机器人联合虚拟现实对脑卒中病人运动功能和日常生活活动能力影响的Meta分析

王颖俏　张亚敏　李维苹　程斐然　裴菊红　豆欣蔓　王兴蕾

Effect of robot combined virtual reality on motor function and daily living ability of stroke patients：a Meta－analysis

WANG Yingqiao，ZHANG Yamin，LI Weiping，CHENG Feiran，PEI Juhong，DOU Xinman，WANG XingleiSchool of Nursing，Lanzhou University，Gansu 730011 ChinaCorresponding Author WANG Xinglei，E－mail：1106087304@qq.com

Abstract Objective：To comprehensively evaluate the effect of robot combined virtual reality training on improving motor function and daily living ability of stroke patients through Meta－analysis，and to provide decision－making basis for the application of robot combined virtual reality training in clinical rehabilitation.Methods：Randomized controlled trials on the effects of rehabilitation robot combined with virtual reality on motor function and self－care ability of stroke patients were collected from PubMed，Web of Science，the Cochrane Library，EMbase，CNKI，WanFang Database，VIP，CBM.The search deadline was from database establishment to October 2022.After two researchers independently screened and evaluated the literature and extracted data，Review Manager 5.3 software was used for Meta－analysis.Result：A total of 15 randomized controlled trials were included，involving 677 patients.The Meta－analysis results showed that compared to traditional rehabilitation training and individual robot training，robot combined virtual reality training had better improvement effects on lower limb movement（MD=3.52，95％CI 0.96－6.08，P=0.007），improved Barthel index（MD=6.67，95％CI 3.61－9.73，P＜0.000 1），and functional independence measurement scores（MD=5.91，95％CI 0.29－11.53，P=0.04） in stroke patients，with statistically significant differences.There was no significant difference in upper limb motor function between the two groups（MD=3.40，95%CI －1.62－8.43，P=0.18）.Conclusion：The existing evidence shows that robot combined virtual reality training can improve the motor function and enhance the ability of daily living in stroke patients，but its effect on the improvement of upper limb motor function needs further study.

Keywords stroke;virtual reality;robots;Meta－analysis;evidence－based nursing

摘要 目的：通過Meta分析综合评价机器人联合虚拟现实训练对提高脑卒中病人运动功能和日常生活活动能力的效果，为机器人联合虚拟现实训练在临床康复中的应用提供决策依据。方法：计算机检索PubMed，Web of Science，the Cochrane Library，EMbase，中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献数据库中关于康复机器人联合虚拟现实对脑卒中病人运动功能和自理能力影响的随机对照试验，检索时限为建库至2022年10月。由2名研究员独立筛选评价文献并提取资料后，使用Review Manager 5.3软件进行Meta分析。结果：共纳入15项随机对照试验，涉及677例病人。Meta分析结果显示，相较于传统康复训练和单独机器人训练，机器人联合虚拟现实训练对脑卒中病人下肢运动［MD=3.52，95％CI（0.96，6.08），P=0.007］、改良Barthel指数［MD=6.67，95％CI（3.61，9.73），P＜0.000 1］和功能独立性测量得分［MD=5.91，95％CI（0.29，11.53），P=0.04］的改善效果较好，差异有统计学意义。两组上肢运动功能比较，差异无统计学意义［MD=3.40，95％CI（－1.62，8.43），P=0.18］。结论：现有证据表明，机器人联合虚拟现实训练可改善脑卒中病人的运动功能，提高日常生活活动能力，但其对上肢运动功能的改善效果还需进一步研究。

关键词 脑卒中；虚拟现实；机器人；Meta分析；循证护理

doi：10.12102/j.issn.2095－8668.2024.02.007

脑卒中是中国第三大死亡原因，是导致长期残疾的主要原因，且我国脑卒中发病与患病年龄呈明显的年轻化趋势［1－2］。康复治疗可以改善脑卒中后存活病人的运动功能和自理能力，使其更好地回归社会和家庭。随着科学技术的发展，一些新型康复技术（虚拟现实技术、康复机器人技术、远程康复技术等）成为脑卒中康复治疗的重要组成部分［3］。虚拟现实是基于计算机三维环境，通过视觉和听觉通道来实现人与计算机的交互，相较于传统康复治疗，具有趣味性、安全性，能增加病人康复的表现力、日常生活活动的参与力、康复计划中的积极性和协作性［4－5］。康复机器人能在康复治疗期间提供运动辅助，使病人完成频繁、强化

和重复的康复训练，增加病人独立锻炼的机会，并且康复机器人能够更加深入、精确地控制运动过程和运动时间，使病人得到更加安全有效的康复训练［3，6］。目前，国内外已有研究表明康复机器人联合虚拟现实可以改善脑卒中病人的运动功能和日常生活活动能力［7－23］。但研究样本量少、研究类型不同以及文献质量参差不齐等问题导致对研究结果的解释不统一，无法确定康复机器人联合虚拟现实训练比传统康复技术或单独使用虚拟现实技术或康复机器人更加有效。因此，本研究采用Meta分析对国内外运用康复机器人联合虚拟现实法干预脑卒中病人运动功能和日常生活活动能力的随机对照试验进行综合分析，以期为机器人联合虚拟现实在临床康复中的应用提供决策依据。

1 资料与方法

本研究已在PROSPERO注册平台（https：//www.crd.york.ac.uk/PROSPERO）注册（No.CRD42022371811）并根据系统评价/Meta分析的报告规范（PRISMA）完成。

1.1 文献检索

计算机检索PubMed、EMbase、the Cochrane Library、Web of Science、中國生物医学文献数据库（CBM）、万方数据库（WanFang Database）、中国知网（CNKI）及维普数据库（VIP）8个数据库中已发表的康复机器人联合虚拟现实对脑卒中病人运动功能和自理能力影响的随机对照试验；同时通过中国临床注册中心检索正在进行的以及未正式发表的随机对照试验。检索时限为建库至2022年10月，文献语种为英文或中文。检索策略采用主题词加自由词形式，同时按照PICOS原则选出代表“P（participants/population）+I（intervention）+S（study）”3个主要方面的检索词。英文检索式为：（"stroke"OR"cerebrovascular accident"OR"CVA"OR"cerebrovascular apoplexy"OR"vascular"OR"apoplexy"） AND （"robotics"OR"remote operations"OR"telerobotic"） AND （"virtual reality"OR"educational virtual reality"OR"instructional virtual reality"） AND （"randomized controlled trial"OR"random"）。中文检索式为：（“卒中”OR“脑中风”OR“脑血管意外”OR“脑梗死”OR“CVA”）AND（“机器人”OR“远程操作”OR“软机器人技术”） AND （“虚拟现实”OR“VR”OR“计算机模拟”）AND（“随机对照试验”OR“随机对照实验”OR“RCT”OR“随机”OR“随机对照”OR“随机对照研究”）。

1.2 文献纳入标准

研究类型：随机对照试验，试验是否进行盲法和分配方案隐藏不作要求。研究对象：1）病人符合国内外认可的脑卒中诊断标准并通过颅脑CT或核磁共振成像（MRI）检查确诊;2）通过评估，病人存在上肢或下肢运动功能障碍;3）病人意识清楚，生命体征平稳，可配合治疗并能遵医嘱执行。干预措施：试验组的干预措施为康复机器人联合虚拟现实技术训练；对照组的干预措施为其他康复训练。结局指标：1）上肢运动功能指标，如Fugl－Meyer量表上肢部分（Fugl－Meyer Assessment of Upper Extremity，FMA－UE），含有对上肢、腕、手的评估，总分66分；2）下肢运动功能指标，如Fugl－Meyer量表下肢部分（Fugl－Meyer Assessment of Lower Extremity，FMA－LE），总分34分；3）日常生活活动能力指标，如改良Barthel指数（Modified Barthel Index，MBI），总分100分；功能独立性测量（Functional Independence Measurement，FIM）量表，总分126分。

1.3 文献排除标准

符合以下条件之一者给予排除：1）无法获取全文；2）与作者联系后仍无法获取完整的原始实验数据；3）重复发表；4）动物实验。

1.4 文献筛选与资料提取

将检索到的所有文献导入EndNote X9软件，2名研究人员同时独立对所有文献进行筛选并交叉核对，通过去除重复文献，仔细阅读文题和摘要，严格按照纳入和排除标准选取内容符合的文献，仔细阅读分析全文，最终纳入Meta分析的文献。在此过程中，如果出现分歧且商讨无果，由第3名研究员参与讨论以达成共识。资料提取的内容包括第一作者、发表年份、样本量、性别、年龄、病程、干预措施（康复机器人的型

号、虚拟场景或者虚拟游戏）、干预疗程、结局指标。

1.5 文献质量评价

2名研究员独立使用Cochrane系统评价手册中的随机对照试验质量评价标准分别对纳入文献进行质量评价［24］。该工具的评估内容包括7个部分：1）随机分配方案；2）分配隐藏；3）干预对象和研究者施盲；4）结果测评者施盲；5）结果完整；6）结果选择性报告；7）其他偏倚（基线不均衡、利益冲突等）。评价结果分为“高偏倚”“不清楚”“低偏倚”。若纳入的研究符合上述7个方面则评为A级，部分符合评为B级，完全不符合评为C级。如果出现意见分歧且商讨无果，仍由第3名研究员参与讨论并达成共识。

1.6 统计学方法

2名研究员使用Cochrane协作网提供的Review Manager 5.3统计软件进行Meta分析。纳入研究的结局指标使用相同的量表，故采用均方差（mean difference，MD）及其95％置信区间（confidence interval，CI）作为统计效应量。采用Q检验与I2检验对纳入研究的异质性进行检验。固定效应模型假设所有纳入的研究拥有共同的真实效应量，由于研究对象很难保证同质性。因此，对各研究背景较为苛刻。而随机效应模型中的真实效应量会随着不同的研究改变，能够包容不同研究除抽样误差外所造成的其他误差［25］。本研究中，若P＞0.1且I2＜50％，则纳入研究间异质性可接受，采用固定效应模型进行Meta分析；若P≤0.1且I2≥50％，则纳入研究间异质性较大，采用随机效应模型进行Meta分析。采用逐个剔除法进行敏感性分析，即在每个结局指标中剔除1个研究数据后观察合并结果的变化，探讨单篇文献对效应量合并结果的影响。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 文献检索结果

通过检索数据库获得相关文献255篇，最终纳入15篇［7－10，12－15，17－23］文献。文献筛选流程及结果见图1。

2.2 纳入研究的基本特征

共纳入15篇文献［7－10，12－15，17－23］，涉及677例病人，平均年龄35岁以上，干预疗程2～12周，试验组干预措施为机器人联合虚拟现实训练，对照组的干预措施为常规康复治疗或物理疗法或常规康复治疗联合机器人训练。其中5项研究［7，13－14，17－18］使用FMA－UE评价上肢运动功能；6项研究［8，10，12，15，21，23］使用FMA－LE评价下肢运动功能；7项研究［7，9，12－14，20，23］使用MBI评价日常生活活动能力；5项研究［13，17－19，22］使用FIM评价日常生活活动能力。纳入研究的基本特征见表1。

2.3 纳入研究的质量评价结果

纳入的15篇文献均采用随机分配方法且不存在选择性报告和其他偏倚风险；2篇文献［13，22］明确指出随机分配方案隐藏；因机器人联合虚拟现实的脑卒中康复训练很难做到病人和康复师双盲，故在进行文献质量评价时，干预对象和研究者施盲为高偏倚；5篇［7－8，19，22－23］文献对评价者实施盲法；3篇文献［13－14，20］存在样本脱落，但脱落率均小于20％。因此，本研究纳入的15篇文献质量评价结果均为B级，文献质量总体处于中等水平。见图2。

2.4 Meta分析结果

2.4.1 FMA－UE

共5项研究［7，13－14，17－18］使用FMA－UE评估病人上肢运动功能，涉及204例病人，各研究间异质性较大（I2=65％，P=0.02），应用随机效应模型合并分析。Meta分析结果显示，两组FMA－UE得分比较，差异无统计学意义［MD=3.40，95％CI（－1.62，8.43），P=0.18］。通过逐个剔除法进行敏感性分析，探寻异质性来源，剔除史哲［13］、Daunoraviciene等［17］和陈明蓉等［7］研究后，异质性降低（I2=43％，P=0.19），应用固定效应模型分析，两组FMA－UE得分比较，差异有统计学意义［MD=4.40，95％CI（1.50，7.30），P=0.003］。

2.4.2 FMA－LE

共6项研究［8，10，12，15，21，23］使用FMA－LE评估病人下肢运动功能，涉及297例病人。各研究间异质性较大（I2=91％，P＜0.000 01），应用随机效应模型合并分析。Meta分析结果显示，两组FMA－LE得分比较，差异有统计学意义［MD=3.52，95％CI（0.96，6.08），P=0.007］，见图3。采用逐个剔除法进行敏感性分析，探尋异质性来源，剔除赵雅宁等［15］和Maggio等［21］的研究后，异质性降低（I2=13％，P=0.33），应用固定效应模型合并分析，两组FMA－LE得分比较，差异有统计学意义［MD=3.05，95％CI（2.68，4.61），P＜0.001］。

2.4.3 MBI

共7项研究［7，9，12－14，20，23］应用MBI评估病人日常生活活动能力，涉及270例病人。各研究间异质性可接受（I2=45％，P=0.09），应用随机效应模型合并分析，Meta分析结果显示，两组MBI得分比较，差异有统计学意义［MD=6.67，95％CI（3.61，9.73），P＜0.000  1］。见图4。采用逐个剔除法进行敏感性分析，剔除裴强等［11］研究后，异质性降低（I2=0％，P=0.63），应用固定效应模型合并分析，两组MBI得分比较，差异有统计学意义［MD=5.28，95％CI（2.97，7.58），P＜0.000 1］。

2.4.4 FIM

共5项研究［13，17－19，22］应用FIM评估病人日常生活活动能力，涉及216例病人。各研究间异质性较大（I2=78％，P=0.001），应用随机效应模型合并分析。Meta分析结果显示，两组FIM得分比较，差异有统计学意义［MD=5.91，95％CI（0.29，11.53），P=0.04］。采用逐个剔除法进行敏感性分析，剔除Kayabinar等［19］和Manuli等［22］的研究后，异质性降低（I2=0％，P=0.73），应用固定效应模型合并分析。两组FIM得分比较，差异有统计学意义［MD=5.06，95％CI（1.71，8.41），P=0.003］。

3 討论

3.1 机器人联合虚拟现实能有效地提高脑卒中病人下肢运动功能

本Meta分析结果显示，机器人联合虚拟现实对脑卒中病人下肢运动功能较传统康复训练和单独机器人训练疗效更加明显。麦王向等［26］研究表明，虚拟现实对真实世界模拟使用户有身临其境的感觉，且用户可以对虚拟场景中的对象进行操作，从虚拟场景中得到反馈，增加了病人在康复中的参与度和能动性。Swinnen等［27］研究表明，下肢康复机器人可以辅助支撑病人身体，帮助病人模拟正常的生理步态，对病人的下肢肌力、步态和走路能力进行训练，使病人在康复过程中能更加精确地接近生理运动模式。机器人联合虚拟现实训练能使病人得到更真实有趣、安全正确的康复体验，从而使病人的下肢功能得到更有效的恢复。

3.2 机器人联合虚拟现实对脑卒中后上肢运动功能的疗效无明显优势

本Meta分析结果显示，相对于对照组，机器人联合虚拟现实对脑卒中病人上肢运动功能的疗效无明显优势。通过敏感性分析剔除史哲［13］、Daunoraviciene等［17］和陈明蓉等［7］研究，异质性下降（I2=43％），且研究结果也发生改变（P=0.003），相对于对照组，机器人联合虚拟现实对脑卒中病人上肢运动功能的改善作用明显。剔除的3项研究的训练时间均为2周，其他训练时间至少为3周。上肢功能相对精细、复杂，涉及中枢部位较多，大脑损伤后缺乏协调性和灵活性，恢复慢，容易发生肌肉痉挛［28］。有研究表明，累计训练时间超过20 h上肢功能才有明显提高［29］。因此，可以推断出适当增加机器人联合虚拟现实的干预时间，更能显现出其相对于常规康复治疗和单独机器人治疗的优势。故建议未来要加强对脑卒中病人上肢康复训练的持续性，使脑卒中病人上肢功能得到更有效的康复。同时未来也需要进一步探讨机器人联合虚拟现实训练发挥最佳作用的训练时间，以期为脑卒中病人最佳康复训练计划的拟定提供可靠依据。

3.3 机器人联合虚拟现实能有效提高脑卒中病人的日常生活活动能力

本研究通过MBI和FIM量表对病人的日常生活活动能力进行评定，Meta分析结果显示，相对于对照组，机器人联合虚拟现实对脑卒中病人日常生活活动能力的改善效果明显。MBI是衡量日常生活活动（ADL）的独立性指标，仅包含生理功能性的评定内容［30］，FIM量表既包含13项运动性ADL能力评定，又包含5项认知性ADL能力评定［31］。但认知功能的康复依赖于神经元新生和受损神经细胞的修复［32］，有训练周期长、成本高、效果差的特点［33］。陈善佳等［34］研究表明，在脑卒中临床康复中，使用MBI评估病人日常生活活动能力的频率比使用FIM量表的频率高，MBI的临床可操作性和直观性优于FIM量表，但FIM量表能够更加全面地反映病人的功能变化。故建议在评定脑卒中病人的日常生活活动能力时，应同时应用这2个量表进行评定，以便更加准确地反映病人的功能变化。

3.4 本研究的局限性

1）由于本研究纳入的随机对照试验在干预时间（2～12周）、试验组所选用的机器人系统（A2型，A3型上肢智能反馈训练系统、LoKomat下肢机器人、Armeo Spring上肢机器人、MJS上肢机器人）以及对照组的治疗措施（常规康复治疗、物理疗法和常规康复治疗+机器人训练）方面存在差异，尽管研究结果异质性较大，仍无法进行合适的亚组分析来消除异质性带来的干扰；2）纳入的研究样本量均较小，会影响研究结论的强度；3）本研究纳入的均为已发表文献，虽然检索到未发表的随机对照试验，但试验结果未出，无法纳入。以后有必要研究机器人联合虚拟现实训练最适宜的强度和频率、有效的康复机器人和虚拟现实类型，以期为临床制定最佳康复计划提供依据，帮助脑卒中病人更好的康复。

4 小结

综上所述，机器人联合虚拟现实训练能改善脑卒中病人的运动功能和日常生活活动能力。但对上肢运动功能的改善无明显优势，这可能与所纳入文献的干预时间较短有关，未来需要进一步探讨机器人联合虚拟现实训练使脑卒中病人上肢功能康复达到最佳效果的训练时间，以期为脑卒中病人最佳康复训练计划的拟定提供可靠依据。

参考文献：

［1］MA Q F，LI R，WANG L J，et al.Temporal trend and attributable risk factors of stroke burden in China，1990－2019：an analysis for the Global Burden of Disease Study 2019［J］.The Lancet Public Health，2021，6（12）：e897－e906.

［2］WANG Y J，LI Z X，GU H Q，et al.China stroke statistics：an update on the 2019 report from the National Center for Healthcare Quality Management in Neurological Diseases，China National Clinical Research Center for Neurological Diseases，the Chinese Stroke Association，National Center for Chronic and Non－communicable Disease Control and Prevention，Chinese Center for Disease Control and Prevention and Institute for Global Neuroscience and Stroke Collaborations［J］.Stroke and Vascular Neurology，2022，7（5）：415－450.

［3］孟琳，黄丹，刘洪红，等.脑卒中康复治疗新技术研究进展［J］.中国现代神经疾病杂志，2017，17（3）：171－175.

［4］DIAS P，SILVA R，AMORIM P，et al.Using virtual reality to increase motivation in poststroke rehabilitation［J］.IEEE Computer Graphics and Applications，2019，39（1）：64－70.

［5］RUTKOWSKI S，KIPER P，CACCIANTE L，et al.Use of virtual reality－based training in different fields of rehabilitation：a systematic review and Meta－analysis［J］.Journal of Rehabilitation Medicine，2020，52（11）：jrm00121.

［6］KLAMROTH－MARGANSKA V.Stroke rehabilitation：therapy robots and assistive devices［J］.Advances in Experimental Medicine and Biology，2018，1065：579－587.

［7］陳明蓉，庞冬茹，梁燕婷，等.机器人结合虚拟现实技术对脑卒中偏瘫上肢功能的影响［J］.中国继续医学教育，2021，13（8）：110－113.

［8］胡靖然，陈小飞.虚拟现实技术联合下肢康复机器人训练对缺血性脑卒中患者下肢功能及平衡能力影响的研究［J］.中国康复，2020，35（12）：633－636.

［9］姜亚杰.上肢机器人的临床应用［J］.中国医药指南，2019，17（36）：388－389.

［10］廖麟荣，王俊.虚拟现实康复机器人对早期脑卒中患者步行功能的疗效观察［J］.中国伤残医学，2014，22（14）：45－47.

［11］刘芳芳.虚拟现实技术结合康复机器人训练在脑梗塞偏瘫患者中的应用效果［J］.西藏医药，2021，42（3）：66－68.

［12］裴强，周诚，王毅，等.下肢康复机器人训练对脑卒中患者下肢运动功能的影响［J］.中国伤残医学，2021，29（7）：71－73.

［13］史哲.上肢机器人虚拟现实训练治疗亚急性期脑卒中患者运动及认知功能障碍的随机对照临床试验［D］.兰州：甘肃中医药大学，2017.

［14］王春苑，朱美红.虚拟现实结合上肢机器人训练系统对脑卒中上肢功能恢复的影响［J］.中国现代医生，2021，59（26）：171－174;179.

［15］赵雅宁，杨芳，郝正玮，等.虚拟现实技术联合康复机器人训练对脑梗死偏瘫患者运动功能及事件相关电位的影响研究［J］.中国全科医学，2015，18（24）：2907－2910.

［16］ABD EL－KAFY E M，ALSHEHRI M A，EL－FIKY A A R，et al.The effect of robot－mediated virtual reality gaming on upper limb spasticity poststroke：a randomized－controlled trial［J］.Games for Health Journal，2022，11（2）：93－103.

［17］DAUNORAVICIENE K，ADOMAVICIENE A，GRIGONYTE A，et al.Effects of robot－assisted training on upper limb functional recovery during the rehabilitation of poststroke patients［J］.Technology and Health Care：Official Journal of the European Society for Engineering and Medicine，2018，26（S2）：533－542.

［18］GUEYE T，DEDKOVA M，ROGALEWICZ V，et al.Early post－stroke rehabilitation for upper limb motor function using virtual reality and exoskeleton：equally efficient in older patients［J］.Neurologia i Neurochirurgia Polska，2021，55（1）：91－96.

［19］KAYABINAR B，ALEMDAROˇGLU－GRBZ I，YILMAZ .The effects of virtual reality augmented robot－assisted gait training on dual－task performance and functional measures in chronic stroke：a randomized controlled single－blind trial［J］.European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine，2021，57（2）：227－237.

［20］WOO L K，BEOM K S，HWA L J，et al.Effect of robot－assisted game training on upper extremity function in stroke patients［J］.Annals of Rehabilitation Medicine，2017，41（4）：539－546.

［21］MAGGIO M G，NARO A，MANULI A，et al.Effects of robotic neurorehabilitation on body representation in individuals with stroke：a preliminary study focusing on an EEG－based approach［J］.Brain Topography，2021，34（3）：348－362.

［22］MANULI A，MAGGIO M G，LATELLA D，et al.Can robotic gait rehabilitation plus virtual reality affect cognitive and behavioural outcomes in patients with chronic stroke？ A randomized controlled trial involving three different protocols［J］.Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases，2020，29（8）：104994.

［23］PARK J，CHUNG Y.The effects of robot－assisted gait training using virtual reality and auditory stimulation on balance and gait abilities in persons with stroke［J］.NeuroRehabilitation，2018，43（2）：227－235.

［24］劉津池，刘畅，华成舸.随机对照试验偏倚风险评价工具RoB2（2019修订版）解读［J］.中国循证医学杂志，2021，21（6）：737－744.

［25］HIGGINS J P T，ALTMAN D G，GTZSCHE P C，et al.The Cochrane Collaboration′s tool for assessing risk of bias in randomised trials［J］.BMJ，2011，343：d5928.

［26］麦王向，张朝霞.虚拟现实技术在脑卒中患者步态康复中的应用进展［J］.中国康复理论与实践，2016，22（4）：433－437.

［27］SWINNEN E，BECKWE D，MEEUSEN R，et al.Does robot－assisted gait rehabilitation improve balance in stroke patients？ A systematic review［J］.Topics in Stroke Rehabilitation，2014，21（2）：87－100.

［28］任燕，顾艳荭，金小红，等.路径式早期康复护理对脑梗死病人上肢功能恢复的影响［J］.护理研究，2015，29（31）：3911－3913.

［29］POMEROY V，AGLIOTI S M，MARK V W，et al.Neurological principles and rehabilitation of action disorders：rehabilitation interventions［J］.Neurorehabilitation and Neural Repair，2011，25（5 Suppl）：33S－43S.

［30］OHURA T，HASE K，NAKAJIMA Y，et al.Validity and reliability of a performance evaluation tool based on the modified Barthel Index for stroke patients［J］.BMC Medical Research Methodology，2017，17（1）：131.

［31］MARITZ R，TENNANT A，FELLINGHAUER C，et al.The Functional Independence Measure 18－item version can be reported as a unidimensional interval－scaled metric：internal construct validity revisited［J］.Journal of Rehabilitation Medicine，2019，51（3）：193－200.

［32］刘丽俊，孟令真，熊薇，等.脑卒中后神经新生对神经功能修复的作用［J］.中华老年心脑血管病杂志，2021，23（11）：1227－1229.

［33］王丽坤，杨力凝，白定群.虚拟现实技术在卒中后认知功能障碍患者康复中的应用现状及可能机制［J］.中国康复，2022，37（11）：688－692.

［34］陈善佳，周小炫，方云华，等.日常生活活动能力量表在脑卒中康复临床使用情况的调查［J］.中国康复医学杂志，2014，29（11）：1044－1049.

（收稿日期：2023－08－31；修回日期：2023－12－29）

（本文编辑贾小越）

基金项目 兰州大学第二医院“萃英科技创新”计划项目，编号：CY2020－HL01；甘肃省高等学校青年博士基金项目，编号：2022QB－008

作者简介 王颖俏，护师，硕士研究生在读

*通讯作者 王兴蕾，E－mail：1106087304@qq.com

引用信息 王颖俏，张亚敏，李维苹，等.机器人联合虚拟现实对脑卒中病人运动功能和日常生活活动能力影响的Meta分析［J］.循证护理，2024，10（2）：239－245.