手机器人康复：在偏瘫患者机器人处置的可行性和初步结果

摘要

背景．目前还没有强有力的临床证据证明在中风患者中使用手动机器人辅助治疗。这项初步观察研究的目的是评估强化机器人辅助治疗在中风发作后早期手部功能恢复中的疗效。方法．七名首次中风的急性缺血性中风患者被纳入研究。采用Amadeo机器人系统(奥地利Tyromotion GmbH Graz)进行治疗。每个参与者除了接受住院患者标准的康复治疗外，还接受了连续4周(5天/周)的20次机器人治疗。每个疗程持续40分钟。分别进行被动模式(5分钟)、被动/加式模式(5分钟)、辅助治疗(10分钟)和球囊(10分钟)。在开始(T0)、10个疗程后(T1)、10个疗程后(T1)分别进行Fugl-Meyer量表(FM)、医学研究委员会肌肉力量(手屈、伸肌)量表(MRC)、活力指数(MI)和改良Ashworth腕、手肌评分(AS)。和治疗结束时(T2)。在T0和T2时评估机器人手部屈伸的力量。在T0和T2时评估Barthel指数和COMP(表现和满意度亚量表)。结果．所有患者的临床症状均有改善。在治疗期间没有中途退出的记录，所有的受试者都完成了治疗方案。MRC的Friedman测试证明了显著改善的证据()．AS、FM和MI改善的证据被证实。结论．这种原始的康复治疗有助于增加急性脑卒中患者的手部运动恢复。治疗的简单性，无副作用，急性中风患者的第一个积极结果支持延长该治疗的临床试验的建议，并与物理治疗和/或职业治疗相结合。

1.介绍

手在上肢功能中起着关键作用[1]，具有不同的皮质和皮质下结构，这些结构致力于它的感觉运动控制和手在侏儒中的广泛代表。手灵巧性丧失是脑血管疾病引起的皮质损伤的常见后果[2］.中风后最重要的运动障碍是患侧的麻痹，即大脑中血管病变的对侧。中风损伤后上肢的恢复是复杂的，需要多学科和多因素的方法[3.，4］.目前，通过床边临床评估可以预测患臂的功能恢复情况;特别是，积极的手指伸展已经被证明是卒中后上肢短期、中期和长期恢复的有力早期预测指标[5］.机器人康复装置是专门开发的工具，以协助和执行训练，以恢复丧失的功能[6- - - - - -8］.在过去的15年里，人们使用了各种系统来治疗上肢。目前已有大量设备用于上肢近端，特别是肩关节和肘关节的治疗。此外，在过去五年中，用于辅助和训练上肢远端运动(如手腕和/或手指运动)的设备数量一直在稳步增加。自1997年以来，超过60个临床试验报告了使用20多种不同的机器人进行肩部和肘部神经康复，大量的试点研究没有进入更深的研究[9］.具体来说，从运动学的角度来看，每个人的手指都有三个关节和四个自由度，总共有20个自由度。每个手指关节的位置决定了每个关节的一个旋转中心点(cor)的位置，因此对康复系统的体系结构有很大的影响，从而给机器人制造带来了难度。Amadeo机器人系统(Tyromotion GmbH Graz，奥地利)可被视为具有末端执行器工作空间的外部机械臂，适合覆盖人类的手指工作空间。机器人进行高强度的训练，结合视觉反馈进行高频率的抓握动作。因此，练习可能会伴随着一个目标导向的康复游戏，其难度是基于康复的进展和游戏成功率的水平。只有一项初步研究调查了Amadeo机器人治疗对中风患者运动和功能恢复的影响[1];因此，有没有研究，认为在这ADL训练机器人和生活质量（QOL）的影响。斯坦和他的同事测试了Amadeo的机器人设备，用于慢性中风幸存者的手康复。一共有12个人，有慢性中度中风偏瘫后，在研究对象和所有参加者接受使用手动机器人装置为期6周的训练计划。结果显示的改善电机性能多种措施，所有受试者耐受治疗好，无并发症。我们的初步研究的目的是评估，在急性卒中患者，高强度的机器人辅助训练治疗的疗效，改善手部功能和/或感觉手恢复，并评估所取得的改善是否能减少日常生活活动的残疾和改善生活质量的患者。

2.材料和方法

7名符合纳入标准并签署了同意书的合格志愿者，根据量身定制的时间表被分配到一个实验组。该研究只包括第一次中风的急性中风患者，事件发生后加入，只有缺血性损伤形式。经CT及/或MRI检查证实。入选标准至少是首次发生缺血性中风事件发生后几天，单侧麻痹，迷你精神状态检查高于20，医学研究委员会(MRC)评估手指屈曲和伸展肌肉力量高于2(无重力运动)，神经系统测试评估无感觉损伤。

标准是排除如下：患者年龄小于18或大于75，前脑血管疾病或TBI，肉毒杆菌毒素注射内从登记之前的15天，认知障碍如忽视（后超过2个错误阿尔伯特试验得分），上肢失用症（由De壬子试验计算的），和双边上肢功能障碍。

2．1．评估程序和材料

患者（T0）之前进行了评价，经过10个机器人处理（T1），并在处理（T2）的端部。评价协议涉及两个训练有素的专业人员，医生和职业疗法（OT）没有参与这项研究的治疗，谁负责临床量表和机器人的测试管理，分别。他们盲目地给予参与者康复协议的类型。临床结果使用有效和可靠的工具，用于中风评估，包括功能，残疾和健康的国际分类的各个层面。秤分别评价如下：简式Fugl-迈耶量表（FM）[10]，医学研究委员会量表肌力（手屈肌和伸肌）（MRC）11]，Motricity公司指数（MI）[12]，改良阿什沃斯腕部及手部肌肉评分(AS) [13]、Barthel指数、功能独立性量表FIM、加拿大职业绩效量表COPM(绩效和满意度分量表)。所有之前的量表都得到验证。用机器人评估患者的屈伸强度。

2．2．机器人装置

Amadeo机器人有5个自由度，提供一个或所有五个手指的运动，这得益于一个被动旋转关节放置在指尖和一个横向移动的实体之间;(拇指有两个被动转动的关节)。所有五个平移自由度都是独立的，并提供了手指工作空间的大范围覆盖(但不是全部覆盖)。通过松紧带或胶布，实现了人手和机器之间的界面，通过尼龙搭扣带控制手腕的动作。

２．３．治疗程序

所有受试者都接受了住院康复治疗，包括至少每天3小时的物理治疗，包括灵巧度和步态训练，根据个人量身定制的锻炼计划。除了标准的康复治疗，符合条件的患者还接受每天一次至少40分钟的机器人实验治疗(EG)。

２.４.机器人实验治疗(EG)

治疗包括两次OT。每个参与者接受连续4周(5天/周)的20个疗程。每次训练持续40分钟(30分钟手部训练和10分钟被动上肢活动)。使用Amadeo进行治疗。根据我们以往的经验，进行了以下练习:(1)CPM疗法(持续被动运动疗法方式刺激手部5分钟);(2)辅助治疗(机器人辅助手部运动，调整至每位患者功能和表现的个体极限10分钟);(3)气球(在虚拟环境中进行各种目标导向任务的主动训练，10分钟)。根据病人的技能选择被动动作速度。根据单个患者手部运动改善情况，每次运动的难度逐日增加。具体来说，治疗师可以根据治疗过程中的进展从多个不同模块中进行选择，也可以在完全被动、辅助或主动变化之间进行选择。 Resting time (1 minute) within intersession exercise was allowed according to the individual needs. The strength hand flexion and extension were performed by Robot at the end of the treatment and during assessment session. The limit of the movement can be set for each individual finger; single fingers can be excluded altogether or limited. In this way, the therapist can react optimally to each and every restriction a patient has. The patient’s therapist designs a therapy process for each individual. Every missed session was retrieved. Subjects who did not retrieve sessions and interrupted treatment for more than 3 consecutive days were excluded from the study.

2．5．数据分析

采用夏皮罗-威尔克检验对患者临床资料和仪器资料进行初步描述性分析，以检验其正态分布。除非所收集的变量呈正态分布，否则我们使用参数统计检验。使用时间作为组内因素进行重复测量方差模型分析(ANOVA)，以评估组内随时间的变化。Friedman检验用于分析每个患者组不同评估阶段的顺序数据。在存在显著主效应的情况下，采用Wilcoxon符号秩检验来确定时间点之间任何显著差异的位置。显著性的alpha水平被设置为用于第一级分析。

3.结果

2012年3月至8月，我们筛查了50例自愿患者，其中7例符合纳入标准，并被分配到机器人辅助治疗(EG)。在治疗期间没有中途退出的记录，所有受试者都完成了治疗方案(符合要求的受试者:)．表格1总结了所有测试的观察平均值±标准偏差和其他统计结果，因为它们是在T0时对符合要求的受试者测量的(），T1（)及T2 ()(表1)．临床改善在履行协议的所有患者被发现。在简式Fugl-Meyer评分如下：T0, T1正,T2．的MRC屈曲值在T0的在T1和在T2处。的MRC扩展值在T0的在T1,在T2处。在手，得分分别为T0, T1, T2．腕部AS评分为T0T1, T2．的MI值在T0的在T1,在T2处。的巴特尔指数在T0和和的FIM在T0和被发现。使用Friedman测试的统计分析显示，MRC腕关节在统计学上有显著改善()及MRC人手()．Fugl-Meyer量表(FM)、医学研究委员会肌力量表(MRC)、电活性指数(MI)、改良Ashworth手部量表(AS)均无显著改善(表)2)．

4。讨论

神经系统紊乱引起的瘫痪会使大脑与身体断开连接，使人丧失执行意志运动的能力[14］.大多数研究都是在机器人的帮助下，使用标准化的方法来治疗上肢麻痹，特别是肘部、肩部和腕部。机器人系统在中风康复中的应用已经发展了25年。然而，目前还没有针对手部康复的机器人设备进行临床试验。机器人系统已经在上肢运动康复训练中得到验证，为因神经损伤而导致运动障碍的受试者提供安全、强化的治疗。一些研究表明，即使没有发现对功能能力的一致影响，机器人治疗对慢性卒中后患者的优势，同时有证据表明，强化治疗(包括机器人和传统康复技术)后的效果更好。此外，已经证明，很难确定康复干预对导致长期残疾的条件(如中风)的有效性，因为结果取决于许多相互作用的因素。然而，许多研究强调了大脑可塑性的重要性及其在神经系统疾病中的治疗潜力。公认的脑损伤后皮层重组理论支持使用早期、密集、重复和情境相关的运动作为促进运动再学习和最小化运动缺陷的最佳策略。目前，为了改善运动功能，卒中康复策略的范式主要集中在高强度、重复定稿、任务特异性训练上[15]，即使没有被广泛接受的中风后手部康复方案，而且治疗的时间、强度和频率各不相同。结果的评估也是机器人康复治疗的一个关键因素，直接影响患者的康复量和时间。有大量的仪器可用，但它们的有效性很差[16］.到目前为止，对于应该用于评估机器人辅助治疗效果的具体临床结果检查缺乏共识[17］.Mehrholz及其同事评估了机器人辅助手臂训练在改善脑卒中患者日常生活能力独立性和手臂功能方面的有效性[18］.他们确定了11项试验，结果表明，一般来说，用于上肢的机器人设备是安全的，没有副作用，改善了手臂功能和运动强度，但没有改善日常生活自理能力。Kwakkel及其合作者证实了这些结果[19］.最近，Mehrholz和他的同事对中风患者进行了荟荟性分析，重点是机电和机器人辅助手臂训练以恢复手臂功能，辅以其他康复或安慰剂干预——或者根本不进行治疗——，研究表明，中风后接受机电和机器人辅助手臂训练的患者更有可能改善日常生活的一般活动，改善麻痹手臂的功能，但没有改善手臂的肌肉力量。在总共666名参与者参与的19项试验中，最重要的问题是手部完全没有机器人装置。作者建议，必须谨慎解释这些结果，因为在训练的持续时间和数量、治疗类型和患者特征方面，试验之间存在差异[20.］.我们的研究结果表明，在中风患者中进行密集的机器人辅助治疗，可能会显著减少麻痹手的运动损伤[17］.目前的研究是迄今为止进行的第一个系统测试机器人辅助手治疗效果的研究，使用机器人技术作为首次中风急性患者的神经康复治疗。该方案简单且可重复，可用于治疗中度至重度上肢麻痹患者。高强度的训练，高频率的抓握动作，特别鼓励这种反思过程。在任务导向训练中，对运动功能的要求会不断增加。该设备支持的强度，这是需要的患者在他们的个人表现的极限，准确地。这一特征可能是我们研究结果的神经生理学基础。特别是,MRC的统计分析的结果,证明一个符合方法的积极影响在早期阶段恢复肌肉力量,和大量的建议痉挛状态的管理更有效,如果在急性期康复治疗开始。痉挛可能在急性中风后数天至数周内出现，尽管在某些人可能会改善或消退，但最终，在其他人身上可能是永久性的后遗症[21］.此外，在恢复的第一阶段的痉挛状态的管理必须有能力干扰，它可以是痛苦或易患溃疡和挛缩[发展22］.此外，还发现与感觉运动损害减少相关的FM评分增加，以及测量Barthel指数量表中生活质量恢复良好的肌肉力量的MI量表评分增加。机器人平台的使用管理康复治疗必须是至关重要的,因为这个原因,因为物理疗法基于机器人平台保证每个病人,在相同的测试组,治疗同样的可重复的方式,消除内在subject-dependent可变性影响传统疗法。此外，该机器人平台结合脑电图和肌电图记录，可以定量、可测量地评估康复治疗的效果，为卒中后功能恢复的测量提供可靠、客观的方法。

5.研究的局限性

样本量太小，没有对照组，没有功率计算，不允许在临床量表得分上有很高的显著性。此外，缺乏对照组并不能证实这种治疗是否有效，但所有量表的改进可以鼓励设计一个大型随机对照试验。

6。结论

将重点放在脑卒中康复的早期是本研究的一个创新特点，这使得本研究有助于临床实践。没有副作用和良好的参与，没有中辍，可能建议大量的临床应用。未来机器人治疗的积极结果可能与手部康复领域知识的进步和卒中患者手部康复的新临床指南的开发有关。

参考

1. J. Stein, L. Bishop, G. Gillen，和R. Helbok，“机器人辅助运动治疗中风后手无力:一项试点研究，”美国物理医学与康复杂志．在出版社。视图:谷歌学者
2. S. Balasubramanian, J. Klein和E. Burdet，“机器人辅助手部功能康复”，神经病学的最新观点，第23卷，第2期。6，页661 - 670,2010。视图:出版商的网站|谷歌学者
3. M. Franceschini, M. G. Ceravolo, M. Agosti等，“行动观察在上肢卒中康复中的临床相关性:在功能灵巧恢复中的可能作用。随机临床试验，”神经康复和神经修复第26卷第2期5, pp. 456-462, 2012。视图:谷歌学者
4. P. Sale和M. Franceschini，“动作观察和镜像神经元网络:运动性中风康复的工具”，欧洲物理和康复医学杂志，第48卷，第48期2，页313-318,2012。视图:谷歌学者
5. N. Smania, S. Paolucci, M. Tinazzi等人，“主动伸指:预测急性中风患者手臂功能恢复的一个简单运动，”中风第38卷第2期3, pp. 1088-1090, 2007视图:出版商的网站|谷歌学者
6. F. Bovolenta, P. Sale, V. Dall'Armi, P. Clerici，和M. Franceschini，“机器人辅助治疗上肢中风相关病变患者。临床经验的简要报告神经工程与康复杂志，第8卷，第2期1, 2011年第18条。视图:出版商的网站|谷歌学者
7. P. Sale, M. Franceschini, A. Waldner, and S. Hesse，“在中风和脊髓损伤患者的康复中使用机器人辅助步态疗法”，欧洲物理和康复医学杂志，第48卷，第48期1, pp. 111-121, 2012。视图:谷歌学者
8. M. Franceschini, M. Agosti, a . Cantagallo, P. Sale, M. Mancuso，和G. Buccino，《镜像神经元:作为中风康复工具的行动观察治疗》，欧洲物理和康复医学杂志第46卷，第46期4，页517-523,2010。视图:谷歌学者
9. A. C. Lo，“最近机器人康复试验的临床设计”，美国物理医学与康复杂志第91卷第1期11, supplement 3, pp. S204-S216, 2012。视图:谷歌学者
10. S. J.页，P.莱文和E.哈得，“心理特性和在行程上肢偏瘫微创受损的简式Fugl-Meyer评价法的腕/手分量表给药”，物理医学和康复档案，卷。93，没有。12，第2373.e5-2376.e5，2012。视图:谷歌学者
11. T. Paternostro-Sluga，M.严峻-Stieger，M. POSCH等人，“可靠性和医学研究理事会（MRC）规模和患者的径向麻痹测试肌肉力量修改规模有效性，”康复医学杂志，第40卷，第5期。8，第665-671页，2008。视图:出版商的网站|谷歌学者
12. d·t·韦德，“测量中风后手臂损伤和残疾”，国际残疾研究，第11卷，第5期。2，第89 - 192页，1989。视图:谷歌学者
13. D. K. Sommerfeld, U. Gripenstedt，和A. K. Welmer，“中风后痉挛:患病率、测试工具和治疗的概述”，美国物理医学与康复杂志第91卷第1期9, pp. 814-820, 2012。视图:谷歌学者
14. L. R. Hochberg, D. Bacher, B. Jarosiewicz等人，“四肢瘫痪患者使用神经控制机械臂进行接触和抓取，”自然号，第485卷。7398，第372-375页，2012。视图:谷歌学者
15. J. Bernhardt, M. N. T. Thuy, J. M. Collier, and L. A. Legg，“中风后非常早期与延迟行动”，Cochrane系统评论数据库,没有。1、文章编号CD006187, 2009。视图:出版商的网站|谷歌学者
16. K. Salter, J. W. Jutai, R. Teasell, N. C. Foley, and J. Bitensky，“卒中康复预后指标的选择问题:ICF身体功能，”残疾与康复第27卷第2期4，页191-207,2005。视图:出版商的网站|谷歌学者
17. M. Sivan, R. J. O’connor, S. Makower, M. Levesley，和B. Bhakta，“用于评估机器人辅助上肢运动在中风中的预后指标的系统综述，”康复医学杂志，第43卷，181-189页，2011。视图:谷歌学者
18. J. Mehrholz, T. Platz, J. Kugler，和M. Pohl，“用于改善中风后手臂功能和日常生活活动的机电和机器人辅助手臂训练，”Cochrane系统评论数据库,没有。4、文章ID CD006876, 2008。视图:谷歌学者
19. G. Kwakkel, C. G. M. Meskers, E. E. van Wegen等，“早期应用上肢刺激的影响:显性中风程序设计，”BMC神经， 2008年第8卷第49条。视图:出版商的网站|谷歌学者
20. J. Mehrholz, T. Platz, J. Kugler，和M. Pohl，“用于改善中风后手臂功能和日常生活活动的机电和机器人辅助手臂训练，”Cochrane系统评论数据库,没有。4、文章ID CD006876, 2008。视图:谷歌学者
21. D. A. Gelber和P. B. Jozefczyk，《痉挛治疗学》神经康复和神经修复，第13卷，第2期1，页5-14,1999。视图:出版商的网站|谷歌学者
22. D. K. Sommerfeld, E. U. B. Eek, A. K. Svensson, L. W. Holmqvist, M. H. Von Arbin，“中风后痉挛的发生及其与运动障碍和活动限制的关系”，中风第35期1，页134-139,2004。视图:出版商的网站|谷歌学者

版权

版权所有©2012 Patrizio Sale et al。这是一篇发布在知识共享署名许可协议，允许在任何媒介上不受限制地使用、传播和复制，但必须正确引用原作。