脳卒中後の身体活動の影響
脳卒中サバイバーの活動レベルがどう変わるかと、その課題について調べてるんだ。
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目次
過去30年間、脳卒中への対処法は改善されてきた。もっと多くの人が生き残るようになったけど、脳卒中の後の生活はまだ厳しいことがある。多くの脳卒中サバイバーは、悲しみや考えるのが大変だったり、生活の質を下げる体の問題に悩んでいる。
身体活動の役割
1950年代に、研究者たちは運動が心臓の問題にどう役立つかを調べ始めた。それ以降、身体活動が脳卒中のリスクを減らすことが分かってきた。研究によると、脳卒中の前にもっと活動的だった人は、脳卒中のダメージが少なく、悲しみも少なく、考える能力も良くなる傾向がある。小さな運動の増加でも効果があり、最近の健康ガイドラインでも非活動的でいることを避ける重要性が強調されている。
活動促進の課題
運動の利点についての知識があっても、脳卒中サバイバーをもっと活動的にするのは難しい。脳卒中の後、多くの人が弱さや転倒の恐れで動くのが大変になる。それに、悲しみや考えるのが難しいと、活動的でいることが難しくなる。所得や教育などの社会経済的要因も影響する。低所得の人たちはあまり活動的でないことが多く、脳卒中の後も同じレベルのケアを受けられないことがある。
研究の目的
この研究は、脳卒中の前後で身体活動がどう変わるかを見たかった。そして、個人の背景や健康についての情報を使って、脳卒中の後に活動的でない可能性がある人を見つけるツールを作りたかった。
研究では、脳卒中のための薬を試す試験からデータを分析した。この試験には、先週中に初めて脳卒中を経験した患者が含まれていて、本人が同意できない場合は家族の協力で参加できた。でも、他に深刻な健康問題がある患者や身体活動の情報がない患者は除外された。
身体活動の測定
人々がどれくらい活動的かを知るために、高齢者の身体活動スケール(PASE)という質問票を使った。このツールは、運動と家事やガーデニング、仕事のような日常活動を評価する。患者には、脳卒中の前の週と、6か月後の活動レベルを報告してもらった。
活動スコアの変化を見て、スコアをレベルに分けて、予測モデルを作るのに役立てた。
データ収集
私たちは、デンマークの全国脳卒中登録からデータを集めた。ここでは、患者の詳細情報が得られた。脳卒中の重症度、性別、受けた治療、生活状況、喫煙や飲酒の習慣、高血圧、糖尿病、過去の脳卒中、心臓の問題、体重などの情報が含まれていた。
入院時の患者の気分を測るためにウェルビーイングインデックスを使い、障害を測るスコアで機能的状態も記録した。
身体活動レベルの変化
合計で、脳卒中の前後で身体活動質問票に答えた523人のデータを得た。平均で、脳卒中前後の身体活動スコアには大きな変化はなかった。でも、約5人に1人は、脳卒中の6か月後にかなり活動が減っていた。面白いことに、脳卒中の前にあまり活動的でなかった人の半分は、活動レベルが改善された。
男性と女性の違い
男女の違いを詳しく見たとき、女性は一般的に活動的でないことが分かった。女性は男性よりも年齢が高く、脳卒中も重度だった。多くの女性は一人暮らしで、無職で、収入や教育のレベルも低かった。
身体活動の変化に影響を与える要因
分析では、身体活動に変化を与える可能性のあるさまざまな要因を見た。年齢が高いこと、より重度の脳卒中、低所得のレベルが、脳卒中後の活動の減少に関連していることが分かった。一方、脳卒中の前に活動的だったこと、心臓に問題があったこと、自分自身について良い気分でいることが、後の活動レベルの向上に関連していた。
身体活動の変化の予測
データに基づいて二つの異なる予測モデルを作った。一つは活動が減るかもしれない人を予測するため、もう一つは活動が増えるかもしれない人を予測するためのもの。
活動が減ることを予測するモデルの重要な要因は、一人暮らし、より重度の脳卒中、低所得、無職、高血圧だった。このモデルは、活動が減るリスクのある患者を特定するのにうまくいったけど、他の面では正確さに苦しんだ。
活動が増える予測では、喫煙者であること、低い教育、過去の脳卒中様の症状、高い障害レベル、無職が、活動が増える可能性を低くする要因として関連していた。
調査結果のまとめ
全体的に、この研究は脳卒中後の身体活動の変化が複雑で多様であることを示している。進展は可能で、多くの人が活動レベルを改善できるけど、かなりの数の患者は活動的でいるのに苦労するかもしれない。この研究は、脳卒中後にどれくらい活動できるかを決める上で、社会経済的な状況やライフスタイル要因の重要性を強調している。
研究の限界
この研究には限界がある。一つの試験からの患者に焦点を当てているため、すべての脳卒中患者を代表するものではないかもしれない。それに、身体活動を測るために使ったツールは、誰かの毎日の生活のすべての詳細を捉えられないかもしれない。
でも、この研究には強みもある。参加した患者は脳卒中が起こった直後に記録されているため、脳卒中が活動レベルに与える影響をより明確に理解できる。
今後の研究への呼びかけ
この結果は、脳卒中後の身体活動に影響を与える要因についてもっと研究する必要があることを示唆している。これを理解することは、リハビリテーションの取り組みを改善するのに役立つかもしれない。また、脳卒中後に活動的でいるのに苦労する可能性がある患者を特定する重要性も強調している。これは、不活動を防ぎ、より良い健康結果を促すために大切だ。
タイトル: Trajectories of physical activity after ischemic stroke: exploring prediction of change
概要: Background and aimsPhysical activity (PA) is associated with lower risk of stroke and better functional outcome. However, sedentary behavior after stroke is prevalent. We aimed to identify predictors for PA after first-time ischemic stroke and to develop prediction models to assess change in PA after stroke. MethodsWe used the Physical Activity Scale for the Elderly (PASE) to quantify PA prior to stroke and six months after stroke. Demographic and clinical data were enriched with registry data on socioeconomic status (SES). Associations with post-stroke PA were analyzed using linear regression. Elastic net regression models were used to predict decrease from higher PASE quartile to the lowest and increase from lowest to higher. ResultsA total of 523 patients, from The Efficacy of Citalopram Treatment in Acute Ischemic Stroke (TALOS) trial, had complete PASE data. Median [IQR] age was 69 years [59, 77], 181 (35%) were female and median [IQR] National Institute of Health Stroke Scale score was 3 [2, 5]. Overall, median PASE score did not change, but 20 % of patients decreased to the lowest PASE quartile whereas 48% from the lowest PASE quartile increased to a higher level. The prediction model performance, as represented by the area under receiver operating curve, was 0.679 for predicting a decrease and 0.619 for predicting an increase in PA. SES was the most consistent predictor for both decrease and for a lack of increase in PA. ConclusionsAlmost 1/2 of the least active patients increased their PA after stroke whereas 1/5 decreased to the least active level with socioeconomic factors being the most consistent predictors for change. Despite including comprehensive data, the PA prediction models had a modest predictive performance. Efforts to optimize PA should include all stroke survivors to improve PA for previously inactive patients and prevent PA decrease.
著者: Andreas Gammelgaard Damsbo, R. A. Blauenfeldt, S. P. Johnsen, G. Andersen, J. K. Mortensen
最終更新: 2024-07-03 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.24309788
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.24309788.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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