Pendahuluan

Stroke sering kali menyebabkan gangguan sensorimotor ekstremitas atas (UL) yang membandel / presisten, dan rehabilitasi tradisional menunjukkan efektivitas yang terbatas - sebagian karena penargetan yang kurang tepat terhadap defisit kendali motorik yang mendasarinya. Tindakan klinis saat ini sering kali gagal menangkap perubahan halus dalam gangguan, menyoroti perlunya biomarker spastisitas yang lebih obyektif setelah stroke.

Untuk mendasarkan praktik klinis pada teori neurofisiologis, kami akan menganalisis dalam tinjauan ini dua kerangka kerja kendali motorik yang saling bersaing dan implikasinya terhadap pemulihan stroke.

Pendekatan Komputasi - Teori ini membandingkan kendali motorik dengan sistem robotik, di mana otak menghitung terlebih dahulu perintah motorik yang tepat (misalnya, persendian, kekuatan otot) menggunakan model internal. Ini mengasumsikan Sistem Saraf dapat menghitung secara terbalik input saraf yang tepat yang diperlukan untuk menghasilkan pergerakan yang diinginkan. Namun, pendekatan ini berjuang dengan realitas biologis yang mendasar. Motoneuron beroperasi berdasarkan prinsip ambang batas-mereka akan menembak atau tidak-membuatnya tidak mungkin untuk secara tepat merekayasa perintah untuk tindakan seperti kontraksi isometrik (misalnya, mendorong objek yang tidak bergerak), atau pergerakan yang mungkin tidak memicu aktivitas EMG. Selain itu, model ini gagal menjelaskan bagaimana pergerakan beradaptasi dengan mulus terhadap ketidakpastian di dunia nyata, seperti menangkap benda yang jatuh.

Referent Control Theory (RCT) - RCT mengatasi keterbatasan komputasi dengan mengusulkan strategi yang berbeda secara fundamental: alih-alih mengkomputasi perintah tertentu, sistem saraf mengontrol pergerakan dengan menyesuaikan ambang batas aktivasi (λ) untuk otot. Bayangkan λ sebagai titik setel termostat untuk otot-seperti halnya pemanas yang menyala ketika suhu ruangan turun di bawah ambang batasnya, otot hanya akan aktif jika diregangkan melebihi λ-nya (misalnya, otot bisep yang aktif pada fleksi siku 90°). Ambang batas ini secara dinamis menentukan bagaimana otot merespons interaksi lingkungan, dengan Tonic Peregangan

Ambang Batas Refleks (TSRT) - dapat diukur secara klinis dalam persendian - berfungsi sebagai penanda langsung sistem kontrol ini. Pasca-stroke, gangguan regulasi ambang batas bermanifestasi sebagai spastisitas (ketika λ "terjebak" pada panjang otot yang panjang, menyebabkan spastisitas) atau kelemahan (ketika λ tidak dapat bergeser menjadi pendek). Yang terpenting, RCT menjelaskan mengapa latihan dalam "zona kontrol aktif" pasien yang utuh (menghindari ambang batas kelenturan) meningkatkan kinematika (Levin, 2023) menyelaraskan terapi dengan logika berbasis ambang batas bawaan sistem saraf.

Lihat Gambar 1 untuk representasi skematis dari Mekanisme TSRT berbasis ambang batas dan implikasi klinisnya untuk penilaian spastisitas.

Tujuan Studi: Menyelidiki hubungan antara TSRT/μ dan skor spastisitas/ fungsi motorik UL klinis pada stroke akut/kronis, menguji apakah tindakan ini lebih mencerminkan defisit sensorimotor dan memberikan biomarker spastisitas setelah stroke.

Metode

Studi ini menganalisis ukuran fisiologis dan klinis yang dikumpulkan dari delapan penelitian. Tindakan fisiologis termasuk sudut ambang refleks peregangan tonik (TSRT) dan μ (sensitivitas kecepatan), sementara penilaian klinis terdiri dari Modified Ashworth Scale (MAS) untuk kelenturan dan Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity (FMA-UE) untuk gangguan motorik.

Tiga penelitian melibatkan beberapa evaluasi per peserta (≥3 penilaian sebelum/sesudah). Dua studi tambahan menampilkan dua evaluasi per peserta (sebelum/sesudah), dan tiga studi lainnya mencakup evaluasi tunggal.

Subjek

Penelitian ini melibatkan individu berusia 18 hingga 80 tahun dengan stroke iskemik atau hemoragik di kedua belahan otak, yang menghasilkan paresis lengan (Skor Skala Lengan Chedoke-McMaster 2-6/7). Peserta yang memenuhi syarat dapat secara sukarela melenturkan atau memperpanjang siku mereka setidaknya 30° dan menunjukkan peningkatan resistansi terhadap peregangan pasif pada fleksor siku (Skala Ashworth yang dimodifikasi > 1). Sebagian besar partisipan (enam penelitian) berada dalam fase kronis stroke (>6 bulan pasca stroke). Data demografi (yaitu, usia, jenis kelamin, kronisitas stroke, jenis, dan lokasi/sisi lesi) dikumpulkan dari setiap penelitian dan disajikan pada Tabel 1.

Pendekatan pengukuran

Studi ini mengukur kelenturan menggunakan Montreal Spasticity Measure (MSM), yang menggabungkan sensor EMG pada bisep dan trisep dengan elektrogoniometer untuk melacak pergerakan siku. Lengan peserta diregangkan secara pasif dengan kecepatan yang berbeda-beda sementara respons otot direkam. Metode ini memungkinkan penghitungan dua biomarker spastisitas kritis setelah stroke: ambang batas refleks peregangan tonik (TSRT) dan sensitivitas kecepatan (μ).

Penjelasan Metrik Utama

TSRT (Ambang Batas Refleks Peregangan Tonik)

Diukur dalam derajat, TSRT mewakili sudut persendian-di siku-di mana otot mulai menahan pergerakan tanpa kecepatan pergerakan yang diterapkan. Pada individu yang pernah mengalami stroke, nilai TSRT yang abnormal mencerminkan gangguan kendali motorik. Nilai TSRT yang lebih tinggi menunjukkan peningkatan kelenturan (refleks yang terlalu aktif), sedangkan nilai yang lebih rendah menunjukkan berkurangnya rentang persendian di mana terjadi aktivasi otot yang abnormal.

μ (Sensitivitas Kecepatan)

Nilai μ diukur dalam detik. Indikator ini menunjukkan bagaimana peningkatan kecepatan peregangan memengaruhi ambang batas di mana otot secara refleks aktif-yaitu, bagaimana peregangan yang lebih cepat menyebabkan respons refleks yang lebih awal (pada sudut persendian yang lebih kecil). Nilai μ yang lebih rendah menunjukkan berkurangnya eksitasi refleks peregangan, yang berarti sistem saraf lebih mampu beradaptasi dengan kecepatan pergerakan yang bervariasi. Ini adalah tanda penurunan kelenturan.

DSRT (Ambang Batas Refleks Peregangan Dinamis)

Ini adalah ambang batas refleks aktual yang diukur pada kecepatan peregangan tertentu. Dengan menguji beberapa kecepatan dan memplotkan DSRT, peneliti dapat menentukan TSRT (di mana garis tren melintasi kecepatan nol) dan μ (kemiringan garis).

Keandalan dan Signifikansi Klinis

Sistem MSM menunjukkan keandalan yang kuat untuk pengukuran TSRT, menunjukkan konsistensi di seluruh penguji dan sesi. Peningkatan yang bermakna secara klinis sesuai dengan perubahan TSRT sebesar 6,8°-11,2°. Meskipun sudut TSRT yang lebih tinggi dan nilai μ yang lebih rendah secara umum menunjukkan berkurangnya kelenturan dan fungsi motorik yang lebih baik setelah rehabilitasi, data keandalan yang komprehensif untuk μ masih belum tersedia.

Tindakan klinis

Dua alat yang umum digunakan digunakan untuk menilai fungsi motorik dan kelenturan. Modified Ashworth Scale (MAS) menilai seberapa besar otot menolak untuk diregangkan, terlepas dari kecepatannya. Skala ini menggunakan skala 6 poin dari 0 hingga 4, di mana skor yang lebih tinggi berarti lebih banyak resistansi. Meskipun cepat dan mudah digunakan, MAS memiliki akurasi dan keandalan yang terbatas, terutama tergantung pada otot yang diuji.

Penilaian Fugl-Meyer untuk Ekstremitas Atas (FMA-UE) adalah alat yang lebih andal dan terperinci. Alat ini mengukur pergerakan lengan dan tangan, refleks, dan koordinasi. Skor total berkisar antara 0 hingga 66, dengan 66 mewakili pergerakan normal. Para peneliti juga mengumpulkan secara khusus skor Bagian A dari tes (dari 36 poin), yang berfokus pada gerakan bahu dan siku serta refleks.

Analisis Statistik

Penelitian ini menggunakan analisis regresi untuk menentukan seberapa besar TSRT dan μ (variabel independen) menjelaskan varians dalam fungsi ekstremitas atas (skor FMA-UE). DSRT tidak disertakan karena hanya digunakan untuk menghitung TSRT. Analisis yang terkendali untuk multikolinearitas (r≥0,7), heteroskedastisitas, dan outlier menggunakan SPSS v29 (p<0,05). Hal ini menentukan nilai prediktif dari ukuran spastisitas ini untuk gangguan motorik.

Analisis statistik yang digunakan akan dibahas secara lebih rinci di bagian Bicara kutu buku kepada saya.

Hasil

Analisis ini mencakup data dari 120 pasien stroke (usia rata-rata 60,3±13,7 tahun) dengan lesi kortikal atau subkortikal iskemik/hemoragik yang menyebabkan hemiplegia/paresis. Para peserta mencakup fase pemulihan akut, subakut, dan kronis. Temuan-temuan utama:

• Fase kronis memiliki lebih banyak laki-laki secara signifikan
• Tidak ada perbedaan dalam tingkat keparahan gangguan ekstremitas atas di seluruh fase
• Distribusi usia serupa di antara kelompok-kelompok tersebut

Perbedaan TSRT di Seluruh Fase Stroke

Analisis menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam Tonic Stretch Reflex Threshold (TSRT) di antara kelompok stroke akut/subakut awal (1-90 hari), subakut akhir, dan kronis. Perbandingan post-hoc menunjukkan kelompok subakut akut/awal memiliki TSRT 16,64° lebih tinggi dibandingkan kelompok kronis, yang menunjukkan kelenturan yang lebih besar pada awal pasca stroke.

Hasil Sensitivitas Kecepatan (μ)

Tidak ada perbedaan kelompok yang signifikan yang ditemukan untuk sensitivitas kecepatan (μ) di seluruh fase stroke. Hal ini menunjukkan adaptasi waktu refleks peregangan terhadap kecepatan pergerakan tetap konsisten selama pemulihan.

Gambaran Umum Tindakan Klinis

Meskipun fungsi ekstremitas atas secara keseluruhan (FMA-UE total) tetap mengalami gangguan yang sama di seluruh fase pemulihan, pasien akut/subakut menunjukkan pergerakan yang secara signifikan lebih buruk (FMA-UE_A) daripada pasien kronis, sedangkan kasus kronis menunjukkan keparahan spastisitas yang lebih parah (MAS).

Hubungan Antara TSRT/μ dan Tindakan Klinis

Analisis peta panas menunjukkan hubungan spastisitas-fungsi motorik yang berbeda selama pemulihan stroke. Pada semua pasien, TSRT yang lebih tinggi (ambang refleks) berkorelasi dengan peningkatan sensitivitas kecepatan μ, sementara kedua ukuran tersebut menurun seiring dengan waktu pasca stroke dan keparahan kejang. Khususnya, hubungan positif yang kuat antara μ dengan pergerakan sukarela menunjukkan bahwa μ dapat menangkap defisit kendali motorik awal.

• Akut/subakut: TSRT dan μ menunjukkan hubungan yang paling dekat dengan keduanya terkait erat dengan MAS dan kronisitas, menggarisbawahi relevansi klinis mereka dalam penilaian awal.
• Subakut akhir: Hanya MAS dan fungsi motorik total yang berkorelasi negatif, yang menyoroti dampak fungsional spastisitas yang terus meningkat.
• Kronis: TSRT berkorelasi dengan μ dan fungsi keseluruhan (FMA-UE_total), sementara hubungan μ dengan kontrol sukarela cenderung positif tetapi tidak signifikan.

Hasil Analisis Regresi Berganda

Para peneliti menggunakan regresi berganda untuk menganalisis bagaimana biomarker spastisitas setelah stroke (nilai TSRT dan μ) memprediksi varians pada gangguan motorik ekstremitas atas, yang diukur dengan subskala FMA-UE.

FMA-UE_A (Kendali motorik bahu dan siku)

Model regresi secara signifikan memprediksi 72,0% varians dalam skor FMA-UE_A. Baik TSRT dan μ merupakan prediktor yang signifikan, yang menunjukkan bahwa ambang refleks yang lebih tinggi (TSRT) dan sensitivitas kecepatan yang lebih rendah (μ) dikaitkan dengan kontrol gerakan sukarela yang lebih baik.

FMA-UE_Total (Fungsi Anggota Tubuh Bagian Atas Secara Keseluruhan)

Model ini menyumbang 68,7% dari varians total fungsi motorik ekstremitas atas. TSRT merupakan prediktor yang kuat dan signifikan, sedangkan μ tidak memberikan kontribusi yang berarti pada model. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun TSRT sangat terkait dengan pemulihan motorik secara keseluruhan, sensitivitas kecepatan (μ) tidak secara independen memengaruhi fungsi ekstremitas atas secara global.

Pertanyaan dan pemikiran

Mengapa hal ini penting?

Untuk penelitian:

Studi ini memajukan teori kendali motorik dengan menunjukkan bagaimana Referent Control Theory (RCT) menyelesaikan keterbatasan utama model komputasi. RCT menyediakan kerangka kerja yang didasarkan pada fisiologi di mana pergerakan muncul melalui interaksi antara sistem saraf, sifat muskuloskeletal, dan kendala lingkungan. Pada intinya, RCT menyatakan bahwa SSP mengontrol pergerakan dengan mengatur ambang batas aktivasi otot (misalnya, TSRT) relatif terhadap posisi persendian, daripada menghitung perintah motorik eksplisit. Dengan memvalidasi TSRT dan μ sebagai biomarker spastisitas setelah stroke, penelitian ini mengungkapkan bagaimana gangguan regulasi ambang batas menyebabkan abnormalitas pergerakan spesifik: spastisitas muncul ketika ambang batas menjadi tetap pada panjang otot yang berlebihan. Wawasan ini tidak hanya menjelaskan pengamatan klinis tetapi juga memungkinkan pengembangan alat penilaian yang obyektif, menjembatani prinsip-prinsip teoritis dengan strategi rehabilitasi praktis.

Untuk Ahli Klinis:

Alat-alat yang ada saat ini seperti FMA dan MAS, meskipun sangat berharga, hanya memberikan penilaian kualitatif terhadap gangguan motorik. Seperti halnya fisioterapi yang semakin banyak memasukkan evaluasi psikososial melalui wawancara dan formulir yang mendetail, kita juga harus meningkatkan kemampuan penilaian biologis kita. TSRT dan μ muncul secara klinis

biomarker kelenturan yang divalidasi setelah stroke, menawarkan potensi untuk merevolusi manajemen dengan:

• Menawarkan data yang objektif dan dapat diukur
• Memungkinkan diagnosa yang lebih tepat
• Memandu rencana perawatan yang dipersonalisasi
• Berpotensi meningkatkan hasil

Bicara kutu buku padaku

Penjelasan Analisis Statistik

Penelitian ini menggunakan pendekatan statistik yang dirancang dengan cermat untuk memahami bagaimana kelenturan (diukur dengan TSRT dan μ) berhubungan dengan pemulihan motorik setelah stroke. Mari kita uraikan mengapa setiap metode dipilih dan apa arti dari hasilnya.

Mengelompokkan Pasien Berdasarkan Fase Pemulihan

Para peneliti membagi peserta ke dalam tiga tahap utama pemulihan stroke: subakut akut/awal (1-90 hari), subakut akhir (91-180 hari), dan kronis (>180 hari). Pemisahan ini sangat penting karena kapasitas otak untuk berubah dan sifat dari masalah pergerakan berevolusi secara dramatis di sepanjang fase-fase ini. Fase awal menunjukkan perubahan saraf yang cepat tetapi kendali motorik yang tidak stabil, sedangkan fase kronis menunjukkan pola pergerakan yang lebih mapan (dan sering kali lebih sulit untuk dimodifikasi).

Mengkategorikan Gangguan Motorik

Fungsi ekstremitas atas diklasifikasikan menggunakan skor FMA-UE ke dalam kategori gangguan berat (0-20), sedang (21-48), dan ringan (≥49).

Memilih Statistik Deskriptif yang Tepat

Para peneliti menggunakan berbagai ukuran statistik untuk merepresentasikan data mereka secara akurat. Untuk variabel yang terdistribusi secara normal, mereka melaporkan rata-rata disertai dengan deviasi standar. Ketika berhadapan dengan distribusi yang miring atau data yang rentan terhadap pencilan - kejadian umum dalam studi pemulihan stroke di mana pasien sering menunjukkan kemajuan yang sangat bervariasi - mereka menggunakan median dengan rentang interkuartil. Selain itu, mereka juga menyertakan interval percaya diri 95% untuk menunjukkan ketepatan estimasi mereka. Rentang median dan interkuartil terbukti sangat berguna dalam skenario ini karena memberikan ukuran kecenderungan sentral yang lebih kuat yang tidak terlalu dipengaruhi oleh kasus-kasus yang tidak lazim.

Membandingkan Kelompok Secara Statistik

Untuk variabel kontinu seperti nilai TSRT dan skor FMA-UE di seluruh fase pemulihan, analisis varians (ANOVA) digunakan. Tes ini mengidentifikasi apakah ada perbedaan yang signifikan antara ketiga kelompok pemulihan. Untuk data kategorikal seperti distribusi jenis kelamin atau kategori keparahan MAS, uji chi-square lebih tepat digunakan. Koreksi Bonferroni yang diterapkan pada uji post-hoc - memungkinkan identifikasi yang lebih tepat dari perbedaan antar kelompok - bertindak sebagai ukuran kontrol kualitas, mengurangi kemungkinan temuan positif palsu ketika membuat beberapa perbandingan antar kelompok.

Memahami Hubungan Melalui Korelasi dan Regresi

Analisis korelasi Pearson mengungkapkan seberapa kuat variabel-variabel yang berbeda bergerak bersama - misalnya, apakah TSRT yang lebih tinggi secara konsisten terkait dengan skor FMA-UE yang lebih rendah. Namun, korelasi tidak menyiratkan hubungan sebab-akibat. Di situlah regresi berganda menjadi sangat berharga - regresi berganda mengukur seberapa besar variasi fungsi motorik yang sebenarnya dapat diprediksi oleh ukuran spastisitas sambil memperhitungkan faktor-faktor lain. Temuan bahwa TSRT memprediksi 72% varians pergerakan sukarela (FMA-UE_A) dan 68,7% fungsi keseluruhan (FMA-UE_Total) sangat mencolok, menunjukkan bahwa TSRT menangkap sesuatu yang mendasar tentang kendali motorik pasca stroke.

Pesan untuk dibawa pulang

Penelitian ini menegaskan bahwa TSRT (ambang refleks peregangan tonik) dan μ (sensitivitas kecepatan) adalah biomarker spastisitas yang berguna secara klinis setelah stroke, yang didasarkan pada Teori Kontrol Referensi (RCT). Tidak seperti timbangan tradisional seperti MAS, pengukuran ini secara objektif mengukur bagaimana stroke mengganggu kontrol sistem saraf terhadap ambang batas aktivasi otot.

Untuk Latihan Anda:

Logika berbasis ambang batas dari RCT menunjukkan mengapa pelatihan ulang pergerakan berhasil dilakukan oleh para terapis:

1. Karena pengukuran TSRT tidak dapat dilakukan secara klinis pada sebagian besar kondisi, kenali batas-batas pergerakan fungsional melalui pengamatan yang cermat.
2. Rancanglah latihan di dalam zona utuh ini pada awalnya, hindari posisi yang memicu spastisitas (di mana TSRT berada pada tingkat patologi)
3. Kembangkan jangkauan aktif secara kemajuan seiring dengan peningkatan regulasi ambang batas

Untuk wawasan tambahan tentang rehabilitasi stroke, jelajahi artikel ulasan Physiotutor tentang: (1) pelatihan realitas virtual untuk pemulihan fungsi tangan, dan (2 ) dampak dari modalitas umpan balik pada pembelajaran ulang motorik pasca stroke.

Referensi

Piscitelli D, Khayat J, Feldman AG, Levin MF. Relevansi Klinis Ambang Batas Refleks Peregangan Tonik dan μ sebagai Ukuran Kelenturan Tungkai Atas dan Gangguan Motorik Setelah Stroke. Perbaikan Saraf Neurorehabil. 2025 Mei;39(5):386-399. doi: 10.1177/15459683251318689. Epub 2025 Februari 13. PMID: 39945415; PMCID: PMC12065951.