Прогнозирование двигательного обучения выполнению задачи на верхних конечностях на основе поведенческих и специфичных для заболевания характеристик у пациентов с болезнью Паркинсона

Чтобы добиться персонализированной реабилитации при БП, необходимо понять, какие факторы предсказывают, принесет ли пациенту пользу целевое обучение. На сегодняшний день лишь немногие исследования изучали предикторы тренировки походки и равновесия и идентифицировали когнитивную функцию на исходном уровне и начальную двигательную активность как наиболее важные определяющие факторы (Löfgren et al. 2019; Strouwen et al. 2019). Однако эти исследования были сосредоточены на глобальных когнитивных функциях, в то время как когнитивные подобласти, такие как исполнительная функция и память, которые больше всего страдают при БП (Муслимович и др., 2005), вероятно, более серьезно влияют на обучение (Олсон, Локхарт и Либерман, 2019). . Кроме того, из этих исследований были исключены пациенты с когнитивными нарушениями. Следовательно, мало что известно о том, как немоторные симптомы, которые могут также включать апатию и депрессию, взаимодействуют со способностью сохранять способность к обучению при БП.

До сих пор факторы, определяющие сохранение двигательного обучения, изучались только в рамках вторичного анализа исследований эффектов болезни Паркинсона. Следовательно, это исследование направлено на выявление прогностических факторов, включая моторные и немоторные симптомы, для устойчивого двигательного обучения в широкой и большой когорте БП. Первичным зависимым результатом является определение того, какие пациенты способны сохранить результаты обучения после 4 недель без тренировок.

Учитывая нарушения навыков работы с сенсорным экраном и предполагаемые трудности с удержанием (Nackaerts et al. n.d.; De Vleeschhauwer et al. 2021), обучение скользящим движениям сенсорного экрана будет проводиться на планшете, что позволит практиковаться в домашних условиях. Условия как одиночного (ST), так и двойного задания (DT) будут предлагаться в случайном порядке, а обратная связь будет предоставляться для повышения мотивации и удержания (Nackaerts et al., 2016; Nieuwboer et al., 2009). Этот проект направлен на выявление прогностических факторов для поддержания эффекта после прохождения этой двухнедельной программы обучения. Исследователи наберут широкую группу пациентов с БП. Размер выборки оценивался с использованием квадратичного коэффициента множественной корреляции 0,17 на основе модели прогнозирования из более ранней работы, которая включала в себя DT-моторные характеристики и когнитивные функции в качестве определяющих факторов (Strouwen et al. 2019). Используя α = 0,05 и β = 0,20, размер выборки был рассчитан для линейной множественной регрессии: фиксированная модель, отклонение R² от 0. Хотя количество предикторов зависит от возможной мультиколлинеарности, размер выборки рассчитывался исходя из предположения о 10 предикторах. Размер выборки оценивается в 89 человек, и после учета отсева в 20% необходимо будет включить 107 пациентов. Важно отметить, что этот размер выборки также подтверждается эмпирическим правилом включения 10 участников на каждого предиктора, предложенным Harrell et al. (1996) (Харрелл, Ли и Марк, 1996). Поскольку исследователи планируют включить 10 предикторов в нашу модель множественной линейной регрессии (см. ниже), общее количество пациентов с БП будет набрано 100 человек. Исследователи будут учитывать широкий спектр когнитивных профилей. Однако все пациенты должны иметь возможность следовать инструкциям и участвовать в двигательном обучении. Во время инструкций по выполнению задачи с сенсорным экраном следователи будут прагматично оценивать соответствие требованиям. Исследователи исключат БП-деменцию, используя диагностические критерии МДС I уровня (Dubois et al. 2007). Все пациенты будут обучаться выполнению задачи SSP в течение двух недель. В первый день (Т0) все участники пройдут обширный скрининг, включающий двигательные и немоторные тесты, проводимые дома у субъекта или в тихой комнате нашей лаборатории в Левенском университете, в зависимости от предпочтений пациентов.

Глобальный когнитивный скрининг будет состоять из Монреальской когнитивной оценки (Насреддин и др., 2005). Более того, каждый когнитивный поддомен будет оцениваться с помощью двух специальных тестов. Внимание и рабочая память фиксируются с помощью теста на цифру и зрительный диапазон вперед и назад (Блэкберн и Бентон, 1957). Тесты на создание следов и чередование имен будут использоваться для исполнительной функции (Hyde and Fritsch 2011; Llinàs-Reglà et al. 2017). Зрительно-пространственная функция будет исследована с использованием краткой формы суждения Бентона об ориентации линий и фигуры Комплекса Рея Остеррита (Gullett et al. 2013; Poreh and Shye 1998; Winegarden et al. 1998). 30-минутное воспроизведение последнего теста также будет использоваться для оценки памяти вместе с тестом Рея на слуховое вербальное обучение (Poreh and Shye 1998; Schmidt 1996). Для оценки языка будут использоваться Бостонский тест на присвоение имен и тест на беглость речи у животных в рамках теста Ассоциации контролируемых устных слов (Каплан, Гудгласс и Вайнтрауб, 1983; Томбо, Козак и Рис, 1999). Другие немоторные характеристики, такие как тревога, депрессия и качество сна, будут проверяться с использованием проверенных опросников для БП (Алмейда и Алмейда, 1999; Буйсс и др., 1988; Леентдженс и др., 2014). Навыки работы с сенсорным экраном будут оцениваться с помощью SSP-теста в условиях ST и DT, задания для мобильного телефона (MPT, набор заранее заданного номера телефона на смартфоне) и специальных анкет. После базового сеанса все пациенты получат 10 тренировочных сеансов задачи SSP в случайном порядке в условиях ST и DT (2 недели, 5 дней в неделю, 10 минут в неделю) в течение двух недель. Обучение проводится на дому и без присмотра. Как сразу после обучения (Т1), так и после четырехнедельного периода сохранения навыков (Т2) навыки работы с сенсорным экраном будут оцениваться дома. Чтобы учесть систематическую ошибку, связанную с другими тренировками, будет записан другой реабилитационный контент.

При выборе модели исследователи будут следовать рекомендациям инструмента PROBAST (Вольф и др., 2019) и соответственно сократят количество когнитивных тестов. Другие независимые переменные могут включать возраст, пол, продолжительность заболевания, новый опросник по замиранию походки и LEDD. Следователи также рассчитают меру раннего обнаружения. После исследовательского одномерного анализа исследователи рассчитывают включить 10 независимых переменных с учетом мультиколлинеарности.

Кроме того, исследователи будут изучать факторы, определяющие соблюдение режима обучения, и его связь с удержанием, поскольку соблюдение режима обучения на дому без присмотра, вероятно, будет связано с конкретными немоторными характеристиками (Аллен и др., 2015). Было показано, что апатия и ожидание вознаграждения определяют уровень усилий, прилагаемых для упражнений при БП, в отличие от ГК (Колон-Семенца, Фулфорд и Эллис, 2021). Кроме того, в одном предыдущем исследовании изучалась взаимосвязь между успехом программы тренировки баланса и соблюдением требований при БП, установив, что соответствие является одним из двух наиболее важных определяющих факторов (Джозеф, Ливи и Франзен, 2020). Другая работа показала, что продолжительность заболевания связана со степенью двигательного обучения задаче SSP (Nackaerts et al., 2020) и в целом с соблюдением режима лечения (Allen et al., 2015). Следовательно, соблюдение режима лечения, вероятно, связано с результатами обучения при БП (долгосрочными и краткосрочными) и может модулироваться (множественными) клиническими характеристиками. Соответствие будет автоматически регистрироваться в цифровой системе и храниться в защищенном облаке данных. Соответствие обучению будет выражаться в процентах от желаемого количества занятий и индивидуального времени, максимум 100%. Исследователи сначала проанализируют связь между соблюдением режима лечения и клиническими характеристиками с помощью модели множественной линейной регрессии. Затем будет построена модель множественного опосредования для изучения ожидаемого опосредующего влияния клинических профилей на эту ассоциацию. Различные модели будут применяться для сохранения обучения и немедленного эффекта обучения, а также для различных показателей результатов.