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2025年3月3日
脳卒中の回復 外発的フィードバックと報酬は、どのように上肢の運動機能向上を促すのか？
はじめに
外発的フィードバックとは、外部（コーチ、セラピスト、技術的装置など）から個人に提供されるパフォーマンスに関する情報のことで、運動制御において重要な役割を果たす。 健康な人や脳卒中患者のパフォーマンスと学習能力を高めることが示されている。 しかし、その最も効果的な実施方法や、目標とすべき具体的な成果については、明確なコンセンサスが得られていない。
感覚モダリティ、タイミング、頻度といった要因によって、エラー訂正、報酬、罰といったさまざまなタイプのフィードバックが、運動学習や神経可塑性に影響を与えることが研究で示されている。 フィードバックは、運動能力、長期学習、行動選択に影響を与え、それぞれが脳卒中の回復にとって極めて重要である。
この総説は、外発的フィードバックが脳卒中後の上肢運動機能にどのような影響を及ぼすかを検討することで、文献の空白を埋めることを目的としている。 フィードバック条件を比較し、感覚モダリティや動機づけといったパラメータが回復にどのような影響を与えるかを探求し、脳卒中回復リハビリテーションにおけるフィードバックについて、より最新かつ包括的な分析を提供している。
方法
このスコーピング・レビューは、システマティック・レビューとメタ分析に関するPRISMAガイドラインに従った。 対象となる研究は、以下の基準を満たした英語の査読付き論文である：参加者は成人の脳卒中サバイバー（18歳以上）、外発的フィードバックを用いて患側上肢を含む作業または治療を行い、フィードバック条件が異なる少なくとも2つの実験群を含む。 エラーの増加や減少に焦点を当てた研究は除外した。
健康科学の司書が作成した検索戦略は、MEDLINE、Embase、PsycInfo、CINAHLで行われた。 日付や言語の制限は適用されなかった。 Endnoteで重複排除を行った後、2人の独立した査読者がRayyanソフトウェアを用いて論文をスクリーニングした。 食い違いは話し合いで解決した。
データ抽出は、Covidenceソフトウェアの標準化された書式を用い、2人の独立したレビュアーによって行われた。 抽出されたデータには、研究デザイン、参加者の特徴（年齢、性別、脳卒中のタイプ、病変部位など）、介入の詳細（実施された課題、動作回数）、フィードバックの特徴（動作との同時性、要約）、価（パフォーマンスの良し悪しに対して与えられるフィードバック刺激）、研究結果（運動結果）などが含まれる。 これらのデータは、臨床転帰、運動能力（フィードバックに対する運動機能の即時的変化）、運動学習（特定の課題を繰り返し練習した後、フィードバックがない状態で測定された運動能力の変化）、動作選択（患側上肢の使用の増加または代償動作パターンの使用の減少）に焦点を当て、表と記述的概要に要約された。
結果
検索とスクリーニングのプロセス：
4,139レコードのうち、1,799レコードの重複が取り除かれ、2,213レコードが最初のスクリーニングで除外された。 127のフルテキスト論文がレビューされ、30件の研究が組み入れられた。 2つの論文を1つの研究としてまとめて解析した。
研究の特徴
15件の研究が群間デザインを利用し、そのうち13件はランダム化比較試験（RCT）であった。 これらの研究のサンプルサイズは11人から45人であった。 さらに、13の研究が参加者内デザインを採用しており、サンプルサイズは5から43であった。 これらの研究の参加者の大半は脳卒中患者であり、虚血性脳卒中、出血性脳卒中、特定できないタイプの脳卒中を含む。
臨床的特徴
各研究の参加者の臨床的特徴は様々であった。 虚血性脳卒中のみを対象とした研究は2件、虚血性脳卒中と出血性脳卒中の両方を対象とした研究は14件であった。 13の研究では脳卒中のタイプが特定されておらず、22の研究では脳卒中の血管領域が報告されていない。 中大脳動脈、前大脳動脈、前方循環、後方循環、ラクナ脳梗塞などが含まれる。 7つの研究では皮質病変と皮質下病変の両方が含まれていたが、22の研究では病変のタイプは特定されていなかった。 病変の特徴とフィードバック効果の関係を調べた研究はない。
脳卒中の期間は、急性期（2週間未満）が4研究、亜急性期初期（2週間～3ヵ月）が12研究、亜急性期後期（3ヵ月～6ヵ月）が10研究、慢性期（6ヵ月以上）が20研究と様々であった。 1件の研究では脳卒中発症期間が特定されておらず、慢性期が転帰にどのように関係するかを分析した研究はなかった。
認知機能障害に関しては、12件の研究で認知機能がある閾値（MMSEまたはMoCA）以下の参加者を除外し、13件の研究では失語症の参加者を除外した。 9つの研究ではネグレクトの参加者を除外し、2つの研究だけが認知機能を解析の一部とした。 Cirsteaらは、認知障害が大きいほど、特に言語的フィードバックを伴う課題において、運動学習が悪くなることを発見した。 Quattrocchiらは認知機能をコントロールしたが、結果への影響は報告していない。
フィードバックの効果：
臨床的成果： 9つの研究が、臨床結果に対するフィードバックの有意な効果を報告している。 ICFモデルによると、8つの研究が身体機能・構造、7つの研究が活動、3つの研究が参加への効果を示している。 リハビリ作業中に行われた動作は、3次元的なリーチングから、水を注いだり髪をとかしたりするような複雑な機能的作業まで、多岐にわたった。 フィードバックは通常、正確さ、スピード、可動域、上肢運動学、体幹運動学、力発揮など、運動の特定の側面を対象とする。
しかし、効果の大きさにはばらつきがあり、臨床的に重要な差異を示す確立された閾値を超える効果を示した研究は4件のみであった。 エフェクトサイズが一貫していないのは、サンプルサイズが小さいこと、介入方法が異質であること、いくつかのアウトカム指標について臨床的に重要な最小限の差の推定値がないことに起因すると考えられる。
パフォーマンスだ： 5つの研究では、フィードバックが運動パフォーマンスを向上させ、特に到達課題中の動作のスピード、正確さ、質を高めたと報告している。 これらの改善はすぐに現れたが、フィードバックを取り除いた後も持続するとは限らない。 Cruzらは、運動速度と振幅に基づくフィードバックが両方の要素を改善することを発見した。 Durhamらは、外的な注意の集中を誘導するフィードバックが、運動の持続時間、速度、加速度を改善することを発見した。 Rizzoらは、視線位置フィードバックが正確さと反応時間を改善することを示した。
運動学習： 4つの研究では、フィードバックが運動学習に及ぼす影響について検討された。 3つの研究は、3Dリーチング動作に焦点を当てている。 MaulucciとEckhouseは、軌道の逸脱に対するフィードバックが理想的な軌道への忠実性を向上させ、手の振動を減少させることを発見した。 CirsteaとLevinは、Cirsteaらとともに、肩と肘の伸展に関するフィードバックが関節可動域と協調性を向上させ、手の位置に関するフィードバックが終点精度を向上させることを示した。 Subramanianらは、ゲーム化された仮想現実でのフィードバックは肩の可動域を改善するが、物理的環境では改善しないことを発見した。 Quattrocchiらは、金銭的報酬と罰に結びついたフィードバックが学習を促進することを発見した。
行動を選択する： 5つの研究では、動作パターンの変化と定義される行動選択に対するフィードバックの効果を調べた。 4つの研究では、フィードバックによって、単純なリーチング課題中の代償運動が即時的かつ短期的に減少したと報告している。 例えば、Caiらは、バーチャルリアリティにおける視聴覚フィードバックが、体幹の代償運動を減少させることを発見した。 同様に、Douglass-Kirkらは音楽フィードバックを用いて、代償運動が検出されるたびに停止させ、代償運動の抑制につなげた。 他の研究では、視覚フィードバックと触覚フィードバックの両方が体幹の変位を減少させることがわかった。 全体として、フィードバックによって代償運動は一貫して約40～50％減少した。 しかし、Fruchterらによる研究では、タスクの複雑さとフィードバックの手動制御のためと思われる減少が見られなかった。 Schwerz de Lucenaらは、ウェアラブルフィードバックは手の使用を増加させるが、臨床転帰や追跡調査時の手の使用には差がないことを明らかにした。
フィードバックの特徴：
モダリティだ： 16の研究では非言語的聴覚フィードバックが、18の研究では非言語的視覚フィードバックが、4つの研究では触覚フィードバックが、4つの研究では言語的フィードバック（セラピストまたは自動システムによる）が用いられている。 異なる感覚モダリティを通して提供される同様の情報内容を持つフィードバックの効果を比較した研究は1つしかなく、視覚的フィードバックと触覚的フィードバックが、代償運動の同様の減少をもたらすことがわかった。
バレンスだ： 19の研究では、課題遂行に失敗したことを示すフィードバック（否定的価値）が含まれ、14の研究では、課題遂行に成功したことを示すフィードバック（肯定的価値）が使用され、8つの研究では、善悪の枠にはめることなく、点数のような中立的価値でパフォーマンスフィードバックを行った。 ある研究では、ポジティブフィードバックとネガティブフィードバックを直接比較し、どちらも運動学習の習得を向上させるが、ポジティブフィードバックだけが保持を向上させることを発見した。
タイミングだ： 15件の研究では動作中に継続的なフィードバックが行われ、別の15件の研究では動作終了時に最終的なフィードバックが行われた。 ある研究では、フィードバックのタイミングを特定していない。 終末期フィードバックの遅れに言及した研究は2つしかない： Fruchterらは3-4秒の遅延を報告し、Widmerらはフィードバックの効果を減らすため、対照条件では1-2秒の遅延を課した。 他のフィードバックの特徴をコントロールしながら、フィードバックのタイミングを特に変化させた研究はなかった。
スケジューリング： 22の研究では、すべての動作にフィードバックが用意されているか、各動作にフィードバックが用意されている可能性があった。 3つの研究では、時間をかけて徐々にフィードバックの頻度を減らしていくフェード・フィードバックが用いられた。 2つの研究では、日常生活における上肢の使用について断続的な要約フィードバックが行われた。 ある研究では、決定木アルゴリズムを用いて、フィードバックのタイミングを決定した。 2つの研究では、フィードバックの頻度が特定されていなかった。 他の要因をコントロールしながら、フィードバックのスケジュールを特に変化させた研究はなかった。
モチベーションを高める要素： 2つの研究は金銭的報酬とパフォーマンス・フィードバックを関連づけたもので、1つの研究は金銭的罰を用いたものであった。 11の研究がゲーム化されたスコアリングを取り入れ、5つの研究が仮想現実や拡張現実を用いた。 2つの研究では、音楽的刺激を通してフィードバックを行い、1つの研究では、高得点リストという形で社会的比較を行った。 4つの研究では、金銭的インセンティブ、ゲーム化されたスコアリング、複雑な多感覚刺激など、動機づけ要素の異なるフィードバック条件を比較した。 これらの研究では、動機づけの要素を加えることで、運動学習と脳卒中の回復が改善されることがわかった。 単純なゲームによる得点とバーチャルリアリティによる刺激により、到達運動学は改善したが、より精巧なゲーム化された体験と金銭的報酬を組み合わせることにより、臨床的に重要な最小差をはるかに上回る臨床的利益が得られた。
質問と感想
レビューされた研究は、特に認知障害に関して、参加者の選択基準が一貫していない。 ほとんどの場合、認知障害のある人は除外されており、これらの障害がフィードバック介入にどのような影響を与えるかを理解する上で、重大なギャップが残されている。 認知特性や脳卒中特性（虚血性か出血性か、病変部位など）の多様性を考慮すると、今後の研究では、一般化可能性を向上させるために、これらの因子に基づいて参加者を層別化し、フィードバック介入を特定のプロファイルに合わせて調整する必要があるかどうかを検討すべきである。
多くの研究は、短期的なフィードバック効果にのみ焦点を当てており、多くの場合、1回のセッションの中で、運動学習の保持と実世界の文脈への移行の評価を軽視している。 日常生活で自立して運動課題をこなす能力など、長期的な有効性を評価することは、依然として極めて重要である。 今後の研究では、意味のある永続的な成果をよりよく把握するために、臨床の場以外でのリテンションテストを優先すべきである。
視覚フィードバックや固有感覚フィードバックは有望であるが、その長期的な効果や、機能的で日常的なタスクへの移行能力については、まだ十分に研究されていない。 課題特異的なパフォーマンス（例：把持やリーチング）の改善は、必ずしも広範な機能回復につながるとは限らない。 リハビリテーションのプロトコールは、機能的関連性を最大化するために、患者の現実の目標に沿った課題を強調すべきである。
外発的フィードバックは短期的な運動能力を向上させるが、依存性を助長し、長期的な脳卒中の回復を妨げる危険性がある。 自律的な運動制御を育むためには、フィードバックへの過度の依存を防ぐ戦略が必要である。 外発的フィードバックと内発的フィードバックの両方を統合した段階的アプローチによって、初期支援を提供しながら自律性を促進できるのではないかという仮説が成り立つ。 今後の研究では、持続可能なリハビリテーションの成果を得るために、これらのシステムのバランスをどうとるかを検討すべきである。
オタクな話をしよう
参加者の基準が一貫していないため、調査結果の一般化には限界がある。 多くの研究は、認知障害のある人を除外したり、脳卒中の重症度、病変部位、病型（虚血性か出血性か）を考慮していない。 この見落としは、これらの要因がフィードバックの有効性にどのような影響を与えるかについての理解を制限する。 認知的尺度を取り入れた研究は2つしかなく、認知的障害がフィードバック機構とどのように相互作用するかを扱う上で大きな隔たりがあることが浮き彫りになった。
これらの研究は、様々な統計的アプローチ（例えば、反復測定ANOVA、t検定、回帰モデル）を採用しているが、サンプルサイズが小さいため、統計的検出力が低下することが多かった。 検出力不足の研究では、Ⅱ型の過誤が発生する可能性が高くなる。 例えば、本当に運動学習を改善する介入は、統計的に有意な差を明らかにするにはサンプル数が少なすぎるという理由だけで、効果がないように見えるかもしれない。 さらに、多くの分析では、ベースラインの運動機能や認知能力など、フィードバックの有効性を理解する上で重要な調整因子が十分に考慮されていなかった。 効果の大きさは研究によって大きく異なっており、これはフィードバックの有効性を示す一貫した証拠というよりは、むしろ方法論の多様性を反映していると思われる。
持ち帰りメッセージ
様々な様式（視覚、聴覚、触覚）を通じて提供される外発的フィードバックは、脳卒中リハビリテーションにおいて運動能力を向上させ、代償運動を減少させることが期待されている。 スピード、正確さ、関節可動域など、タスクパフォーマンスを即座に向上させることができる。 しかし、臨床の場以外での運動学習や機能回復に対する長期的な影響については、まだ不明な点が多い。 フィードバックは四肢の適切な使用を促すのに役立つが、頼りすぎると自律的な運動制御の発達を妨げる可能性がある。 ゲーミフィケーションや報酬のような動機づけの要素を取り入れると、運動学習が向上するようだが、その根本的なメカニズムはまだよくわかっていない。 臨床家は、技能の移譲性を高め、外発的フィードバックの効果を最適化するために、患者の機能的目標に密接に沿った治療活動を選択すべきである。 今後の研究では、個別化された介入に焦点を当て、認知障害を考慮し、脳卒中の回復成果を最大化するためのフィードバック介入の長期的な持続可能性を評価すべきである。
参考
さらに詳しく
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