卒中后神经康复新策略：软体机器人手套联合虚拟环境的可行性、安全性及疗效初步研究

为解决卒中后手部偏瘫患者康复强度不足的临床难题，研究团队创新性地开发了机器人辅助手部康复训练(RAHRE)程序，结合Dexmo软体机器人手套与btrained虚拟现实平台。这项前瞻性可行性研究纳入11例患者，证实该方案具有96%的参与依从性，能显著增加训练重复次数(中位数2543次/疗程)，且安全性和用户满意度(5/5分)优异。研究为整合神经可塑性原则的高强度康复提供了可推广的技术解决方案。

　　

在卒中康复领域，高达75%的患者在发病3个月后仍面临手部感觉运动障碍的困扰，严重影响日常生活能力。传统康复面临两大痛点：一是治疗师资源有限难以满足高强度训练需求，二是现有技术难以整合神经可塑性原则所需的多种治疗模态。这促使Camille E Proulx团队探索机器人手套与虚拟现实的融合方案——既能提供精准的运动辅助与阻力调节，又能通过沉浸式环境增强患者参与度。

研究团队选择DextaRobotics公司开发的Dexmo手套作为硬件载体，该设备具有11个自由度，可提供1.8-7N的辅助/阻力。配套开发的btrained 2.0软件平台包含4个层级训练模块：从基础开合训练到节奏同步进阶训练，通过实时3D手部avatar和听觉反馈强化训练效果。研究采用前瞻性随机对照设计，从加拿大蒙特利尔康复中心招募11例卒中后手部偏瘫患者（FMA-Hand<14分），随机分为接受常规康复的对照组和附加RAHRE训练的试验组。

关键技术方法包括：使用Dexmo手套实时采集手指运动数据，通过Unity引擎开发的btrained平台实现虚拟训练场景；采用Fugl-Meyer上肢评估(FMA-UE)和动作研究臂测试(ARAT)作为主要疗效指标；通过视觉模拟量表(VAS)和改良Ashworth量表(MAS)监测安全性；采用定制问卷评估用户满意度。

研究结果

可行性

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  招募率达16%（11/71），脱落率18%，显著优于同类研究

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  训练依从性达96%，患者平均每30分钟完成260次重复动作，强度比(10.2次/分钟)远超常规康复

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  73%患者可独立穿戴手套，中位穿戴时间仅46秒

安全性

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  无严重不良事件报告

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  仅1例出现可耐受的疼痛加重（VAS增幅≤1cm）

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  MAS评分显示未诱发痉挛加重

功能改善

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  试验组FMA-UE中位改善5分(超过MDC 3.5分)，ARAT改善4分

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  80%患者ABILHAND评分变化超过MCID 0.26 logits

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  对照组同样显示自然恢复效应，提示需要更大样本验证差异

用户满意度

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  总体满意度评分5/5分（IQR 5-5）

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  82%患者认为训练时长和频率设置合理

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  高龄和技术生疏者需要更多认知投入

讨论与意义

这项发表在《JMIR Neurotechnology》的研究具有三重突破价值：首先，证实了RAHRE程序作为临床常规补充的可行性，其模块化设计允许根据FMA-Hand评分个性化调整辅助力度；其次，创造了卒中康复的新强度标准——相当于为患者额外提供2500次针对性训练，且60%训练时间无需治疗师监督；最后，建立了技术整合范式，将机器人力学反馈与虚拟现实的视听线索有机结合。

特别值得注意的是，该方案对中重度患者(FMA-Hand 5-13分)显示出最佳适配性。研究者建议未来扩大样本至106例，并增加九孔插板测试等精细功能评估。随着远程医疗发展，这种便携式系统有望延伸至社区和家庭康复场景，从根本上解决康复资源分布不均的全球性难题。