动作观察加超声治疗方案 (AOFREEPD)

FoG 是一种与跌倒密切相关的致残和痛苦症状。 FoG 很少或没有药理学反应导致人们对旨在功能恢复和自主的康复干预越来越感兴趣。 目前，用于康复的标准方案是基于使用外部（视觉和听觉）感官线索。 然而，提示策略对环境产生了重要的依赖性。 在没有提示的情况下教授运动策略（即 行动观察 - AO）可以成为康复的替代/创新方法，这对适当分配注意力和减轻认知负荷最为重要。 提高 AO 有效性的一种方法是使用多感官学习模式（视觉和听觉）来促进运动手势的恢复，这要归功于增强的感知过程，已知在 PD 中使用 FoG 会减少。 声化可能是提高动作观察康复过程治疗效果的重要方法。 运动的声音化放大了人类行为观察系统的活动，包括运动回路的皮层下结构。

方法。 我们比较了两种不同治疗方案的效果。 实验方案以动作观察加超声处理为基础；实验组的患者通过观看演员表演相同手势的视频片段重新学习了 8 个运动手势，然后尝试重复该手势。 每个视频剪辑都是由手势的图像和声音组成的。 手势的声音是通过声化技术获得的，通过将手势执行期间记录的运动学数据（速度）转换为音高变化（例如，请参见：bit.ly/sonif_example）。 在标准协议中重新学习了相同的 8 种运动手势，使用常见的感官刺激方法（主动比较组）。 我们在每次治疗前、治疗后即刻、治疗后 1 个月和治疗后 3 个月对两组所有患者进行功能和临床量表评估。每个方案的持续时间约为 2 个月，15 次，每周 2 次。

数据安全监控计划。 患者被分配到两组如下：创建了一个包含 20 名患者（每组 10 名患者）的列表，并且顺序完全随机化。 名单上填满了按照神经病学诊所（的里雅斯特卡蒂纳拉医院）到达顺序的患者。 所有评估（神经心理学、神经学和物理治疗）都盲目尊重患者的小组分配。 负责分配患者治疗​​的人将不是 PI。

样本量计算。 因变量（主要结果指标）是 N-FOG 问卷的得分。 考虑到主要结果测量的重复测量混合方差分析，使用软件 G*Power 3 计算了样本量。结果给出了 20 名患者的样本量：每组 10 名（实验组和活性比较组）。 样本大小由类似的协议评估证明是合理的，这些协议评估具有相同的样本大小（每组 n = 10），发现具有统计学意义的结果。