Dual Tasking With the Timed “Up & Go” Test Improves Detection of Risk of Falls in People With Parkinson Disease
Vance RC, Healy DG, Galvin R, French HP
Phys Ther. 2015 Jan;95(1):95-102.
TUGテストを使用したデュアルタスクはパーキンソン病患者の転倒リスクの検出を改善する
レビュワー 田中敬大
目的： この研究の目的は、タスク（認知または手動）をTUG（それぞれTUGcogまたはTUGman）に追加すると、PD患者の転倒リスクを特定するためのテストの有用性が高まるかどうかを調査すること。
方法： 参加者は、過去6か月間に自己報告された転倒に基づいて比較された（転倒を経験した者[転倒者]対転倒していない者[転倒者なし]）。TUG、TUGcog、およびTUGmanの完了にかかった時間を、両方のグループで測定した。グループ間の差は、Mann-Whitney U検定を使用した。さまざまなカットオフ値でのテストの識別性能が調べられ、感度と特異度の推定値は受信者の動作特性曲線のプロットに基づいていた。
結果： 転倒者は、3つの条件すべてでTUGを完了するのに非転倒者（n = 19）よりもかなり時間がかかった。TUGcogは、14.7秒のカットオフで最適な識別性能（曲線下の受信者動作特性領域= 0.82、95％信頼区間[CI] = 0.64、0.92）を示した。TUGcogは、転倒のリスクが低い参加者を正しく分類する可能性が高く（正の尤度比= 2.9）（<14.7秒）、特異性よりも感度（0.76; 95％CI = 0.52、0.90）の推定値が高かった（ 0.73; 95％CI = 0.51、0.88）この閾値で（負の尤度比= 0.32）。
通常のTUGは、12秒のカットオフ値で感度が低く（41％）、特異度が高かった（73％）。TUGmanの感度も低く（29％）、特異度は中程度（68％）。TUGcogの全体的な識別性能（精度）は、受信者動作特性曲線分析によって約82％であることが確認された。したがって、TUG認知は、他の2種類のTUGよりも優れたパフォーマンスを示し、PDの参加者の転倒リスクを特定するための最高の感度（76.5％）と特異性（73.7％）を示した。TUGcogの精度は中程度であったが、転倒リスクの唯一のテストとして十分であるとはいえない。転倒者と非転倒者を区別するための最適なカットオフ時間は、TUG、TUGcog、およびTUGmanでそれぞれ12秒、14.7秒、および13.2秒であった。
結論：TUGへの認知タスクの追加により、PD患者の転倒リスクの特定が強化されました。TUG認知機能は、PD患者における多面的な転倒リスク評価の構成要素とするべきである。