丰富的上肢中风康复环境

A. 科学背景

中风是西方国家第三大死亡原因，上肢 (UL) 感觉运动功能障碍对身体残疾和残障的发生率有显着影响 (Olsen 1990)。 手臂恢复不佳的一种解释是关注任务完成而不是表现质量。 这可能会加强替代性（补偿性）运动策略，而不是鼓励病态前运动模式（恢复）的再现。 尽管康复目标是恢复功能，但究竟是通过真正的运动恢复还是通过补偿来实现这一目标仍在争论中。 事实上，对于一些有严重损伤的患者，应该鼓励补偿以最大化功能能力。 或者，对于那些预后良好的患者，出于多种原因强调运动恢复。 首先，经过适当的训练，康复可以持续到中风的慢性阶段（例如，Michaelsen & Levin 2004）。 其次，虽然补偿可能有助于即时表现，但它可能会导致长期问题，例如疼痛和挛缩（Ada 等人 1994 年；Levin 1997 年）。 第三，允许补偿可以鼓励习得的不使用限制后续运动增益的能力 (Allred et al. 2005)。 虽然在重复训练孤立运动后表现有所提高（例如，Whitall 等人，2000 年），但很少有研究涉及患者是否可以使用明确的信息来优化运动技能的获得以及是否会发生真正的行为恢复。 在制定最佳培训计划时要考虑的一点是，当参与者受到激励、练习各种相关任务并获得相关反馈时，学习就会发生（Nudo & Friel 1999；Winstein 等人 1999）。 此外，在恢复缺失的运动元素之前，患者可能无法从可变练习中受益（Carr & Shepherd 1987），并且运动再学习与身体和认知障碍水平相关（Cirstea 等人 2006）。

迄今为止，大多数研究仅使用临床措施来评估功能变化（例如，Jang 等人，2003 年），而没有考虑运动是如何进行的。 本研究将侧重于区分功能改善是由补偿增加还是真正的运动恢复引起的能力。 这只能通过详细的运动分析（运动学）将功能改善（临床措施）与手臂运动模式的变化相关联来完成。 由于存在大量可能的改进运动学指标，因此研究人员需要确定哪些措施最能表明变化。 这是确定用于干预有效性随机对照试验的具有临床意义的结果测量的第一步。 临床显着性对于将研究中的知识转化为循证实践至关重要（van Peppen 等人，2007 年）。

B. 研究设计： 1. 研究的详细计划

两组 8 名中风受试者将参与 A-B-A 设计，其中来自干预后（干预完成后一周内）和后续（干预完成后一个月）测试的数据将与数据进行比较来自两次预测试（在研究第一周的开始和结束时，即干预开始之前）。 将测量多个临床和运动学运动性能结果，以确定哪些最能描述手臂运动恢复。 这将通过比较训练前后结果的变化与 8 名年龄和性别匹配的健康志愿者的平均分数（记录在一个会话中）来完成。 中风幸存者将在两种不同的训练环境中练习运动，提供不同程度的动机和反馈：训练环境 1 将在基于 2D 视频的 VR 环境中创建，该环境将提供高动机、关于运动结果的结果知识 (KR)（即，速度、精度）和关于躯干运动的非特定性能知识（KP）反馈。 环境 2 将在仅提供 KP 反馈但不提供 KR 或额外动机的物理环境中创建。

培训方案：在基线评估（身体和认知）之后，中风小组将在为期三周的 15 节课（3 节课/周，72 次试验）的获取阶段练习指向刚好超出范围的 6 个标准化目标（每个目标 12 次试验） /会议）。 这种练习方案包含了最佳运动学习所必需的要素：1) 多样化的练习：虽然运动不是新的运动任务，但在中风恢复期间应该重新获得它们。 我们的目标不是教受试者一项新的任务，而是确定如何通过练习改进一项次优运动。 2) 强化练习：每次练习的重复次数是根据 Cirstea 和 Levin (2000) 的研究选择的。 因此，每个会话 72 次试验（24 次试验中的 3 个块，块之间休息 5 分钟）被视为“强化”练习，这是成功培训计划的必要元素。 在习得阶段之后，将在 3 个月后重复进行评估，以评估运动技能的保留和转移。

2. 方法：受试者每组招募八名中风受试者。 他们将根据年龄和初始手臂运动严重程度进行匹配（Fugl-Meyer 手臂评估 ± 5 分）。 将招募八名年龄和性别匹配的健康受试者作为对照组。

受试者招募：将使用自 2005 年以来实施的程序从 Haim Sheba 医院出院名单中招募患者。 筛选将由临床研究人员完成。 符合纳入标准 1-3 和排除标准的潜在参与者将收到一封解释性信函，邀请他们联系研究调查员。 将从每个参与者那里获得知情同意。 控制对象将从社区招募。

培训环境：动机和反馈：培训将在位于 Sheba 医疗中心的职业治疗部进行。 训练环境将使我们能够评估结合不同程度的动机和反馈对运动结果的影响。 环境 1 具有很高的激励性（新颖有趣），因为培训是作为一种游戏呈现的，学习者在随后的课程中试图打破自己的分数。 目标在基于视频的 VR 系统 (Gesture Xtreme) 中呈现为球。 患者坐在 6 个目标场景的 36 英寸显示器前。 患者的图像由摄像机捕获并插入到监视器上显示的场景中。 任务是指向以随机序列出现的每个目标。 反馈将为运动学习提供相关信息（KR、KP、游戏分数）。 环境 2 包含与环境相同数量和配置的目标。 1 但它们将在对象面前的木制框架上的物理环境中呈现。 KR 和 KP 反馈将由实验者作为口头提示提供，就像通常在诊所所做的那样。 但是，它们将没有额外的激励信息（游戏得分）。

初步结果测量：临床 在两个中风组训练之前和之后，盲法评估人员将测量手臂运动损伤和功能的临床评分（Fugl-Meyer 手臂评分、达到性能量表、Box and Blocks 测试、Wolf 运动功能测试、运动活动日志) 以及认知功能。 所有测试均有效且可靠，并在临床实践中经常使用。

运动学测试：测试任务和传输任务：

调查人员还将记录运动学结果测量，描述手臂和躯干运动在到达过程中的特征（肘部伸展、肩部水平内收、肩部屈曲、肩胛骨运动、躯干位移）。

我们的目标是在测试和由伸展运动组成的转移任务中专注于节段和关节运动学。 测试任务将被记录。 测试目标将放置在与患者胸骨成一直线的位置，距离刚好超过受试者的手臂长度。 测试任务类似于对其中一个练习目标所做的动作。 为了评估运动学习，研究人员将确定在一项任务中学到的元素是否可以转移到其他类似任务中。 因此，调查人员还将评估在转移任务中所做的运动，目标位于同侧肩部前方，比最上面一排受过训练的目标高 5 厘米 (cm)。 因此，转移任务是一个新的动作，在训练期间没有练习。 将从连接到躯干、上臂和前臂节段的 4 个被动反射标记（0.5 厘米直径的球体）组记录刚体节段运动学。 这将能够计算每个段的三个平移和三个旋转自由度。 关节运动学将从通过外骨骼框架固定在胸骨、肩峰、肘部和手腕上的标记收集。 标记运动将在合适的计算机软件（Qualisys，Göteborg，Swe）上用校准的 3 相机光电运动捕捉系统（ProReflex MCU-240，Qualisys）记录。 数据收集（100 赫兹，2-5 秒）将通过松开机械开关手从中央位置移动来触发。 每个标记的测量精度在 <0.2 厘米的误差范围内。

作为第一步，研究人员将确定运动时间、准确性、平滑度、节段和关节旋转以及多关节协调的主要组成部分。 每个片段的笛卡尔坐标 (x,y,z) 将从片段标记集中获得。 在对缺失标记进行插值（5 阶多项式）后，将使用来自每段至少三个标记的原始数据。 对于每个试验，移动时间和峰值速度将根据端点切向速度轨迹确定。 运动时间是切向速度超过并保持在其最大值的 5% 以上，然后返回并保持在该水平以下的点之间的时间。 根据恒定范围误差的运动精度将计算为最终端点位置 (x, y, z) 和目标位置 (x0, y0, z0) 之间的平均距离 (d)。 还将定义常量和变量 (SD) 方向误差。 运动平滑度将使用曲率指数（端点路径长度与连接初始和最终位置的直线长度之比）和轨迹路径中的峰值数从切向速度轨迹计算得出。 对于节段和关节旋转，将在上臂和前臂节段的参考坐标系内计算矢量。

根据生成的段质心运动和段旋转数据，将计算不同的结果变量。 最相关的将定义关于端点运动和整个手臂姿势的性能变化，特别是运动随时间的演变（时间导数）以及手臂的分段路径和姿势的碎片同时朝着不同的目标前进。 将探索运动的其他方面，以便找到最合适的手臂运动性能描述符和建议的临床干预后的变化。

将计算每个科目的变化分数以确定改进指数 (IP) 和学习指数 (IL)。 IP 被定义为每个变量的变化，作为测试后值与测试前值的比率。 IP 为 1 表示没有变化，而负值和正值分别表示值减少或增加。 对于某些变量，正比率将表示改进（端点速度、端点平滑度、角度测量、相位振幅），而对于其他变量，负比率（运动时间、运动精度）将证明改进。 IL 用于确定受试者在每个后续时期的训练后是否保持改进，被定义为保留时变量的变化 - 与测试后相比。 IL 值为 1 表示改善得以维持（无变化），负值表示参数降低，正值表示参数增加。

统计分析：对于我们的第一个目标，结果测量的变化将通过两次重复测量混合设计方差分析（MANOVA）比较获取和保留阶段前后的运动结果和比较原始方法（时间 1、时间 2、时间3，时间 4）和组间变化分数（IP，IL）。 调查人员将通过调查训练组之间最不同的措施来确定哪些运动学措施发生最大变化，因此可能最能表明运动恢复（例如，肘部和/或肩部运动增加，躯干运动减少）。 调查人员预计环境 I 中的小组培训的变化大于环境 2 中小组培训的变化。