En metaanalyse: Effekten av hjerne-datamaskingrensesnitt (BCI) på rehabilitering av øvre lemmer etter hjerneslag

Sep 11, 2023

Introduksjon

Motorisk rehabilitering etter hjerneslag vokser nå raskt, drevet av andre teknologiske felt som virtuell og utvidet virkelighet (VR/AR), robotikk og invasiv og ikke-invasiv hjerne-datamaskin-grensesnitt (BCI). BCI kan gi sanntids sensorisk tilbakemelding av EEG-aktivitet, slik at slagpasienter kan regulere sine sensorimotoriske rytmer bevisst. I typisk ikke-invasiv, EEG-basert BCI, blir brukerens motoriske intensjon (motoriske bilder eller utførelse) dekodet fra hjernens elektriske aktivitet i sanntid ved å trekke ut relevante funksjoner. Deteksjon av bevegelsesintensjon av BCI vil utløse den tilsvarende sensoriske tilbakemeldingen til brukeren. Denne tilbakemeldingen kan være i abstrakt form (som en markør som beveger seg på en dataskjerm) eller i form av konkret tilbakemelding (som en visuell representasjon av en deltakers kroppsdeler på en virtuell avatar, eller lagt direkte på en deltaker fysisk) eller somatosensorisk levering via robotiske, taktile eller nevromuskulære elektriske stimuleringssystemer (NMES) for å reprodusere tiltenkte bevegelser, noe som har vist seg å forbedre motorisk læring.

Hjerne-datamaskin-grensesnittet har begynt å bli brukt i rehabilitering etter hjerneslag. Den har som mål å fremme nevroplastisitet ved å justere eller selvregulere nevrofysiologiske aktiviteter, og dermed forbedre effekten av rehabilitering. Det er imidlertid fortsatt usikkerhet knyttet til den faktiske kliniske effekten. Denne artikkelen tar sikte på å kvantifisere effektiviteten av BCI-trening i rehabilitering av øvre lemmer etter hjerneslag ved å gjennomføre en metaanalyse av eksisterende randomiserte kontrollerte studier (RCT). Endringer i motorisk funksjon i begynnelsen og slutten av intervensjonen ble rapportert i disse RCT-ene. Etterforskerne gjennomgikk tilgjengelige rapporter fra alle RCT-er ved å bruke disse teknikkene. De ga pre- og post-intervensjon dyskinesiscore for eksperimentelle og kontrollgruppene, som inkluderte standardterapi, robotterapi, elektrisk stimulering og motoriske bilder uten BCI.

Metoder

MEDLINE, CENTRAL, PEDro og andre databaser ble brukt, og litteraturen ble screenet ved å sjekke referansene til flere oversiktsartikler. Randomiserte kontrollerte studier ved bruk av BCI for motorisk rehabilitering etter slag ble valgt, og score for motoriske lidelser før og etter intervensjon ble gitt. Oppsummerende effektstørrelser ble beregnet ved å bruke metoden for tilfeldig effekter invers varians. Opprinnelig ble 524 artikler funnet, og etter fjerning av duplikater ble titlene og sammendragene til 473 artikler screenet. Til slutt ble det funnet 26 artikler tilsvarende BCI kliniske studier, hvorav 9 studier som involverte totalt 235 slagoverlevere oppfylte inklusjonskriteriene for metaanalyse (randomiserte kontrollerte studier med motorisk ytelse som utfallsindeks).

Resultater

I 6 BCI-studier oversteg motorisk forbedring, hovedsakelig kvantifisert ved Fugl-Meyer-vurdering av øvre ekstremiteter (FMA-UE), den minimale klinisk viktige forskjellen (MCID=5.25), mens denne forbedringen ble oppnådd i bare 3 kontrollgrupper . Totalt sett var den standardiserte gjennomsnittlige forskjellen mellom BCI-trening og FMA-UE sammenlignet med kontrolltilstanden 0.79 (95 % KI: 0.37 til 1.20), innenfor området for moderat til stor pool. effektstørrelser. Videre har flere studier vist at BCI induserer funksjonell og strukturell nevroplastisitet på subkliniske nivåer.

Konklusjoner

Hjerne-datamaskin-grensesnittbasert nevrorehabilitering viser moderat til stor effektstørrelse på motorisk funksjon i øvre lemmer, som er overlegen konvensjonelle rehabiliteringsbehandlinger som motoriske bilder, speilterapi, robotassistert trening, begrensningsindusert bevegelsesterapi, virtual reality-terapi og tDCS. I tillegg til motoriske utfall har flere studier rapportert subkliniske nivåer av funksjonell og strukturell nevroplastisitet indusert av BCI, hvorav noen korrelerer med forbedrede motoriske utfall. Flere studier med større utvalgsstørrelser er nødvendig for å forbedre påliteligheten til disse resultatene.

Referanse: Cervera MA, Soekadar SR, Ushiba J, et al. Hjerne-datamaskin-grensesnitt for motorrehabilitering etter slag: en metaanalyse. Ann Clin Transl Neurol. 25. mars 2018;5(5):651-663.