痙攣性脳卒中患者におけるストレッチ反射測定のテスト再テストと評価間信頼性を向上させるアイソキネティックロボット装置
Summary
筋電図(EMG)測定を用いたロボットアイソキネティックデバイスを用いて、このプロトコルは、軽度の肘屈曲痙攣を有する脳卒中患者における捕手測定の角度に対するアイソキネティック運動自体が評価間の信頼性を向上できることを示している。
Abstract
痙攣の測定は、治療計画と治療後の有効性の決定において重要です。しかし、臨床設定で使用される現在のツールは、評価者間の信頼性に制限が示されています。この低い評価者間信頼性の要因の1つは、キャッチ(AoC)測定の角度を測定しながら受動運動の変動です。したがって、手動関節運動を標準化するために、アイソキネティック装置が提案されている。しかし、AoC測定のためのアイソキネティック運動の利点は標準化された方法でテストされていない。このプロトコルは、アイソキネティックモーション自体がAoC測定のレート間信頼性を向上させることができるかどうかを調べ取ります。この目的のために、表面筋電図(EMG)と組み合わせたロボットアイソキネティックデバイスが開発されました。2つの条件、手動とイソキネティックモーションは、キャッチの角度と主観的な感じを測定するための標準化された方法と比較されます。軽度の肘屈曲痙攣を有する17人の脳卒中患者において、AoC測定の間信頼性に対するクラス内相関係数(ICC)をEMGによる0.890[95%信頼区間(CI):0.685-0.961に改善したことがわかった。0.931 (95% CI: 0.791-0.978) のトルク基準により、手動モーションで 0.788 (95% CI: 0.493-0.920) から。結論として、アイソキネティック運動自体は、軽度の痙攣を有する脳卒中患者におけるAoC測定の評価間信頼性を向上させることができる。このシステムは、より大きな標準化された角度測定と感触のキャッチを提供する可能性があることを考えると、臨床現場での痙攣の評価のための良い選択肢かもしれません。
Introduction
脳卒中後の痙攣は一般的であり、痛みや拘縮を含む合併症を誘発することが示されており、その結果、生活の質が低下する1、2、3.痙攣の測定は、適切に治療の経過を計画し、治療の有効性を決定するために重要です。臨床設定で一般的に使用されるツールは、受動的な動きに対する耐性の公称測定システムである修正アッシュワーススケール(MAS)4と、キャッチ角度を測定する修正タルデュースケール(MTS)であり、痙攣の速度依存特性5.しかしながら、これらの測定ツールは、評価者間の信頼性が限られていることが示されており、満足のいく信頼性を維持するためにこれらの試験を実行するために同じ評価者を必要とする8。
MTS測定中のAoCの変動性を誘導する3つの要因が示されており、(1)ゴニオメトリーによる角度測定による誤差を含む。(2)評価者間の手動移動ジョイントモーションプロファイルの変動。(3)評価者9間のキャッチを感知する場合の変動。トルクセンサーを備えた新しいアイソキネティックロボットデバイスがこのプロトコルで提示されます。この装置は表面筋電図(EMG)の測定10を使用して軽度の肘屈曲痙攣の脳卒中患者に適用される。肘関節運動の標準化により、肘屈曲ストレッチ反射によって引き起こされたAoC測定の評価間信頼性が向上すると仮定された。これを証明するために、表面EMGによって測定されたAoCの信頼性を計算し、この開発されたロボットデバイスとEMGを使用して、アイソキネティックパッシブと手動高速肘延長の間で比較しました。図1は、実験手順全体の概要を示しています。詳細に、MTS測定段階は2人の評価者によって行われ、実験の順序(手動対イソキネティックモーション)と評価者の順序をランダムに決定し、被験者ごとに約50分を要した(図1)。
Protocol
Representative Results
Discussion
本研究では、ロボットアイソキネティックデバイスを用いてMTS測定を標準化することを試みた。評価運動の一貫性がMTS測定の結果にどのように影響するかを調べた。
NAMI値は、評価運動における変動の程度を表すために提案された。予想通り、変動性のないアイソキネティック運動法とは異なり、手動法は試験と評価者間のばらつきを示し、信頼性が低く、以前の研究7、…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
本研究は、ソウル大学校文江病院研究基金(14-2014-035)と韓国国立研究財団(NRF)助成金(A100249)の支援を受けた。ソヒョン・パクさんとキム・ヘインさんは、撮影の準備と撮影を手伝ってくださったことに感謝します。
Materials
| 3D printer | Lokit | 3Dison+ | FDA type 3D printer |
| Ball sprine shaft | Misumi | LBF15 | |
| Bridge Analog Input module | National Instruments | NI 9237 | |
| CAN communication module | National Instruments | NI 9853 | |
| Caster | Misumi | AC-50F | |
| Electromyography (EMG) device | Laxtha | WEMG-8 | |
| EMG electrode | Bioprotech | 1.8×1.2 mm Ag–AgCl | |
| Encoder | Maxon | HEDL 9140 | 500 CPT |
| Gearbox | Maxon | GP 81 | 51:1 ratio |
| Lab jack | Misumi | 99-1620-20 | |
| Linear slider | Misumi | KSRLC16 | |
| Motor | Maxon | EC-60 | brushless EC motor |
| Motor driver | Elmo | DC Whistle | |
| PLA | Lokit | 3D printer material | |
| Real-time processor | National Instruments | sbRIO-9632 | |
| Torque sensor | Transducer Techniques | TRS-1K |
References
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