Die Evidenzlage zum Einsatz robotischer Hilfsmittel zur Mobilisation von Patientinnen und Patienten nach Schlaganfall sollte ergänzt und weiterentwickelt werden. Die momentane Evidenzlage besteht noch aus vielen Pilotstudien. Daher sind umfangrei-chere und detailliertere Untersuchungen erforderlich. Bedarf besteht insbesondere an
RCTs, systematischen Reviews und Meta-Analysen. Da das Evidenzlevel dieser De-signs hoch ist, erweist es sich als sinnvoll, die Wirksamkeit von Interventionen anhand von klinischen Trials zu untersuchen.
Die meisten Studien, welche die Thematik dieser Arbeit untersuchen, bestehen aktuell noch aus kleineren Stichproben. Um die Aussagekraft der Studien und die externe Vali-dität zu erhöhen, müsste eine grössere Anzahl von Patientinnen und Patienten einge-schlossen werden. Weiter sollte herausgefunden werden, in welcher Zeitspanne nach dem Schlaganfall die Betroffenen am meisten von der robotischen Therapie profitieren können. Es wurde zwar meistens definiert, ob akute, subakute oder chronische Schlag-anfallformen eingeschlossen waren, untereinander verglichen wurden diese Untergrup-pen jedoch nicht. Auch der Beginn der Therapien nach dem Schlaganfall variierte stark.
Um eine optimale Therapie gewährleisten zu können, ist das Wissen, in welchem Zeit-raum die besten Outcomes erzielt werden können, unabdinglich. Des Weiteren gehören dazu auch detailliertere Ergebnisse in Bezug auf die Anzahl und Dauer der jeweiligen Trainingseinheiten sowie die optimale Konfiguration der Hilfsmittel.
Da sich die Rehabilitation nach einem Schlaganfall über Monate hinziehen kann, sollte der Langzeiteffekt der Therapie mit robotischen Hilfsmitteln weiter untersucht werden.
Einige der eingeschlossenen Studien beinhalteten bereits ein Follow-up, es wäre jedoch indiziert, Langzeitmessungen durchzuführen, um fundierte Aussagen über die Nachhal-tigkeit von roboter-assistiertem Gehtraining machen zu können.
Für die Pflege von besonderer Relevanz sind weitere Forschungsergebnisse bezüglich Stürzen und physischer Entlastung der Pflegefachpersonen. Forschungsarbeiten, wel-che gezielt das Sturzrisiko beim Gehen mit robotiswel-chen Hilfsmitteln mit der konventio-nellen Therapie vergleichen, wären für das pflegerische Qualitätsmanagement von Bedeutung. Den Zusammenhang zwischen der objektiv gemessenen körperlichen Belastung der Pflegenden und dem Einsatz von robotischen Technologien zu messen und aufzuzeigen, könnte sich in der Umsetzung als schwierig gestalten. Falls aber bes-sere Outcomes mit robotischer Unterstützung erfasst werden könnten, wäre dies mög-licherweise ein Meilenstein in der Bekämpfung des Pflegnotstandes.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Robotik im Gesundheitswesen ein junges und schnelllebiges Forschungs- und Anwendungsgebiet ist. Daher werden in Zukunft sicherlich noch viele neue Erkenntnisse und Forschungsergebnisse gewonnen werden müssen, um die Technologien optimal in die Praxis zu integrieren.
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8 ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abbildung 1: Flussdiagramm zur Literaturauswahl ...21
9 TABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 1: Übersicht systematische Literaturrecherche ...20 Tabelle 2: Does robot-assisted gait training improve mobility, activities of daily living and
quality of life in stroke? A single-blinded, randomized controlled trial ...24 Tabelle 3: Effectivness of Intervention Based on End-effector Gait Trainer in Older
Patients With Stroke: A Systematic Review ...25 Tabelle 4: Randomized Controlled Trial of Gait Training Using Gait Exercise Assist Robot
(GEAR) in Stroke Patients with Hemiplegia ...26 Tabelle 5: Clinical non-superiority of technology-assisted gait training with body weight
support in patients with subacute stroke: A meta-analysis ...27 Tabelle 6: Effectiveness of robotic assisted rehabilitation for mobility and functional ability in adult stroke patients: a systematic review ...28 Tabelle 7: Effect of Stride Management Assist Gait Training for Poststroke Hemiplegia:
A Single Center, Open-Label, Randomized Controlled Trial ...29 Tabelle 8: Effects of robot-(Morning Walk®) assisted gait training for patients after stroke:
a randomized controlled trial ...30 Tabelle 9: Effects of robot‐assisted gait training in chronic stroke patients treated by botulinum toxin‐a: A pivotal study ...31 Tabelle 10: Electromechanical-assisted training for walking after stroke (Review) ...32 Tabelle 11: The effect of using Gait Exercise Assist Robot (GEAR) on gait pattern in
stroke patients: a cross-sectional pilot study ...33 Tabelle 12: Training for Walking Efficiency With a Wearable Hip-Assist Robot in Patients
With Stroke: A Pilot Randomized Controlled Trial ...34 Tabelle 13: Efficacy of Robotic-Assisted Gait Training in chronic stroke patients:
Preliminary results of an Italian bi-centre study ...35 Tabelle 14: Efficacy of end-effector robot-assisted gait training in subacute stroke
patients: Clinical and gait outcomes from a pilot bi-centre study ...36 Tabelle 18: Tabellarische Darstellung der eingeschlossenen Studien ...69 Tabelle 19: Tabellarische Übersicht der ausgeschlossenen Studien mit Begründung .70
10 ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
6MWT 6-Minutes-Walk-Test
10MWT 10-Meter-Walk-Test
BWSTT Körpergewicht-gestütztes Laufbandtraining
CVI Cerebrovaskulärer Insult
CT, COT konventionelle Therapie
CWT Comfortable 10-Meter-Walk-Test
FAC Functional Ambulation Categories
FIM Functional Independence Measure
FMA Fugl-Meyer-Assessment
GEAR Gait Exercise Assist Robot
GEMS Gait Enhancing and Motivating System
MI Motricity Index
MRC Medical Research Council
MVC maximal voluntary isometric torque (maximale willkürlich produzierte Drehmoment)
POMA Performance Oriented Mobility Assessment
PT physische Therapie
RAGT roboter-assistierte Gangtherapie
RAT roboter-assistiertes Training
RMI Rivermead Mobility Index
RVGA Rivermead Visual Gait Assessment
SCT Stair Climbing Test
SMA Stride Managment Assist
TAGT technologie-assistiertes Gangtraining
TCT Trunk Control Test
TUG Timed Up and Go