Energiförbrukning och kardiorespiratorisk belastning under gång med och utan robothjälp

Bakgrund. Nedsatt kardiorespiratorisk kondition, som är en viktig riskfaktor för utveckling av hjärt-respiratoriska sjukdomar, rapporteras ofta hos strokepatienter. Den genomsnittliga energikostnaden för att gå, det vill säga mängden syreförbrukning i milliliter per kilo kroppsvikt per meter, hos strokepatienter är nästan dubbelt så hög jämfört med friska försökspersoner (resp. 0,27 ml/kg/m mot 0,15 ml/kg/m). Vid rehabilitering av strokepatienter är det primära syftet att förbättra kinematiska och funktionella gångrelaterade parametrar. Men på grund av de tidigare nämnda kardiorespiratoriska riskerna är det viktigt att vara medveten om energiförbrukningen och kardiorespiratorisk belastning hos strokepatienter under gångrehabilitering. Tidigare uppfylldes gångträning främst av löpbandsträning, överjordsträning och/eller mer konventionella terapier, men på senare år har implementeringen av robotassistans vid gångrehabilitering ökat. Vilken påverkan robotassistans har på den kardiorespiratoriska belastningen och energiförbrukningen, och därmed också vilka potentiellt negativa och/eller positiva biverkningar som är för hjärt-andningssystemet, är dock mindre utrett och oklart.

Hittills verkar korta gångtider av robotassisterad gång (upp till 7 minuter) mindre energikrävande och kardiorespiratoriskt stressande än att gå utan robothjälp. Vad som är influenserna av längre gångtid är dock inte klart. Dessutom är det också oklart varför eventuella skillnader mellan robotassisterad gång och gång utan robothjälp kan finnas. En möjlig förklaring kan vara att skillnader i spatiotemporala gångparametrar är ansvariga för skillnader i energiförbrukning och kardiorespiratorisk belastning.

Patientrekrytering. Strokepatienter på rehabiliteringscentret St. Ursula (Herk-de-Stad, Belgien) kommer att få muntlig och skriftlig information om studiens syften och insatser. Berättigade strokepatienter, som samtycker till att delta i studien, kommer att rekryteras. Undertecknat informerat samtycke kommer att erhållas från alla deltagare.

Provstorlek. Provstorleksberäkning baseras på tidigare undersökningar som indikerar stora effektstorlekar mellan effekten av robotassisterad gång jämfört med promenader utan robotassistans på energiförbrukning och kardiorespiratorisk belastning (baserat på en systematisk granskning som lämnats in för peer-review). För att upptäcka en stor effektstorlek (f = 0,40) av robotassisterad gång jämfört med överjord och löpbandsgång på energiförbrukning, kardiorespiratorisk belastning och upplevd trötthet, i en upprepad mätning inom försökspersonens design (3 gångförhållanden och 4 mätningar), med en signifikansnivå på 5 % och en effektnivå på 80 % behövs en provstorlek på 21 försökspersoner (G*Power 3.1 för Mac). Provstorleken blåses upp till 24 försökspersoner, så varje gångorder kommer att utföras lika många gånger.

Intervention. Patienterna kommer att testas i 3 enstaka gångpass vardera på en separat dag: gå i Lokomat med 60 % styrkraft, gå på ett löpband och gå över marken. Inom försökspersoner kommer alla gångförhållanden att utföras med samma bekväma gånghastighet (CWS), med samma mängd kroppsviktsstöd (BWS) (om nödvändigt) under en total varaktighet på maximalt 30 minuter. CWS (med maximalt 3,2 km/h motsvarande den maximala Lokomat-hastigheten) och mängden BWS (om nödvändigt) kommer att bestämmas individuellt på en separat dag innan studiens start. Gångtester kommer att avslutas tidigt när relativa eller absoluta indikationer presenteras som rapporterats av American Heart Association eller när patienter inte kan fortsätta att gå. Patienterna kommer att uppmanas att inte konsumera mat, alkohol, koffein eller nikotin minst 3 timmar före interventionen, och att inte utföra ytterligare ansträngande aktiviteter minst 12 timmar före interventionen. Promenadsessionerna kommer att styras för tid på dygnet. Innan studiens start kommer demografiska och kliniska egenskaper att samlas in och CWS och mängden BWS (om nödvändigt) kommer att bestämmas i ett 10 minuters gångtest. I början av varje gångtillstånd kommer ett bröstbärande gasanalyssystem med munmask (Metamax 3B, Cortex, Tyskland), ett pulsbälte (Polar H7) och 2 bärbara fotsensorer (Physiolog, Gait Up, Schweiz) att vara applicerad. Patienterna kommer att sitta i 5 minuter under vilka vilovärden (energiförbrukning, kardiorespiratoriska parametrar och upplevd trötthet) kommer att registreras. Efter en viloperiod på 5 minuter kommer patienterna att gå i 30 minuter under vilka energiförbrukning, kardiorespiratoriska parametrar, upplevd trötthet och spatiotemporala parametrar kommer att övervakas kontinuerligt. Upplevd trötthet kommer att registreras varje minut. Genomsnittsvärden vid vila, början, mitten och slutet av promenadsessionerna kommer att beräknas offline.

Randomisering och döljande. Promenadsessioner kommer att utföras i slumpmässig ordning under 3 separata dagar. En oberoende utredare kommer att tilldela de 24 patienterna (i 2 serier om 12) slumpvis en av de 6 möjliga gångordern med hjälp av en slumpmässig sekvensgenerator. Tilldelning kommer att döljas för utredarna med hjälp av en excel-fil med blinda och låsta sektioner, som endast den oberoende utredaren har tillgång till. Patientens slumpmässiga gångordning kommer därför endast att finnas tillgänglig när patienten har rekryterats och hans namn är inskrivet i excel-arket. Denna metod säkerställer att utredaren inte känner till nästa deltagares gångordning.

Hoppa av. Om försökspersoner hoppar av kommer försökspersonen att ersättas av en ny deltagare som kommer att utföra alla tre försöken i samma randomiserade ordning som försökspersonen som hoppade av. Så i händelse av avhopp kommer ytterligare patienter att testas tills data från 24 patienter som deltog i alla tre tillstånden har samlats in.

Statistisk analys. Statistik kommer att utföras med SPSS (IBM, Chicago, IL). Beskrivande statistik kommer att beräknas för baslinje demografiska och kliniska patientegenskaper. Variansanalyser med upprepade mått (ANOVA) med Bonferroni-korrigering för flera jämförelser kommer att användas för att analysera skillnader i primära och sekundära utfall inom och mellan gångförhållanden. Regressionsanalys kommer att utföras för att utvärdera om (förändringar i) spatiotemporala parametrar är prediktiva för (förändringar i) energiförbrukning. Signifikansnivån sätts till 5 %.