文摘
客观的确定复苏的主要预测因子的相似点和不同点的用双手的手使用和unimanual卒中后运动障碍。
方法在这个前瞻性纵向研究,89年首次中风患者手臂麻痹性痴呆是评估在3周和中风发作后3个月和6个月。用双手的活动性能评估与成人协助评估中风(Ad-AHA),并与Fugl-Meyer unimanual运动损伤评估评估(FMA)。候选人预测因子包括肩绑架和手指扩展以相应的菲利普-马萨项(FMA-SAFE;范围0 - 4)和感官和认知障碍。MRI是用来测量加权皮质脊髓束损伤负载(wCST-LL)和静止状态两半球间的功能连通性(FC)。
结果初始Ad-AHA性能很差但是改善随着时间的推移,在所有(mild-severe)损伤子组。在每个时间点(Ad-AHA与菲利普-马萨r> 0.88,p< 0.001),复苏轨迹是相同的。中度到重度的患者最初的菲利普-马萨,FMA-SAFE得分是最强的预测Ad-AHA结果(R2= 0.81)和程度的恢复(R2= 0.64)。两点歧视解释附加Ad-AHA差异的结果(R2= 0.05)。重复分析没有FMA-SAFE分数确认wCST-LL和认知障碍是额外的预测因子。wCST-LL > 5.5厘米3强烈预测低最小FMA / Ad-AHA恢复(分别≤10和20分,特异性= 0.91)。FC解释一些额外的方差FMA-SAFE得分只有在unimanual复苏。
结论虽然复苏的用双手的活动取决于皮质脊髓束损伤的程度和最初的感觉和认知障碍,FMA-SAFE得分捕获大部分方差用这些机制来解释。FMA-SAFE得分,一个简单的临床指标,强烈预测用双手的复苏。
ClinicalTrials.gov标识符NCT02878304。
证据的分类本研究类我提供证据证明FMA-SAFE评分预测卒中后用双手的复苏。
术语表
- Ad-AHA=
- 成人协助评估中风;
- bni=
- 巴罗神经学研究所屏幕更高的脑功能;
- 中科=
- 皮质脊髓束;
- 足球俱乐部=
- 功能连通性;
- 菲利普-马萨=
- Fugl-Meyer评估;
- FMA-Hand=
- 菲利普-马萨的手;
- FMA-SAFE=
- 菲利普-马萨的肩膀绑架和手指扩展;
- FMA-UE=
- 菲利普-马萨上肢;
- PCG=
- 中央前回;
- 中华民国=
- 接受者操作特性;
- ROI=
- 感兴趣的区域;
- SMA=
- 补充运动区;
- 2 pd=
- 2点歧视;
- wCST-LL=
- 加权中科病变负载
中风幸存者用胳膊和手的运动障碍1通常经验减少日常生活活动和参与。2许多日常工作需要熟练的和协调的使用双手,但卒中后用双手的复苏仍然很多。基于重力感应的一项研究表明增加用双手的手使用3个月后第一次中风。3受损interlimb协调4手之间的匹配和控制力量5也被报道。
最近,成人协助手评估中风(Ad-AHA)可以产生有效和可靠的办法成年人口中风。6,7频率和有效地影响更大臂和手是如何自发参与在用双手的任务的性能评估。然而,如何用双手的卒中后性能的演变是未知的。
使用Ad-AHA,我们旨在调查用双手的活动性能恢复如何随着时间的推移而unimanual运动障碍和确定经济复苏的关键因素。我们假设初始运动障碍,由肩表示绑架和手指扩展实力,将会是一个较弱的预测比unimanual汽车用双手的性能障碍因为Ad-AHA衡量自发的用手将任务目标和interlimb协调。8此外,鉴于躯体感觉的重要性9 - 11和认知障碍12,13对于更复杂的任务,我们希望用双手的复苏会更强烈与最初的躯体感觉和认知状态比unimanual复苏。最后,我们也评估了简单的结构和功能成像的贡献变量,即皮质脊髓束(CST)病变负载和两半球间的连接,用双手的复苏。
方法
标准协议的审批、登记和病人同意
这项研究是在斯德哥尔摩地区伦理审查委员会批准的医嘱2011/1510-31/3)。在加入之前,书面知情同意是获得所有的参与者。语言治疗师在招聘的失语症患者咨询,以确保他们提供知情同意的能力。
研究设计和参与者
这种前瞻性研究(ClinicalTrials.gov标识符NCT02878304)复苏的主要预测因子特征异同的用双手的手使用与unimanual卒中后运动障碍(一级证据)。病人承认亚急性住院neurorehabilitation诊所工作年龄的人(18 - 70年)在瑞典的大学医院招募(图1)。第一次评估是在入学(平均在3周后中风,T1)。随访评估进行3 (T2)和6 (T3)个月后中风发病。所有患者参与跨学科康复。
入选标准是2到6周内首次中风与上肢轻偏瘫,通过临床检查验证执行的承认医生使用医学研究理事会人工肌肉测试和NIH中风的胳膊和手的项目规模。排除标准未能遵守或理解指令,疾病除了中风影响手功能,小脑病变,MRI的禁忌症。
主要结果评估
的Ad-AHA6被用来评估有效患者使用contralesional ipsilesional一起手在活动过程中性能。这种基于评估包括性能1 2的任务(≈10分钟),准备一个三明治或包装礼物。任务需要使用两只手在一起,组成总值和细手使用(例如,打开/关闭容器、切割、折叠、稳定,并使用不同的控制),也同样具有挑战性。6Ad-AHA措施用双手的活动性能,也就是说,实际的自发的性能与最佳容量。评估视频,后来由认证评估得分。19项评分在4层顺序量表:4 =有效,3 =有效,2 =效果不彰,1 =不做什么。是使用拉希的度量模型,开发规模和分数转换为logit-based Ad-AHA单位规模(范围0 - 100),与更高的单位表示更高的能力。Ad-AHA产生一个有效的用双手的性能的措施6,7具有良好和优秀的评分者间信intrarater可靠性亚急性中风患者。5在这项研究中,每个任务进行至少一次,每个病人和任务是评估之间的交替。
Unimanual胳膊和手的运动损伤评估与Fugl-Meyer评估(FMA)上肢(FMA-UE)。14,153反射物品被省略了专门反映自主运动功能,产生最多60点。16远端运动损伤评估与FMA-Hand次生氧化皮(0 - 14点)。17
其他临床评估
独立变量包含在预测模型和临床评估工具在基线使用如下:
1。因为手指扩展和肩膀绑架强度预测的运动结果,18,19额定的得分总和肩膀绑架和手指扩展是来自相应的FMA-UE项目,收益变量FMA-SAFE(范围0 - 4)。
2。本体感受:菲利普-马萨方位感子域名,15归类为normal-near正常/障碍/缺席。
3所示。被动运动时疼痛的痛苦:菲利普-马萨子域名。15≤23分24表示疼痛。
4所示。有识别力的感觉(2点歧视[2 pd]):食指和拇指手指垫进行了测试与Disc-Criminator (Dellon-McKinnon)。无法检测到12毫米表示障碍。
5。接触:单丝(5 item-kit,北海岸医疗)应用于食指和拇指手指垫。触摸是分类normal-near正常/障碍/缺席。
6。音叉振动:应用于掌指的骨1。完整的振动觉所需的能力区分振动没有振动和振动停止时显示。
7所示。失语症指数:评估与瑞典的神经语言学一个ning工具20.(范围0 - 5)。
8。认知状态:确定高等脑功能与屏幕巴罗神经学研究所(研究会)21(范围0-50)。
9。焦虑/抑郁:医院焦虑和抑郁量表(范围0-21各自的领域)。22
10。忽视:烤盘(yes / no)的任务。
11。神经阻力,表明痉挛状态,手腕和手指屈肌肌肉:NeuroFlexor方法。23
12。人口数据获得病人的记录:年龄、缺血性或出血性卒中发生影响半球,和手。
磁共振成像
大脑成像进行基线(T1)与一个Ingenia 3.0 t先生系统公司(飞利浦、剑桥、MA)与一个8小时头线圈。高分辨率的t1加权解剖图像与涡轮磁场获得回波序列:三维视野250×250×181毫米,矩阵228×227,切片厚度1.2毫米,片间距0.6毫米,数量301片(回波的时间,最短;弛豫时间最短)。也获得了T2 fluid-attenuated反转恢复图像。静息状态功能磁共振成像的一个梯度echo-planar序列(回波时间35毫秒,翻转90°角,体素的大小1.8×1.8×4毫米,重复时间3000毫秒)对血氧敏感等级相关对比。收购时间为6分钟。病人被要求保持闭上眼睛,想想没什么特别的,没有睡着。
解剖T1图像归一化与SPM12蒙特利尔神经学研究所的模板(英国伦敦大学学院;fil.ion.ucl.ac.uk / spm /软件/ spm12 /)。成本函数屏蔽被用来避免变形损伤的标准化过程。图像是视觉检查,以确保足够的正常化。病变的地图都是手工画在轴向片本地空间使用MRIcron t1解剖图像(people.cas.sc.edu/rorden/mricron/index.html)研究员(J.P.)和验证了一个经验丰富的神经学家(J.-C.B)谁是蒙蔽所有临床数据。病变位置在fluid-attenuated反转恢复图像,验证和病变的地图是关键。T1图像归一化参数应用于损伤地图使用SPM12工具旧正常化。
病变地图是用来计算加权CST病变负载(wCST-LL;立方厘米)使用先前构造的中科模板基于感兴趣区域(roi)的中央前回、内囊后肢,入大脑脚、脑桥。24
静息状态的功能连通性分析
Seed-based功能连通性(FC)分析了57个完整的患者静息状态功能磁共振成像数据。执行预处理与SPM12b软件(fil.ion.ucl.ac.uk / spm /软件/ spm12),包括(1)头部运动校正,(2)coregistration静息状态的回波平面图像t1解剖图像,(3)分割(灰质、白质/ CSF),(4)标准化的成本函数屏蔽病变临床使用工具箱,和(5)平滑(8毫米)。
运动皮层连接已被证明解释方差在电动机复苏的一部分,25和辅助运动区(SMA)也用双手的协调分析,因为它是至关重要的。26
我们计算roi之间两半球间的足球俱乐部,包括ipsilesional和contralesional初级运动皮层/中央前回(PCG)和SMA的roi目前Harvard-Oxford皮层和皮层下结构地图册(fsl.fmrib.ox.ac.uk /目前/ fslwiki /地图册)。Seed-based FC和康涅狄格州工具箱进行了计算。27它包含CompCorr策略来减少噪音的生理和其他来源28考虑噪声的非齐次分布信号在大脑中。主成分来自这些噪声区域,后来作为妨害一般线性模型中的参数。
头部运动参数和离群值(工件检测工具箱;nitrc.org/projects/artifact_detect)也被作为解释变量,因为它已被证明,这种策略可以提高运动学习俱乐部时工件校正。29日白质和CSF面具被用于部分体积校正。信号的主成分白质和CSF面具在分析退化了。时间带通滤波器(0.01 - -0.08赫兹)应用范围覆盖大约10至100秒,这是静息状态的连通性分析的标准。30.工具箱中计算平均血氧等级相关时间序列在所有体素在每个ROI。
二元相关和回归分析给出z分数反映的水平线性协会roi的大胆的每一对之间的时间序列。z分数反映PCG FC (FCPCG)和SMA FC (FCSMA为每个病人)中提取。
统计方法
纵向用双手的活动是关于评估结果在6个月和恢复,这是计算之间的比率实际改变T1和T3和残留障碍T1(即。,最高分数的规模-初始评分)。
Unimanual运动损伤数据描述使用相同的方法。
失去了一个病人随访3个月因病,和5例无法联系或搬到另一个城市在6个月随访。最后一个值在弥补缺失的数据进行6个月。
线性混合效应模型与参与者识别作为一个随机效应被用来计算时间的整体效果Ad-AHA和FMA-UE / FMA-Hand分数和时间由损伤子群的效果。
预测分析首先涉及到一元线性回归分析来确定单变量关联的强度。第二,进行多元回归分析。一个逐步的过程使用选择使用。独立变量是结转,一个接一个地以单变量协会(即力量。,最高R2)。包括变量没有显著的贡献F改变被丢弃。替代预测评估候选人,分析过程是重复没有最强的预测识别模型。
关于wCST-LL,进一步分析评估能力区分病人经历临床有意义的差异FMA-UE得分(≥10分)T1和T331日从那些没有。为此,接受者操作特征(ROC)曲线分析,和灵敏度值(真阳性)和1 -特异性值(假阳性)绘制。曲线下的面积和±95%置信区间也进行了计算。第二个患者开展了多元回归分析wCST-LL FMA-UE ROC-identified消极预测阈值以下的复苏。这个子样品从FMA-derived阈值确定,因为临床有意义的差异Ad-AHA尚未确定。
意义是在0.05的水平。
数据可用性
匿名数据共享的要求从任何合格的调查员。
结果
八十九患者包括25±7(平均数±标准差)天从中风发作,在这n = 23有轻度初始感觉运动障碍(FMA-UE评分≥48),n = 19温和(FMA-UE得分20-47),和n = 47 (FMA-UE评分≤19)严重减退。介绍了人口和临床特征表1。
用双手的活动之间的关联性能随着时间的推移和Unimanual运动障碍
Ad-AHA和FMA-UE / FMA-Hand分数显示高个人间变异性有关状态在每个时间点和恢复(图2中,得了)。与FMA-UE Ad-AHA紧密相关(r年代范围0.877 - -0.938,p< 0.001)(图2一个)和FMA-Hand (r年代范围0.886 - -0.923,p在每个时间点< 0.001)得分。Ad-AHA复苏与FMA-UE恢复(r年代= 0.839,p< 0.001)和FMA-Hand恢复(r年代= 0.824,p< 0.001)(图3中,B和C)。在轻度unimanual障碍患者,Ad-AHA FMA-UE / FMA-Hand得分相关性较低或不重要的(r年代范围0.188 - -0.322,p> 0.05;和r年代范围0.367 - -0.469,p分别为≥0.027),中度和重度损伤患者表现出显著的正相关性(r年代范围= 0.564 - -0.826,p< 0.015)。
(A - C)个案资料(原始分数)的成人协助评估中风(Ad-AHA) (A), Fugl-Meyer评估为上肢(FMA-UE) (B),和Fugl-Meyer评估手低端(C) (FMA-Hand)。颜色说明初始运动障碍群体根据FMA-UE得分(轻度> 47分(绿色),中度20-47点(蓝色)和严重≤19分(红色))。黑暗酒吧代表整个群体绝对的意思。(D-F)的影响时间组使用线性混合效应模型分析。每一个标记代表估计边际意味着每个子群和时间点。垂直的酒吧是95%置信区间。
积极的用双手的活动性能之间存在线性相关(成人协助评估中风[Ad-AHA])手和手臂和手的运动障碍(上肢Fugl-Meyer评估[FMA-UE]) (A)。类似的模式被发现对于经济复苏,两国Ad-AHA和FMA-UE分数(B)和Ad-AHA Fugl-Meyer手(FMA-Hand) (C)的评估分数。然而,注意全面复苏在FMA-Hand得分(采收率1)不等于相应Ad-AHA得分(C)全面复苏。强有力的双手和unimanual结果之间的关联也发现和恢复和Fugl-Meyer评估肩膀绑架和手指扩展(FMA-SAFE)得分,最突出的严重损伤组(D-F)。Ad-AHA vs FMA-SAFE评分结果:温和的:R= 0.38,p= 0.109和严重:R= 0.82,p< 0.0001 (D);Ad-AHA复苏vs FMA-SAFE得分:温和的:R= 0.50,p= 0.028和严重:R= 0.76,p< 0.0001 (E);FMA-UE vs FMA-SAFE评分结果:温和的:R= 0.42,p= 0.077和严重:R= 0.89,p< 0.0001 (F)。FMA-UE复苏vs FMA-SAFE得分:温和的:R= 0.36,p= 0.137和严重:R= 0.86,p< 0.0001 (G)。
有一个显著的影响时间Ad-AHA (F2,87= 30.0,p< 0.001),FMA-UE (F2,87= 40.5,p< 0.001)和FMA-Hand (F2,87= 24.3,p< 0.001)分数。时间影响Ad-AHA分数是重要的在所有3障碍组(图2 d)。然而,有一个显著的影响时间FMA-UE中度和重度损伤组和FMA-Hand分数而不是在轻度组(图2中,E和F)。
用双手的Unimanual结果和复苏的预测
为了避免已知FMA-UE的天花板效应,15(n = 23)轻度受损的病人有一个微小残留的手臂和手的运动障碍(FMA-UE得分56±3.6点(平均数±标准差))在3周并不包括在预测分析,产生一个示例(n = 66。单变量关联etable 1所示(可以从Zenondo:http://doi.org/10.5281/zenodo.5054068),给出了多变量的结果表2。最强大的协会与FMA-SAFE评分(图3中,d)。
的预测结果
多变量线性回归分析表明,Ad-AHA FMA-SAFE预测的结果是最好的得分和2 pd,一起解释方差的86%,与2 pd贡献5% (表2)。分析时重复没有FMA-SAFE分数,选择独立预测wCST-LL (44%), 2 pd (15%)、bni得分(7%)、疼痛(3%),一起解释方差的70%。
相比之下,FMA-UE FMA-SAFE预测的结果是最好的得分和两半球间的足球俱乐部PCG,解释方差的87%,FCPCG占3%。最佳模型没有FMA-SAFE分数包括wCST-LL (49%), 2 pd(7%),和bni的分数(6%),解释方差的62%。结果FMA-Hand得分几乎相同(表2)。
ROC分析春秋国旅的完整性
春秋国旅的敏感性和特异性病变负载
中华民国wCST-LL数据的分析对中度和重度损伤组显示预测阈值的5.5厘米3分离的患者显示,临床有意义的增加FMA-UE得分,≥10分,从那些没有(图4中,A和B)。这个预测的敏感度阈值为0.73,特异性为0.91(曲线下的面积0.889,0.043,标准误差p< 0.001,95%置信区间0.802 - -0.971)。只有2例28 wCST-LL > 5.5厘米3恢复FMA-UE分数≥10分(图4 b)。实际变化的可变性FMA-UE得分与wCST-LL < 5.5厘米高的个体3(总结分数19.4±10.6(平均数±标准差),0-37范围,相应的复苏比率为0.54±0.30,范围0 - 1;图4)。
接受者操作特征(ROC) curve-derived预测阈值的5.5厘米3皮质脊髓束(CST)病变载荷的敏感性为0.73,特异性0.91 (a) (1−0.09)。Unimanual手臂和手的实际变化(Fugl-Meyer评估为上肢(FMA-UE), 6个月状态-状态3周)对加权中科病变负载(wCST-LL) (B)。红色虚线(B和C)位移5.5厘米3。成人协助手评估中风(Ad-AHA)评分对wCST-LL说明一个模式类似于FMA-UE分数,与有限的实际变化患者wCST-LL > 5.5厘米3患者和高个人间方差wCST-LL < 5.5厘米3(C)。
图4 c说明Ad-AHA得分3周和6个月之间的变化与同一wCST-LL截止。Ad-AHA复苏贫困患者wCST-LL > 5.5厘米3患者和更多的变量wCST-LL < 5.5厘米3,没有病人wCST-LL > 5.5厘米3上面有Ad-AHA得分增加≈20。相反,Ad-AHA复苏患者高度可变wCST-LL < 5.5厘米3(图4 c)。鉴于这种高可变性unimanual和用双手的恢复,因此实现多变量线性回归的子样品患者38 wCST-LL < 5.5厘米3(图4 b)。
讨论
本研究队列有最初的用双手的表现不佳(意味着Ad-AHA得分37岁,最大100)和相当大的unimanual运动障碍(意味着FMA-UE得分24日最大60)。用双手的活动性能明显改善随着时间的推移,所有障碍严重程度水平(轻微、中等和严重),而unimanual障碍改善严重和温和的子组。竟然与我们的假设相反,双手和unimanual复苏轨迹惊人地相似,都用类似的因素来解释。都在很大程度上解释了早期FMA-SAFE得分,而捕获的方差解释为中科损伤和最初的感觉和认知障碍。此外,wCST-LL病变加载> 5.5厘米3与可怜的双手和unimanual结果和恢复。然而,尽管有这些类似之处,一些差异明显。最初的感觉障碍额外的预测价值,上面解释FMA-SAFE分数,用双手的而不是unimanual结果和恢复。相反,两半球间的足球俱乐部PCG解释一些额外的方差在unimanual结果和恢复上面解释FMA-SAFE得分。
FMA-SAFE得分是最强的单变量和多变量预测的结果和恢复用双手的性能。多变量分析表明,FMA-SAFE分数解释方差的81%用双手的结果,与一些额外的方差解释感觉障碍(5%)。FMA-SAFE得分仅解释了随着时间的推移,用双手的复苏(64%)。这些结果表明,基本的运动能力,也就是说,手指扩展和肩膀绑架,对恢复很重要用双手的手在中风患者使用中度到重度的初始unimanual运动障碍。用双手的结果之间的联系和经济强劲复苏和FMA-SAFE分数严重损伤组(图3中,D和E)进一步表明,复苏unimanual电机控制是一个重要的一步的恢复用双手的手使用。此外,用双手的和unimanual分数之间的相关强度从第一个增加到后来时间点。最后,Ad-AHA和FMA-UE结果之间的相关性和恢复在中度和重度损伤组(强R= 0.50 - -0.89,p< 0.028)相比,轻度组(R= 0.188 - -0.322,p> 0.05)。这些结果指出unimanual电机控制功能的重要性,用双手的复苏在中度到重度患者运动障碍。
FMA-SAFE得分也是最强的预测unimanual运动障碍(FMA-UE分数)对结果解释(84%)和恢复(74%)解释说,证实了以前的发现。32我们预期更低程度的方差解释FMA-SAFE分数用双手的复苏,因为用双手的任务需要更多的感觉运动集成操作对象和改编的动作在任务。通常情况下,与不同的对象交互,如Ad-AHA任务,包括到达和把握行动,其中包括能够稳定的胳膊和手,朝着一个目标,在细手使用。33FMA-SAFE评估肩绑架,参与部门运输,和手指的扩展,这是之前开放的手指抓住所必需的。34远端运动功能恢复(FMA-Hand 14分)没有足够的全面复苏Ad-AHA (图3 c),而病人获得满分FMA-UE规模(包括近端运动控制项)恢复同样Ad-AHA (图3 b)。先前的研究已经强调了为达到近端运动控制函数的重要性,35和Ghaziani et al。36表明个人FMA-rated手指扩展,肩膀绑架,是有用的在预测的手臂和肘部扩展函数在卒中后6个月。我们的研究结果表明,FMA-SAFE分数对恢复用双手的性能也很重要。
其他一些预测显示与在单变量测试用双手的结果,但没有达到意义最终的多变量回归模型。这是痉挛状态的理由(神经阻力)。严重的手痉挛状态(神经抗性> 8 N)可能是负相关的手电动机复苏,而手痉挛状态在较低的范围内(< 8 N)不是。37在目前的分析(从Zenondo etable 1可用:http://doi.org/10.5281/zenodo.5054068),神经阻力仍不明显,当我们包括FMA-SAFE分数或2 pd和中科完整。这些变量共变,反映出常见的变异来源。
戴面具的分析预测,共变FMA-SAFE得分表明,中科损伤用双手的复苏的负载是一个非常重要的预测,解释方差的等量用双手的结果(44%的和31%的动态恢复)和unimanual(49%的结果,35%的动态恢复)复苏。这扩展了之前发现38,39显示,中科病变负载对复苏的用双手的活动性能很重要。然而,适度的方差解释也建议其他神经基质和贡献的多路径支持恢复如cortico-cortical连接,40cortico-basal ganglia循环,其他如reticulospinal下行运动通路的呼吸道和中科预测从初级躯体感觉皮层,和传入躯体感觉输入。41ROC分析进一步表明,损伤加载> 5.5厘米3非常可怜的双手和unimanual复苏的预测(图4)。冯et al。38也报道了wCST-LL > 5.5厘米3在急性期预测unimanual电机强劲复苏(FMA-UE结果分数> 25)在3个月,和Pennati et al。7发现wCST-LL > 6厘米3表示没有复苏的动态精度控制。目前的研究表明,类似wCST-LL阈值(> 5.5厘米3)也用双手的手恢复的重要因素。中科很发达42和灵巧和卒中后经济复苏至关重要。9,24目前的研究表明,春秋国旅的完整性是非常重要的用双手的复苏。
中科病变患者负荷< 5.5厘米3用双手的结果的预测因子和恢复没有显著差异。FMA-SAFE分数又最强的预测和2 pd是第二最强Ad-AHA复苏的预测。中风类型(缺血性或出血性)解释的方差很大一部分恢复用双手的活动的表现而不是unimanual障碍,与发现43显示更大的患者的活动能力变化出血性与缺血性中风相比。
与我们的预期相反,两半球间的FC没有解释任何独特的方差Ad-AHA恢复(表2和3)。这同意先前的报道,未能显示一个FC和unimanual汽车复苏之间的联系。44,45然而,在目前的研究中,两半球间的足球俱乐部PCG并解释一些额外的方差unimanual结果和恢复,除了FMA-SAFE评分(表2),与其他的研究结果相一致。45,- - - - - -,47值得注意的是,俱乐部的影响最大PCG在预测恢复unimanual CST病变患者的运动功能负荷< 5.5厘米3(10%额外的方差50%解释FMA-SAFE得分,表3)。这些发现表明,两半球间的运动皮层FC可能支持unimanual复苏,尤其是在患者相对幸免中科预测,而其作用用双手的复苏是不太确定。
正如预期的那样,感觉障碍额外解释方差在用双手的结果和恢复结合FMA-SAFE得分。这不是unimanual障碍。此外,当FMA-SAFE分数被排除在预测模型,感觉障碍解释更多的用双手的差异(15%的结果和复苏的9%)比unimanual(7%的结果和复苏的5%)的经济复苏。
患者相对完整春秋国旅(wCST-LL < 5.5厘米3),感觉障碍的因素解释大多数方差用双手的复苏FMA-SAFE得分(30%的结果和复苏的25%)被排除在外。躯体感觉功能是必不可少的把握和熟练操作对象。112 pd已被证明预测复苏捏握随着时间的推移,9量化与机器设备,本体感受解释机械手后获得治疗。48定性报告还建议感觉障碍的一个重要贡献是由治疗师常被忽视。49我们的研究结果提供的证据表明,感官功能用双手的复苏的一个关键决定因素,最有可能因为作业Ad-AHA测量涉及对象操纵,这需要一些残余somatosensation。11
认知障碍,测量综合检测仪器,21也成为用双手的结果的一个重要预测(添加7%的方差解释)当FMA-SAFE分数从一开始就不包括在预测模型。部分共享的方差解释FMA-SAFE得分和认知障碍可能表明cognitive-motor交互可能值得进一步关注的预测建模和设计的治疗干预措施。其他一些研究也指出cognitive-motor交互在运动损伤康复的手,特别关注和执行功能。50
认知状态也解释了大量的方差FMA-Hand结果和恢复(分别为7%和10%),共变FMA-SAFE分数,与Ad-AHA得分。因此,认知状态对复苏的可能是重要的远端unimanual运动控制功能。在轻度认知障碍患者以前的工作表明,复杂的手灵巧度方面(例如,个性化的手指运动)与神经心理测量的注意和工作记忆,13建议cognitive-motor交互在灵巧的任务。我们的研究结果是一致的解释,用双手的活动性能需要计划和协调跨2手的动作。
本研究不适合年龄的评价作为一个复苏的预测。32严重的运动损伤组包括更多的男性和第一个测定点发生在这组相比,轻度和中度组(表1)。然而,这些因素包括在多变量分析中并没有改变结果。
我们包括89名中风患者,为独立变量的数量有限的样本进行测试。我们不能排除更精确的多变量模型结果与一个更大的样本。
我们使用FMA-SAFE,原始的改编版本安全,19刻度范围较低(0 - 4)。潜在的敏感性和特异性差异各自的规模尚未确定。
如同大多数的纵向研究,一些数据都没有。完成静息状态功能磁共振成像在57例。缺失数据的患者被排除在回归分析的一部分。然而,wCST-LL数据丢失的只有6例。此外,FC分析仅限于M1和SMA两半球间的连通性,基于之前的发现。25,51扩展网络方法可能会提供额外的信息在FC感觉运动中的其他关键节点之间的网络。52
unimanual这次研究提供了第一手的详细比较,用双手的复苏和卒中后他们的预测。恢复Ad-AHA和FMA-UE分数第一卒中后6个月是惊人地相似。在中度到重度的队列初始运动障碍,最强的预测Ad-AHA和FMA-UE FMA-SAFE分数分数,快速测量患侧肩部绑架和手指扩展。感官功能附加解释方差在用双手的复苏,两半球间的运动皮层FC额外的方差解释unimanual结果和恢复。认知障碍和中科完整其他重要预测手术术式和unimanual结果和恢复。值得注意的是,春秋国旅病灶加载> 5.5厘米3与可怜的双手和unimanual结果和恢复。综上所述,研究结果指出,机制驱动用双手的异同和unimanual复苏,表明未来的预测模型和患者分层策略应包括措施FMA-SAFE得分,中科病变负载,和感觉和认知功能。
研究资金
STROKERiksforbundet Promobilia基金会提供的资金,神经瑞典佬司荷得拉得(卡罗林斯卡医学院医嘱2-1582/2016)。
信息披露
j . Plantin m . Verneau A.K. Godbolt,逝者Pennati, e . Laurencikas b·约翰逊l . Krumlinde-Sundholm J.-C。男爵,j . Borg报告没有披露。P.G.林德伯格是AB公司的股东Aggero医学技术,制造痉挛状态的测量仪,并已申请专利的方法测量手灵巧度(EP2659835A1)。P.G.林德伯格说没有利益冲突与当前工作。去首页Neurology.org/N为充分披露。
附录的作者
脚注
去首页Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。
这篇文章加工费由作者。
类的证据:NPub.org/coe
- 收到了2020年8月9日。
- 接受的最终形式2021年5月20日。
- 版权©2021年作者(年代)。发表的Wolters Kluwer健康,公司代表美国神经病学学会。首页
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