고기능 뇌졸중 환자의 인지 결함을 감지하기 위한 이중 작업 스트룹 패러다임

요약

임상 평가 척도는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 기능 장애에 충분히 민감하지 않습니다. 이중 작업 패러다임은 인지 기능 장애의 평가 및 인지 훈련에서 이점과 잠재력을 제시합니다. 이 연구는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 기능 장애를 식별하기 위한 이중 작업 Stroop 패러다임을 제안합니다.

초록

일반적인 임상 인지 평가 척도는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 장애에 충분히 민감하지 않습니다. 이중 작업 평가는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 결함을 식별하는 데 이점이 있으며 임상 평가 및 인지 훈련에 점진적으로 적용되었습니다. 또한, Stroop 패러다임은 기존의 임상인지 평가 척도보다 주의력 평가에 대한 민감도와 특이도가 더 높습니다. 따라서 본 연구에서는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 장애를 파악하기 위해 Stroop 패러다임을 기반으로 한 이중 과제 평가를 제시한다. 이 연구는 Stroop 패러다임을 기반으로 한 단일 및 이중 작업 평가를 보여주고 사례 실험 및 동기화된 기능적 근적외선 분광법 평가를 통해 타당성을 확인합니다. Stroop 반응 시간과 정확한 속도는 피험자의 인지 수준을 평가하는 주요 지표로 사용됩니다. 이 연구 프로토콜은 고기능 뇌졸중 환자에 대한 일반적인 임상 평가 실패의 상한 효과를 파악하기 위한 새로운 아이디어를 제공하는 것을 목표로 합니다.

서문

뇌졸중은 인간 장애의 주요 원인이며¹ 다양한 정도의 운동, 인지, 정서적 및 기타 기능적 결함을 유발할 수 있다². 예후가 좋고 약간의 기능적 결함만 있는 일부 뇌졸중 환자는 일상 활동에서 더 큰 기능적 자율성을 나타내지만 장애의 기능적 상태는 직장 복귀 또는 이전 활동을 지원하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 이러한 환자들을 고기능 뇌졸중 환자(high-functional stroke patients)^{라고 한다 3,4}. 경미한 기능 결함으로 인해, 몬트리올 인지 평가(MoCA)⁵ 및 임상 치매 등급(CDR)⁶과 같은 기능 척도의 일반적인 평가를 통해 특히 인지 기능 측면에서 기능 장애를 식별하기 어렵습니다. 따라서 고기능 뇌졸중 환자의 인지 기능 장애를 식별하기 위한 객관적이고 간단한 방법을 개발할 필요가 있습니다.

최근 몇 년 동안 평가 및 교육에서 이중 작업 패러다임의 장점은 점차 ^7,8로 평가되었습니다. 예를 들어, 환자는 간단한 인지 단일 작업(예: 계산)에서는 정상적으로 수행할 수 있지만 추가 작업이 추가될 때 다양한 정도의 인지 기능 저하를 보일 수 있습니다 ^9,10 (예: 계산하면서 걷기). Manaf et al. 뇌졸중 환자는 인지 작업 수행을 희생하여 안정성을 유지하는 것과 같은 인지-운동 이중 작업을 수행할 때 종종 보상 전략을 사용한다는 것을 발견했습니다¹¹. 따라서 이중 작업 평가는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 결함을 식별하는 데 이점이 있을 수 있습니다. 한편, 이중 과제 평가의 내용은 주변 환경을 관찰하면서 걷거나 말하고 부르는 것과 같은 단일 과제보다 일상 생활에 더 가깝습니다. 이전 연구에서, 걷기 + 명명 과제 및 걷기 + 장애물 횡단 과제는 실제 환경(¹²)에서 걷기를 시뮬레이션하도록 설계되었다.

반면에, 이중 업무의 실행 능력은 분할 주의력(고급 인지 기능 범주에 속함)과 밀접한 관계가 있습니다¹³. 분할 주의는 여러 작업을 동시에 처리하고 둘 이상의 작업(¹⁴)에 주의를 할당하는 능력이다. 이 인지 능력은 일상 활동의 효율성을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 따라서 이중 작업 평가의 결과는 개인의 분할 된 관심을 반영하는 데 사용될 수 있습니다. 일반적으로 사람들은 일상 생활에서 두 가지 이상의 간단한 작업을 동시에 처리 할 수 있으며 방해받지 않습니다. 그러나 뇌 기능이 손상되면 단순한 이중 작업에 직면했을 때 더 많은 이중 작업 간섭이 있을 수 있습니다. 즉, 이중 작업을 수행할 때, 감소된 분할 주의는 하나 또는 두 개의 작업의 수행을 손상시킬 수 있다⁽¹⁵). 이중 작업 실행은 고기능 뇌졸중 환자의 진행성 인지 기능 장애를 감지할 가능성이 더 높다고 결론지었습니다.

스트룹 패러다임(Stroop paradigm)은 스트룹 효과(Stroop effect)를 연구하기 위한 고전적인 실험 패러다임이다^.16 이는 인지 기능 테스트, 특히 주의력 억제¹⁷ 분야에서 주의력 평가에 널리 사용되어 왔다. 고전적인 스트룹 효과는 개인이 지배적 인 반응의 간섭으로 인해 비 지배적 인 자극에 빠르고 정확하게 반응하기 어렵다는 사실을 나타냅니다. 그 결과 비우성 자극에 대한 응답 시간이 길어지고 반응 정확도가 낮아집니다. 우성 반응과 비우성 반응 사이의 반응 시간 또는 정확도의 차이는 스트룹 효과(Stroop effect)^{이다 18}. 따라서 Stroop은 높은 수준의 주의가 필요합니다¹⁹. 스트룹 효과가 작을수록 주의력 억제가 높고, 스트룹 효과가 클수록 주의력 억제가 감소한다¹⁸.

스트룹 패러다임은 고기능 뇌졸중 환자의 인지 기능 장애를 평가하는 데 더 적합할 수 있으며, 주의력 평가에 대한 민감도와 특이도가 기존의 임상 평가 척도보다 더 높다²⁰. 따라서 본 연구에서는 고기능 뇌졸중 환자의 인지 장애를 파악하기 위해 Stroop 패러다임을 기반으로 이중 작업 평가를 설계했습니다. 이 프로토콜에는 뇌졸중 환자의 인지 기능, 하지 운동 기능 및 균형 기능에 대한 임상 평가도 포함되어 환자가 이중 작업 평가를 완료할 수 있도록 합니다. 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)은 이중 작업 하에서 고기능 뇌졸중 환자의 뇌 기능 활성화를 감지하기 위한 뇌 기능에 대한 객관적인 평가 도구로 사용되었습니다. Stroop 패러다임에 기반한 이중 작업 평가 체계의 효과와 타당성은 임상 실습에 새로운 측면을 제공하는 신경 영상의 관점에서 검증되었습니다.

프로토콜

이 프로젝트는 광저우 의과대학 제5부속병원 의료윤리학회(No. KY01-2020-08-06)의 승인을 받았으며 중국임상시험등록센터(No. ChiCTR2000036514)에 등록되었습니다. 이 연구에서 데이터를 사용하는 것에 대해 환자로부터 정보에 입각한 동의를 얻었습니다.

1. 채용

1. 영상검사로 확인된 안정된 상태의 뇌졸중 환자를 모집하여 중국의학협회 신경과(2005)의 뇌혈관질환 진단기준에 부합한다. Brunnstrom IV²¹ 단계에서 뇌졸중 환자를 선택하십시오.
2. 환자가 기본적인 일상 활동을 독립적으로 완료할 수 있도록 합니다. 환자가 명백한 인지 장애가 없고 다음 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 일방적인 방치 없음(Albert's Test, 누락 횟수 ≤2⁾²²; 언어 결함과 같은 다른 신경계 질환 없음; 이 연구를 완료하기 위해 관련 지침에 협조할 수 있습니다.
3. 피험자가 자발적으로 테스트에 참여하도록 하고 정보에 입각한 동의서에 서명합니다.

2. 임상 평가

1. 이름, 성별, 생년월일, 교육 수준, 체질량 지수, 병력 및 약물 기록을 포함한 피험자의 정보를 기록합니다.
2. 인지 기능 평가를 수행합니다.
   1. 피험자의 주의력과 집중력, 실행 기능, 기억력, 언어, 시각 구조 기술, 추상적 사고, 컴퓨팅 및 방향을 다루는 11개의 질문을 하여 뇌졸중 환자에게 MoCA²³ 을 수행합니다.
   2. MoCA의 총점은 교육 수준과 관련된 30점입니다. 과목이 12 년 미만의 교육을 받았다면 MoCA 총점에 1 점을 더하십시오. 26점 이상을 정상²³점으로 간주합니다.
   3. 뇌졸중 환자에 대해 CDR²⁴ 를 수행합니다. 뇌졸중 환자 및 그 가족과의 구조화된 인터뷰를 통해 정보를 수집하고 기억, 방향, 판단 및 문제 해결, 업무 및 사회적 상호 작용, 가족 생활 및 개인 취미, 독립 생활의 6가지 측면에서 피험자의 능력을 평가합니다.
   4. 가능한 가장 높은 점수는 3점입니다. 얻어진 점수를 다음과 같이 평가한다: 총점 = 0은 치매가 없음을 나타냄; 총점 = 0.5는 치매가 의심됨을 나타냅니다. 총점 = 1은 경미한 인지 장애를 나타냅니다. 총점 = 2는 중등도의 인지 장애를 나타냅니다. 총점 = 3은 심각한 인지 장애를 나타냅니다²⁴.
   5. 뇌졸중 환자에서 일방적 공간 무시(USN)의 존재를 감지하기 위해 Albert 검사를 수행합니다. 피험자에게 종이에 임의의 방향으로 배치된 모든 선을 지우도록 요청하십시오.
   6. 피사체에게 각각 약 2cm 길이의 일련의 40개의 검은색 선을 6줄로 된 흰색 11인치 x 8.6인치 크기의 용지에 무작위로 배치합니다. 테스트 시트의 각 면에 교차되지 않은 선의 수를 기준으로 USN의 존재 여부를 평가합니다. 교차되지 않은 선이 있고 이러한 교차되지 않은 선의 70% 이상이 운동 결손과 같은 쪽에 있는 경우 이는 일방적인 공간 무시를 나타냅니다.
3. 운동 기능 평가를 수행합니다.
   1. 뇌졸중 후 편마비 환자의 운동 기능, 감각, 균형, 관절 운동 범위 및 관절 통증을 평가하기 위해 뇌졸중 환자에 대해 Fugl-Meyer 평가(FMA)를 수행합니다. 운동 영역에는 어깨, 팔꿈치, 팔뚝, 손목, 손, 엉덩이, 무릎 및 발목의 움직임, 조정 및 반사 동작을 평가하는 항목이 포함됩니다.
   2. 운동 기능 점수 범위는 0점(편마비)에서 100점(정상 운동 성능)까지이며 상지 66점, 하지 34점으로 나뉩니다. 다음과 같이 점수를 평가합니다: 0-49점은 심각한 운동 장애를 나타냅니다. 50-84점은 현저한 운동 장애를 나타냅니다. 85-95점은 중등도의 운동 장애를 나타냅니다. 96-99점은 경미한 운동 장애를 나타냅니다.
4. 균형 기능 평가를 수행합니다.
   1. 뇌졸중 환자에 대해 앉은 균형, 기립 균형, 신체 이동, 회전, 한쪽 다리 서 있는 자세를 포함하여 쉬운 것부터 어려운 것까지 총 14개 항목으로 Berg 균형 척도(BBS)²⁷ 를 수행합니다.
   2. 다음과 같이 점수를 평가합니다: 척도에서 가장 높은 점수는 56점입니다. 총점 <40점은 낙상 위험을 나타냅니다. 0-20점은 균형 기능이 좋지 않고 휠체어가 필요함을 나타냅니다. 21-40점은 피험자가 특정 균형 기능을 가지고 있으며 도움을 받아 걸을 필요가 있음을 시사합니다. 41-56점은 균형 기능이 양호하고 피험자가 독립적으로 걸을 수 있음을 시사합니다²⁸.
5. 낙상 위험 평가를 수행합니다.
   1. 뇌졸중 환자에 대해 TUGT(Timed Up and Go Test)²⁹ 를 수행합니다. 피험자에게 의자에서 일어나 3m를 걷고 몸을 돌린 다음 안전을 보장하기 위해 편안한 속도로 의자에 앉도록 요청하십시오. 동시에 평가자에게 출발 명령을 내리는 것부터 의자에 앉는 것까지의 전체 프로세스 시간을 정하도록 요청하십시오.
   2. 얻어진 결과를 다음과 같이 평가한다: 피험자가 TUGT를 완료하는 데 총 시간이 ≥14초인 경우, 피험자가 낙상할 위험이 있다는 것을 나타낸다²⁹.

3. Stroop 작업 평가

1. Stroop 단일 작업 평가 수행(Stroop 작업만 해당; 그림 1).
   1. 환자에게 안정된 의자에 앉도록 요청하십시오.
   2. 상용 자극 프레젠테이션 소프트웨어를 실행하고 합동 테스트 시험을 선택하십시오. 환자에 대한 새 프로필을 만듭니다. Stroop 작업의 합동 검정 시행을 선택하고 세 번의 시행을 반복합니다.
      1. 다음과 같은 실험 패러다임을 수행하십시오. 환자 휴식 시간을 10초로 하여 실험을 설계한 다음 환자에게 총 3번의 시도에 대해 6초의 빈도로 1회의 인지 테스트를 수행하도록 요청하며, 각 시도는 60초 자극 + 60초 휴식을 갖습니다.
      2. 실험의 총 기간을 370초로 설정합니다(특정 프로세스는 그림 1에 표시됨). 휴식 단계에서 환자에게 긴장을 풀도록 요청하십시오. 실험이 자극 단계에 있을 때 환자에게 주의력 관련 테스트를 수행하도록 요청하고 6초 안에 작업을 완료하고 60초 안에 10배 완료합니다.
   3. 환자에게 아래에 설명된 대로 두 가지 테스트 시험에 대한 지침을 따르도록 요청하십시오.
      1. 합동 검정 시험을 선택합니다. 사각형의 왼쪽에 표시되면 가능한 한 빨리 왼쪽(←)의 화살표 버튼을 클릭합니다. 사각형의 오른쪽에 표시되면 가능한 한 빨리 오른쪽(→)의 화살표 버튼을 클릭합니다.
      2. 합동 검정 시행과 동일한 단계를 공유하는 부조화 검정 시행을 선택합니다. 사각형의 왼쪽에 표시될 때 가능한 한 빨리 왼쪽(←)의 화살표 버튼을 클릭하고 문자의 의미를 무시하고 위치에 초점을 맞춥니다.
      3. 가능한 한 빨리 오른쪽 (→)의 화살표 버튼을 클릭하면 사각형의 오른쪽에 표시되어 문자의 의미를 무시하고 위치에 초점을 맞 춥니 다. 작업을 완료하고, 데이터를 저장하고, 자체 구축된 데이터베이스로 데이터를 내보냅니다.
2. Stroop 이중 작업 평가(Stroop 작업 + 균형 제어)를 수행합니다.
   1. 치료사가 환자의 보호를 책임지는 균형 공에 앉도록 환자에게 요청하십시오. 환자가 위에서 언급한 단계(단계 3.1.1.-3.1.5.)로 Stroop 실험 패러다임을 완료하도록 합니다.
      1. 실험이 휴식 단계에 있을 때 환자에게 균형을 유지하고 밸런스 볼에서 가능한 한 긴장을 풀도록 요청하십시오. 실험이 자극 상태일 때 환자에게 가능한 한 밸런스 볼의 균형을 유지하면서 주의력 관련 테스트를 수행하도록 요청하십시오.

4. fNIRS 평가

1. 왼쪽 전두엽 피질(LPFC), 오른쪽 전두엽 피질(RPFC), 왼쪽 프로모터 피질(LPMC) 및 오른쪽 프로모터 피질(RPMC)을 포함하는 이 연구의 4가지 관심 영역(ROI)에 해당하는 fNIRS 테스트 캡에 10개의 광원과 12개의 수신기를 배치합니다.
2. 주제의 준비
   1. 피험자에게 실험 목적을 알리고 환자를 관찰하십시오.
   2. 테스트 캡 상단의 Cz 부위, 이마에서 후두엽까지의 네 번째 지점이 전체 캡의 정중선에 있는지 확인합니다. 연결의 중간점이 비근과 후두 돌출부의 아래쪽 가장자리 사이, 비근에서 후두 돌출부까지의 연결의 교차점 또는 양쪽 귀의 상귀와(cymba conchae) 사이의 연결 사이에 있는지 확인하십시오.
   3. 피사체의 머리에 캡을 씌우고 피사체 머리의 Cz 포인트가 캡의 Cz 포인트와 일치하도록 캡의 위치를 조정합니다. 캡 양쪽의 넥타이를 조이고 피사체의 귀가 틈을 뚫을 수 있도록 합니다. 캡의 앞면은 자연스럽게 이마에 부착되고 뒷면은 자연스럽게 후두부에 부착됩니다.
3. 인수 및 사전 인수
   1. 소프트웨어를 열고 실험 대상을 선택하고 환자의 기본 정보를 입력합니다. 샘플링 주파수를 11Hz로 설정합니다.
   2. 사전 수집 버튼을 클릭하여 사전 수집 을 시작하고 테스트 신호를 교정합니다. 기능성 근적외선 분광법에 의해 표시되는 각 지점의 신호 강도에 따라 캡을 움직이거나 두피를 더 노출시켜 약한 신호 지점을 조정합니다. 캡에 의해 수집된 각 포인트의 신호 강도가 안정적인 경향이 있는 경우 사전 수집을 중지하고 자동 게인 버튼을 클릭합니다. 시작 버튼을 클릭하여 신호를 수집합니다.
      알림: 다음과 같이 수집 및 사전 수집에서 신호 품질을 확인하십시오. 원래의 광도 신호 곡선은 1-2Hz 심장 박동 신호 변동과 함께 안정적이어야 하며 값은 장비에서 설정한 합리적인 임계값을 충족해야 합니다. 신호의 강도는 색상으로 표시할 수 있으며, 여기서 회색 디스플레이 신호 강도는 낮고, 노란색은 양호하고, 녹색은 우수하고, 빨간색은 너무 강합니다.
4. fNIRS와 동기화된 Stroop 단일 작업 평가를 수행합니다. 그런 다음 fNIRS와 동기화된 Stroop 이중 작업 평가를 수행합니다.

5. 데이터 처리 및 분석

1. 환자의 일반 정보 및 임상 평가 데이터를 처리합니다.
2. MATLAB의 NirSpark 소프트웨어 패키지를 사용하여 근적외선 데이터를 분석합니다.
   1. 데이터 사전 처리를 수행합니다.
      1. 제외 버튼을 클릭하여 실험과 관련이 없는 시간 간격을 제거합니다. 모션 버튼을 클릭하여 호흡, 심장 박동, 맥박 등과 같은 생리적 활동과 깜박임, 삼키기 등과 같은 비자발적 활동으로 인한 모션 아티팩트를 제거하고 광도 신호를 광학 밀도 신호로 변환합니다.
      2. 필터 버튼을 클릭하여 대역 통과 필터(0.01-0.2Hz)를 선택하여 생리적 및 도구적 노이즈를 제거합니다. Hemo 버튼을 클릭하여 수정된 Beer-Lambert 법칙에 따라 옥시헤모글로빈(HbO2)과 디옥시헤모글로빈(HbR)의 상대적 변화를 계산하고 광학 밀도 신호를 혈중 산소 농도 신호로 변환합니다.
         참고: HbO 2는 HbR보다 조건 간 변화에 더 민감하므로 후속 분석에서는 이 연구 프로토콜에서 HbO₂ 데이터만 사용합니다.
   2. 일반 선형 모델(GLM) 구축
      1. 분석 데이터로 Hemo Type의 HbO₂ 를 선택합니다. 사양( Specification ) 버튼을 클릭하여 초 단위를 시간 단위로 사용하고 표준 HRF 유형을 기본 함수로 선택합니다. 그런 다음 나머지 단계를 제거하여 GLM 설계 매트릭스를 설정하고 실험 설계에 따라 작업에서 자극 단계를 선택합니다.
      2. 추정( Estimation) 버튼을 클릭하여 설정된 설계 행렬을 수집된 데이터에 맞춥니다. 보기 버튼을 클릭하여 계산된 β 값을 확인합니다.
         참고: GLM은 관찰된 혈역학적 신호(종속 변수)를 흥미로운 회귀(작업 변수), 중복 공변량(예: 단거리 채널에서 측정된 표면 노이즈) 및 오류 항으로 선형 조합한 것입니다.
   3. 다음과 같이 β 값을 계산합니다. 설정된 선형 상관 모델을 사용하여 ROI의 실험 데이터를 계산합니다. 필요한 채널의 GLM 파라미터를 구하고 분석을 위해 각 실험 조건(즉, 선형 모델의 가중치 계수)에서 뇌 활성화의 β 값을 도출합니다.
3. 상용 자극 프레젠테이션 소프트웨어를 실행하여 Stroop 작업에서 인지 작업의 수행 데이터를 내보내고 최종 데이터 분석을 위한 정확도(ACC) 및 반응 시간(RT)을 얻습니다.

결과

이 연구는 2년 전 왼쪽 편마비를 동반한 허혈성 뇌졸중을 앓았던 71세 남성인 고기능 뇌졸중 환자의 결과를 제시합니다. 자기공명영상(MRI)은 기저핵에서 방사관까지의 양측 만성 경색을 나타냈다. 그는 지역 사회에서 독립적으로 걷고 살 수 있었지만 인지 회복에 만족하지 못했습니다. 그러나 기능 평가는 모두 정상 범위 내에 있었습니다: FMA = 100, BBS = 56/56, TUGT = 6, MoCA = 26/30, CDR = 0.5, Albert's Test = 0....

토론

우리 연구에서 고기능 뇌졸중 환자에 대한 일상적인 임상 인지 평가 척도의 결과는 심각한 인지 결함을 나타내지 않았습니다. 그러나 이러한 평가 척도는 상한 효과를 나타낼 수 있으며 고기능 뇌졸중 환자의 경미한 인지 장애를 식별하는 데 덜 민감할 수 있습니다. 따라서 이 프로토콜은 고기능 뇌졸중 환자의 인지 장애를 식별하기 위한 주요 지표로 Stroop 패러다임을 기반으로 하는 이중 작업 평...

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
Balance Ball	Shanghai Fanglian Industrial Co, China	PVC-KXZ-EVA01-2015	NA
E-Prime 3.0	Psychology softwares Tools		commercial stimulus presentation software
fNIRS	Hui Chuang, China	NirSmart-500	NA