Mustererkennung Prothetische Kontrolle (Simultaneous)
Simultane Mustererkennungskontrolle von angetriebenen Prothesen der oberen Extremitäten
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Illinois
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Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten, 60654
- Coapt, LLC
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Die Probanden haben eine Differenz der oberen Extremitäten (angeboren oder erworben) auf transradialer (zwischen Handgelenk und Ellenbogen), Ellbogenexartikulation (am Ellenbogen), transhumeraler (zwischen Ellenbogen und Schulter) oder Schulterexartikulation (an der Schulter) Ebene.
- Die Probanden sind geeignet, Coapt-Mustererkennungsbenutzer zu sein oder sind es bereits (Coapt Complete Control Gen2-Gerät).
- Die Probanden sind zwischen 18 und 70 Jahre alt.
Ausschlusskriterien:
- Probanden mit erheblichen kognitiven Defiziten oder Sehbehinderungen, die sie daran hindern würden, während der Experimente eine Einverständniserklärung abzugeben oder Anweisungen zu befolgen, oder die Fähigkeit, relevante Benutzerfeedback-Diskussionen zu erhalten.
- Themen, die nicht Englisch sprechen.
- Probanden, die schwanger sind.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Experimental: Gleichzeitige Steuerung
Die Steuerung mit simultaner Mustererkennung ermöglicht es Benutzern von Prothesen, mehr als eine Hand-/Armfunktion auf ihrem Gerät gleichzeitig zu betätigen.
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Verwendung eines auf Elektromyographie (EMG) basierenden Mustererkennungscontrollers zum Bewegen einer Prothese für die oberen Extremitäten.
Andere Namen:
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Aktiver Komparator: Konventionelle Steuerung
Die herkömmliche, nahtlose sequenzielle Mustererkennungsart der Steuerung ermöglicht es Prothesenträgern, jeweils nur eine Hand- oder Armfunktion auf ihrem Gerät zu betätigen.
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Verwendung eines auf Elektromyographie (EMG) basierenden Mustererkennungscontrollers zum Bewegen einer Prothese für die oberen Extremitäten.
Andere Namen:
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Unterschiede in der prothetischen Tragezeit
Zeitfenster: Wir werden die gesamte Prothesentragezeit im Laufe jedes 8-Wochen-Zeitraums aufzeichnen.
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Wir werden jedes Mal aufzeichnen, wenn die Teilnehmer ihr Mustererkennungsgerät während der Heimstudie ein- oder ausschalten.
Die Prothesentragezeit ist definiert als die kumulierte Zeit, die die Teilnehmer ihr Mustererkennungsgerät im Laufe jedes 8-Wochen-Zeitraums eingeschaltet lassen.
Wir werden eine statistische Analyse durchführen, um die Tragezeit bei Verwendung jeder Art von Mustererkennungskontrolle (gleichzeitig und nahtlos, sequentiell) zu vergleichen.
Wir werden eine Varianzanalyse mit wiederholten Messungen mit dem Subjekt als Zufallsfaktor, der Reihenfolge des verwendeten Kontrollstils als feste Variable und der Tragezeit als feste Variable durchführen.
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Wir werden die gesamte Prothesentragezeit im Laufe jedes 8-Wochen-Zeitraums aufzeichnen.
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Unterschiede in der Klassifikationsgenauigkeit
Zeitfenster: Wir zeichnen die Klassifizierungsgenauigkeit zu Beginn (0 Monate), in der Mitte (1 Monat) und am Ende (2 Monate) jedes 8-Wochen-Zeitraums auf.
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Die Teilnehmer werden angewiesen, mit ihrem Mustererkennungsgerät eine Reihe von Bewegungen auszuführen (entweder unabhängige oder gleichzeitige Bewegungen) und jede Bewegung 3 Sekunden lang zu halten.
Für jede Bewegung werden wir alle 50 ms die vom Klassifikator ermittelte Ausgangsbewegungsklasse aufzeichnen.
Wir messen die Leistung des Klassierers für jede Bewegung, indem wir die Klassifikationsgenauigkeit berechnen, die als die Anzahl korrekter Klassifikationen über die Gesamtzahl der Klassifikationen definiert ist.
Wir werden eine statistische Analyse durchführen, um die Klassifizierungsgenauigkeit bei Verwendung jedes Kontrolltyps (gleichzeitig und nahtlos, sequentiell) zu vergleichen.
Wir werden eine Varianzanalyse mit wiederholten Messungen mit dem Subjekt als Zufallsfaktor, der Reihenfolge des verwendeten Kontrollstils als feste Variable und der Klassifizierungsgenauigkeit als feste Variable durchführen.
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Wir zeichnen die Klassifizierungsgenauigkeit zu Beginn (0 Monate), in der Mitte (1 Monat) und am Ende (2 Monate) jedes 8-Wochen-Zeitraums auf.
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Benutzerumfrage von RIC zu Orthotics Prosthetics
Zeitfenster: Die Teilnehmer schließen den OPUS zu Beginn (0 Monate) und am Ende (2 Monate) jedes 8-Wochen-Zeitraums ab.
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Die Teilnehmer absolvieren das Modul zum Funktionsstatus der oberen Extremitäten aus der RIC-Umfrage zu Orthotics Prosthetics User Survey (OPUS).
Der OPUS bittet Prothesenträger, den Schwierigkeitsgrad (von sehr leicht bis sehr schwer) bei der Ausführung von Oberarm-/Handfunktionen mit ihrem Mustererkennungsgerät zu bewerten.
Die Erhebungsdaten werden mittels Ratingskalenanalyse (Rasch-Modell) ausgewertet.
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Die Teilnehmer schließen den OPUS zu Beginn (0 Monate) und am Ende (2 Monate) jedes 8-Wochen-Zeitraums ab.
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Änderungen in der virtuellen Spielleistung
Zeitfenster: Die Teilnehmer absolvieren den virtuellen Test zu Beginn (0 Monate), in der Mitte (1 Monat) und am Ende (2 Monate) jedes 8-Wochen-Zeitraums.
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Die Teilnehmer werden ein virtuelles Spiel namens Simon Says mit der Desktop-Anwendung Coapt Complete ControlRoom absolvieren.
Simon Says ist ein Test im Stil von Fitt's Law, der misst, wie gut die Teilnehmer jede Bewegung mit ihrem Mustererkennungsgerät kontrollieren, indem sie einen virtuellen Arm auf einem Bildschirm bewegen.
Die Teilnehmer werden angewiesen, die Position eines virtuellen Arms in einer Zielposition für 1 Sekunde anzupassen und zu halten.
Die Teilnehmer führen jede Bewegung (entweder unabhängige oder gleichzeitige Bewegungen) 3 Mal aus.
Wir werden ihre Gesamtleistung messen, indem wir die Abschlussrate, die Bewegungszeit und die Pfadeffizienz berechnen.
Wir werden eine statistische Analyse durchführen, um die virtuelle Spielleistung zu vergleichen, wenn jede Art von Mustererkennungssteuerung verwendet wird.
Wir werden eine Varianzanalyse mit wiederholten Messungen mit dem Subjekt als Zufallsfaktor, der Reihenfolge des verwendeten Kontrollstils als feste Variable und jeder Leistungsmetrik als feste Variable durchführen.
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Die Teilnehmer absolvieren den virtuellen Test zu Beginn (0 Monate), in der Mitte (1 Monat) und am Ende (2 Monate) jedes 8-Wochen-Zeitraums.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Blair Lock, MScE, Coapt, LLC
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Simon AM, Hargrove LJ, Lock BA, Kuiken TA. Target Achievement Control Test: evaluating real-time myoelectric pattern-recognition control of multifunctional upper-limb prostheses. J Rehabil Res Dev. 2011;48(6):619-27. doi: 10.1682/jrrd.2010.08.0149.
- Chicoine CL, Simon AM, Hargrove LJ. Prosthesis-guided training of pattern recognition-controlled myoelectric prosthesis. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:1876-9. doi: 10.1109/EMBC.2012.6346318.
- Scheme E, Englehart K. Electromyogram pattern recognition for control of powered upper-limb prostheses: state of the art and challenges for clinical use. J Rehabil Res Dev. 2011;48(6):643-59. doi: 10.1682/jrrd.2010.09.0177.
- Wurth SM, Hargrove LJ. A real-time comparison between direct control, sequential pattern recognition control and simultaneous pattern recognition control using a Fitts' law style assessment procedure. J Neuroeng Rehabil. 2014 May 30;11:91. doi: 10.1186/1743-0003-11-91.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 120180276
- 5R44HD085306 (US NIH Stipendium/Vertrag)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- Studienprotokoll
- Statistischer Analyseplan (SAP)
- Klinischer Studienbericht (CSR)
- Analytischer Code
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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