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J-GLOBAL ID：201802254849733196   整理番号：18A1364005

EEGは慢性脳卒中患者におけるロボットリハビリテーション後の上肢運動改善を予測する【JST・京大機械翻訳】

EEG predicts upper limb motor improvement after robotic rehabilitation in chronic stroke patients

著者 (9件)： Bertolucci F. (University Hospital of Pisa, Neurorehabilitation Unit, Pisa, Italy) ,  Lamola G. (University Hospital of Pisa, Neurorehabilitation Unit, Pisa, Italy) ,  Fanciullacci C. (Scuola Superiore Sant’Anna Pisa, Biorobotic Institute, Pisa, Italy) ,  Artoni F. (Scuola Superiore Sant’Anna Pisa, Biorobotic Institute, Pisa, Italy) ,  Artoni F. (Ecole Polytechnique federale de Lausanne, Translational Neural Engineering Lab, Lausanne, Switzerland) ,  Panarese A. (Scuola Superiore Sant’Anna Pisa, Biorobotic Institute, Pisa, Italy) ,  Micera S. (Scuola Superiore Sant’Anna Pisa, Biorobotic Institute, Pisa, Italy) ,  Micera S. (Ecole Polytechnique federale de Lausanne, Translational Neural Engineering Lab, Lausanne, Switzerland) ,  Chisari C. (University Hospital of Pisa, Neurorehabilitation Unit, Pisa, Italy)
資料名： Annals of Physical and Rehabilitation Medicine  (Annals of Physical and Rehabilitation Medicine)
巻： 61  号： S  ページ： e200-e201  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2881A  ISSN： 1877-0657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボットリハビリテーションは,脳卒中後の上肢運動回復のための従来の訓練と同様に少なくとも有効であることが知られている。それにもかかわらず,この治療から利益を得ることができる患者は知られておらず,リハビリテーション結果を予測できるマーカーの発見は挑戦的である。脳波記録(EEG)により得られた神経生理学的マーカーを用い,慢性脳卒中患者における上肢ロボットリハビリテーション後の運動機能回復の神経機構を理解することを目的とした。軽度から中等度の上肢不全麻痺を有する14人の慢性脳卒中患者(M/F:11/3;59.5±13歳)を,平面移動ロボット装置(motore,ヒトウェア)による上肢リハビリテーションの10セッションにかけた。Fugl-Meyer評価尺度(FMAS)とWolf運動機能検査(WMFT)を,(t0),最後(t1),および1か月の追跡調査(t2)の前に投与した。同じタイミングで64チャネルEEGを記録した。著者らは,64-ch EEGを有する影響を受けていない半球と影響を受けない半球の異なる周波数帯におけるパワースペクトル密度と,臨床スケールによって測定された運動障害とのそれらの相関を分析した。相関分析を行い,良好なリハビリテーション結果の指標を同定した。臨床評価は,追跡調査で維持されているFMASおよびWMFTスコアで評価されたように,リハビリテーション終了時の上肢運動機能における有意な機能的改善を示した。t0とWMFTスコア変動(T0-T1)における全体的アルファ活性とt0とWMFT時間変動(T0-T1)における全体的ベータ活性と,影響を受けない半球におけるt0におけるベータ活性とFMAS変異(T0-T1とt0-t2)との間に正の相関を見出した。ロボットリハビリテーションは,慢性期でも脳卒中患者の上肢運動能力を改善する。t0におけるアルファとベータバンドパワーの量は,リハビリテーション関連の運動結果を示唆している。本結果は,ロボットリハビリテーションに予備的にEEGを記録することが,治療に対する良好な応答者の同定を助けることができることを示唆している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 脳波 ,  *ロボット ,  ヒト ,  *リハビリテーション ,  経時変化 ,  *患者 ,  運動機能検査 ,  *上肢 ,  *脳卒中 ,  運動障害 ,  チャネル ,  追跡調査
準シソーラス用語： *上肢運動 ,  *脳卒中患者 ,  *慢性化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 脳卒中 ,  脳波 ,  ロボットリハビリテーション

分類 (2件)： リハビリテーション  (GB06000Z) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N)

タイトルに関連する用語 (6件)： EEG ,  慢性 ,  脳卒中患者 ,  ロボットリハビリテーション ,  上肢運動 ,  予測