JoVE Logo
著者
お問い合わせ

サインイン

この記事について

  • 要約
  • 要約
  • 概要
  • プロトコル
  • 結果
  • ディスカッション
  • 開示事項
  • 謝辞
  • 資料
  • 参考文献
  • 転載および許可

要約

ブロック構築タスクは、個人が手を伸ばしてつかむための動作のために左手と右手を使用する頻度を迅速、客観的、定量的に測定します。片側性末梢神経損傷後、患者はしばしば片手をほぼ完全に使用するようになり、その方向は他の臨床的要因から予測できません。

要約

上肢末梢神経損傷後の手と腕の機能を評価するための多くの方法が存在しますが、末梢損傷はしばしば一方的であり、片側損傷のユニークな結果を捉えるように設計された既存の方法はほとんどありません。上肢の片側性障害は、利き手の使用の増加または減少につながる可能性があり、個々の患者のニーズに応じて、いずれかの変化が適応または不適応になる可能性があります。非定型的な手の使い方(左/右の選択)を特定するために、研究者や臨床医はそれを測定する必要があります。しかし、手の使い方は伝統的に自己申告調査で評価され、必ずしも実際の左利き/右利きの選択を反映しているわけではありません。ここでは、この知識のギャップは、制約のない環境での左手/右手の選択肢を迅速、定量的、安価に評価するブロック構築タスク(BBT)で解決されます。BBTでは、参加者は手の使い方についての説明なしに、連動するプラスチックレンガで抽象的な形を作ります。主な結果は、各ハンドで行われたリーチの割合(つまり、各レンガの最初のピックアップ)です。片側性末梢神経損傷後、患者は3つのクラスターに分類されました:ほぼ典型的な手の使用(44%)、常に利き手を使用する(44%)、または利き手をまったく使用しない(13%)。利き手を負傷した患者の間でも、利き手の使用が異常に増加したことが定期的に発生しました(36%)。特に、手の使用は臨床的特性によって予測されなかったため、BBTは、末梢神経損傷患者の臨床的特性からは予測できない左手/右手の選択肢を客観的に測定します。BBT プロトコルは、上肢に非対称的な影響を与える状態の評価に関心のある研究者や臨床医にとって興味深いものとなるでしょう。

概要

上肢の末梢神経損傷(PNI)は通常、片側性(82%-97%)1,2ですが、片側性の損傷が制約のない目標指向の行動選択にどのように影響するか、具体的には、人々が日常生活で左手を使うか右手を使うかを選択するかどうかを定量的に評価するための効果的な方法はほとんどありません。

左利きと右利きの選択は、PNI後の患者の転帰に影響します

良好な患者の転帰は、影響を受けた手の継続的な使用と関連していますが、患者の転帰不良は、影響を受けた手が機能を保っているが使用量が少ない場合に発生します3。より広くは、手の使用の変化(制約のない環境での手の選択)は適応的または不適応的である可能性があります:ある患者は、影響を受けた手の使用を増やすことによって機能を改善したいと思うかもしれません（つまり、練習したりします。一方、慢性的な障害を持つ別の患者は、影響を受けていない手の代償的な使用を増やすことで恩恵を受けるかもしれません。このような戦略には、意図的な臨床医の指導が必要です。例えば、影響を受けていない手で補償することで利益を得る患者の場合、負傷した手が利き手(DH)4である場合、そのような補償は自然には起こりません。したがって、PNIの多くの患者は、自分の手の選択行動の正確な評価または追跡から利益を得るでしょう。

現在の評価では、PNI 後の機能的な手の使用を定量的に捉えるには不十分です

手の使い方は、手の好み、手の機能、または障害の標準的な尺度では捉えられません。Edinburgh Handedness Inventory5 や Motor Activity Log6 などの手の好みの調査は、根本的に異なる概念 (自己申告による手の使用) 7 に取り組んでいます。さらに、選好調査は、自己報告調査8,9に固有の限られた精度に悩まされており、心理測定特性10の確立が不十分であり、その結果は調査11にリストされている特定のタスクを超えて一般化されない可能性があります。Fugl-Meyer12 や Box and Blocks13 などの一般的な評価では、手の使い方ではなく器用さを測定し7、左右の非対称性が控えめな手の動き14 に焦点を当てているため、手の機能に関する臨床評価で手の使用を定量化できるものはほとんどありません。標準的な患者報告アウトカム評価では、一方的な損傷の結果を特定できません、たとえば、腕、肩、手の障害 (DASH)1,15 および QuickDASH16 は、手の優位性に強く依存するアクションを省略または最小化するように設計されています。最後に、ハンドの使用には2つの確立された尺度が存在しますが、どちらにも欠点があります。手の好みの定量化テスト(QHPT)17は、日常のタスクに似た可能性のある到達アクションの定量的測定を可能にしますが、移動距離を狭くサンプリングし(すべてのターゲットが参加者から等距離にある)、オブジェクトの機能的な使用を回避します(参加者はトランプを拾いますが、ゲームには使用しません)ため、QHPTの現実世界のシナリオへの適用性が制限される可能性があります。実際の使用量テストは、現実世界の文脈化された行動を含むが、活動18ごとに1つのサンプルしか含まないため、数値的な定量的結果は提供しない。したがって、左利き用と右利き用を測定するには、新しく具体的な評価が必要です。

ブロック構築タスク(BBT)4,19,20は、片側性PNIの個人を含む、制約のない目標指向の文脈で左手/右手の選択肢を評価することにより、この測定のギャップに対処するための迅速で安価な定量的方法を提供します。BBTは、手を伸ばしてつかむ動作を行う能力を持つ参加者の左手/右手の使用を特徴付けるのに適しており、片側障害後の非定型手の使用を特徴付けるのに理想的です-つまり、片方の手の使用が一般的な成人と比較して高い（およびそれに伴うもう一方の手の使用の停止）。BBTは、特に臨床環境では広く使用されていません。現在の原稿では、BBTを使用して参加者が各ハンドを制約なく把握するアクションに使用する頻度を評価するためのプロトコルを提示し、また、片側PNI後のハンド使用結果の分布とクラスタリングに関する新しい結果を提示することにより、このギャップに対処します。

プロトコル

このプロトコルは、ワシントン大学医学部の治験審査委員会によって、ヒトを対象とした研究として承認されました。すべての参加者はインフォームドコンセントを提供しました。

1. 設備工事

注意: このプロセスでは、材料表に記載されている消耗品を使用して、図1に示す機器を製造します。

figure-protocol-376
図1: BBT機器。テーブルのトップダウンビューは、参加者が下部に、実験者が上部に表示されます。スタディを設定するには、緑色のベースプレートをテープで留めてから、(A)ポスターボードをテーブルに置き、(B)ポスターボードの切り欠きにレンガを置き(スケール用の巻尺が含まれています)、(C)ポスターボードを取り外します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

  1. 図 2 に示す 4 つのモデルを、表 1 にリストされている 10 個の標準ブリックのうちの 1 つを使用して構築します。最終的には、モデルに含まれているものに加えて、さらに40個のレンガ(およびスペア)が残るはずです。各モデルを接着して、レンガが接続されたままになるようにします。各モデルの裏面に番号のラベルを付けます。

figure-protocol-1124
図2:推奨モデル。サンプルモデル。BBTは、モデル設計の変更に対してロバストです。(A)正面(参加者に面している)。(B)バック(実験者向け)。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

色カラー(公式)形
白い白い2x2スクエア
黒い黒い2x2スクエア
赤い赤い2x4 の長方形
黄色ブライトイエロー2x4 の長方形
オレンジオレンジ1x2 の長方形
青いダークアズール1x2 の長方形
栗色ダークレッド1x2、傾斜45°
灰ミディアムストーングレー1x2、傾斜45°
緑ダークグリーンアーチ付き2x3
海軍濃紺2x2、傾斜45°

表1:推奨されるレンガ。公式の色は購入には便利ですが、長くてアルファベット順が曖昧なため、実験的なラベル付けにはお勧めしません。製品IDについては 、資料表 をご覧ください。

  1. ポスターボードの長辺の中央に正方形のノッチがある5インチ/12.7cmのサイズのベースプレートを切り取ります。
  2. 図 1に示され、 図3と 表2で定量化された推奨位置にポスターボード上のレンガを置きます。

figure-protocol-2829
図3:ポスターボードの概略図と推奨されるレンガの位置。BBTは、レンガの位置と向きの変化に対して堅牢です。破線は象限を表します。各象限には1つのレンガが含まれています。精度= 0.5 cm; 表 2 の文字 = キー。推奨される向きについては、 図 1 を参照してください。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

鍵象限色Xポジション(cm)Yポジション(cm)
ある極左オレンジ-27.549.5
B極左白い-21.552
C極左黒い-12.554.5
D極左緑-3.554
E右端栗色954.5
F右端赤い1955
G右端灰26.550.5
H極左黄色-1945.5
私極左青い-8.547.5
J右端オレンジ450
K右端海軍12.548
L右端青い19.547
M極左栗色-3429
N極左赤い-2439
O極左海軍-1439.5
P極左灰-4.539
Q右端黄色740
R右端緑19.540
S右端黒い26.542.5
T右端白い34.540.5
U左寄り海軍-3427.5
V左寄り青い-24.532.5
W左寄り栗色-1531.5
X左寄り緑-529
Y右寄り白い630
Z右寄り灰1435
AAさん右寄り黄色24.530.5
血液型左寄り黄色-31.521.5
交流左寄り白い-2224
広告左寄り黒い-921
AEの右寄り赤い522.5
AF方式右寄り青い1924
AGの右寄りオレンジ3222
あら左寄り赤い-2514
人工知能左寄り灰-1415.5
AJさん左寄りオレンジ-6.517
アカ右寄り海軍1016
アル右寄り黒い2316
午前右寄り栗色19.510.5
ひとつの右寄り緑30.513

表2: 推奨されるレンガの位置。この表には、 図 3 と同じ情報が含まれています。行ごとにリストされ、次に左から右にリストされます。象限は参加者の視点から定義され、遠距離/近距離は Y = 36 cm で分割されます。

  1. ポスターボードで、ペンまたは鉛筆を使用して各レンガの位置の輪郭を描き、レンガの周りに境界線(~2 mm)を残します。このアウトラインは、ステップ1.6で切り取られます。
    注:境界線の目的は、ポスターボードを取り外すときに、レンガが切り欠きの端に引っかからないようにすることです。
  2. 各アウトラインの外側に、関連付けられたレンガを識別するラベル(オレンジなど)を配置します。ベースプレートの反対側の実験者が読み取れるように、ラベルテキストの向きを設定します。
    1. 非対称レンガの場合は、ラベルに矢印を追加して、レンガの向きが一貫していることを示します。これは結果に影響しないはずですが、セットアップが容易になります。
  3. ポスターボードから長方形の輪郭を切り取ります。これにより、 図 1A に示すように、レンガごとに 1 つずつ、40 個のラベル付きアウトラインを含むポスターボードが生成されます。

2. 参加者が到着する前に試験を設定する

  1. ベースプレートをテーブルの一方の端にテープで留めます。
  2. ベースプレートの前に車輪のない椅子を置きます。ポスターボードをテーブルの上に置き、その切り込みをベースプレートにかぶせます。
  3. ポスターボードの各切り欠きに適切なレンガを配置します。次に、ポスターボードを取り外して、レンガとベースプレートだけが残るようにします(図1C)。試験が完了する前に、参加者にポスターボードを見させないでください。
  4. 4つのモデルの順序を選択します(研究目的、カウンターバランス、またはランダム化)。実験者のテーブル側にスタンド(モデルを保持するため)を置きます。
    1. カメラがモデルを見ることができる場所にスタンドを配置し、モデルがカメラの手の動きのビューを遮らないようにします。
  5. ワークスペース、ブロック、手がはっきりと見えるようにカメラを配置します (建物のベースプレートから ~20 cm 上まで)、参加者の顔が見えないようにします。
    1. ビデオからオフラインで集計を実行する能力が利用可能であることを確認するか、または、メインタスクの実行中に左右のリーチを集計する準備ができている3人の実験者を用意します。

3. 主な業務

  1. 参加者を椅子に座らせます。ステップ2に従って、レンガがテーブルに表示されていることを確認します。他のトレーニングや順応は提供しないでください。
  2. ビデオに個人を特定できる情報が含まれていないことを確認するには、参加者の体にある目に見える識別情報(フェイスマスクの提供やタトゥーのカバーなど)を削除または覆います。
  3. 参加者に指示します:「このレンガで形を作ってもらいます。まず、ベースプレートの横に手を置きます。テーブルの前にモデルを配置します。私が「行く」と言うとき、テーブル上のピースを使用して、色をコピーすることを含めてモデルを構築します。その緑色のベースプレートの上に構築します。私たちは、これをできるだけ早く、そして正確に行っていただきたいと考えています。私たちがお願いするのは、ピースを拾い上げ、テーブルの上に引きずり回さず、後で取っておいておかないように、ピースを使って組み立てる準備ができたら拾うことです。」(必要に応じて両方を実演します。「組み立てが終わったら、ベースプレートの両側に手を置きます。何か質問はありますか?」
  4. 参加者に質問がある場合は、台本にない情報を提供しないでください。ただし、台本情報を明確にしたり、繰り返したり、言い換えたりすることは許容されます。
    1. 左/右や、参加者が片方の手をもう片方の手よりも使う必要があると思わせるようなことは言わないでください。
  5. 参加者に録音が開始されることを伝え、録音を開始します。
  6. スタンドにモデルを置きます。「行け」と言います。数値ラベルが実験者を向くようにモデルの向きを設定します。参加者がモデルを完了するのを待ちます。
  7. 両方のモデル (実験者の接着されたモデルと参加者のビルドしたばかりのモデル) をテーブルから取り出します。
  8. 新しいモデルで手順3.6に戻ります。4つのモデルがすべて完成し、参加者がテーブルの40個のレンガをすべて使用するまで、この操作を繰り返します。

4. メインタスク中の不測の事態

  1. 参加者がレンガを省略した場合は、モデルが完成するまで待ってから、「あなたのモデルは私のモデルに似ていますか?」と言います。彼らがそれを修正するのを待ちます。
  2. 参加者がモデルで同じブロックを 2 回使用する場合は、モデルが完成するまで待ってから、「後で十分なブロックがあることを確認するために、別のブロックを追加させてください」と言います。ワークスペースに交換用の死点を置きます。
  3. 参加者が正しいレンガを使用してモデルを構築したが、間違った場所にある場合は、何も言わずに通常どおり続行します。
  4. レンガがテーブルから落ちた場合は、モデルが完成するまで待ってから(参加者が現在最後のモデルで作業している場合を除く)、ワークスペースで落ちたピースの死点を交換します。
  5. 参加者が動くべきでないときにブロックを動かした場合(例えば、Goと言う前)、「私がGoと言うまで待ってください」と言います。参加者を停止し、レンガをおおよその元の場所に戻します。
  6. 参加者がレンガをすくったり、建物を作らずにブロックを再配置したりした場合は、参加者を止めて指示を明確にし、レンガをおおよその元の場所に戻します。

5. データの収集とコーディング

  1. データ収集は、イベントロギングソフトウェア( 26など)を使用して、ビデオ録画に基づいてオフラインで実行するのが最適です。録音が不可能な場合は、コーダーにメインタスク中に以下の手順をライブで実行するように依頼してください。信頼性を確保するには、2人以上のコーダーの結果を比較し、100%の一致を目指してコンセンサスを得ます。意見の相違がある場合、コーダーは評価について話し合い、共同レビューを通じてコンセンサスに達します。
  2. コーダーにビデオを確認してもらい、参加者が各手で有効なリーチ・トゥ・グラップ・アクション(簡潔に把握する)を行った回数を数えます。
  3. 次のアクションと無効な把握について考えてみます。
    1. はさみグリップを使用せずにレンガを拾う(例:テーブルを横切ってレンガをすくったり滑らせたりする)。
    2. 以前に拾ったレンガを拾う。たとえば、参加者がレンガを拾い上げてから元に戻した場合、次にそのレンガを拾ったときを数えないでください。
  4. 各ハンドの有効な握りのカウントを使用して、各参加者について測定された支配的な(または影響を受ける)ハンドの握りの割合を計算します。
    関心のあるハンドの有効な握りの数/有効な握りの総数
  5. 彼らの科学的ニーズに基づいて、追加の分析(例えば、両手でレンガを操作するのに費やした時間)を実行します。

結果

参加者の選択

包含/除外基準は、18 歳以上、英語を話す片側性上肢 PNI (非病理学的起源と定義され、医療記録から決定される)、および腕、肩、手の迅速な障害 (Q-DASH) 16 ≥ 18 でした。この閾値は、障害によって生活が影響を受ける個人を選択するために選択されました。少なくとも 1 臨床的に重要な差24 が 0 を超えています。この閾値は、上肢障害25 の患者の平均より 1 SD 下にあるため、PNI の幅広い患者を捕らえるように設計されました。

除外基準は、認知障害、未矯正視覚障害、慢性疼痛の診断、主要なメンタルヘルス診断(うつ病、不安神経症、双極性障害、または心的外傷後ストレス障害を含まない)、過去2か月以内の手術、または過去2年間のPNIの反対側の腕に影響を与える運動機能診断でした。傷害の重症度の影響を調べるために、上記の基準内ですべての種類と重症度のレベルの傷害が募集されました。

現在のデータでは、参加者は、ワシントン大学医学部 (ミズーリ州セントルイス) Center for Nerve Injury and Paralysis Injury Clinic および Milliken Hand Center 外来ハンド セラピー クリニックから募集された片側性 PNI の成人 48 人でした。採用フローチャートについては、4.患者を典型的な成人と比較するために、20人の追加の参加者(典型的な右利きの成人、年齢範囲18〜33歳、2013年から2014年にカナダのアルバータ州レスブリッジ大学で収集された)と同じデザインを使用した以前の研究からのデータを使用した21。データは、研究用電子データ収集システム22を介して保存および管理された。

患者には、DHにPNIを付与した22人の参加者と、非利き手(NDH)にPNIを付与した26人の参加者が含まれていました。完全な人口統計学的詳細は 表3にリストされている; グループ間(罹患DH対罹患NDH)に差は認められなかったが、罹患DH群の受傷後の経過時間がわずかに長かった(p = 0.050)。両方のグループは同じプロトコルを受けました。

変数トータルDHが影響を受ける影響を受けるNDHグループ間
(n = 48)(n = 22)(n = 26)
平均値/カウント平均値/カウント平均値/カウントT/χ2p
(%、SD、または範囲)(%、SD、または範囲)(%、SD、または範囲)
年齢(年)44.42±15.5541±15.543±15.6-0.8960.375
性別=女性(n)28 (58%)15(68%)13(50%)0.9590.327
競走白い37 (77%)18 (81.8%)19 (73%)0.1390.709
黒人/アフリカ系アメリカ人9 (19%)4 (18.2%)5 (19.3%)0.0001.000
ネイティブアメリカン3 (6%)1 (4.5%)2 (7.7%)0.0001.000
アジア系アメリカ人/太平洋地域0 (0%)0 (0%)0 (0%)0.3330.564
他2 (4%)0 (0%)2 (7.7%)0.3650.546
教育とある高校2 (4%)0 (0%)2(7.7%)0.0530.819
高校または同等校10 (21%)4(18%)6(23%)0.4000.527
某大学16 (33%)9 (41%)7(27%)0.2500.617
カレッジ +19 (39%)9(41%)10 (38.5%)0.0530.819
他1(2%)0(0%)1(4%)0.0150.904
影響を受けた手 = ドミナント (n)22 (45.8%)26 (54%)––
負傷からの月数(中央値)11 (1-160)13 (4-47)9 (1-160)-0.3060.761
最近の怪我に関連する痛み (0-10)3 (0-10)3 (0-8)3 (0 -10)0.2260.822
過酷神経失行症8 (17%)4 (8.33%)4 (8.33%)0.0170.897
アソノトメシス18 (38%)7 (14.6 %)11 (23%)0.8890.346
神経遮断22 (46%)11 (23%)11 (23%)01
影響を受けた神経尺骨27 (56%)12 (54.5%)15 (57.6%)01
中央値33 (68.75%)15 (68%)18 (69%)01
ラジアル18 (37.5%)5 (23%)13 (50%)2.7080.100
後骨間4 (8%)2 (9%)2(7.6%)01
前骨間3 (6%)1 (4.5%)2 (7.6%)01
皮膚7 (14.5%)4 (18.6%)3 (11.5%)0.0570.811
他11 (22%)7 (32%)4 (15%)1.0100.315
負傷場所神経 叢15 (31.3%)8 (36%)7 (27%)0.1530.696
上腕7 (14.5%)4 (18%)3 (11.5%)0.0570.811
肘11 (23%)6(27%)5(19%)0.1000.752
前腕15 (31%)9 (27%)6 (19%)1.0310.310
手首22 (46%)8 (41%)14(23%)0.8470.357
手6 (12.5%)3 (13%.6)3 (11.5%)01
指4(8%)2 (9%)2(7.6%)01
怪我の原因トラウマ29 (60%)12 (54.5%)17 (65.4%)0.8620.353
外科的合併症9 (19%)5 (22.7%)4 (15.4%)0.1110.739
慢性的な圧迫7 (15%)4 (18.2 %)3 (11.5%)0.1430.706
他3 (6%)1 (4.55%)2 (7.7)%0.3330.564

表3:患者の人口統計。 数値データのt検定とカテゴリデータのx2の検定によって評価されたグループ間差。手術=この怪我のために。ヒスパニック系および/またはラテン系と特定された参加者はいません。

現在のレポートに固有のデータ分析には、手の使用率のクラスター分析を通じて参加者のサブグループを特定することが含まれていました。データ解析は MATLAB 23.2.0 で実行しました。クラスター解析は、最短ユークリッド距離を用いたリンケージ関数を用いて行い、その結果はデンドログラム関数を用いて可視化した。さらに、人口統計学的要因が手の使用に関連しているかどうかを判断するために、カテゴリ因子をANOVAでテストし、スピアマン相関による量的要因をテストしました。多重比較の修正は適用されませんでした。

BBTの主な結果は、ステップ5.4で説明されているように、各参加者について測定された、支配的な(または影響を受けた)ハンドグリップの割合です。

関心のあるハンドで握った回数/合計握った回数

BBTは、 図4に示すように、PNI後の非定型的な手の使用の明確なパターンを明らかにしています。現在のデータでは、健康な成人(右利きの人のみ利用可能なデータ)は0.63±0.14の割合でDHを使用しており、これは同じデザインを使用した以前の研究(0.64 ± 0.0721、0.64 ± 0.0223)とほぼ一致しています。利き手に対する片側性PNIの患者では、平均手の使用量は健康な成人と区別がつかないままであった:右利きの人は0.59±0.32(n = 20、Mann Whitney U検定p = 0.70)、全利き手は0.62 ± 0.3(n = 22、p = 0.90);左利きの選手は統計的に分析されていません(n = 2)。それにもかかわらず、ほとんどの個々の患者は非定型的な使用を示しました。このパターンを定量化するために、怪我や手の優位性(n = 68)に関係なく、すべての参加者に対してクラスター分析が行われ、 図5に示す樹形図が生成されました。

figure-results-8240
図4:PNIの有無にかかわらず手の使用法。各ポイントは 1 人の参加者を表します。グループレベルでは、患者は典型的な成人と有意に異なることはありませんが、個々の患者の57%が典型的な範囲(0.4-0.875)外にあります。水平ジッターは、個々のポイントの視認性を高めるために導入されました。負傷した手:DH =利き手、NDH =非利き手、なし=典型的な成人。 (A) 右利きの患者(n = 41)および典型的な成人(n = 20)。 (B) 左利きの患者(n = 7)。 (C) 利き手の任意の患者(n = 61)。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-8836
図5:参加者間の手の使い方のクラスタリング。 樹形図には、参加者の 3 つのクラスターが示されています: 典型的な DH 使用量 (シアン)、常に DH 使用量 (緑)、DH を使用しない (マゼンタ)。個々の参加者には、グループ(DH負傷者、NDH負傷者、または健康)、利き手(R-dom、L-dom)、およびDH使用量の一部がラベル付けされます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

このクラスタリングにより、カットオフ値が>0.100と>0.875の3つのグループが特定されました。ほとんどの場合、DHを使用する患者(中央値1.00)。DHを一般的な割合(中央値0.60)で使用する個人。クラスターのカットオフは、左利きの選手を除外した場合も同じでした。全体として、ほとんどの患者は非定型的な手の使用を持っていました(27/47、57%)が、 図6に示すように、手の使用クラスターはDHが負傷したかどうかによって決定されませんでした。具体的には、DH損傷の8/22患者(36%)を含む、一部の患者は影響を受けた手の使用が増加しました。したがって、個々の患者の手の使用は劇的に非定型的になる可能性がありますが、非定型の方向は個々の測定なしには予測できません。

figure-results-9681
図6: 個々の特性と手の使用クラスターの関係。 一部の参加者は、DHの怪我にもかかわらず常にDHを使用するか、NDHの怪我にもかかわらずDHをまったく使用しません。各クラスターの参加者の数 = #。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

右利きの参加者の手の使用は、影響を受けた神経、損傷部位、重症度、手術から数か月、または痛み(すべての症例でp > 0.2)などの主要な臨床的特徴によって予測されませんでした。詳細については、 補足テーブルを参照してください。ANOVAには、左利きの人のサンプルが小さく、グループ間が異なるため、右利きの人のみが含まれていました。ANOVAには有意な因子がなかったにもかかわらず、1つの因子は手の使用と有意に、しかし部分的に相関していました:エジンバラの自己報告の変化によって測定される選好の変化（ρ = -0.594、p < .001)。このパターンは、上記のすべての特性(それぞれp ≥ 0.09、0.170、0.816、0.978、0.615、および.038)についてDH損傷患者に分析を限定しても当てはまりませんでした。全体として、自己申告による手の使用は手の使用と部分的に相関していましたが、非定型の手の使用は以前の要因から十分に予測できませんでした。

BBTは迅速で信頼性があります。ほとんどの参加者は3分以内にBBTを完了します:健康な成人の最初の動きから最後の動きまでの時間は157±33秒(範囲99-291秒、中央値152秒、データ 22からのデータ)です。片側性PNIの患者では、時間は245秒±141秒(範囲120〜919秒、中央値217秒)です。

外的妥当性を測定するために、以前の研究では、片側性PNI患者を対象に、BBTの手の選択と運動活動ログ(MAL)の自己申告による手の好み6 を比較しました。これら 2 つの測定値は、方法に大きな違いがある類似の構成体を測定する機器に適宜、中程度の相関 (R2 = 0.33)4 でした。たとえば、MALは、影響を受けていない手の使用とは無関係に、影響を受けた手の自己申告による使用/不使用を測定します。BBTは、複数のテストでモデル設計に大きな違いがある場合でも、テストと再テストの信頼性が良好です(r = 0.838)23。

これらの結果は、BBTの精度、速度、妥当性、したがって、臨床特性では明らかでない可能性のある非定型の手の使用パターンを検出する能力を示しています。

補足テーブル。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

ディスカッション

ブロック構築タスク(BBT)は、制約のない目標指向のコンテキストで、左手/右手の選択肢を迅速、安価、定量的に評価することを可能にします。したがって、BBTは、片側性末梢神経損傷(PNI)3後の患者の転帰に関連する左手/右手の使用パターンを評価するための独自の手段を提供します。現在の原稿(図4、 図5、 図6)の斬新な結果は、片側PNI後の手の使用が典型的なDHの使用であるか、DHまたはNDHへの圧倒的なシフトである可能性があることを示しています。手の使用は既存の臨床変数では予測できなかったため、どのようなトレーニングやリハビリテーションが患者に最も利益をもたらすかを特定できる非定型の手の使用パターンを特定するには、直接測定する必要があります。

患者は3つのクラスターに分類されます

BBTは、個々の患者が片側性PNIに対して異なる反応を示す3つのクラスターに分類されることを明らかにしています。完全にDHまたはNDHに切り替える人もおり、負傷した手を常に使用するように切り替える人もいます。おおよそ典型的な患者が負傷前のベースラインから手の使い方を変えたかどうかは不明ですが、患者の57%が非定型の手の使い方を持つクラスターの1つに該当します。したがって、手の使い方の微妙な変化の影響を特定するには、さらなる研究が必要です(おおよその典型的なクラスター内)が、片手だけを使用する患者は、生活や活動に劇的な影響を与える可能性があります。

重要なことに、損傷の臨床的特徴は手の使用を予測しませんでした。負傷の側面、位置、重症度、場所、持続時間、または痛みのいずれも、手の使用の有意な予測因子を提供しませんでした。自己申告によるハンドの好みは、実際のハンドの使用と相関していましたが、この相関関係は統計的な有意性を達成しましたが、それは部分的でした:ハンドの好みは、ハンドの使用の変動の23≈説明しました。これは、手の使用が独立した構成概念7 であり、自己報告調査11 または手先の器用さの評価22から正確に予測できないという以前の調査結果と一致します。その結果、患者がDH障害にどのように反応したかを特定し、使用される手のパフォーマンスの向上や手の使用パターンの変化など、使用に関連する結果を促進するために介入が必要かどうかを判断するために、手の使用を定量的に測定する必要があります。

手の使用がシフトした場合 (つまり、常に影響を受けた手または影響を受けていない手を使用するようになる)、患者が負傷した側の不快感や機能の制限を回避するか、負傷した側を直接使用して自己リハビリテーションを行うという戦略的な選択を表す場合があります。しかし、個々の参加者がなぜどちらかの戦略を選択するのかは不明のままであるため、これらの説明は循環しています。今後の研究では、一部の患者が患部の手を使用または避けるよう駆り立てる心理的またはその他の要因を特定すべきである。

手の使い方の個々の変化はしばしば起こらず、なぜそのような変化が達成されにくいのかは不明のままです。確かに、患者は損傷後にNDHがより器用になった場合でも、手の使い方をシフトできないことが多く、ハンドシフト介入の結果はまちまちです27,28,29。ハンドドミナンスの神経基質は、部分的にはあるが、完全にではないが、実践に基づいている29。そして、ハンドドミナンスも遺伝的要素30,31を持っています。それにもかかわらず、いくつかの研究は、ドミナンスの再訓練が可能である可能性があることを示唆しています。麻痺性DHの脳卒中患者では、予備データは、NDHパフォーマンストレーニングが機能的自立の増加につながる可能性があることを示唆しています32。上肢切断者の間では、何十年にもわたるDHの喪失(したがってNDHの強制的な使用)の後に、健康なDH33に近似するNDHパフォーマンスが続く可能性があります。しかし、これらの研究のほとんどは、手の使い方ではなく、手のパフォーマンスに焦点を当てています。今後の研究により、リハビリテーションを通じて手の使用が変化するかどうか、またどのように変化するかを明らかにすることができるかもしれません。これには、神経調節が時間とリハビリテーションだけでは通常は起こらない変化を可能にする可能性も含まれます。いずれにせよ、手の使用量の定量化は、手の使用法/好みを変えることが依然として困難であっても、手の使用法の測定により、既存の非定型の手の使用法のためにパフォーマンスベースのリハビリテーションの恩恵を受ける可能性のある個人を特定することも可能になるため、有用です。

ブロック構築タスク

BBT(関心のある手で行われた動きの割合)の主な結果は測定が容易で、左/右のリーチの単純な集計を表します。それにもかかわらず、正確な結果を確保するためにBBTのビデオ録画が推奨され、少なくとも2人のコーダーがビデオをレビューし、集計を比較してコンセンサスを得ることが推奨されます。

BBT は、モデルの選択、レンガの選択、およびレンガの位置の小さな変更に対して堅牢です。この原稿では、レンガ、モデル、および場所を提案していますが(図2、 図3)、これらは開発を容易にするための提案であり、義務ではありません。代替のレンガおよびモデルは、レンガが提案22とほぼ同じサイズのままであり、モデルが参加者がレンガおよびそれらの相対位置をはっきりと見ることができる場所に配置されている限り、結果に影響を与えないはずである。ワークスペース内のレンガの位置も、レンガがワークスペース全体に均等に分布している限り、結果に影響を与えないはずです:未発表のデータでは、参加者は毎回同じ場所を使用してBBTの複数の連続した実行を完了しています(つまり、レンガの色と形状は異なりますが、同じ場所にあります)、場所が繰り返されることに気付いたことはありません。

BBTは、実際のハンドの選択を定量的に評価するために、既存のツールに比べて多くの利点を提供します。いくつかの専門的な研究ツールが存在するが、それらの代替案は、参加者の動きを二次元平面34,35に制限し、高価な仮想現実機器と専門的なデータ分析36を必要とするか、または行動を3〜5のターゲット位置37,38,39に制限する。手札選好の定量化テスト17は、現実世界で7つの場所でカードを拾うために手を伸ばすことを含みますが、そのすべての動きが同じ距離を持ち、オブジェクトの使用が機能しない(ゲームでカードを使用する代わりにボックス内にカードを置く)ため、制限があります。対照的に、BBTでは、参加者が自分のブロックを使用してモデルを構築することを要求し、これにより、到達して把握するアクションを目標指向の行動コンテキスト内に配置します。目標、文脈、および今後の行動は、到達運動40とその神経メカニズム41,42,43,44に影響を与え、目標指向の行動と非目標指向の行動の間では、前者は人間の自然な到達行動をよりよく反映している。たとえば、人がコーヒーマグに手を伸ばすとき、彼らの目標はマグカップを拾うことではありません。彼らの目標はコーヒーを飲むことです。

BBTには多くの制限がありますが、手の使用量を迅速に定量的に測定するための代替手段はほとんどありません。まず、ハンドの選択はタスク固有であるため、BBTの結果が他のアクションや環境に一般化されない可能性があります。しかし、以前の研究では、BBTの結果とレンガ積み上げタスク(デザインが似ているが、750gのハーフレンガを複雑なモデルではなく単純なスタックに組み込んでいる)と比較していた。2つのタスクの結果は相関しており(R2 = 0.64)3、BBTの結果は、その後の細かいオブジェクト操作を伴うリーチアクションの特定のコンテキストを超えて適用する必要があることを示唆しています。次に、BBTセットアップのロジスティクスでは、参加者固有の場所ではなく固定された場所にレンガが必要であるため、到達距離/労力は参加者の腕の長さに依存します。しかし、共著者は、すべてのレンガに到達できない参加者に遭遇したことはありません。第三に、左利きの典型的な大人がBBTでどのようにパフォーマンスを発揮するかについてはほとんど知られていません。左利きの参加者は初期の研究に含まれていた 19,45 が、現在のデザインを使用した左利きの参加者は患者のみである。第四に、そして最後に、BBTは制約のない選択に依存しているため、実験者が誤ってBBTの目標がどちらのハンドを使用するかを測定することであると開示した場合、その知識は参加者の自己監視につながり、結果に影響を与える可能性があります。参加者の欺瞞は不適切ですが、実験者は「このタスクでは、単純な図形を作成するために手をどのように使用するかを測定できます」などの非誘導的な言葉を使用できます。

全体として、ブロック構築タスク (BBT) は、片側上肢障害 (PNI など) の臨床および研究評価におけるオープン ニッチを埋めます。

開示事項

著者には利益相反はありません。

謝辞

この研究は、NIH/NINDS R01 NS114046 to BAPから資金提供を受けました。

資料

NameCompanyCatalog NumberComments
BaseplateThe Lego Group11023
Brick: 1x2 rectangle, dark azureThe Lego Group60049438 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 1x2 rectangle, orangeThe Lego Group41217398 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 1x2 with 45° slope, dark redThe Lego Group45415268 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 1x2 with 45° slope, medium stone grayThe Lego Group42116148 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 2x2 square, blackThe Lego Group303268 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 2x2 square, whiteThe Lego Group3003018 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 2x2 with 45° slope, dark blueThe Lego Group41536538 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 2x3 with arch, dark greenThe Lego Group6215288 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 2x4 rectangle, redThe Lego Group3001218 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Brick: 2x4 rectangle, yellowThe Lego Group3001248 copies + spares; best acquired from brickowl.com
Glue (Krazy Glue)McKessonEPIKG58548RFor gluing models together
LabelsAvery8195
Posterboard: Two Cool Tri-Fold Poster Board, 36 x 48", White/WhiteGeographicsGEO26790BBT will use an 80 x 60 cm workspace. Folding posterboards are recommended.
StandAdoroxKPL7_ADX_FBKTo support models during experiment

参考文献

  1. Philip, B. A., Kaskutas, V., Mackinnon, S. E. Impact of handedness on disability after unilateral upper extremity peripheral nerve disorder. HAND. 15 (3), 327-334 (2020).
  2. Ciaramitaro, P., et al. Traumatic peripheral nerve injuries: Epidemiological findings, neuropathic pain and quality of life in 158 patients. J Peripher Nerv Syst. 15 (2), 120-127 (2010).
  3. Kim, T., Lohse, K. R., Mackinnon, S. E., Philip, B. A. Patient outcomes after peripheral nerve injury depend on bimanual dexterity and preserved use of the affected hand. Neurorehabil Neural Repair. 38 (2), 134-147 (2024).
  4. Philip, B. A., Thompson, M. R., Baune, N. A., Hyde, M., Mackinnon, S. E. Failure to compensate: Patients with nerve injury use their injured dominant hand, even when their nondominant is more dexterous. Arch Phys Med Rehabil. 103 (5), 899-907 (2022).
  5. Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9 (1), 97-113 (1971).
  6. Uswatte, G., Taub, E., Morris, D., Light, K., Thompson, P. The motor activity log-28 assessing daily use of the hemiparetic arm after stroke. Neurology. 67 (7), 1189-1194 (2006).
  7. Dexheimer, B., Sainburg, R. L., Sharp, S., Philip, B. A. Roles of handedness and hemispheric lateralization: Implications for rehabilitation of the central and peripheral nervous systems: A rapid review. Am J Occup Ther. 78 (2), 7802180120(2024).
  8. Taylor, C., et al. Seven-day activity and self-report compared to a direct measure of physical activity. Am J Epidemiol. 120 (6), 818-824 (1984).
  9. Klesges, R. C., et al. The accuracy of self-reports of physical activity. Med Sci Sports Exerc. 22 (5), 690-697 (1990).
  10. Bazo, N. S., Marcori, A. J., Guimaraes, A. N., Teixeira, L. A., Okazaki, V. H. A. Inventories of human lateral preference: A systematic review. Percept Mot Skills. , (2023).
  11. Flindall, J. W., Gonzalez, C. L. Wait wait don't tell me: Handedness questionnaires do not predict hand preference for grasping. Laterality. 24 (2), 176-196 (2019).
  12. Fugl-Meyer, A. R., Jaasko, 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).
  13. Mathiowetz, V., Volland, G., Kashman, N., Weber, K. Adult norms for the box and block test of manual dexterity. Am J Occupation Ther. 39 (6), 386-391 (1985).
  14. Tretriluxana, J., Gordon, J., Winstein, C. J. Manual asymmetries in grasp pre-shaping and transport–grasp coordination. Exp Brain Res. 188 (2), 305-315 (2008).
  15. Hudak, P. L., et al. Development of an upper extremity outcome measure: The dash (disabilities of the arm, shoulder, and head). Am J Industrial Med. 29 (6), 602-608 (1996).
  16. Beaton, D. E., Wright, J. G., Katz, J. N., Group, U. E. C. Development of the quickdash: Comparison of three item-reduction approaches. J Bone Joint Surg Am. 87 (5), 1038-1046 (2005).
  17. Bishop, D. V., Ross, V. A., Daniels, M. S., Bright, P. The measurement of hand preference: A validation study comparing three groups of right-handers. Br J Psychol. 87 (Pt 2), 269-285 (1996).
  18. Chen, S., Wolf, S. L., Zhang, Q., Thompson, P. A., Winstein, C. J. Minimal detectable change of the actual amount of use test and the motor activity log. Neurorehabil Neural Repair. 26 (5), 507-514 (2012).
  19. Stone, K. D., Bryant, D. C., Gonzalez, C. L. Hand use for grasping in a bimanual task: Evidence for different roles. Exp Brain Res. 224 (3), 455-467 (2013).
  20. Gonzalez, C. L. R., Ganel, T., Goodale, M. A. Hemispheric specialization for the visual control of action is independent of handedness. J Neurophysiol. 95 (6), 3496-3501 (2006).
  21. Stone, K. D., Gonzalez, C. L. Manual preferences for visually- and haptically-guided grasping. Acta Psychol. 160, 1-10 (2015).
  22. Harris, P. A., et al. Research electronic data capture (redcap)—a metadata-driven methodology and workflow process for providing translational research informatics support. J Biomed Info. 42 (2), 377-381 (2009).
  23. Kim, T., et al. Healthy adults favor stable left/right hand choices over performance at an unconstrained reach-to-grasp task. Exp Brain Res. 242 (6), 1349-1359 (2024).
  24. Franchignoni, F., et al. Minimal clinically important difference of the disabilities of the arm, shoulder and hand outcome measure (dash) and its shortened version (quickdash). J Ortho Sports Phys Ther. 44 (1), 30-39 (2014).
  25. Gummesson, C., Ward, M. M., Atroshi, I. The shortened disabilities of the arm, shoulder and hand questionnaire (quickdash): Validity and reliability based on responses within the full-length dash. BMC Musculoskelet Disord. 7, 44(2006).
  26. Friard, O., Gamba Boris, M. A free, versatile open-source event-logging software for video/audio coding and live observations. Method Ecol Evol. 7 (11), 1325-1330 (2016).
  27. Luken, M., Yancosek, K. E. Effects of an occupational therapy hand dominance transfer intervention for soldiers with crossed hand-eye dominance. J Mot Behav. 49 (1), 78-87 (2017).
  28. Yancosek, K. E., Mullineaux, D. R. Stability of handwriting performance following injury-induced hand-dominance transfer in adults: A pilot study. J Rehabil Res Dev. 48 (1), 59-68 (2011).
  29. Marcori, A. J., Monteiro, P. H. M., Okazaki, V. H. A. Changing handedness: What can we learn from preference shift studies. Neurosci Biobehav Rev. 107, 313-319 (2019).
  30. Sha, Z., et al. Handedness and its genetic influences are associated with structural asymmetries of the cerebral cortex in 31,864 individuals. Proc Natl Acad Sci U S A. 118 (47), e2113095118(2021).
  31. Mcmanus, I. C., Davison, A., Armour, J. A. Multilocus genetic models of handedness closely resemble single-locus models in explaining family data and are compatible with genome-wide association studies. Ann N Y Acad Sci. 1288, 48-58 (2013).
  32. Sainburg, R. L., Maenza, C., Winstein, C., Good, D. Progress in Motor Control. , Springer. 257-272 (2016).
  33. Philip, B. A., Frey, S. H. Compensatory changes accompanying chronic forced use of the nondominant hand by unilateral amputees. J Neurosci. 34 (10), 3622-3631 (2014).
  34. Liang, J., Wilkinson, K. M., Sainburg, R. L. Cognitive-perceptual load modulates hand selection in left-handers to a greater extent than in right-handers. Exp Brain Res. 237 (2), 389-399 (2018).
  35. Przybyla, A., Coelho, C. J., Akpinar, S., Kirazci, S., Sainburg, R. L. Sensorimotor performance asymmetries predict hand selection. Neuroscience. 228, 349-360 (2013).
  36. Buxbaum, L. J., Dawson, A. M., Linsley, D. Reliability and validity of the virtual reality lateralized attention test in assessing hemispatial neglect in right-hemisphere stroke. Neuropsychology. 26 (4), 430(2012).
  37. Bryden, P. J., Mayer, M., Roy, E. A. Influences of task complexity, object location, and object type on hand selection in reaching in left and right-handed children and adults. Dev Psychobiol. 53 (1), 47-58 (2011).
  38. Leconte, P., Fagard, J. Which factors affect hand selection in children's grasping in hemispace? Combined effects of task demand and motor dominance. Brain Cogn. 60 (1), 88-93 (2006).
  39. Mamolo, C. M., Roy, E. A., Bryden, P. J., Rohr, L. E. The effects of skill demands and object position on the distribution of preferred hand reaches. Brain Cogn. 55 (2), 349-351 (2004).
  40. Johnson-Frey, S., Mccarty, M., Keen, R. Reaching beyond spatial perception: Effects of intended future actions on visually guided prehension. Visual Cognition. 11 (2-3), 371-399 (2004).
  41. Gallivan, J. P., Johnsrude, I. S., Flanagan, J. R. Planning ahead: Object-directed sequential actions decoded from human frontoparietal and occipitotemporal networks. Cereb Cortex. 26 (2), 708-730 (2015).
  42. Watson, P., Van Wingen, G., De Wit, S. Conflicted between goal-directed and habitual control, an fMRI investigation. eneuro. , (2018).
  43. Rosell-Negre, P., et al. Reward contingencies improve goal-directed behavior by enhancing posterior brain attentional regions and increasing corticostriatal connectivity in cocaine addicts. PloS One. 11 (12), e0167400(2016).
  44. Baldauf, D., Cui, H., Andersen, R. A. The posterior parietal cortex encodes in parallel both goals for double-reach sequences. J Neurosci. 28 (40), 10081-10089 (2008).
  45. Gonzalez, C. L., Whitwell, R. L., Morrissey, B., Ganel, T., Goodale, M. A. Left handedness does not extend to visually guided precision grasping. Exp Brain Res. 182 (2), 275-279 (2007).

転載および許可

このJoVE論文のテキスト又は図を再利用するための許可を申請します

許可を申請

さらに記事を探す

JoVE

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

個人情報保護方針

利用規約

一般データ保護規則

お問い合わせ

図書館への推薦

JoVE ニュースレター

研究

教育

著者

図書館員

JoVEについて

Copyright © 2023 MyJoVE Corporation. All rights reserved