Eine Metaanalyse: Die Wirkung der Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) auf die Rehabilitation der oberen Extremitäten nach einem Schlaganfall

Sep 11, 2023

Einführung

Die motorische Rehabilitation nach einem Schlaganfall nimmt mittlerweile schnell zu, angetrieben durch andere Technologiebereiche wie virtuelle und erweiterte Realität (VR/AR), Robotik sowie invasive und nicht-invasive Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI). BCI kann sensorisches Echtzeit-Feedback der EEG-Aktivität liefern und es so Schlaganfallpatienten ermöglichen, ihren sensomotorischen Rhythmus bewusst zu regulieren. Bei der typischen nichtinvasiven, EEG-basierten BCI wird die motorische Absicht des Benutzers (motorische Vorstellung oder Ausführung) in Echtzeit aus der elektrischen Aktivität des Gehirns dekodiert, indem relevante Merkmale extrahiert werden. Die Erkennung der Bewegungsabsicht durch BCI löst die entsprechende sensorische Rückmeldung an den Benutzer aus. Dieses Feedback kann in abstrakter Form (z. B. wenn sich ein Cursor auf einem Computerbildschirm bewegt) oder in Form eines konkreten Feedbacks (z. B. einer visuellen Darstellung der Körperteile eines Teilnehmers auf einem virtuellen Avatar oder einer direkten physischen Überlagerung eines Teilnehmers) erfolgen somatosensorische Bereitstellung über Roboter-, taktile oder neuromuskuläre elektrische Stimulationssysteme (NMES), um beabsichtigte Bewegungen zu reproduzieren, was nachweislich das motorische Lernen verbessert.

Die Gehirn-Computer-Schnittstelle wird zunehmend in der Rehabilitation nach einem Schlaganfall eingesetzt. Ziel ist es, die Neuroplastizität durch Anpassung oder Selbstregulierung neurophysiologischer Aktivitäten zu fördern und so den Rehabilitationseffekt zu verbessern. Es bestehen jedoch immer noch Unsicherheiten über die tatsächliche klinische Wirksamkeit. Ziel dieses Artikels ist es, die Wirksamkeit des BCI-Trainings bei der Rehabilitation der oberen Extremitäten nach einem Schlaganfall zu quantifizieren, indem eine Metaanalyse bestehender randomisierter kontrollierter Studien (RCTs) durchgeführt wird. In diesen RCTs wurde über Veränderungen der motorischen Funktion zu Beginn und am Ende des Eingriffs berichtet. Die Forscher überprüften die verfügbaren Berichte aller RCTs, die diese Techniken verwendeten. Sie lieferten vor und nach der Intervention Dyskinesien-Scores für die Versuchs- und Kontrollgruppen, die Standardtherapie, Robotertherapie, elektrische Stimulation und motorische Bilder ohne BCI umfassten.

Methoden

Es wurden MEDLINE, CENTRAL, PEDro und andere Datenbanken verwendet, und die Literatur wurde anhand der Referenzen mehrerer Übersichtsartikel überprüft. Es wurden randomisierte kontrollierte Studien ausgewählt, in denen BCI für die motorische Rehabilitation nach einem Schlaganfall eingesetzt wurde, und es wurden Werte für motorische Störungen vor und nach der Intervention bereitgestellt. Die zusammenfassenden Effektgrößen wurden mithilfe der Methode der inversen Varianz zufälliger Effekte berechnet. Zunächst wurden 524 Artikel gefunden, und nach der Entfernung von Duplikaten wurden die Titel und Zusammenfassungen von 473 Artikeln überprüft. Schließlich wurden 26 Artikel zu klinischen BCI-Studien gefunden, von denen 9 Studien mit insgesamt 235 Schlaganfallüberlebenden die Einschlusskriterien für die Metaanalyse erfüllten (randomisierte kontrollierte Studien mit motorischer Leistung als Ergebnisindex).

Ergebnisse

In 6 BCI-Studien überstieg die motorische Verbesserung, die hauptsächlich durch die Fugl-Meyer-Beurteilung der oberen Extremität (FMA-UE) quantifiziert wurde, den minimalen klinisch wichtigen Unterschied (MCID=5.25), während diese Verbesserung nur in 3 Kontrollgruppen erreicht wurde . Insgesamt betrug der standardisierte mittlere Unterschied zwischen BCI-Training und FMA-UE im Vergleich zur Kontrollbedingung 0,79 (95 %-KI: 0,37 bis 1,20) und lag im Bereich von mäßig bis groß gepoolt Effektgrößen. Darüber hinaus haben mehrere Studien gezeigt, dass BCI auf subklinischer Ebene funktionelle und strukturelle Neuroplastizität induziert.

Schlussfolgerungen

Die auf Gehirn-Computer-Schnittstellen basierende Neurorehabilitation zeigt eine mittlere bis große Effektgröße auf die motorische Funktion der oberen Gliedmaßen, die konventionellen Rehabilitationsbehandlungen wie Motorik, Spiegeltherapie, robotergestütztem Training, durch Zwänge induzierter Bewegungstherapie, Virtual-Reality-Therapie usw. überlegen ist tDCS. Zusätzlich zu den motorischen Ergebnissen haben mehrere Studien über subklinische Ausmaße der durch BCI induzierten funktionellen und strukturellen Neuroplastizität berichtet, von denen einige mit verbesserten motorischen Ergebnissen korrelieren. Um die Zuverlässigkeit dieser Ergebnisse zu verbessern, sind weitere Studien mit größeren Stichproben erforderlich.

Referenz: Cervera MA, Soekadar SR, Ushiba J, et al. Gehirn-Computer-Schnittstellen für die motorische Rehabilitation nach einem Schlaganfall: eine Metaanalyse. Ann Clin Transl Neurol. 25. März 2018;5(5):651-663.