Функциональная инструментальная проба движений сгибания-разгибания лучезапястного сустава: нормативные параметры

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Инсульт представляет собой значимую медико-социальную проблему из-за высокой заболеваемости и смертности с тенденцией к увеличению общего числа заболевших. У 80% пациентов сохраняются нарушения функции верхней конечности. Существующие подходы, такие как клинические шкалы и опросники, критикуются за субъективность и недостаточную точность. Необходима разработка инструментального метода оценки функции верхней конечности, применимого в клинических условиях. Цель исследования — разработать функциональную пробу для объективной диагностики функции лучезапястного сустава, применимую в клинических условиях. Методы. Предложена функциональная проба для оценки биомеханики лучезапястного сустава с использованием инерционных сенсоров. Объектом исследования стали 15 здоровых добровольцев (5 мужчин и 10 женщин в возрасте от 23 до 33 лет), не имеющих заболеваний суставов и неврологических нарушений. Исследование проводилось в течение одного года (2022–2023). Первичной конечной точкой было определение амплитуды, времени и траектории движений лучезапястного сустава при выполнении двух тестов — «Кисть-0» и «Кисть-Сгиб». Проводилась оценка длительности цикла движения, максимальной амплитуды и фазы движения. Результаты. Оценка функции верхней конечности с помощью клинических шкал (ARAT, FMA-UE, MRC) показала, что параметры соответствуют показателям здоровых людей. В тесте «Кисть-0» амплитуда движений была достоверно ниже, чем в тесте «Кисть-сгиб» (p <0,05). Не найдено статистически значимых различий в амплитуде движений между правой и левой конечностями в обоих тестах (p >0,05). Фаза максимального сгибания в тесте «Кисть-0» наступает достоверно раньше, чем в тесте «Кисть-сгиб» для правой руки (p <0,05). Длительность цикла движения не отличалась достоверно между тестами для правой руки (p >0,05) и была достоверно выше в тесте «Кисть-сгиб» для левой руки (p <0,05). Заключение. Установлены нормативные параметры для функциональной пробы сгибания-разгибания лучезапястного сустава. Предложенная проба требует незначительного времени для проведения и может быть использована для объективной диагностики функции лучезапястного сустава у больных.

Об авторах

Дмитрий Владимирович Скворцов

Федеральный центр мозга и нейротехнологий; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова; Федеральный научно-клинический центр специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий

Email: skvortsov.biom@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2794-4912
SPIN-код: 6274-4448

д-р мед. наук

Россия, Москва; Москва; Москва

Данила Александрович Лобунько

Федеральный центр мозга и нейротехнологий

Email: doctorlobunko@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-7741-2904
SPIN-код: 6226-5283
Россия, Москва

Галина Евгеньевна Иванова

Федеральный центр мозга и нейротехнологий; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

Автор, ответственный за переписку.
Email: reabilivanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3180-5525
SPIN-код: 4049-4581

д-р мед. наук

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Скворцова В.И., Стаховская Л.В., Айриян Н.Ю., Эпидемиология инсульта в Российской Федерации // Системные гипертензии. 2005. № 1. С. 10–12. [Skvortsova VI, Stakhovskaya LV, Ayriyan NY. Epidemiology of stroke in the Russian Federation. Systemnye gipertenzii = Systemic hypertension. 2020;(1):10–12. (In Russ.)] EDN: RDYUOL
  2. Hatem SM, Saussez G, Della Faille M, et al. Rehabilitation of motor function after stroke: A multiple systematic review focused on techniques to stimulate upper extremity recovery. Front Hum Neurosci. 2016;10:442. doi: 10.3389/fnhum.2016.00442
  3. Mateo S, Revol P, Fourtassi M, et al. Kinematic characteristics of tenodesis grasp in C6 quadriplegia. Spinal Cord. 2013;51(2):144–149. doi: 10.1038/sc.2012.101
  4. Su FC, Chou YL, Yang CS, et al. Movement of finger joints induced by synergistic wrist motion. Clin Biomech (Bristol). 2005;20(5):491–497. doi: 10.1016/j.clinbiomech.2005.01.002
  5. Moser N, O’Malley MK, Erwin A. Importance of wrist movement direction in performing activities of daily living efficiently. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020;2020:3174–3177. doi: 10.1109/embc44109.2020.9175381
  6. Nadeem M, Loss JG, Li ZM, Seitz WH. Ulnar extension coupling in functional wrist kinematics during hand activities of daily living. J Hand Surg. 2022;47(2):187.e1–187.e13. doi: 10.1016/j.jhsa.2021.03.026
  7. Renner CI, Bungert-Kahl P, Hummelsheim H. Change of strength and rate of rise of tension relate to functional arm recovery after stroke. Arch Phys Med Rehabil. 2009;90(9):1548–1556. doi: 10.1016/j.apmr.2009.02.024
  8. Santisteban L, Teremetz M, Bleton J, et al. Upper limb outcome measures used in stroke rehabilitation studies: A systematic literature review. PLoS One. 2016;11(5):e0154792. doi: 10.1371/journal.pone.0154792
  9. Ao D, Sun R, Tong KY, Song R. Characterization of stroke- and aging-related changes in the complexity of EMG signals during tracking tasks. Anna Biomed Eng. 2015;43(4):990–1002. doi: 10.1007/s10439-014-1150-1
  10. Corazza S, Mündermann L, Gambaretto E, et al. Markerless motion capture through visual hull, articulated ICP and subject specific model generation. Int J Computer Vision. 2010;87(1):156–169. doi: 10.1007/s11263-009-0284-3
  11. Sethi A, Patterson T. McGuirk T, et al. Temporal structure of variability decreases in upper extremity movements post stroke. Clin Biomech (Bristol). 2013;28(2):134–139. doi: 10.1016/j.clinbiomech.2012.11.006
  12. Hwang IS, Tung LC, Yang JF, et al. Electromyographic analyses of global synkinesis in the paretic upper limb after stroke. Phys Ther. 2005;85(8):755–765. doi: 10.1093/ptj/85.8.755
  13. Hettle M, Braddom RL. Curriculum needs in physical medicine and rehabilitation for primary care physicians: Results of a survey. Am J Phys Med Rehabil. 1995;74(4):271–275. doi: 10.1097/00002060-199507000-00003
  14. Shim S, Jung J. Effects of bilateral training on motor function, amount of activity, and activity intensity measured with an accelerometer of patients with stroke. J Phys Ther Sci. 2015;27(3):751–754. doi: 10.1589/jpts.27.751
  15. Costa V, Ramírez O, Otero A, et al., Validity and reliability of inertial sensors for elbow and wrist range of motion assessment. Peer J. 2020;8:e9687. doi: 10.7717/peerj.9687
  16. Wirth MA, Fischer G, Verdú J, et al. Comparison of a new inertial sensor-based system with an optoelectronic motion capture system for motion analysis of healthy human wrist joints. Sensors. 2019;19(23):5297. doi: 10.3390/s19235297
  17. McHugh BP, Morton AM, Akhbari B, et al. Accuracy of an electrogoniometer relative to optical motion tracking for quantifying wrist range of motion. J Med Eng Technol. 2020;44(2):49–54. doi: 10.1080/03091902.2020.1713240
  18. Akhbari B, Morton AM, Moore DC, et al. Accuracy of biplane videoradiography for quantifying dynamic wrist kinematics. J Biomech. 2019;92:120–125. doi: 10.1016/j.jbiomech.2019.05.040
  19. Li Y, Zhang X, Gong Y, et al. Motor function evaluation of hemiplegic upper-extremities using data fusion from wearable inertial and surface EMG sensors. Sensors. 2017;17(3):582. doi: 10.3390/s17030582
  20. Lee SI, Liu X, Rajan S, et al. A novel upper-limb function measure derived from finger-worn sensor data collected in a free-living setting. PLoS One. 2019;14(3):e0212484. doi: 10.1371/journal.pone.0212484
  21. Белова А.Н., Шейко Г.Е., Рахманова Е.М., и др. Оценка использования функции рук: тесты для взрослых пациентов с патологией центральной нервной системы // Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. 2024. Т. 6, № 2. С. 172–187. [Belova AN, Sheiko GE, Rakhmanova EM. Hand function assessment: Tests for adult patients with central nervous system disorders. Phys Rehabil Medicine, Medical Rehabil. 2024;6(2):172–187]. EDN: QKMHPQ doi: 10.36425/rehab625507
  22. Ada L, Canning CG, Low SL. Stroke patients have selective muscle weakness in shortened range. Brain. 2003;126(3):724–731. doi: 10.1093/brain/awg066
  23. Santos PS, Santos EG, Monteiro LC, et al. The hand tremor spectrum is modified by the inertial sensor mass during lightweight wearable and smartphone-based assessment in healthy young subjects. Sci Rep. 2022;12(1):16808. doi: 10.1038/s41598-022-21310-4
  24. Pourahmadi MR, Takamjani IE, Sarrafzadeh J, et al. Reliability and concurrent validity of a new iphone® goniometric application for measuring active wrist range of motion: A cross-sectional study in asymptomatic subjects. J Anat. 2017;230(3):484–495. doi: 10.1111/joa.12568
  25. Patel S, Hughes R, Hester T, et al. A novel approach to monitor rehabilitation outcomes in stroke survivors using wearable technology. Proc IEEE. 2010;98(3):450–461. doi: 10.1109/jproc.2009.2038727
  26. McDonnell MN, Hillier SL, Ridding MC, Miles TS. Impairments in precision grip correlate with functional measures in adult hemiplegia. Clin Neurophysiol. 2006;117(7):1474–1480. doi: 10.1016/j.clinph.2006.02.027
  27. Pérez R, Costa Ú, Torrent M, et al. Upper limb portable motion analysis system based on inertial technology for neurorehabilitation purposes. Sensors. 2010;10(12):10733–10751. doi: 10.3390/s101210733

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Крепление сенсоров на верхней конечности: проба «Кисть-0» (1 — положение верхней конечности перед началом движения; 2 — положение максимального разгибания кисти; 3 — положение верхней конечности в конце цикла движения) и проба «Кисть-сгиб» (4 — положение верхней конечности перед началом движения; 5 — положение максимального разгибания кисти; 6 — положение верхней конечности в конце цикла движения).

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Гониограмма: А — амплитуда движения; Ф — фаза максимального угла разгибания (от полного цикла движения).

Скачать (1MB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».