子供の両側調整を育てる
研究が6歳から17歳までの子供たちが両側協調運動能力をどう向上させるかを示しているよ。
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目次
両側協調は、日常の多くのタスクを行うのに役立つ重要なスキルだよ。このスキルは、両腕を一緒に使うことを含んでいて、対称的(同じ方向に動く)または非対称的(異なる方向に動く)に動かすことができるんだ。例えば、両手で箱に手を伸ばしたり、一方の手にフォーク、もう一方の手にナイフを持ったりするとき、私たちは両側協調を使ってるってわけ。これらの動きは、両腕の間でうまくタイミングとコントロールが求められるから、ただ片方の腕を使うよりも複雑なんだ。
脳性麻痺、発達協調運動障害、自閉症スペクトラム障害などの障害を持つ子どもたちは、しばしば両側協調に関して挑戦を抱えていることが多い。これが日常の活動を難しくすることがあるんだ。こうした問題を抱える子どもたちを助けるためには、まず通常の発達をしている子どもたちが成長する中で両側協調をどう改善するかを知ることが必要。さらに、特別な機器を使わずに臨床環境で簡単に使えるこのスキルを測定する方法も必要なんだ。
子どものリーチングスキルの発達
研究によると、子どものリーチングスキルは6歳から8歳の間に大きく発展するんだ。ほとんどの研究は片側(片腕)のリーチングに焦点を当てているけど、11歳か12歳になると子どもたちのリーチングスキルは大人に似てくる。ただ、一部の研究では、リーチングスキルは思春期の間も発展し続けることが示唆されているよ。
片側のリーチングは、両側のリーチングよりも簡単だけど、それでも腕の間での協調が必要だ。片方の腕を使っている時も、もう一方の腕が動きを妨げないようにしなきゃいけなくて、これは脳がコントロールしてる。
7歳から10歳の子どもたちの両側のリーチングを見た研究者たちは、これらの動きが片側の動きほど真っ直ぐではないことを発見した。これはこの年齢層では両側協調が片側協調の発展に遅れを取っている可能性があることを示唆している。ある事例では、両手を使う動き(両手動作)は、片手を使う動き(片手動作)よりも若い子どもでは遅かった。
両手の協調の発展は簡単ではなく、タスクに応じて変わるみたい。一部の研究では、子どもたちは幼少期に両手の協調を改善するけど、8歳ごろに頭打ちになることもある。また、ある研究では、6歳から大人になるまでの間に腕の動きのタイミングや協調が着実に改善されたけど、腕の動きの協調は思春期まで発展しなかったことがわかった。
脳と協調のつながり
両側協調の発達は、脳の構造である脳梁の成長と強く関係している。この部分は脳の左右を結びつけて、コミュニケーションできるようにしていて、これが動きを調整するために必要なんだ。幼い子どもたちは、脳の半球の間の協調が少なくて済むから、よく両腕を一緒に対称的に動かす。年齢とともに脳が成熟してくると、各腕を独立に動かせるようになるんだ。
ミラームーブメント、つまり一方の腕が無意識にもう一方の腕を真似する動きは、10歳までの子どもで見られることがある。これらの動きは脳が成熟するにつれて減少することが一般的。研究によると、脳の両側のコミュニケーションの効率は、幼少期から思春期の中頃にかけて大人のレベルに達するんだって。
男の子と女の子の脳梁の発達の違いも観察されている。この違いは、男の子と女の子が両側協調をどう発達させるかの違いを説明するかもしれない。
現在の評価方法
従来、リーチング能力の評価には高価な機器、例えば3Dモーションキャプチャシステムやロボットデバイスが必要だった。この方法は重要なデータを提供するけど、通常の臨床環境での使用は難しい。最近では、コンピュータビジョン技術が有望な代替手段として登場してきたんだ。ウェブカメラなどの手に入りやすいビデオ機器を使うことで、研究者は人の動きを追跡して重要な情報を得られるんだ。
コンピュータビジョンは主に歩行の研究に使われてきたけど、腕の動きを分析するためにも利用できる大きな可能性がある。これらのシステムの正確性はカメラの角度や服装などのさまざまな要因によって影響を受けることがあるけど、多くのシナリオで信頼性が証明されているんだ。
研究の目標
この研究は、6歳から17歳の子どもたちの両側リーチング能力がどう発達するかをより良く理解することを目指している。研究者たちは、コンピュータビジョンシステムと拡張現実のゲームを使って、子どもたちが対称的および非対称的なリーチング動作を要するタスクでどうパフォーマンスを発揮するかを評価した。さらに、男の子と女の子のパフォーマンスを比較することにも注目した。というのも、以前の研究では性別に基づいて発達の違いが示唆されてきたから。研究者たちは、子どもたちが12歳までに最も改善を示し、その後も思春期に発展を続け、対称的なタスクでより良いパフォーマンスを発揮すると仮定している。
参加者と手続き
データを集めるために、研究者たちはミネソタ州フェアで参加者を募集した。正常または矯正された視力を持つ6歳から17歳の子どもたちが参加するように招待された。親が若い子どもたちの同意を提供した。参加者は、自分の年齢、性別、利き手(どの手を使うのが好きか)、ゲームの習慣について質問に答えた。
各子どもは約10分間の評価に参加した。リーチングタスクを完了するにあたって、腕の動きを追跡するためにウェブカメラが設置されたコンピュータの前に座った。主な焦点は、対称的なリーチングタスク(両手が同じ距離のターゲットに向かって動く)と非対称的なタスク(ターゲットが各手に対して異なる位置にある)という2つのタスクだった。
アクティブな評価の前に、各参加者はゲームに慣れるために5組のターゲットを集める練習をした。その後、彼らには50秒間でできるだけ多くのターゲットを集める時間が与えられた。システムは、彼らがどれだけターゲットを集めたかと、腕の動きの協調がどれだけうまくいったかを記録した。
データ収集と分析
この研究では、両リーチングタスクを完了した133人の子どもたちのデータを分析した。各タスクのスコアが比較され、両手間の動きのタイミングが評価された。これには、手がどれだけうまく協働したかのチェックも含まれていた。年齢や性別に基づいて参加者のパフォーマンスを評価するために、さまざまな統計的手法が使われた。
研究者たちは、子どもたちのスコアが年齢とともにどう改善されるかを調べた。また、男の子と女の子がタスクでどのように異なるパフォーマンスを示すかを調べ、結果に影響を与えないようにビデオゲームの経験などの外部要因も考慮した。
パフォーマンス発達に関する発見
結果は、対称的および非対称的なリーチング能力の両方が年齢とともに改善することを示した。研究者たちは、年齢がパフォーマンスの変化の大きな部分を説明することを発見した。ほとんどの改善は12歳前に起こったけど、その後も思春期に入っても発展が見られ、以前の研究の発見を確認する結果となった。
スコアの観点から見ると、子どもたちは通常、非対称的なタスクと比べて対称的なリーチングタスクの方が得意だった。これらのタスク間のパフォーマンスの差は、さまざまな年齢層にわたって一貫していたんだ。
さらに、動きのタイミング、つまり手の遅れも年齢とともに改善されていった。若い子どもたちは手の動きに多くのばらつきが見られたけど、年齢が上がるにつれてそれは減少していった。13歳になると、子どもたちははるかに同期した動きを見せるようになっていた。
性別によるパフォーマンスの違い
この研究では、年齢を考慮しない場合、女の子が男の子よりも両方のリーチングタスクで良いパフォーマンスを示したことが明らかになった。さらに分析を行った結果、10-11歳と14-17歳の年齢層で特に非対称的なタスクにおいて重要な違いが見られた。これらの発見は、女の子が特定の発達段階で有利であることを示唆している。
パフォーマンスの違いは思春期のタイミングに関連しているかもしれない。女の子は通常、男の子よりも早く成熟するから。研究は、協調機能に関与する脳梁の成長パターンも性別によって異なることを示している。これが、特定の年齢で女の子が男の子を上回る理由かもしれない。
ビデオゲーム経験の影響
興味深いことに、この研究では、子どものリーチングタスクでのパフォーマンスとビデオゲームの経験との間に有意な関連性は見られなかった。これは、測定されたタスクがモーター スキルを評価していることを示唆していて、ゲームの熟練度ではなく、評価方法の効果を強調しているんだ。
意義と今後の方向性
この研究の結果は、子どもたちの両側協調スキルを評価し、トレーニングすることに重要な意味を持つよ。コンピュータビジョンと拡張現実を使うことで、これらのスキルを迅速に、そして高価な機器なしで測定できる可能性がある。このアプローチは、臨床環境や遠隔医療の評価にも簡単に適応できるんだ。
この研究は貴重なステップだったけど、いくつかの限界も指摘している。サンプルサイズと年齢分布が均等でなかったため、性別に基づく結果の解釈に影響を与えるかもしれない。今後の研究では、評価方法の洗練に焦点を当てたり、より多くの側面の協調を捉えるためにタスクの範囲を広げたりすることができる。
さらに、運動障害のある子どもたちに焦点を当てて、彼らが両側協調にもっと悩むのかを新しい評価方法を用いて正確なデータを集めることが重要かもしれない。これらの評価が測定ツールとしてだけでなく、介入手段としても使える可能性は、さまざまな集団の協調の課題に対処する上でカギになるかもしれない。
結論
両側協調は日常活動において重要なスキルであり、その発達を理解することで、協調に苦しむ子どもたちに対するより良い評価と介入が可能になるんだ。この研究は、コンピュータビジョンと拡張現実がこれらのスキルを評価するためのアクセスしやすい方法を作り出せることを示していて、研究や臨床実践における新しいアプローチの道を開いている。結果は、さまざまな年齢や性別にわたる両側協調のニュアンスを探求し続ける重要性を強調していて、今後の調査の基盤を提供しているんだ。
タイトル: Characterization of Bilateral Reaching Development Using Augmented Reality Games
概要: HighlightsO_LIWe developed augmented reality games to examine bilateral reaching in 133 children C_LIO_LISymmetric and asymmetric reaching developed in parallel C_LIO_LISynchrony in hands reaching targets improved with age C_LIO_LIChildren continued to improve through age 17, though slower rate after 12 years C_LIO_LIFemales demonstrated better reaching performance than males C_LI Bilateral coordination is commonly impaired in neurodevelopmental conditions including cerebral palsy, developmental coordination disorder, and autism spectrum disorder. However, we lack objective clinical assessments that can quantify bilateral coordination in a clinically feasible manner and determine age-based norms to identify impairments. The objective of this study was to use augmented reality and computer vision to characterize bilateral reaching abilities in typically developing children. Typically developing children (n=133) ages 6-17 years completed symmetric and asymmetric bilateral reaching tasks in an augmented reality game environment. We analyzed the number of target pairs they could reach in 50 seconds as well as the time lag between their hands reaching the targets. We found that performance on both tasks developed in parallel, with development slowing but not plateauing after age 12. Children performed better on the symmetric task than asymmetric, both in targets reached and with shorter hand lags. Variability between children in hand lag decreased with age. We also found gender differences with females outperforming males, which were most pronounced in the 10-11 year olds. Overall, this study demonstrates parallel development through childhood and adolescence of symmetric and asymmetric reaching abilities. Furthermore, it demonstrates the ability to quantify bilateral coordination using computer vision and augmented reality, which can be applied to assess clinical populations.
著者: Rachel L Hawe, S. Ziccardi, S. Timanus, G. Ashrafzadehkianb, S. J. Guy
最終更新: 2024-06-07 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597663
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597663.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/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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