SPINE FINE: a new software application for assessing the fine movements of the hands in patients with cervical spinal cord injury

Introduzione: I test appropriati per quantificare il deficit dei movimenti della mano nei pazienti con lesione midollare cervicale sono: il Jebsen-Taylor Hand Function Test (JTHFT), il 9-Hole Peg Test (9-HPT) e il Graded Redefined Assessment of Strength, Sensibility and Prehension (GRASSP). Sono stati progettati strumenti riabilitativi per la valutazione dei movimenti della mano e del polso, mentre robot, esoscheletri e dispositivi semi-esoscheletri aiutano a recuperare la funzione degli arti superiori, personalizzando gli esercizi e consentendo sessioni di allenamento ripetitive. Abbiamo sviluppato un'app per iPad, denominata SPINE FINE, per la valutazione dei movimenti fini della mano nei pazienti con lesione midollare cervicale. Lo scopo dello studio è calcolare la concordanza tra i punteggi attualmente in uso e i parametri forniti dagli esercizi eseguiti con l'app, mentre lo scopo secondario è testare questi compiti come potenziali esercizi di allenamento riabilitativo. Materiali e Metodi: Quattro ospedali parteciperanno allo studio. Saranno esclusi i pazienti con deterioramento cognitivo, disfunzione intrinseca della mano, tetraplegia o altre malattie neurologiche. L'app sarà integrata in un gruppo di studio e confrontata con un gruppo di controllo analizzato solo con le attuali scale di valutazione. Al ricovero verranno valutati ASA, punteggio ASIA, scala Rankin modificata (mRS) e Charlson Comorbidity Index (CCI). La scala Rankin modificata (mRS), l'indice di disabilità del collo (NDI), la scala del dolore Smiley Webster (SWPS), il GRASSP e il 9-HPT saranno somministrati a 1, 6 e 18 mesi. Gli esercizi dell’app saranno somministrati al gruppo di studio prima e dopo l'intervento chirurgico e durante il follow-up a 1, 6 e 18 mesi. L'app prevede i seguenti esercizi: completamento di figure geometriche di dimensioni decrescenti, la loro successiva riproduzione, scrittura di parole all'interno di spazi predeterminati e tracciatura di un percorso attraverso labirinti sempre più stretti. La performance sarà valutata con una percentuale di accuratezza rispetto al tratto ideale e con i tempi di esecuzione dell'attività. L'app soministra inoltre esercizi da eseguire con più dita: trascinare due/tre palline con due/tre dita in una posizione predeterminata, ingrandire/ridurre figure con due dita, orientare/ruotare/trascinare figure con due/tre dita finché non si adattino allo spazio proposto dall'app. Gli esercizi con più dita si riavviano se una o più dita perdono il contatto con lo schermo. Il tempo di esecuzione di questi compiti misurerà le prestazioni del paziente. Percentuali di precisione e tempi di esecuzione verranno riportati su file .pdf e raccolti in forma anonima. Risultati attesi: Ci aspettiamo un significativo indice di concordanza K di Cohen tra percentuali di accuratezza/tempi di esecuzione dell'app e i valori registrati con GRASSP e 9-HPT nel gruppo di studio. È probabile un trend di miglioramento più rapido sia nel test GRASSP che nel 9-HPT nei pazienti che utilizzeranno l'app rispetto al gruppo di controllo. I compiti da eseguire con più dita dovrebbero migliorare l'esito funzionale con valori di mRS inferiori a 18 mesi e migliori risultati nello SWPS nel gruppo di studio. In entrambi i gruppi punteggi elevati di ASA e CCI potrebbero influenzare negativamente l'esito funzionale. Conclusioni: A differenza di esoscheletri e robot, SPINE FINE fornisce la valutazione della funzionalità della mano somministrando esercizi tramite dispositivi touchscreen, utilizzabili in qualsiasi contesto e in più posizioni, senza vincolare le articolazioni delle braccia e senza richiedere calibrazioni o regolazioni hardware. Rispetto alle tradizionali scale di valutazione, SPINE FINE registra informazioni aggiuntive, non dipendenti dall'operatore, specifiche per la mano e più affidabili grazie a quegli esercizi che imitano alcuni gesti quotidiani della mano.

Introduction: The appropriate tests to quantify hand impairment in SCI patients are: Jebsen-Taylor Hand Function Test (JTHFT), 9-Hole Peg Test (9-HPT), and Graded Redefined Assessment of Strength, Sensibility and Prehension (GRASSP). Rehabilitative tools for hand and wrist assessment have been designed, while robots, exoskeletons and semi-exoskeletons devices help in recovering function of the arms, customizing the exercises and allowing repetitive training sessions. We developed an app for iPad, called SPINE FINE, for assessing fine movements of the hand in cervical SCI patients. The aim of the study is to calculate the concordance between the scores currently in use and the parameters provided by the tasks of the app, while the secondary purpose is testing the tasks as potential training exercises. Methods: Four hospitals will contribute to the study. Patients with cognitive impairment, intrinsic hand dysfunction, tetraplegia or other neurological disease will be excluded. The app will be integrated in a study group and compared with a control group evaluated only with the current scales. ASA, ASIA score, modified Rankin scale (mRS) and Charlson Comorbidity Index (CCI) will be evaluated at the admission. Modified Rankin scale (mRS), Neck Disability Index (NDI), Smiley Webster Pain Scale (SWPS), GRASSP, and 9-HPT will be administered at 1, 6 and 18 months. The tasks will be administered to the study group before and after surgery and during follow-up at 1, 6 and 18 months. The app provides the following tracing tasks: completion of geometric figures of decreasing sizes, their subsequent reproduction, the writing of words within predetermined spaces, and the tracing of a path through increasingly narrow labyrinths. The performance will be evaluated with accuracy percentage respect to the ideal tracing and with task execution time. The app will then administer multifinger tasks: dragging two/three balls with two/three fingers in a predetermined position, zooming in/out figures with two fingers, orient/rotate/drag figures with two/three fingers until they fit into a space proposed by the app. Multifinger tasks restart if one or more fingers lose the contact with the screen. The execution time of these tasks will measure the patient's performance. Accuracy percentages and execution times will be reported on a .pdf file and collected in anonymized form. Expected Results: We expect a significant Cohen k agreement between accuracy percentages/execution times of the app and the values recorded with GRASSP and 9-HPT in the study group. It is likely a faster trend of improvement both in GRASSP test and in 9-HPT in patients who will use the app compared to the control group. The multifinger tasks are expected to improve the functional outcome with lower mRS values at 18 months and better reports of SWPS in the study group. In both groups high ASA and CCI scores could negatively influence the functional outcome. Conclusion: Differently from exo-skeletons and robots, SPINE FINE provides evaluation of hand function administering tests through touchscreen devices, usable in any context and in multiple positions, without constraining the joints of the arms and not requiring calibrations or hardware adjustments. Compared to traditional assessment scales, SPINE FINE registers additional information, not operator-dependent, “hand-targeted” and more reliable thanks to those tasks mimicking some daily hand gestures. The awareness on the progresses in recovering fine movements of the hand thanks to the accuracy report showed task-by-task with percentages and colored tracing paths, could lead to virtuous circles encouraging patients to train hand motility. Compared to 3 similar apps evaluating only the presence/absence of the correct hand movement/gesture to be performed, SPINE FINE allows to execute tasks with graduality, through various levels of difficulty, extending its use even to patients with more severe hand impairment.