Aufbau zur quantitativen Beurteilung von Bewegung und Muskelaktivität während eines Virtual Modified Box und Block Tests

Bewegung ist die Art und Weise, wie wir mit der Welt interagieren. Während alltägliche Aktivitäten wie das Heben eines Glases Wasser oder der Weg zur Arbeit einfach erscheinen mögen, beruhen selbst diese Bewegungen auf komplexen Signalen zwischen dem Zentralnervensystem, den Muskeln und den Gliedmaßen¹. Daher korrelieren die persönliche Unabhängigkeit und die Lebensqualität stark mit dem Grad der Gliedmaßenfunktion eines Individuums ^2,3. Neurologische Schäden, wie z. B. eine Rückenmarksverletzung oder eine Schädigung des peripheren Nervensystems, können zu dauerhaften motorischen Defiziten führen, wodurch die Fähigkeit verringert wird, selbst einfache Aktivitäten des täglichen Lebens auszuführen ^4,5. Nach Angaben des National Institute of Neurological Disorders and Stroke leiden über 100 Millionen Menschen in den Vereinigten Staaten an motorischen Defiziten, wobei der Schlaganfall eine der Hauptursachen ist ^6,7,8. Aufgrund der Art dieser Verletzungen benötigen die Patienten oft eine längere Betreuung, bei der eine quantitative motorische Beurteilung und Fernbehandlung von Vorteil sein können.

Aktuelle Praktiken zur Behandlung von Bewegungsstörungen erfordern oft sowohl eine anfängliche als auch eine fortlaufende klinische Beurteilung der Funktion durch Beobachtung durch ausgebildete Experten wie Physio- oder Ergotherapeuten. Standardvalidierte klinische Tests erfordern oft geschultes Fachpersonal, um sie durchzuführen, mit spezifischen Zeitvorgaben und subjektiver Bewertung vordefinierter Bewegungen oder funktioneller Aufgaben. Aber auch bei gesunden Menschen können identische Bewegungen mit unterschiedlichen Kombinationen von Gelenkwinkeln ausgeführt werden. Dieses Konzept wird als muskuloskelettale Redundanz bezeichnet.

Funktionelle klinische Tests berücksichtigen oft nicht die individuelle Redundanz, die der Variabilität zwischen den Probanden zugrunde liegt. Für Kliniker und Forscher gleichermaßen bleibt die Unterscheidung zwischen normaler Variabilität, die durch Redundanz verursacht wird, und pathologischen Veränderungen der Bewegung eine Herausforderung. Standardisierte klinische Bewertungen, die von gut ausgebildeten Bewertern durchgeführt werden, verwenden niedrig aufgelöste Bewertungssysteme, um die Variabilität zwischen den Bewertern zu reduzieren und die Testvalidität zu verbessern. Dies führt jedoch zu Deckeneffekten, wodurch die Sensitivität und prädiktive Validität für Probanden mit leichten Bewegungsdefiziten verringert^{wird 9,10}. Darüber hinaus kann in diesen klinischen Tests nicht unterschieden werden, ob Defizite durch passive Körpermechanik oder aktive Muskelkoordination verursacht werden, was bei der Erstdiagnose und bei der Erstellung eines patientenspezifischen Rehabilitationsplans von Bedeutung sein kann. Randomisierte klinische Studien haben eine inkonsistente Wirksamkeit von Behandlungsplänen gezeigt, die auf der Grundlage der in diesen klinischen Tests erbrachten Evidenz formuliert wurden 11,12,13. Mehrere Studien haben die Notwendigkeit quantitativer, benutzerfreundlicher klinischer Metriken betont, die als Leitfaden für die Gestaltung künftiger Interventionen verwendet werden können^14,15.

In früheren Studien haben wir die Implementierung einer automatisierten Bewegungsbewertung mit leicht verfügbaren Motion-Capture-Geräten für Verbraucher bei Armfunktionsstörungen nach einem Schlaganfall sowie die Bewertung der Schulterfunktion nach Brustoperationen bei Brustkrebspatientinnen nachgewiesen^16,17. Darüber hinaus haben wir gezeigt, dass die Verwendung aktiver Gelenkmomente zur Schätzung von Muskelmomenten bestimmter aktiver Bewegungen im Vergleich zu Gelenkwinkeln ein sensitiveres Maß für motorische Defizite nach einem Schlaganfall ist¹⁸. Motion Capture und Oberflächen-Elektromyographie (EMG) können daher von entscheidender Bedeutung für die Beurteilung von Patienten sein, die in klinischen Standardtests als asymptomatisch diagnostiziert wurden, aber dennoch unter Bewegungsschwierigkeiten, Müdigkeit oder Schmerzen leiden können. In dieser Arbeit wird ein System beschrieben, das eine detaillierte und quantitative Charakterisierung von Bewegungen während klinischer Standardtests für die zukünftige Entwicklung von Methoden zur Bewertung und Rehabilitation zu Hause in bewegungseingeschränkten Patientenpopulationen ermöglichen kann.

Virtual Reality (VR) kann verwendet werden, um ein immersives Benutzererlebnis zu schaffen, während alltägliche Aufgaben modelliert werden. In der Regel verfolgen VR-Systeme die Handbewegungen des Benutzers, um simulierte Interaktionen mit der virtuellen Umgebung zu ermöglichen. Das Protokoll, das wir hier beschreiben, verwendet Consumer-VR-Produkte für Motion Capture, um die Bewertung motorischer Defizite zu quantifizieren, ähnlich wie andere Studien, die den Einsatz von handelsüblichen Videospiel-Controllern bei der quantitativen Bewertung von Beeinträchtigungen nach Schlaganfall oder Schulteroperation demonstrieren^16,17. Darüber hinaus ist die EMG ein nicht-invasives Maß für die neuronale Aktivität, die der Muskelkontraktion zugrunde liegt¹⁹. Als solches kann EMG verwendet werden, um indirekt die Qualität der neuronalen Bewegungssteuerung zu bewerten und eine detaillierte Beurteilung der motorischen Funktion zu liefern. Muskel- und Nervenschäden können durch EMG erkannt werden, und Erkrankungen wie Muskeldystrophie und Zerebralparese werden häufig mit dieser Technik überwacht^20,21. Darüber hinaus kann das EMG verwendet werden, um Veränderungen der Muskelkraft oder Spastik zu verfolgen, die in kinematischen Bewertungen möglicherweise nicht erkennbar sind^22,23, sowie von Müdigkeit und Muskelkoaktivierung. Kennzahlen wie diese sind entscheidend für die Berücksichtigung des Rehabilitationsfortschritts 23,24,25.

Das hier beschriebene experimentelle Paradigma zielt darauf ab, eine Kombination aus VR und EMG zu nutzen, um die Einschränkungen traditioneller klinischer Bewertungsinstrumente zu überwinden. Hier wurden die Teilnehmer gebeten, eine modifizierte Box and Block Task (BBT)²⁶ mit realen Objekten und in VR durchzuführen. Die Standard-BBT ist ein klinisches Instrument, das bei der allgemeinen Beurteilung der Funktion der oberen Extremitäten eingesetzt wird, bei dem die Probanden gebeten werden, innerhalb einer Minute so viele 2,5-cm-Blöcke wie möglich von einem Kompartiment über eine Trennwand in ein benachbartes Kompartiment zu bewegen. Während sie häufig zur zuverlässigen Beurteilung von Defiziten bei Patienten mit Schlaganfall oder anderen neuromuskulären Erkrankungen (z. B. Parese der oberen Extremitäten, spastische Hemiplegie) verwendet werden, wurden normative Daten auch für gesunde Kinder und Erwachsene im Alter von 6 bis 89 Jahren berichtet²⁶. Eine virtuelle Bewegungsbewertung wird verwendet, um funktionale Aspekte des validierten klinischen Tests zu simulieren, der im realen Leben durchgeführt wird. VR wird hier eingesetzt, um den Hardwareaufwand zu reduzieren und gleichzeitig die Bereitstellung standardisierter Anweisungen und ein programmiertes, automatisiertes Scoring zu ermöglichen. Eine ständige Aufsicht durch geschultes Fachpersonal wäre somit nicht mehr notwendig.

Die BBT in dieser Studie wurde vereinfacht, um sich auf das Erfassen des Erreichens und Greifens eines Blocks zu einem Zeitpunkt zu konzentrieren, der an derselben Stelle erscheint. Dies maximierte die Reproduzierbarkeit der Bewegungen und minimierte die Variabilität zwischen den Probanden in den aufgezeichneten Daten. Schließlich können Virtual-Reality-Headsets für nur 300 US-Dollar erworben werden und haben das Potenzial, mehrere Bewertungen zu beherbergen. Einmal programmiert, würde dies die mit der typischen professionellen Bewertung verbundenen Kosten erheblich senken und eine bessere Zugänglichkeit dieser validierten klinischen Standardtests sowohl in klinischen als auch in Remote-/Home-Umgebungen ermöglichen.