Center za možgansko kap
Dom>Center za možgansko kap>Vsebine
Dom>Center za možgansko kap>Vsebine
Uvod
Motorična rehabilitacija po možganski kapi je zdaj hitro rastoča, poganjajo pa jo druga tehnološka področja, kot so navidezna in razširjena resničnost (VR/AR), robotika ter invazivni in neinvazivni vmesnik možgani-računalnik (BCI). BCI lahko zagotovi senzorično povratno informacijo o EEG aktivnosti v realnem času, kar bolnikom po možganski kapi omogoča, da zavestno uravnavajo svoje senzomotorične ritme. Pri tipičnem neinvazivnem BCI, ki temelji na EEG, se uporabnikova motorična namera (motorična slika ali izvedba) dekodira iz električne aktivnosti možganov v realnem času z ekstrakcijo ustreznih značilnosti. Zaznavanje namere gibanja z BCI bo uporabniku sprožilo ustrezno senzorično povratno informacijo. Ta povratna informacija je lahko v abstraktni obliki (kot je kazalec, ki se premika na računalniškem zaslonu) ali v obliki konkretne povratne informacije (kot je vizualna predstavitev delov telesa udeleženca na virtualnem avatarju ali nanesena neposredno na udeleženca fizično) oz. somatosenzorična dostava prek sistemov robotske, taktilne ali nevromuskularne električne stimulacije (NMES) za reprodukcijo predvidenih gibov, kar dokazano izboljšuje motorično učenje.
Vmesnik možgani-računalnik so začeli uporabljati pri rehabilitaciji po možganski kapi. Njegov namen je spodbujati nevroplastičnost s prilagoditvijo ali samoregulacijo nevrofizioloških aktivnosti, s čimer se izboljša učinek rehabilitacije. Vendar še vedno obstajajo negotovosti glede njegove dejanske klinične učinkovitosti. Namen tega članka je količinsko opredeliti učinkovitost treninga BCI pri rehabilitaciji zgornjih udov po možganski kapi z izvedbo metaanalize obstoječih randomiziranih kontroliranih preskušanj (RCT). V teh RCT so poročali o spremembah motorične funkcije na začetku in koncu posega. Raziskovalci so pregledali razpoložljiva poročila iz vseh RCT z uporabo teh tehnik. Zagotovili so rezultate diskinezije pred in po posegu za eksperimentalne in kontrolne skupine, ki so vključevale standardno terapijo, robotsko terapijo, električno stimulacijo in motorične posnetke brez BCI.
Metode
Uporabljene so bile baze podatkov MEDLINE, CENTRAL, PEDro in druge, literatura pa je bila pregledana s preverjanjem referenc več preglednih člankov. Izbrana so bila randomizirana kontrolirana preskušanja z uporabo BCI za motorično rehabilitacijo po možganski kapi in podani so bili rezultati motoričnih motenj pred in po posegu. Velikosti skupnega učinka so bile izračunane z metodo inverzne variance naključnih učinkov. Sprva je bilo najdenih 524 člankov, po odstranitvi dvojnikov pa smo pregledali naslove in povzetke 473 člankov. Končno je bilo najdenih 26 člankov, ki ustrezajo kliničnim preskušanjem BCI, od katerih je 9 študij, ki so vključevale skupno 235 preživelih po možganski kapi, izpolnjevalo merila za vključitev v metaanalizo (randomizirana kontrolirana preskušanja z motorično zmogljivostjo kot indeksom izida).
Rezultati
V 6 študijah BCI je motorično izboljšanje, v glavnem kvantificirano z oceno Fugl-Meyer zgornje okončine (FMA-UE), preseglo minimalno klinično pomembno razliko (MCID=5.25), medtem ko je bilo to izboljšanje doseženo le v 3 kontrolnih skupinah . Na splošno je bila standardizirana povprečna razlika med treningom BCI in FMA-UE v primerjavi s kontrolnim pogojem 0,79 (95-% IZ: 0,37 do 1,20), v območju zmernih do velikih združenih velikosti učinka. Poleg tega je več študij pokazalo, da BCI inducira funkcionalno in strukturno nevroplastičnost na subkliničnih ravneh.
Sklepi
Nevrorehabilitacija, ki temelji na vmesniku možganov in računalnika, kaže zmeren do velik učinek na motorično funkcijo zgornjih okončin, kar je boljše od običajnih rehabilitacijskih zdravljenj, kot so motorične slike, zrcalna terapija, robotsko podprto usposabljanje, gibalna terapija zaradi omejitev, terapija virtualne resničnosti in tDCS. Poleg motoričnih rezultatov je več študij poročalo o subkliničnih ravneh funkcionalne in strukturne nevroplastičnosti, ki jih povzroča BCI, od katerih so nekateri povezani z izboljšanimi motoričnimi rezultati. Za izboljšanje zanesljivosti teh rezultatov je potrebnih več študij z večjimi velikostmi vzorcev.
Referenca: Cervera MA, Soekadar SR, Ushiba J, et al. Vmesniki možgani-računalnik za rehabilitacijo motorja po možganski kapi: meta-analiza. Ann Clin Transl Neurol. 25. marec 2018; 5 (5): 651-663.
