ศูนย์โรคหลอดเลือดสมอง
หน้าหลัก>ศูนย์โรคหลอดเลือดสมอง>เนื้อหา
หน้าหลัก>ศูนย์โรคหลอดเลือดสมอง>เนื้อหา
การแนะนำ
ขณะนี้การฟื้นฟูสมรรถภาพของมอเตอร์หลังเกิดโรคหลอดเลือดสมองกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยได้รับแรงหนุนจากสาขาเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น ความเป็นจริงเสมือนและความเป็นจริงเสริม (VR/AR) หุ่นยนต์ และอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองและสมองที่รุกรานและไม่รุกราน (BCI) BCI สามารถให้การตอบสนองทางประสาทสัมผัสแบบเรียลไทม์ของกิจกรรม EEG ช่วยให้ผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองสามารถควบคุมจังหวะการทำงานของเซ็นเซอร์ได้อย่างมีสติ ใน BCI ที่ใช้ EEG แบบไม่รุกล้ำโดยทั่วไป ความตั้งใจในการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ (ภาพยนต์หรือการดำเนินการ) จะถูกถอดรหัสจากกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมองแบบเรียลไทม์โดยการแยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง การตรวจจับความตั้งใจในการเคลื่อนไหวโดย BCI จะกระตุ้นการตอบสนองทางประสาทสัมผัสที่สอดคล้องกันไปยังผู้ใช้ ข้อเสนอแนะนี้อาจอยู่ในรูปแบบนามธรรม (เช่น เคอร์เซอร์เคลื่อนที่บนหน้าจอคอมพิวเตอร์) หรือในรูปแบบของการตอบรับที่เป็นรูปธรรม (เช่น การแสดงภาพส่วนต่างๆ ของร่างกายของผู้เข้าร่วมบนอวตารเสมือน หรือซ้อนทับโดยตรงบนร่างกายของผู้เข้าร่วม) หรือ การส่งผ่านเซ็นเซอร์ร่างกายผ่านระบบกระตุ้นด้วยไฟฟ้าด้วยหุ่นยนต์ สัมผัส หรือประสาทและกล้ามเนื้อ (NMES) เพื่อสร้างการเคลื่อนไหวตามที่ต้องการ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ของมอเตอร์ได้
อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองเริ่มถูกนำมาใช้ในการฟื้นฟูหลังเกิดโรคหลอดเลือดสมอง มีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมความยืดหยุ่นของระบบประสาทโดยการปรับหรือควบคุมกิจกรรมทางสรีรวิทยาประสาทด้วยตนเอง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงผลของการฟื้นฟูสมรรถภาพ อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับประสิทธิภาพทางคลินิกที่แท้จริง บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวัดประสิทธิผลของการฝึก BCI ในการฟื้นฟูสมรรถภาพแขนขาหลังโรคหลอดเลือดสมอง โดยดำเนินการวิเคราะห์เมตาของการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม (RCT) ที่มีอยู่ มีรายงานการเปลี่ยนแปลงการทำงานของมอเตอร์ที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของการแทรกแซงใน RCT เหล่านี้ ผู้วิจัยตรวจสอบรายงานที่มีอยู่จาก RCT ทั้งหมดโดยใช้เทคนิคเหล่านี้ พวกเขาให้คะแนนดายสกินก่อนและหลังการแทรกแซงสำหรับกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ซึ่งรวมถึงการรักษามาตรฐาน การบำบัดด้วยหุ่นยนต์ การกระตุ้นด้วยไฟฟ้า และจินตภาพของมอเตอร์ที่ไม่มี BCI
วิธีการ
มีการใช้ MEDLINE, CENTRAL, PEDro และฐานข้อมูลอื่นๆ และวรรณกรรมได้รับการคัดกรองโดยการตรวจสอบการอ้างอิงของบทความทบทวนหลายบทความ มีการคัดเลือกการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมโดยใช้ BCI สำหรับการฟื้นฟูสมรรถภาพมอเตอร์หลังจังหวะ และให้คะแนนความผิดปกติของมอเตอร์ก่อนและหลังการแทรกแซง ขนาดผลสรุปคำนวณโดยใช้วิธีผลแปรปรวนผกผันแบบสุ่ม ในเบื้องต้นพบบทความจำนวน 524 บทความ และหลังจากลบบทความที่ซ้ำกันออกแล้ว จึงได้คัดกรองชื่อเรื่องและบทคัดย่อของบทความจำนวน 473 บทความ ในที่สุด พบบทความ 26 บทความที่เกี่ยวข้องกับการทดลองทางคลินิกของ BCI โดยในจำนวนนี้มีการศึกษา 9 เรื่องที่เกี่ยวข้องกับผู้รอดชีวิตจากโรคหลอดเลือดสมองทั้งหมด 235 ราย ตรงตามเกณฑ์การคัดเลือกสำหรับการวิเคราะห์เมตต้า (การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมซึ่งมีประสิทธิภาพของมอเตอร์เป็นดัชนีผลลัพธ์)
ผลลัพธ์
ในการศึกษา BCI 6 รายการ การปรับปรุงการเคลื่อนไหว ซึ่งส่วนใหญ่วัดปริมาณโดยการประเมิน Fugl-Meyer ของรยางค์บน (FMA-UE) เกินกว่าความแตกต่างที่สำคัญทางคลินิกขั้นต่ำ (MCID=5.25) ในขณะที่การปรับปรุงนี้เกิดขึ้นได้ในกลุ่มควบคุมเพียง 3 กลุ่มเท่านั้น . โดยรวมแล้ว ความแตกต่างเฉลี่ยที่เป็นมาตรฐานระหว่างการฝึกอบรม BCI และ FMA-UE เมื่อเทียบกับเงื่อนไขการควบคุมคือ 0.79 (95% CI: 0.37 ถึง 1.20) ภายในช่วงของการรวมกลุ่มปานกลางถึงมาก ขนาดเอฟเฟกต์ นอกจากนี้ การศึกษาหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่า BCI กระตุ้นการทำงานของระบบประสาทและโครงสร้างในระดับที่ไม่แสดงอาการ
ข้อสรุป
การฟื้นฟูระบบประสาทโดยใช้อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองแสดงขนาดเอฟเฟกต์ปานกลางถึงใหญ่ต่อการทำงานของมอเตอร์แขนส่วนบน ซึ่งเหนือกว่าการรักษาฟื้นฟูทั่วไป เช่น การถ่ายภาพมอเตอร์ การบำบัดด้วยกระจก การฝึกโดยใช้หุ่นยนต์ช่วย การบำบัดด้วยการเคลื่อนไหวที่เกิดจากข้อจำกัด การบำบัดความเป็นจริงเสมือน และ ทีดีซีเอส. นอกเหนือจากผลลัพธ์ด้านการเคลื่อนไหวแล้ว การศึกษาหลายชิ้นยังได้รายงานระดับไม่แสดงอาการของความยืดหยุ่นของระบบประสาททั้งในด้านการทำงานและเชิงโครงสร้างที่เกิดจาก BCI ซึ่งบางส่วนมีความสัมพันธ์กับผลลัพธ์ของการเคลื่อนไหวที่ดีขึ้น จำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์เหล่านี้
อ้างอิง: Cervera MA, Soekadar SR, Ushiba J และคณะ อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองสำหรับการฟื้นฟูสมรรถภาพมอเตอร์หลังจังหวะ: การวิเคราะห์เมตา แอน คลิน แปล Neurol 25 มี.ค. 2561;5(5):651-663.
