Autokorelowane rytmiczne stymulacje słuchowe dla pacjentów z chorobą Parkinsona

TŁO

Dysfunkcja zwojów podstawy mózgu w chorobie Parkinsona (PD) powoduje upośledzenie chodu, takie jak krótsza długość kroku, zmniejszona prędkość chodu, zmniejszone wymachiwanie ramieniem i zwiększona losowość zmienności czasu trwania kroku w cyklach chodu. Ta zwiększona przypadkowość zmienności chodu jest typowym objawem, który może prowadzić do upadków, utraty autonomii i obniżenia jakości życia. Ostatnio ocena autokorelacji dalekiego zasięgu (LRA) pozwoliła podkreślić pogorszenie organizacji czasowej zmienności chodu pacjentów z ChP i wykazała korelacje z ciężkością choroby i stanem równowagi. Te LRA obejmują proces pamięci długiej, co oznacza, że ​​każdy krok zależy od czasu trwania poprzedniego bliskiego i dalekiego kroku. Zmienność chodu powinna być zrównoważona i powinna pozostawać w optymalnych ramach między przypadkowością a nadmierną regularnością. Oznacza to, że LRA powinna być zrównoważona, aby zachować zdrowe zdolności adaptacyjne systemu, aby znajdować się w „Optymalnej Zmienności Ruchu”, która pozwala osobie poruszać się w stabilny, ale wciąż adaptacyjny sposób. Pomiar LRA byłby zatem pierwszym ilościowym biomarkerem niestabilności chodu i ryzyka upadku, co ma szczególne znaczenie kliniczne.

Obecnie dobrze wiadomo, że pacjenci z PD mają większą zmienność chodu wraz ze spadkiem LRA. Oznacza to, że pacjenci z chorobą Parkinsona są bardziej narażeni na upadki, co obniża jakość życia. Powszechnie wiadomo również, że zaburzenia chodu nie reagują dobrze na farmakologiczne leczenie dopaminergiczne. Dlatego ważne wydaje się opracowanie niefarmakologicznych metod leczenia poprawiających LRA. Rytmiczna stymulacja słuchowa (RAS) za pomocą metronomu była od lat badana w celu poprawy chodu pacjentów z chorobą Parkinsona. Autorzy wykazali, że zastosowanie izochronicznego RAS o stałym tempie zmniejszyło zmienność czasu trwania kroku, działając jak zewnętrzny generator rytmu i omijając zwoje podstawy, które działają jak upośledzony wewnętrzny generator rytmu u pacjentów z chP. Sugeruje się zatem, że szersze zastosowanie izochronicznego RAS za pomocą metronomu powinno być korzystne w rehabilitacji chodu dla parametrów chodu pacjentów z ChP, takich jak prędkość chodu, długość kroku, zmienność czasu trwania kroku oraz jakość życia.

Wykazano jednak, że stosowanie izochronicznego RAS zmniejsza LRA u osób zdrowych, a także u pacjentów z ChP. Autorzy zasugerowali, że obciążenie poznawcze wymagane przez izochroniczny RAS byłoby zbyt wysokie dla pacjentów z PD, tworząc podwójne zadanie i zmniejszając jego zastosowanie w urządzeniu wskazującym. Ten RAS zmusiłby pacjentów do stereotypowego chodu zamiast adaptacyjnego chodu autokorelowanego. W takim razie pytanie brzmi: czy klinicyści powinni nadal stosować izochroniczny RAS za pomocą metronomu w rehabilitacji chodu pacjentów z chorobą Parkinsona? A może klinicyści powinni stosować RAS z autokorelacją, aby uniknąć utraty zdolności adaptacyjnych, ale nadal korzystać z dobroczynnych efektów metronomu? Celem tego badania była analiza wpływu 3 różnych RAS (metronom izochroniczny, metronom autokorelowany i metronom losowy) na parametry chodu pacjentów z PD i zmienność czasu trwania kroku (wielkość i organizacja czasowa).

METODY

Pacjenci

To badanie było unicentryczne. W badaniu wzięło udział dziewięciu pacjentów z chorobą Parkinsona, rekrutowanych z oddziału neurologii Cliniques universitaires Saint-Luc (Bruksela, Belgia). Badanie zostało zatwierdzone przez lokalną komisję etyczną. Wszyscy pacjenci wyrazili świadomą pisemną zgodę na badanie. Kryteria kwalifikowalności zostaną opisane w innym rozdziale.

Procedura

Pacjentów poproszono o 4-krotne przejście (1 raz dla każdego schorzenia przedstawionego poniżej) po owalnym krytym torze o długości 42 m przez 10 minut za każdym razem, aby wykonać 512 kolejnych kroków potrzebnych do pomiaru LRA. Wybrano tor wewnętrzny, aby zebrać dane w znormalizowany sposób i uniknąć błędu związanego z warunkami środowiskowymi, które mogłyby potencjalnie wpłynąć na równowagę pacjentów, takimi jak ukształtowanie terenu i/lub warunki pogodowe. Dwa jednowymiarowe przyspieszeniomierze naklejono taśmą na obu kostkach bocznych pacjentów w kierunku przednio-tylnym. Te akcelerometry były podłączone do urządzenia rejestrującego (Vitaport 3 - Temec Instruments B.V., Kerkrade, Holandia) przymocowanego do talii pacjentów. System ten pozwalał na rejestrację przy 512 Hz każdego dodatniego szczytu przyspieszenia odpowiadającego każdemu uderzeniu piętą. Szczytowe przyspieszenie wykryte przez opracowane wewnętrznie oprogramowanie określało czas trwania kroku.

Pacjentom przedstawiono cztery warunki w losowej kolejności. Jeden warunek polegał na chodzeniu bez RAS (stan spontaniczny, SC). Trzema innymi warunkami były odpowiednio Izochroniczne tempo RAS Warunek (IC), Losowy Warunek RAS (RC) i Autokorelowany Warunek RAS (AC). Każdy z tych trzech stanów polegał na chodzeniu z niewielkim RAS, które różnią się organizacją czasową. Każdy z nich został skomponowany za pomocą oprogramowania Matlab 2014R (Mathworks, MA) i dostosowany do każdego pacjenta zgodnie z spontaniczną prędkością chodu określoną przez 10-metrowy test marszu uzyskany przed eksperymentem. W konsekwencji odpowiednio IC, RC i AC nie zawierały żadnej zmienności RAS, przypadkowej zmienności RAS i autokorelowanego RAS zorganizowanego w czasie i charakteryzującego się wykładnikiem Hursta (H) = 0,80. Kontynuując, nawet jeśli te trzy RAS miały tę samą średnią czasu trwania międzyuderzeń, RAS różnią się od siebie obecnością lub brakiem zmian rytmu (różne wykładniki H i alfa). Podczas eksperymentu pacjenci słuchali RAS przez słuchawki (Apple EarPods) za pomocą odtwarzacza MP3.

Przed zebraniem danych pacjenci słuchali RAS i byli proszeni o zaznaczenie rytmu stukaniem palcem, aby sprawdzić, czy struktura czasowa RAS została dokładnie wykryta. Następnie pacjenci zostali poproszeni o „chodzenie zgodnie z proponowanym rytmem”. Potrzeba co najmniej 10 minut, aby uzyskać 512 kolejnych cykli chodu (liczba wymagana do zastosowania opisanych poniżej metod przetwarzania sygnału). Kierunek obrany przez pacjentów (zgodnie z ruchem wskazówek zegara lub przeciwnie do ruchu wskazówek zegara) był losowy między nimi, ale każdy pacjent zachowywał ten sam kierunek kierunku po randomizacji. Eksperyment przeprowadzano zawsze o tej samej porze dnia dla tego samego pacjenta podczas fazy ON leczenia dopaminergicznego, aby uniknąć działania leku. Ponadto, w ciągu jednego dnia testowano maksymalnie dwa warunki z minimalną przerwą wynoszącą 5 minut między każdym z warunków, aby uniknąć efektu zmęczenia. Pacjenci wrócili drugiego dnia, aby wykonać pozostałe 2 warunki.

Ocena funkcjonalna

Oceny funkcjonalne obejmowały 3 dziedziny Międzynarodowej Klasyfikacji Funkcjonowania, Niepełnosprawności i Zdrowia (ICF): funkcje i struktury ciała, aktywność i uczestnictwo. Oceny zostaną opisane w innym rozdziale.

Ocena chodu

Dane zostały wyodrębnione z 512 kolejnych cykli chodu, które są wymagane do pomiaru zmienności chodu.

Czasoprzestrzenne zmienne chodu

Średnią prędkość chodu, kadencję chodu i długość kroku mierzono w następujący sposób:

• Średnia prędkość chodu (m.s-1) = Całkowity dystans marszu (m)/ Czas trwania akwizycji (s)
• Rytm chodu (#kroki.min-1) = Całkowita liczba kroków (#)/Czas trwania akwizycji (min)
• Długość kroku (m) = Prędkość chodu (m/s)*60/Kadencja chodu (kroki/min)

Zmienność czasu trwania kroku

Zmienność czasu trwania kroku można ocenić na dwa sposoby: pod względem wielkości lub pod względem organizacji (jak zmienia się czas trwania kroku w kolejnych cyklach chodu).

Wielkość zmienności czasu trwania kroku:

Aby określić wpływ RAS na wielkość zmienności czasu trwania kroku podczas 512 cykli chodu, oceniono średnią, odchylenie standardowe (SD) i współczynnik zmienności (CV = [SD/średnia] * 100).

Czasowa organizacja zmienności czasu trwania kroku (LRA):

Trzy metody (analiza przeskalowanego zakresu (wykładnik Hursta; H), widmowa gęstość mocy (wykładnik α) i zależność d (d = H- [(1+ α)/2])) oraz „testy danych zastępczych” zostały wykorzystane do pomiaru LRA. Obecność LRA można wykazać z wysokim poziomem dowodu, gdy spełnione są te 3 warunki:

• H jest większe niż 0,5
• α jest istotnie różna od 0 i mniejsza od 1
• d ≤ 0,10 Jeśli pojawia się niezgodność między H i α, stosuje się test przypadkowych losowych danych zastępczych w celu odrzucenia hipotezy zerowej o braku struktury czasowej w badanych szeregach.

Dane traktowano za pomocą CVI Labwindows (C++).

Analiza statystyczna:

Analizy statystyczne przeprowadzono za pomocą SigmaPlot 13.0. Zastosowano jednokierunkową ANOVA z powtarzanymi pomiarami w celu określenia obecności lub braku wpływu różnych RAS na czasoprzestrzenne parametry chodu (prędkość chodu, rytm chodu, długość kroku) oraz na zmienność czasu trwania kroku (miary liniowe (średnia, SD, CV) i miary nieliniowe (wykładnik H i α)). Zastosowano kolejną jednokierunkową ANOVA z powtarzanymi pomiarami do analizy zmienności czasu trwania RAS między uderzeniami (miary liniowe i nieliniowe). Gdy za pomocą ANOVA wykryto znaczącą różnicę między grupami, przeprowadzono test Tukeya post hoc w celu porównania każdej średniej z innymi średnimi w celu wyizolowania grup od siebie. Zmierzono współczynnik korelacji Spearmana, aby przeanalizować związek między nieliniowymi pomiarami (H, α) czasu trwania kroku a czasem trwania RAS między uderzeniami. Wyniki uznano za statystycznie różne dla wartości p < 0,05.