JoVE Logo

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

يصف هذا البروتوكول روبوت إعادة تأهيل الطرف العلوي الذي يوفر ردود فعل ذكية من خلال أربعة أوضاع. تعمل هذه الأوضاع على تحسين وظيفة الطرف العلوي ومرونته ، وبالتالي تحسين نوعية حياة المرضى.

Abstract

تمثل الحوادث الدماغية الوعائية ، المعروفة باسم السكتات الدماغية ، حدثا عصبيا سائدا يؤدي إلى إعاقات كبيرة في الأطراف العلوية ، مما يؤثر بشكل عميق على أنشطة الأفراد في الحياة اليومية ويقلل من نوعية حياتهم. غالبا ما تعوق طرق إعادة التأهيل التقليدية لاستعادة الأطراف العلوية بعد السكتة الدماغية القيود ، بما في ذلك إجهاد المعالج والمريض ، والاعتماد على منهجيات التدريب الفردية ، ونقص الدافع المستدام. لمواجهة هذه التحديات ، تقدم هذه الدراسة روبوتا لإعادة تأهيل الأطراف العلوية ، والذي يستخدم التحكم الذكي في حركة التغذية المرتدة لتحسين النتائج العلاجية. يتميز النظام بقدرته على ضبط اتجاه وحجم ردود الفعل القوية ديناميكيا ، بناء على اكتشاف الحركات التشنجية أثناء التمارين ، وبالتالي تقديم تجربة علاجية مخصصة. تم تجهيز هذا النظام بأربعة أوضاع تدريب متميزة ، وتقييم ذكي لنطاق الحركة المشترك ، والقدرة على تخصيص برامج التدريب. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر تجربة ألعاب تفاعلية غامرة إلى جانب تدابير أمان شاملة. هذا النهج متعدد الأوجه لا يرفع من مشاركة واهتمام المشاركين بما يتجاوز بروتوكولات إعادة التأهيل التقليدية فحسب ، بل يوضح أيضا تحسينات كبيرة في وظائف الأطراف العلوية وأنشطة الحياة اليومية بين مرضى شلل نصفي. يجسد النظام أداة متقدمة في إعادة تأهيل الأطراف العلوية ، حيث يقدم مزيجا تآزريا من الدقة والتخصيص والمشاركة التفاعلية ، وبالتالي توسيع الخيارات العلاجية المتاحة للناجين من السكتة الدماغية.

Introduction

السكتة الدماغية ، التي تم تحديدها على أنها حدث عصبي حاد ناتج عن انسداد أو تمزق الأوعية الدماغية ، توقف الدورة الدمويةفي الدماغ 1 ، وتحتل المرتبة الثانية كسبب رئيسي للوفاة ومساهم رئيسي في الإعاقة طويلة الأجل في جميع أنحاء العالم. في اليوم الأول بعد السكتة الدماغية ، يعاني ما يصل إلى 80٪ من الناجين من خلل وظيفي في الأطراف العلوية ، مع 30٪ -66٪ لا يزالون يواجهون تحديات بعد ستة أشهر2. بعد عام واحد ، أبلغ أولئك الذين يعانون من إعاقات في الأطراف العلوية عن قلق متزايد ، وانخفاض نوعية الحياة ، وانخفاض السعادة3. علاوة على ذلك ، بحلول 16 شهرا بعد السكتة الدماغية ، يحصل حوالي 60٪ فقط من الأفراد المصابين بالشلل النصفي الذين يحتاجون إلى إعادة تأهيل في المستشفى على الاستقلال الوظيفي في الأنشطة اليومية الأساسية ، مع اعتماد أولئك الذين يعانون من الإعاقات الحسية والحركية والبصرية بشكل ملحوظ على دعم مقدمي الرعاية4. بالإضافة إلى ذلك ، فإن ضعف الطرف العلوي يعيق فائدة اليد ، ويلاحظ بشكل خاص زيادة توتر العضلات بين المثنيات الضعيفة والباسطات أثناء المهام البدنية5.

على الرغم من جهود إعادة التأهيل المختلفة ، فإن المعالجة الفعالة لإصابات الأطراف العلوية لدى الناجين من السكتة الدماغية تمثل تحديا هائلا6. أظهر التدريب على المهام المتكررة عالية الكثافة نتائج مثالية ولكنه يتطلب مشاركة كبيرة من المعالج ، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف والأعباء اللوجستية7. لذلك ، هناك حاجة إلى تدخلات منخفضة التكلفة لا تزيد من عبء عمل المعالجين مع زيادة اهتمام المريض بالتدريب. يمكن أن يكون روبوت إعادة تأهيل الأطراف العلوية بمثابة علاج بديل لتعزيز التمارين عالية الكثافة وتقليل الاعتماد على المعالجين1. إنه نظام روبوت إعادة تأهيل ذكي للطرف العلوي تم تطويره حديثا (انظر جدول المواد). يمكن للجهاز إخراج مقاييس موضوعية (مثل السرعة وعزم الدوران ونطاق الحركة والموضع وما إلى ذلك) لتقييم ومراقبة تحسينات المرضى وتخصيص العلاج وفقا لدرجات متفاوتة من ضعف الحركة. لديها اتساق عالية واستنساخ للاستخدام على نطاق واسع. بالإضافة إلى ذلك ، تدعم الأدلة القوية التدريب عالي الكثافة والتكرار العالي والموجه نحو المهام في تسهيل التعافي الحركي بعد السكتة الدماغية8.

من ناحية أخرى ، تعد روبوتات إعادة التأهيل نهجا علاجيا مساعدا جديدا نسبيا مع مزايا مثل السلامة العالية والمتانة9. أصدرت جمعية السكتة الدماغية الأمريكية مؤخرا إرشادات تفيد بأن التدريب الحركي بمساعدة الروبوت يمكن أن يساعد المرضى على تحسين الوظيفة الحركية بعد السكتة الدماغية والتنقل بالإضافة إلى العلاج التقليدي10. ذكرت مقالة نشرت عام 2018 في مجلة طب إعادة التأهيل أن الجمع بين التدريب بمساعدة الروبوت وإعادة التأهيل التقليدي يمكن أن يحسن بشكل كبير الوظيفة الحركية للطرف العلوي لدى مرضى السكتة الدماغية ، مما يستدعي الترقية السريرية11. يتضمن النظام أربعة أوضاع تدريب: تدريب السرعة الثابتة ، والتدريب بمساعدة الطاقة ، والتدريب النشط ، وتدريب المقاومة ، ويمكنه إجراء تقييمات لنطاق الحركة المشتركة. أشارت مراجعة لإعادة التأهيل بمساعدة الروبوت لمرضى السكتة الدماغية تحت الحاد إلى أن التدخلات الروبوتية حسنت بشكل كبير وظائف الطرف العلوي ، لا سيما في أداء الكتف والكوع والساعد ، كما تم تقييمه بواسطة مقياس الاستقلال الوظيفي ومقياس تقييم Fugl-Meyer. كما عززت هذه التدخلات أنشطة الحياة اليومية ، مما أدى إلى تحسين نوعية الحياة10.

تهدف هذه الدراسة إلى تقييم فعالية روبوت إعادة تأهيل التغذية المرتدة الذكي في إعادة تأهيل الوظائف الحركية للطرف العلوي في المرضى الذين يعانون من شلل نصفي مبكر بعد السكتة الدماغية ، مما يوفر أساسا علميا لاستراتيجيات إعادة التأهيل لمرضى السكتة الدماغية المصابين بشلل نصفي.

Protocol

تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات في المستشفى التابع الأول لجامعة تشجيانغ ، الصين ، وتم صياغة جميع بروتوكولات البحث وفقا لمبادئ إعلان هلسنكي. قدم جميع المرضى موافقة خطية مستنيرة للمشاركة في هذه الدراسة. جندت الدراسة 24 مريضا يعانون من شلل نصفي في الأطراف العلوية تم إدخالهم إلى جناح إعادة التأهيل في المستشفى التابع الأول لجامعة تشجيانغ من يناير 2023 إلى يونيو 2023. كانت معايير الإدراج: السكتة الدماغية الإقفارية أو النزفية الأولى التي تم تأكيدها عن طريق التصوير العصبي (CT أو MRI) ، الذين تتراوح أعمارهم بين 45 و 75 عاما ، في غضون 6 أشهر من البداية ، وضعف الوظيفة الحركية للطرف العلوي والشلل النصفي من جانب واحد (تقييم Fugl-Meyer للطرف العلوي ، FMA-UE ≤40) 12،13 ، مقياس أشوورث المعدل ≤214 ، فحص الحالة العقلية المصغر (MMSE) >20 (يشير إلى الوظيفة الإدراكية الكافية) 15، وحالة مستقرة سريريا مع أمراض كامنة يتم التحكم فيها بشكل جيد ، وتوقيع الموافقة المستنيرة. كانت معايير الاستبعاد: حالة غير مستقرة داخل الجمجمة ، وضعف إدراكي ولغوي ، وخلع جزئي في الكتف ، وضعف حركة الكتف / الكوع / الرسغ ، والتشنج الشديد (أشوورث 3-4) ، وضعف البصر. يتم سرد تفاصيل الروبوت والبرمجيات المستخدمة في هذه الدراسة في جدول المواد.

1. تصميم الدراسة

  1. قم بإنشاء رقم عشوائي باستخدام برنامج SAS لتقسيم جميع المرضى إلى مجموعتين: تجريبية وضابطة ، تحتوي كل منها على 12 مريضا.
  2. إجراء تقييمات أولية للوظيفة الحركية للطرف العلوي والقدرة على الرعاية الذاتية باستخدام FMA-UE12 ، ودرجة برونستروم (BRS) 16 ، ومؤشر بارثيل المعدل (MBI) 17 من قبل معالج إعادة التأهيل الأعمى.
  3. إدارة العلاج الدوائي الأساسي لجميع المرضى طوال التجربة ، مع التركيز على التحكم في ضغط الدم ، وإدارة نسبة الجلوكوز في الدم ، وتنظيم الدهون في الدم ، ومنع النوبات ، وما إلى ذلك.
  4. تزويد المجموعة الضابطة ب 30 دقيقة من التدريب الروتيني لإعادة تأهيل الأطراف العلوية يوميا ، بما في ذلك تدريب المفاصل النشط والسلبي ، وتقوية العضلات ، وتمارين حركة الأصابع18.
    1. بالإضافة إلى ذلك ، قم بتضمين 30 دقيقة من التدريب على لوح الصنفرة يوميا19. تقديم علاج متخصص لضعف الأطراف السفلية وفقدان القدرة على الكلام وعسر البلع والاضطرابات الوظيفية الأخرى حسب الحاجة من قبل المعالجين المحترفين ، ويتم إعطاؤه خمس مرات في الأسبوع لمدة ثمانية أسابيع.
  5. قدم للمجموعة التجريبية نفس العلاج الروتيني لإعادة تأهيل الأطراف العلوية لمدة 30 دقيقة مثل المجموعة الضابطة يوميا ، مع استكماله ب 30 دقيقة من تدريب روبوت إعادة تأهيل الأطراف العلوية يوميا. توفير علاج مكافئ للاضطرابات الوظيفية الأخرى على النحو المقدم للمجموعة الضابطة.

2. خطوات تشغيل محددة لروبوت إعادة تأهيل الطرف العلوي

  1. تقييم نطاق الحركة المشتركة والقدرة على التحكم في المحركات
    1. اطلب من المريض الجلوس أمام الروبوت ، مع إبقاء الصدر على بعد لكمة واحدة من المنصة (الشكل 1).
    2. ضع اليد المصابة على المعالج النهائي للروبوت ، واستخدم القفازات والمجلدات لتأمين المعصم واليد لمنع الانزلاق أثناء التمرين.
    3. اطلب من المريض تحريك الجزء العلوي من الذراع إلى أقصى حد وتمديده إلى أقصى حد ممكن.
      ملاحظة: ستقوم الأداة تلقائيا بتسجيل مسار حركة يد المريض لتحديد نطاق حركة المفصل النشط للمريض.
    4. ضع اليد السليمة على اليد المصابة وحرك الذراع العلوي المصاب إلى أقصى حد بمساعدة الجانب السليم.
      ملاحظة: سجلت الأداة مسار حركة يد المريض وحصلت على نطاق حركة المفصل السلبي. يمكن مساعدة النطاق السلبي لقياسات الحركة من قبل المعالج إذا كان المريض يعاني من ضعف حركي ثنائي.
    5. قم بتعيين معلمات تقييم التحكم في المحرك ، بما في ذلك أوقات التكرار المستهدفة ووقت التمرين الفردي ووقت الاسترخاء الفردي.
      ملاحظة: تم تعيين معلمات تقييم التحكم الحركي من قبل المعالج وفقا لدرجة FMA-UE للمريض12والتقييمات الأسبوعية باستخدام نظام التقييم المدمج في الروبوت ، مثل زيادة الصعوبة للمشاركين الذين يتمتعون بقوة أفضل للأطراف العلوية ، وزيادة عدد التكرار وتقليل وقت الراحة ، لتقييم التحكم الحركي للمريض بشكل أكثر دقة.
    6. التحكم في نقطة الهدف للتحرك في اتجاهات مختلفة وفقا لمسار الحركة والاتجاه المعروض على الشاشة.
      ملاحظة: ستقوم الأداة بتقييم قدرة المريض على التحكم الحركي وفقا للأداء الحركي للمريض.
  2. اختيار وضع التدريب
    1. حدد وضع التدريب السلبي متساوي الحركة إذا كانت عضلات الطرف العلوي للمريض لا تستطيع الانقباض على الإطلاق أو لديها كمية صغيرة فقط من الانكماش (BRS 1-2).
      ملاحظة: يوفر الروبوت مساعدة كاملة لقيادة الطرف العلوي المصاب لمهمة تمرين تدريب الحركة السلبية.
    2. حدد وضع التدريب على الحركة المساعدة إذا كان الطرف العلوي للمريض يمكنه أداء حركة جزئية للمفصل ، لكن الحركة طفيفة للغاية ، وقدرة الحركة الإرادية ضعيفة (BRS 3).
      ملاحظة: يمكن للنظام توفير القوة المساعدة المقابلة في الوقت الفعلي وفقا لدرجة القوة الفعلية للمريض والحث على المشاركة النشطة للطرف العلوي للمريض إلى أقصى حد خلال عملية التدريب بأكملها لتشكيل وضع الحركة الصحيح.
    3. حدد وضع التدريب النشط إذا كانت قوة عضلات الطرف العلوي للمريض يمكن أن تنتج قوة كبيرة أو مقاومة جزئية (BRS 4).
      ملاحظة: يمكن للروبوت أن يعزز قدرة الحركة الرئيسية للطرف العلوي للمريض.
    4. حدد وضع تدريب المقاومة لزيادة تحسين الدقة والتحكم في الطرف العلوي للمريض إذا كانت قوة الطرف العلوي للمريض قوية بالفعل ويمكنها مقاومة مقاومة أكبر (BRS 5-6).
  3. اختيار إجراءات التدريب
    1. اختر إجراء التدريب ، مع ملاحظة أن النظام يوفر أكثر من 10 برامج ألعاب مثيرة للاهتمام حتى يتمكن المرضى من تجربة مشاهد VR مختلفة وتجارب تفاعلية ، مما يحسن بشكل كبير من حماس تدريب المرضى (الشكل 2).
  4. تحديد معلمات اللعبة
    1. اضبط وقت التدريب وفقا للحالة البدنية للمريض ، والذي يمكن أن يكون حوالي 10-20 دقيقة بشكل عام.
      ملاحظة: إذا كانت قوة الطرف العلوي للمريض جيدة ، فقم بزيادة وقت التدريب الفردي لتحسين تحمل المريض للتمرين. إذا كانت قوة الطرف العلوي للمريض ضعيفة ، فحدد وقت تدريب واحد أقصر واسمح للمريض بإكمال البرنامج التدريبي في جلسات متعددة.
    2. اضبط نطاق الحركة وفقا لنطاق الحركة المقيم للمفصل ، واختر من النطاق الكامل أو المدى المتوسط أو نطاق الحركة الصغير.
    3. ضبط مسار النشاط وفقا لخصائص قوة عضلات الذراع العلوية للمريض ، واختيار مسار النشاط المناسب لاستهداف وتقوية العضلات الضعيفة.
    4. اضبط قيمة مساعدة الطاقة أو المقاومة وفقا لقوة عضلات المريض.
      ملاحظة: أثناء عملية التدريب ، يمكن للأداة أيضا ضبط مساعد الطاقة وقوة الاحتكاك تلقائيا وفقا لردود فعل القوة الفعلية للمريض.
    5. اضبط عتبة الحماية باستخدام تقنية التغذية المرتدة الميكانيكية لاكتشاف متى تصل قوة المريض إلى العتبة ، مما يشير إلى التشنجات (التي تتجلى في عدم الراحة ، أو الزيادة المفاجئة في قوة العضلات ، أو تصلب المفاصل غير الطبيعي وقفله). سيصدر الجهاز إنذارا ويتوقف على الفور لضمان سلامة تدريب المريض.
  5. عملية تدريب محددة
    ملاحظة: يتم تدريب المرضى على 2-3 عناصر لعبة يوميا ، ويمكن تغيير عناصر اللعبة المختلفة بانتظام.
    1. الانخراط في مزرعة الخضروات: في المزرعة الافتراضية ، اطلب من المريض التحكم في الأيدي الصغيرة للاستيلاء على الفواكه والخضروات وجمع أكبر عدد ممكن من النجوم.
      ملاحظة: يستهدف هذا النشاط في المقام الأول نطاق الحركة في ثني وتمديد الكوع والمعصم.
    2. المشاركة في الدفاع عن القاعدة: في مشهد القاعدة العسكرية الافتراضية ، اطلب من المريض التحكم بدقة في عين الثور لإطلاق النار على جميع الوحوش التي تم القضاء عليها.
      ملاحظة: يهدف هذا التمرين إلى تعزيز التحكم في العضلات في الكوع والمعصم ، وتحسين دقة إجراءات التصوير.
    3. لعب كرة المراوغة الملونة: على الطرق والعقبات المختلفة ، اطلب من المريض التحكم في الكرة لتجنب العقبات ذات الألوان المختلفة للحصول على عملات ذهبية.
      ملاحظة: يتضمن هذا التمرين حركات الكتف والكوع والمعصم لتحسين قوة العضلات وحركة المفاصل.
    4. التنقل في حرب النجوم: في بيئة الفضاء الافتراضية ، اطلب من المريض التحكم في موقع الطائرة لإطلاق النار لتدمير الفيروس مع تجنب الحركة وهجمات العدو ، وتدريب العضلات على التحمل وقوة رد الفعل.
      ملاحظة: يعزز هذا التدريب قدرة الطرف العلوي على التحمل وسرعة رد الفعل والدقة ويحسن التنسيق والقوة بين الكوع والكتف.
    5. المشاركة في كرة الجودة: اطلب من المريض التحكم في الكرة للوصول إلى عين الثور والبقاء فيها ؛ كلما اقتربت الكرة من عين الثور ، زادت النتيجة.
      ملاحظة: يمارس هذا النشاط ثني الكوع ، والتمديد ، وتقريب الكتف ، والاختطاف ، وينشط العضلة ذات الرأسين وثلاثية الرؤوس للتحكم الدقيق.
    6. العب كرة الطاولة الفائقة: في بيئة الكرة الافتراضية ، اطلب من المريض التحكم في لوحة كرة الطاولة لضرب الكرة ولعب تنس الطاولة مع الخصم. يتم تطوير الصعوبة وترقيتها ، ويتم تدريب قدرات التفاعل والتنسيق بين اليد والعين.
    7. الانخراط في عالم الكتل: اطلب من المريض التحكم في إطلاق النار على بولسي لتدمير الكتل ، واحترس من هجمات العدو وجمع أكبر عدد ممكن من العملات المعدنية ، وتدريب استراتيجية التفكير والتنسيق بين اليد والعين.
    8. لعب الكرة: اطلب من المريض التحكم في الكرة للمس الهدف ؛ يتم تسجيل الكرة ، احترس من هجمات العدو ، وجمع أكبر عدد ممكن من القطع النقدية.
    9. شارك في المدفعي الأسطوري: اطلب من المريض أن يمسك المقبض ويمارس القوة باستمرار في اتجاه السهم. مجموعات العضلات في الأطراف العلوية هي تقلص متساوي القياس ، ويتم تخزين القوة لإطلاق النار لتدمير الهدف.

3. إجراءات المتابعة

  1. قم بتقييم جميع المرضى ل FMA و BRS و MBI مرة أخرى بعد 8 أسابيع من التدريب من قبل نفس معالج إعادة التأهيل.
  2. أدخل جميع البيانات في البرنامج للتحليل الإحصائي. استخدم اختبار t لعينة مزدوجة للمقارنة داخل المجموعة واختبارين مستقلين لعينة t للمقارنة بين المجموعات. ضع في اعتبارك P < 0.05 ذات دلالة إحصائية.

النتائج

تم تسجيل ما مجموعه 24 مريضا وتعيينهم عشوائيا إما إلى المجموعة الضابطة أو التجريبية (الجدول 1). لم يكن هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين المجموعتين للجنس أو العمر أو مدة المرض أو نوع السكتة الدماغية (P > 0.05). بعد 8 أسابيع من تدريب الأطراف العلوية ، تم استخدام تقييم Fugl-Meyer للطرف العلوي (FMA...

Discussion

بناء على البحثالسابق 20 ، تتبنى هذه الدراسة نهجا متكاملا من خلال الجمع بين التدريب الروبوتي لإعادة تأهيل الأطراف العلوية والطرق العلاجية التقليدية للتعافي بعد السكتة الدماغية. تشير النتائج الحالية إلى أن هذا التكامل يعزز بشكل كبير الوظيفة الحركية للطرف العلوي ويحسن القدرة ع...

Disclosures

يعلن المؤلفون عدم وجود تضارب في المصالح أو إفصاحات مالية تتعلق بهذه الدراسة.

Acknowledgements

نحن ممتنون أيضا لأخصائيي الرعاية الصحية والموظفين في المستشفى التابع الأول لجامعة تشجيانغ لدعمهم وتعاونهم طوال عملية البحث.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Upper Limb Rehabilitation Robot[Fourier M2]Shanghai Fourier Intelligence, ChinaArmMotus M2The upper limb intelligent force feedback motion control training system [M2] is a new generation of upper limb intelligent force feedback rehabilitation robot training system independently developed by Shanghai Fourier Intelligence. Based on core technologies such as force feedback, this training system can sense the patient's force and whether there is any spasticity when the patient completes the predetermined action, and then change the power assist or resistance of the device itself, so as to improve the upper limb motor dysfunction. Through goal-oriented training, M2 endows games with training, increases the enthusiasm of patients, and more effectively exercises the gross motor function and cognitive function of patients' upper limbs.
SAS softwareSAS Institutehttps://www.sas.com/en_in/home.html
SPSS softwareIBMversion 26https://www.ibm.com/products/spss-statistics

References

  1. Chinembiri, B., Ming, Z., Kai, S., Xiu Fang, Z., Wei, C. The fourier m2 robotic machine combined with occupational therapy on post-stroke upper limb function and independence-related quality of life: A randomized clinical trial. Top Stroke Rehabil. 28 (1), 1-18 (2021).
  2. Raghavan, P. Upper limb motor impairment after stroke. Phys Med Rehabil Clin N Am. 26 (4), 599-610 (2015).
  3. Chien, W. T., Chong, Y. Y., Tse, M. K., Chien, C. W., Cheng, H. Y. Robot-assisted therapy for upper-limb rehabilitation in subacute stroke patients: A systematic review and meta-analysis. Brain Behav. 10 (8), e01742 (2020).
  4. Stinear, C. M., Lang, C. E., Zeiler, S., Byblow, W. D. Advances and challenges in stroke rehabilitation. Lancet Neurol. 19 (4), 348-360 (2020).
  5. Basu, A. P., Pearse, J., Kelly, S., Wisher, V., Kisler, J. Early intervention to improve hand function in hemiplegic cerebral palsy. Front Neurol. 5, 281 (2014).
  6. Wade, D. T., Langton-Hewer, R., Wood, V. A., Skilbeck, C. E., Ismail, H. M. The hemiplegic arm after stroke: Measurement and recovery. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 46 (6), 521-524 (1983).
  7. French, B., et al. Repetitive task training for improving functional ability after stroke. Cochrane Database Syst Rev. , (2007).
  8. Zhang, L., Jia, G., Ma, J., Wang, S., Cheng, L. Short and long-term effects of robot-assisted therapy on upper limb motor function and activity of daily living in patients post-stroke: A meta-analysis of randomized controlled trials. J Neuroeng Rehabil. 19 (1), 76 (2022).
  9. Stein, J. Robotics in rehabilitation: Technology as destiny. Am J Phys Med Rehabil. 91 (11 Suppl 3), S199-S203 (2012).
  10. Zengin-Metli, D., Özbudak-Demir, S., Eraktaş, &. #. 3. 0. 4. ;., Binay-Safer, V., Ekiz, T. Effects of robot assistive upper extremity rehabilitation on motor and cognitive recovery, the quality of life, and activities of daily living in stroke patients. J Back Musculoskelet Rehabil. 31 (6), 1059-1064 (2018).
  11. Xu, D., Dongyan, Y. Clinical study of upper limb intelligent feedback rehabilitation robot combined with conventional rehabilitation therapy to improve upper limb motor function in stroke patients. Chinese J Rehab Med. 28, 11-17 (2018).
  12. Gladstone, D. J., Danells, C. J., Black, S. E. The fugl-meyer assessment of motor recovery after stroke: A critical review of its measurement properties. Neurorehabil Neural Repair. 16 (3), 232-240 (2002).
  13. Fugl-Meyer, A. R., Jääskö, L., Leyman, I., Olsson, S., Steglind, S. The post-stroke hemiplegic patient. 1. A method for evaluation of physical performance. Scand J Rehabil Med. 7 (1), 13-31 (1975).
  14. Vidmar, T., Goljar Kregar, N., Puh, N. Reliability of the modified Ashworth scale after stroke for 13 muscle groups. Arch Phys Med Rehabil. 104 (10), 1606-1611 (2023).
  15. Folstein, M. F., Folstein, S. E., Mchugh, P. R. #34;Mini-mental state". A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J Psychiatr Res. 12 (3), 189-198 (1975).
  16. Naghdi, S., Ansari, N. N., Mansouri, K., Hasson, S. A neurophysiological and clinical study of Brunnstrom recovery stages in the upper limb following stroke. Brain Inj. 24 (11), 1372-1378 (2010).
  17. Leung, S. O., Chan, C. C., Shah, S. Development of a Chinese version of the modified Barthel index-- validity and reliability. Clin Rehabil. 21 (10), 912-922 (2007).
  18. Tong, Z. Chinese rehabilitation guidelines for stroke (2011 edition). Chin J Rehabil Theory Pract. 18, 301-318 (2012).
  19. Takebayashi, T., et al. Assessment of the efficacy of reogo-j robotic training against other rehabilitation therapies for upper-limb hemiplegia after stroke: Protocol for a randomized controlled trial. Front Neurol. 9, 730 (2018).
  20. Budhota, A., et al. Robotic assisted upper limb training post-stroke: A randomized control trial using combinatory approach toward reducing workforce demands. Front Neurol. 12, 622014 (2021).
  21. Mousavi Hondori, H., Khademi, M., Dodakian, L., Cramer, S. C., Lopes, C. V. A spatial augmented reality rehab system for post-stroke hand rehabilitation. Stud Health Technol Inform. 184, 279-285 (2013).
  22. Cipresso, P., Serino, S., Pedroli, E., Gaggioli, A., Riva, G. A virtual reality platform for assessment and rehabilitation of neglect using a kinect. Stud Health Technol Inform. 196, 66-68 (2014).
  23. Avola, D., Cinque, L., Foresti, G. L., Marini, M. R. An interactive and low-cost full body rehabilitation framework based on 3d immersive serious games. J Biomed Inform. 89, 81-100 (2019).
  24. Cordella, F., et al. Hand motion analysis during robot-aided rehabilitation in chronic stroke. J Biol Regul Homeost Agents. 34 (5 Suppl 3), 45-52 (2020).
  25. Airò Farulla, G., et al. Vision-based pose estimation for robot-mediated hand telerehabilitation. Sensors (Basel). 16 (2), 208 (2016).
  26. Soekadar, S. R., Witkowski, M., Vitiello, N., Birbaumer, N. An EEG/EOG-based hybrid brain-neural computer interaction (bnci) system to control an exoskeleton for the paralyzed hand. Biomed Tech (Berl). 60 (3), 199-205 (2015).
  27. Zhang, J., Wang, B., Zhang, C., Xiao, Y., Wang, M. Y. An EEG/EMG/EOG-based multimodal human-machine interface to real-time control of a soft robot hand. Front Neurorobot. 13, 7 (2019).
  28. Rakhtala, S. M., Ghayebi, R. Real-time control and fabrication of a soft robotic glove by two parallel sensors with mbd approach. Med Eng Phys. 100, 103743 (2022).
  29. Tang, X., Xinyu, T. . Cloud-based scenario interactive rehabilitation training and assessment system. , (2019).
  30. Park, J. The effect of task-oriented training on the muscle activation of the upper extremity in chronic stroke patients. J Phys Ther Sci. 28 (4), 1384-1386 (2016).
  31. Dongyan, X., Rujin, T., Jue, L., Gang, L., Yulian, Z. Clinical study on the improvement of upper limb motor function in stroke patients by combining upper limb intelligent feedback rehabilitation robot with conventional rehabilitation treatment. J Rehab Med. 28 (02), 11-17 (2018).
  32. Haiyan, Z., Fangchao, W., Jianhua, L., Zhiping, L. Effect of upper limb robot-assisted training on upper limb function in stroke patients. Chinese J Sports Med. 38 (10), 859-863 (2019).
  33. Ichikawa, A., et al. Stimulus-related 20-hz activity of human cortex modulated by the way of presenting hand actions. Neurosci Res. 58 (3), 285-290 (2007).
  34. Zhang, H., Haiyan, Z. The effects of upper limb rehabilitation robot-assisted training on upper limb function in stroke patients. Chinese J Sports Med. 38, 859-863 (2019).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

JoVE 211

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved