% zullen er 107 patiënten moeten worden geïncludeerd. Belangrijk is dat deze steekproefomvang ook wordt ondersteund door de vuistregel om 10 deelnemers per voorspeller te omvatten, voorgesteld door Harrell et al. (1996) (Harrell, Lee en Mark 1996). Omdat de onderzoekers verwachten tien voorspellers op te nemen in ons meervoudige lineaire regressiemodel (zie hieronder), zal een totaal aantal van 100 Parkinson-patiënten worden gerekruteerd. De onderzoekers zullen een breed scala aan cognitieve profielen inschrijven. Alle patiënten moeten echter in staat zijn de instructies op te volgen en deel te nemen aan het motorisch leren. Tijdens de instructies voor het uitvoeren van de touchscreen-taak zullen de onderzoekers de geschiktheid pragmatisch beoordelen. De onderzoekers zullen Parkinson-dementie uitsluiten met behulp van niveau I MDS-diagnostische criteria (Dubois et al. 2007). Alle patiënten trainen de SSP-taak gedurende twee weken. Op dag 1 (T0) ondergaan alle deelnemers een uitgebreide screeningsessie, inclusief motorische en niet-motorische tests, uitgevoerd bij de proefpersoon thuis of in een rustige kamer in ons laboratorium aan de KU Leuven, afhankelijk van de voorkeur van de patiënt.

De mondiale cognitieve screening zal bestaan ​​uit de Montreal Cognitive Assessment (Nasreddine et al. 2005). Bovendien zullen 2 specifieke tests elk cognitief subdomein beoordelen. Aandacht en werkgeheugen worden vastgelegd door de cijfer- en visuele overspanningstest voorwaarts en achterwaarts (Blackburn en Benton 1957). De tests voor het maken van sporen en het wisselen van namen zullen worden gebruikt voor de uitvoerende functie (Hyde en Fritsch 2011; Llinàs-Reglà et al. 2017). De visueel-ruimtelijke functie zal worden onderzocht met behulp van de korte vorm van Benton's oordeel over lijnoriëntatie en de Rey Osterrieth Complex-figuur (Gullett et al. 2013; Poreh en Shye 1998; Winegarden et al. 1998). De 30 minuten durende herinnering van laatstgenoemde test zal ook worden gebruikt om het geheugen te beoordelen, samen met de Rey Auditory Verbal Learning-test (Poreh en Shye 1998; Schmidt 1996). De Boston naamgevingstest en de Animal fluency test van de Controlled Oral Word Association test zullen worden gebruikt om taal te beoordelen (Kaplan, Goodglass en Weintraub 1983; Tombaugh, Kozak en Rees 1999). Andere niet-motorische kenmerken, zoals angst, depressie en slaapkwaliteit, zullen worden getest met behulp van gevalideerde vragenlijsten voor de ziekte van Parkinson (Almeida en Almeida 1999; Buysse et al. 1988; Leentjens et al. 2014). Touchscreenvaardigheden worden beoordeeld aan de hand van de SSP-test in ST- en DT-conditie, de mobiele telefoontaak (MPT, een vooraf gedefinieerd telefoonnummer typen op een smartphone) en specifieke vragenlijsten. Na de baselinesessie krijgen alle patiënten willekeurig 10 trainingssessies van de SSP-taak in ST- en DT-conditie (2 weken, 5 dagen/week, 10 min/sessie) gedurende een periode van twee weken. De training is thuis en zonder begeleiding. Zowel direct na de training (T1) als na een retentieperiode van vier weken (T2) worden de touchscreenvaardigheden thuis beoordeeld. Om rekening te houden met prestatievertekeningen als gevolg van andere trainingen, wordt andere revalidatie-inhoud geregistreerd.

Voor modelselectie zullen de onderzoekers de aanbeveling van de PROBAST-tool (Wolff et al. 2019) volgen en het aantal cognitieve tests dienovereenkomstig verminderen. Andere onafhankelijke variabelen kunnen leeftijd, geslacht, ziekteduur, de New Freezing of Gait Questionnaire en LEDD zijn. De onderzoekers zullen ook een maatstaf voor vroege verwerving berekenen. Na een verkennende univariate analyse verwachten de onderzoekers tien onafhankelijke variabelen op te nemen, waarbij rekening wordt gehouden met multicollineariteit.

Daarnaast zullen de onderzoekers de determinanten van therapietrouw en de relatie ervan met retentie bestuderen, omdat naleving van thuistraining zonder toezicht waarschijnlijk verband houdt met specifieke niet-motorische kenmerken (Allen et al. 2015). Er is aangetoond dat apathie en het anticiperen op beloning de mate van inspanning bepalen die wordt gegenereerd voor lichaamsbeweging bij PD, in tegenstelling tot HC (Colón-Semenza, Fulford en Ellis 2021). Ook werd in een eerdere studie de relatie onderzocht tussen het succes van een evenwichtstrainingsprogramma en therapietrouw bij de ziekte van Parkinson, waarbij werd vastgesteld dat therapietrouw een van de twee belangrijkste determinanten is (Joseph, Leavy en Franzén 2020). Uit ander onderzoek bleek dat de duur van de ziekte verband hield met de mate van motorisch leren van de SSP-taak (Nackaerts et al. 2020) en met het uitoefenen van therapietrouw in het algemeen (Allen et al. 2015). Daarom is therapietrouw waarschijnlijk geassocieerd met trainingsresultaten bij de ziekte van Parkinson (lange en korte termijn) en kan deze worden gemoduleerd door (meerdere) klinische kenmerken. De naleving wordt automatisch geregistreerd door het gedigitaliseerde systeem en opgeslagen in een beveiligde gegevenswolk. De trainingsnaleving wordt uitgedrukt als een percentage van het gewenste aantal sessies en gepersonaliseerde tijd, met een maximum van 100%. De onderzoekers zullen eerst de relatie tussen therapietrouw en klinische kenmerken analyseren met een meervoudig lineair regressiemodel. Vervolgens zal een meervoudig mediatiemodel worden geconstrueerd om de verwachte mediërende invloed van de klinische profielen op deze associatie te onderzoeken. Er zullen verschillende modellen worden toegepast voor het behoud van leereffecten en de onmiddellijke trainingseffecten, evenals voor de verschillende uitkomstmaten.