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Engineering

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

Published: January 12th, 2024

DOI:

10.3791/65736

1Department of Neuroscience, West Virginia University, 2Department of Human Performance, West Virginia University, 3Department of Biomedical Engineering, West Virginia University
* These authors contributed equally

Abstract

動く能力は、私たちが世界と対話することを可能にします。この能力が損なわれると、生活の質と自立性が大幅に低下し、合併症を引き起こす可能性があります。最近では、対面式サービスへのアクセスが限られているため、遠隔での患者の評価とリハビリテーションの重要性が高まっています。例えば、COVID-19のパンデミックにより、予期せぬ規制が厳しくなり、緊急性のない医療サービスへのアクセスが減少しました。さらに、リモートケアは、サービスへのアクセスが限られている農村部、サービスの行き届いていない地域、低所得地域の医療格差に対処する機会を提供します。

遠隔医療の選択肢を通じてアクセシビリティを向上させることで、病院や専門家の訪問回数が制限され、日常的なケアがより手頃な価格で利用できるようになります。最後に、すぐに入手できる市販の家電製品を在宅医療に使用すると、症状、治療効果、および治療投与量の定量的観察が改善されるため、患者の転帰を向上させることができます。遠隔医療はこれらの問題に対処するための有望な手段ですが、そのようなアプリケーションでは、運動障害を定量的に特徴付けることが非常に重要です。次のプロトコルは、この知識のギャップに対処して、臨床医や研究者が複雑な動きと根底にある筋肉活動に関する高解像度のデータを取得できるようにすることを目指しています。最終的な目標は、機能的な臨床検査の遠隔投与のためのプロトコルを開発することです。

ここでは、参加者は、手の機能を評価するために頻繁に使用される医学的なボックスアンドブロックタスク(BBT)を実行するように指示されました。このタスクでは、被験者はバリアで区切られた2つのコンパートメント間で標準化されたキューブを輸送する必要があります。私たちは、リモート評価プロトコルの開発の可能性を実証するために、仮想現実に修正されたBBTを実装しました。筋肉の活性化は、表面筋電図法を使用して各被験者についてキャプチャされました。このプロトコルにより、運動障害を詳細かつ定量的に特徴付けるための高品質なデータを取得することができました。最終的には、これらのデータは、仮想リハビリテーションや遠隔患者モニタリングのプロトコルの開発に使用される可能性があります。

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