Hintergrund:
Der Schlaganfall ist eine häufige und schwerwiegende Erkrankung, die trotz partieller Fortschritte eine Herausforderung auf gesellschaftlicher Ebene bleibt und insbesondere für die Betroffenen eine Last durch langfristige körperliche und psychische Beeinträchtigungen darstellt. Trotz vielfältiger Ansätze, die über Physio- und Ergotherapie hinaus diese langfristigen Schäden mit Rehabilitation reduzieren wollen, gibt es hierfür bislang keine hochqualitative Datenlage. Als ein Ansatz haben sich musikassoziierte Methoden etabliert. Mithilfe von Instrumenten und Hilfsmitteln wird hierbei versucht, u.a. über musik-motorisches Feedback verlorengegangene Sensorik und Motorik wieder zu erschließen. Da hierbei herkömmliche Musikinstrumente jedoch technisch häufig zu anspruchsvoll zu bespielen sind, wurde in letzter Zeit auch auf elektronische Devices gesetzt. Diese können beispielsweise Bewegungen mit Sensoren erfassen und über Software in Musik verklanglichen. Auf Grundlage einer solchen von Fritz, Koj et al. entwickelten Gerätschaft untersucht die vorliegende Studie die klinischen Ergebnisse, die ein mehrwöchiges Training erreichen kann.
Methoden:
Im Rahmen einer prospektiven Studie nahmen 12 Patienten der Tagesklinik für Neurologie des Universitätsklinikums Leipzig an einem vierwöchigen Trainingsprogramm teil. Neben ergotherapeutischer Mitbehandlung wurden die Patienten bei einem gekreuztem Studiendesign in zwei Arme randomisiert. Dabei durchliefen die Patienten in unterschiedlicher Reihenfolge je nach Arm einen Kontrollteil und einen Interventionsteil à 2 Wochen. Im Kontrollteil „No Agency“ erhielten die Patienten ein repetitives unilaterales Handtraining, zu dem Musik eingespielt wurde. Im Interventionsteil „Agency“ wurden die ausgeführten Bewegungen beim repetitiven unilateralen Handtraining mithilfe von Bewegungs- und Drucksensoren wahrgenommen und über MIDI und die Sequenzierungssoftware Ableton in Musik umgewandelt. Dabei wurde eine vorhandene Grundmusik um Tonspuren und Lautstärke je nach Bewegungsausmaß modifiziert.
Zu Beginn des Trainings und nach Ende einer Trainingsphase wurde eine Testbatterie mit motorischen und funktionellen Tests durchgeführt. Parallel dazu erhielten die Patienten täglich und nach Abschluss der Trainingsphasen Fragebögen, die sie zu subjektiven und motivationalen Qualitäten befragten. Schließlich wurden die Daten mithilfe von IBM, SPSS und Microsoft Excel über parametrische und nonparametrische Tests ausgewertet.
Ergebnisse:
In der Auswertung der Daten ergaben sich in Bezug auf die Motorik signifikante Verbesserungen unabhängig von der Gruppe von vor zu nach dem Training. Bezüglich dieser Verbesserungen konnte unter „Agency“ jedoch kein signifikanter Unterschied zu „No Agency“ auf motorischer oder funktioneller Ebene gefunden werden. Bei Auswertung der Fragebögen ergab sich zwar keine Signifikanz bezüglich motivationaler und subjektiver Eindrücke, jedoch zeigte sich zugunsten von „Agency“ ein signifikanter Vorteil in der Einschätzung des Gesamteindrucks des Trainings und der wahrgenommenen Hilfe bei Alltagssituationen.
Fazit:
Die vorliegende Studie hebt die Chancen und Limitationen eines Musik-basierten Feedbacks in der Schlaganfallrehabilitation hervor. In der untersuchten Kohorte konnte das getestete musik-motorische Feedback-Training im Vergleich zum begleitenden Hören von Musik zwar keinen Vorteil im Hinblick auf motorische Fähigkeiten der oberen Extremität zeigen. Jedoch ergaben sich aus dem Training ein besserer Gesamteindruck und eine empfundene Relevanz bei Alltagsaufgaben.:ABKÜRZUNGEN 5
1. EINLEITUNG 6
1.1 FOLGEN DES SCHLAGANFALLS 6
1.2 ALLGEMEINE REHABILITATIONSANSÄTZE 6
1.3 EINFLUSS VON MUSIK AUF DEN KÖRPER 7
1.4 ANSÄTZE MUSIKALISCHER NEUROREHABILITATION 9
1.5 PILOTSTUDIE 10
2. WISSENSCHAFTLICHE FRAGESTELLUNGEN 11
3. METHODEN UND MATERIALIEN 12
3.1 PROBANDEN 12
3.2 STUDIENDESIGN 13
3.3 BESCHREIBUNG DER INTERVENTIONEN 13
3.4 MOTORISCHE & FUNKTIONELLE MESSUNGEN 16
3.4.1 ACTION RESEARCH ARM TEST (ARAT) 16
3.4.2 NINE-PEG-HOLE-TEST (NPHT) 17
3.4.3 BOX-AND-BLOCK-TEST (BBT) 17
3.4.4 RELAXATIONSZEIT 17
3.4.5 KRAFT 17
3.4.6 BEWEGUNGSUMFANG 18
3.4.7 BEWEGUNGSFREQUENZ 18
3.5 FRAGEBÖGEN 18
3.5.1 TAGESFRAGEBÖGEN 18
3.5.2 ABSCHLUSSFRAGEBÖGEN 18
3.6 STATISTISCHE METHODEN 19
4. ERGEBNISSE 20
4.1 PRE-POST-ANALYSE 20
4.1.1 ∆T2-T1 VS. ∆T3-T2 22
4.2 AGENCY VERSUS NO AGENCY 24
4.2.2 ZEITLICHE ANPASSUNG T1-T2 AN T2-T3 28
5. DISKUSSION 32
5.1 LIMITATIONEN 34
5.2 IMPLIKATIONEN FÜR WEITERE FORSCHUNG 35
5.3 SCHLUSSFOLGERUNGEN 35
6. ZUSAMMENFASSUNG DER ARBEIT 37
7. ANHANG 39
7.1 ERKLÄRUNG ÜBER DIE EIGENSTÄNDIGE ABFASSUNG DER ARBEIT 39
7.2 DANKSAGUNG 40
7.3 TAGESFRAGEBOGEN 41
7.4 ABSCHLUSSFRAGEBOGEN 42
7.5 BILDVERZEICHNIS 43
7.6 TABELLENVERZEICHNIS 43
7.7 ABBILDUNGSVERZEICHNIS 43
7.8 QUELLENVERZEICHNIS 44
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:38942 |
| Date | 30 March 2020 |
| Creators | Maleka, Lerato Arthur |
| Contributors | Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/updatedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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