Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nhận diện hệ thống: Một phương pháp khả thi, đáng tin cậy và hợp lệ để định lượng các khiếm khuyết vận động ở chi trên
Tóm tắt
Các khiếm khuyết ở chi trên trong cánh tay bị liệt nửa người được đánh giá lâm sàng thông qua các thang điểm lâm sàng đã được thiết lập, nhưng chúng được biết là có độ tin cậy, độ chính xác kém và độ nhạy thấp. Thay vào đó, công nghệ robot có thể đánh giá các khiếm khuyết vận động bằng cách định mức động lực học khớp thông qua nhận diện hệ thống. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xác định các lợi ích của việc định lượng tính đồng bộ bất thường, độ co cứng, và sự thay đổi trong tính đàn hồi của khớp bằng cách sử dụng nhận diện hệ thống, đánh giá (1) tính khả thi và chất lượng của ước lượng tham số, (2) độ tin cậy giữa các lần thử nghiệm, (3) sự khác biệt giữa các đối chứng khỏe mạnh và bệnh nhân có khiếm khuyết ở chi trên, và (4) tính hợp lệ cấu trúc. Bốn mươi lăm đối chứng khỏe mạnh, hai mươi chín bệnh nhân đột quỵ, và hai mươi bệnh nhân bị bại não đã tham gia. Các đối tượng được ngồi với cánh tay bị ảnh hưởng bị bất động trong thiết bị Khớp Vai-Khớp Khuỷu-Tác động (SEP). SEP là một thiết bị tác động một bậc tự do cho phép áp dụng các biến thiên mô men xoắn vào khuỷu tay trong khi cung cấp nhiều mức hỗ trợ trọng lượng khác nhau cho cánh tay con người. Các đối tượng thực hiện nhiệm vụ ‘không can thiệp’ hoặc nhiệm vụ chống lại. Độ tiếp nhận của khớp khuỷu tay được định lượng và sử dụng để trích xuất độ nhớt và độ cứng của khuỷu tay. Năm mươi bốn trong số các đối tượng đã thực hiện hai phiên để thiết lập độ tin cậy giữa các lần thử nghiệm của các tham số. Tính hợp lệ cấu trúc được đánh giá bằng cách tương quan các tham số nhận diện hệ thống với các tham số được trích xuất bằng một giao thức SEP mà khách quan hóa các thang điểm lâm sàng hiện tại (giao thức Re-Arm). Tính khả thi được xác nhận khi tất cả các đối tượng hoàn thành thành công giao thức nghiên cứu trong khoảng thời gian ~25 phút mà không báo cáo đau đớn hay gánh nặng. Các ước lượng tham số cho thấy độ tốt với một mức độ phương sai được giải thích khoảng ~80%. Độ tin cậy giữa các lần thử nghiệm được tìm thấy ở mức bình thường đến xuất sắc (ICC = 0.46-0.98) đối với bệnh nhân, ngoại trừ độ cứng khuỷu tay khi hỗ trợ trọng lượng hoàn toàn (ICC = 0.35). So với các đối chứng khỏe mạnh, bệnh nhân có độ nhớt và độ cứng khuỷu tay cao hơn trong nhiệm vụ ‘không can thiệp’ và độ nhớt, độ cứng thấp hơn trong nhiệm vụ chống lại. Tính hợp lệ cấu trúc được xác nhận bằng một tương quan đáng kể (tất cả p<0.03) nhưng yếu đến vừa phải (r = 0.36-0.50) với các tham số từ giao thức Re-Arm. Công trình này chứng minh rằng nhận diện hệ thống có thể thực hiện được và đáng tin cậy trong việc định lượng các khiếm khuyết vận động ở chi trên. Tính hợp lệ được xác nhận thông qua sự khác biệt giữa bệnh nhân và đối chứng cũng như tương quan với các đo đạc khác, nhưng cần có thêm công việc để tối ưu hóa giao thức thí nghiệm và thiết lập giá trị lâm sàng.
Từ khóa
#Nhận diện hệ thống #khiếm khuyết vận động #chi trên #khớp khuỷu tay #độ nhớt #độ cứng #tính khả thi #độ tin cậy #tính hợp lệTài liệu tham khảo
Zackowski KM, et al. How do strength, sensation, spasticity and joint individuation relate to the reaching deficits of people with chronic hemiparesis? Brain. 2004;127(Pt 5):1035–46.
Gladstone DJ, Danells CJ, Black SE. The fugl-meyer assessment of motor recovery after stroke: a critical review of its measurement properties. Neurorehabil Neural Repair. 2002;16(3):232–40.
Li F, Wu Y, Li X. Test-retest reliability and inter-rater reliability of the Modified Tardieu Scale and the Modified Ashworth Scale in hemiplegic patients with stroke. Eur J Phys Rehabil Med. 2014;50(1):9–15.
Malhotra S, et al. An investigation into the agreement between clinical, biomechanical and neurophysiological measures of spasticity. Clin Rehabil. 2008;22(12):1105–15.
Meseguer-Henarejos AB, et al. Inter- and intra-rater reliability of the Modified Ashworth Scale: a systematic review and meta-analysis. Eur J Phys Rehabil Med. 2018;54(4):576–90.
Pandyan AD, et al. A review of the properties and limitations of the Ashworth and modified Ashworth Scales as measures of spasticity. Clin Rehabil. 1999;13(5):373–83.
Malhotra S, et al. Spasticity, an impairment that is poorly defined and poorly measured. Clin Rehabil. 2009;23(7):651–8.
van der Krogt HJ, et al. The gap between clinical gaze and systematic assessment of movement disorders after stroke. J Neuroeng Rehabil. 2012;9(1):61.
Andringa A, et al. Measurement Properties of the NeuroFlexor Device for Quantifying Neural and Non-neural Components of Wrist Hyper-Resistance in Chronic Stroke. Front Neurol. 2019;10:730.
Balasubramanian S, et al. Robotic assessment of upper limb motor function after stroke. Am J Phys Med Rehabil. 2012;91(11 Suppl 3):S255–69.
Colombo R, et al. Robotic techniques for upper limb evaluation and rehabilitation of stroke patients. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2005;13(3):311–24.
Van der Velden, L.L., et al., Reliability and Validity of a New Diagnostic Device for Quantifying Hemiparetic Arm Impairments: An Exploratory Study. J Rehabil Med, 2022. 54: p. jrm00283.
Ellis MD, et al. Robotic quantification of upper extremity loss of independent joint control or flexion synergy in individuals with hemiparetic stroke: a review of paradigms addressing the effects of shoulder abduction loading. J Neuroeng Rehabil. 2016;13(1):95.
McPherson JG, et al. Biomechanical parameters of the elbow stretch reflex in chronic hemiparetic stroke. Exp Brain Res. 2019;237(1):121–35.
van der Krogt H, et al. Comprehensive neuromechanical assessment in stroke patients: reliability and responsiveness of a protocol to measure neural and non-neural wrist properties. J Neuroeng Rehabil. 2015;12:28.
Kearney RE, Hunter IW. System identification of human joint dynamics. Crit Rev Biomed Eng. 1990;18(1):55–87.
Vlaar, M.P. and A.C. Schouten. System identification for human motion control. in 2015 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) Proceedings. 2015.
Kearney RE, Stein RB, Parameswaran L. Identification of intrinsic and reflex contributions to human ankle stiffness dynamics. IEEE Trans Biomed Eng. 1997;44(6):493–504.
van der Helm FC, et al. Identification of intrinsic and reflexive components of human arm dynamics during postural control. J Neurosci Methods. 2002;119(1):1–14.
van der Velden LL, et al. Development of a single device to quantify motor impairments of the elbow: proof of concept. J Neuroeng Rehabil. 2022;19(1):77.
Palisano R, et al. Development and reliability of a system to classify gross motor function in children with cerebral palsy. Dev Med Child Neurol. 1997;39(4):214–23.
Eliasson AC, et al. The Manual Ability Classification System (MACS) for children with cerebral palsy: scale development and evidence of validity and reliability. Dev Med Child Neurol. 2006;48(7):549–54.
Sukal-Moulton T, Gaebler-Spira D, Krosschell KJ. The validity and reliability of the Test of Arm Selective Control for children with cerebral palsy: a prospective cross-sectional study. Dev Med Child Neurol. 2018;60(4):374–81.
Woodbury ML, et al. Dimensionality and Construct Validity of the Fugl-Meyer Assessment of the Upper Extremity. Arch Phys Med Rehabil. 2007;88(6):715–23.
Welch P. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Trans Audio Electroacoust. 1967;15(2):70–3.
Jenkins, G.M.W.D.G., Spectral analysis and its applications. 1968, San Francisco: Holden-Day.
Schouten AC, et al. Quantifying proprioceptive reflexes during position control of the human arm. IEEE Trans Biomed Eng. 2008;55(1):311–21.
Pintelon R, et al. Parametric identification of transfer functions in the frequency domain-a survey. IEEE Trans Autom Control. 1994;39(11):2245–60.
Ellis MD, et al. Position-dependent torque coupling and associated muscle activation in the hemiparetic upper extremity. Exp Brain Res. 2007;176(4):594–602.
Fleiss, J.L., Design and analysis of clinical experiments. Vol. 73. 2011: John Wiley & Sons.
De Vet, H.C., et al., Measurement in medicine: a practical guide. 2011: Cambridge university press.
Beer RF, et al. Impact of gravity loading on post-stroke reaching and its relationship to weakness. Muscle Nerve. 2007;36(2):242–50.
Ellis MD, Sukal-Moulton T, Dewald JP. Progressive shoulder abduction loading is a crucial element of arm rehabilitation in chronic stroke. Neurorehabil Neural Repair. 2009;23(8):862–9.
Reinkensmeyer DJ, Schmit BD, Rymer WZ. Assessment of active and passive restraint during guided reaching after chronic brain injury. Ann Biomed Eng. 1999;27(6):805–14.
Walter SD, Eliasziw M, Donner A. Sample size and optimal designs for reliability studies. Stat Med. 1998;17(1):101–10.
Mutlu A, Livanelioglu A, Gunel MK. Reliability of Ashworth and Modified Ashworth scales in children with spastic cerebral palsy. BMC Musculoskelet Disord. 2008;9:44.
Pasma, J.H., et al., Reliability of System Identification Techniques to Assess Standing Balance in Healthy Elderly. Plos One, 2016. 11(3).
Larivière C, et al. Identification of intrinsic and reflexive contributions to low-back stiffness: medium-term reliability and construct validity. J Biomech. 2015;48(2):254–61.
Starsky AJ, et al. Reliability of biomechanical spasticity measurements at the elbow of people poststroke. Arch Phys Med Rehabil. 2005;86(8):1648–54.
Centen A, et al. KAPS (kinematic assessment of passive stretch): a tool to assess elbow flexor and extensor spasticity after stroke using a robotic exoskeleton. J Neuroeng Rehabil. 2017;14(1):59.
Condliffe EG, Clark DJ, Patten C. Reliability of elbow stretch reflex assessment in chronic post-stroke hemiparesis. Clin Neurophysiol. 2005;116(8):1870–8.
Lorentzen J, et al. Distinguishing active from passive components of ankle plantar flexor stiffness in stroke, spinal cord injury and multiple sclerosis. Clin Neurophysiol. 2010;121(11):1939–51.
Ellis MD, et al. Quantifying loss of independent joint control in acute stroke with a robotic evaluation of reaching workspace. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:8231–4.
Sukal TM, Ellis MD, Dewald JP. Shoulder abduction-induced reductions in reaching work area following hemiparetic stroke: neuroscientific implications. Exp Brain Res. 2007;183(2):215–23.
Bar-On L, et al. Spasticity and its contribution to hypertonia in cerebral palsy. Biomed Res Int. 2015;2015: 317047.
Malhotra S, et al. Spasticity and contractures at the wrist after stroke: time course of development and their association with functional recovery of the upper limb. Clin Rehabil. 2011;25(2):184–91.
Bennett DJ, et al. Time-varying stiffness of human elbow joint during cyclic voluntary movement. Exp Brain Res. 1992;88(2):433–42.
Lee H, Hogan N. Time-Varying Ankle Mechanical Impedance During Human Locomotion. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2015;23(5):755–64.
Ludvig, D., et al., Mechanisms contributing to reduced knee stiffness during movement. Exp Brain Res, 2017.
Popescu F, Hidler JM, Rymer WZ. Elbow impedance during goal-directed movements. Exp Brain Res. 2003;152(1):17–28.
Alibiglou L, et al. The relation between Ashworth scores and neuromechanical measurements of spasticity following stroke. J Neuroeng Rehabil. 2008;5:18.
Mirbagheri MM, et al. Muscle and reflex changes with varying joint angle in hemiparetic stroke. J Neuroeng Rehabil. 2008;5:6.
Mirbagheri MM, Barbeau H, Kearney RE. Intrinsic and reflex contributions to human ankle stiffness: variation with activation level and position. Exp Brain Res. 2000;135(4):423–36.
Mirbagheri MM, et al. Neuromuscular abnormalities associated with spasticity of upper extremity muscles in hemiparetic stroke. J Neurophysiol. 2007;98(2):629–37.
van de Ruit M, et al. Quantitative comparison of time-varying system identification methods to describe human joint impedance. Annu Rev Control. 2021;52:91–107.
van der Velden LL, et al. The diagnostic levels of evidence of instrumented devices for measuring viscoelastic joint properties and spasticity; a systematic review. J Neuroeng Rehabil. 2022;19(1):16.