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Beitrag von virtueller Realität und Modellierung zur Sturzrisikobewertung bei älteren Patienten und Parkinson-Patienten (PrévSim)

12. April 2019 aktualisiert von: Central Hospital, Nancy, France

Immersive virtuelle Realität mithilfe eines am Kopf montierten Displays und Modellierung mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Bewertung des Sturzrisikos bei älteren Menschen und Patienten mit Parkinson-Krankheit.

Der Alterungsprozess beeinträchtigt gleichzeitig die sensorischen, kognitiven und fahrtechnischen Funktionen. Darüber hinaus gehen mit dem Altern häufig Pathologien einher, die die Auswirkungen der Seneszenz verstärken. Eine alternde Person wird dann mehr Schwierigkeiten haben, das Gleichgewicht zu kontrollieren, und es besteht ein Sturzrisiko mit manchmal schwerwiegenden Folgen für die Lebensqualität.

Das Sturzrisiko wird durch Tests zum gleichen Zeitpunkt des aktuellen Lebens geschätzt, wobei die Sensitivitäts- und Spezifitätswerte verbessert werden müssen. In einem Review mit 25 Studien (2.314 Probanden) zeigte sich eine Sensitivität von 32 % und eine Spezifität von 73 % beim Test „Timed Up and Go“ (TUG) mit einem Schwellenwert von 13,5 Sekunden.

Darüber hinaus erfolgt der Sturz in einem multifaktoriellen Kontext, wenn ein Subjekt mit seiner Umgebung interagiert. Daher erscheint es wichtig, die Gleichgewichtskontrolle oder das Sturzrisiko von Personen so nah wie möglich an den Situationen des täglichen Lebens zu testen. Diese auf der TUG basierende Forschung zielt darauf ab, das neuropsychomotorische Verhalten von Probanden in Situationen nahe dem täglichen Leben mithilfe einer Plattform für virtuelle Realität (VR) und menschliche Metrologie zu bewerten.

Die Ergebnisse könnten letztendlich zu einer höheren Sensitivität und Spezifität bei der Beurteilung des Sturzrisikos mit einem in VR durchgeführten TUG im Vergleich zum klassischen TUG führen, der üblicherweise von medizinischem Fachpersonal verwendet wird, und somit eine frühere oder angemessenere Behandlung des Subjekts bei der Prävention ermöglichen die Sturzgefahr. Dies könnte es medizinischem Fachpersonal ermöglichen, das Sturzrisiko besser zu verstehen und so medizinische Empfehlungen und Verschreibungen zu geben, insbesondere im Hinblick auf geeignete Programme für körperliche Aktivität.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

116

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Frankreich
      • Vandœuvre-lès-Nancy, Frankreich, 54500
        • University hospital of Nancy

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

65 Jahre bis 80 Jahre (Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Nicht gestürzte ältere Menschen

  • Männlich und weiblich
  • Alter zwischen 65 und 80 Jahren
  • Autonom
  • In den letzten 12 Monaten wurde kein Rückgang gemeldet

Fallers ältere Menschen

  • Männlich und weiblich
  • Alter zwischen 65 und 80 Jahren
  • Autonom
  • Meldung von mindestens einem Sturz in den letzten 12 Monaten

Nicht-fallende Patienten mit Parkinson-Krankheit

  • Männlich und weiblich
  • Alter zwischen 65 und 80 Jahren
  • Autonom
  • In den letzten 12 Monaten wurde kein Rückgang gemeldet
  • Dopa-empfindlich
  • Im ON-Zeitraum der Behandlung der Parkinson-Krankheit

Ausschlusskriterien:

  • Hörverlust, der das Verständnis der Anweisungen und das Hören der akustischen Botschaft beeinträchtigt
  • Sehschärfe nicht kompatibel mit dem Testverfahren in der virtuellen Realität
  • Unfähigkeit, sich ohne Hilfe zu bewegen
  • Ich verstehe kein schriftliches und mündliches Französisch, Analphabetismus, Demenz
  • Behandlung einschließlich Psychopharmaka
  • Person in Notsituation,
  • Hauptperson, die einer Rechtsschutzmaßnahme unterliegt (Vormundschaft, Betreuer, Rechtspfleger),
  • Eine volljährige Person ist nicht in der Lage, ihr Einverständnis auszudrücken,
  • Krankenhauspatient,
  • Personen, denen durch eine gerichtliche oder behördliche Entscheidung die Freiheit entzogen wurde und die gemäß den Artikeln L. 3212-1 und L. 3213-1 des französischen Gesundheitsgesetzes Gegenstand psychiatrischer Behandlung sind,
  • Person, die nach Ansicht des Prüfers wahrscheinlich nicht kooperiert oder die mit der Teilnahme an der Studie verbundenen Verpflichtungen nicht respektiert
  • Person mit einer Veranlagung zu Epilepsie

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Verhütung
  • Zuteilung: Nicht randomisiert
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Nicht fallende ältere Menschen
Sonstiges: Metrologie des motorischen Verhaltens
Biomechanische, physiologische, psychologische und Verhaltensanalysen
Experimental: Stürzende ältere Menschen
Sonstiges: Metrologie des motorischen Verhaltens
Biomechanische, physiologische, psychologische und Verhaltensanalysen
Experimental: Nicht stürzende Patienten mit Parkinson-Krankheit
Sonstiges: Metrologie des motorischen Verhaltens
Biomechanische, physiologische, psychologische und Verhaltensanalysen

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Timed Up & Go in der virtuellen Realität (VR)
Zeitfenster: Grundlinie
Zeit
Grundlinie

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Timed Up & Go (keine VR-Bedingung)
Zeitfenster: Grundlinie
Zeit
Grundlinie
Validierung des TUG im VR-Zustand
Zeitfenster: 1 Jahr Nachbeobachtung
Sensitivität und Spezifität der TUG- und TUG-VR-Bedingungen
1 Jahr Nachbeobachtung
Korrelation zwischen TUG- und TUG-VR-Zeiten und Sturz-Follow-up
Zeitfenster: 1 Jahr Nachbeobachtung
1 Jahr Nachbeobachtung
Kinematikanalyse
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Ganzkörperbewegung (Koordinaten auf der x-, y-, z-Achse) als Funktion der Zeit während der Virtual-Reality-Aufgaben
Grundlinie
Kinetikanalyse
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der plantaren Druckentwicklung (Kraft in Newton) als Funktion der Zeit während der Virtual-Reality-Aufgaben
Grundlinie
Physiologische Analyse 1
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Herzfrequenzentwicklung (Schläge pro Minute) als Funktion der Zeit während der Virtual-Reality-Aufgaben
Grundlinie
Physiologische Analyse 2
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Atementwicklung (Frequenz) als Funktion der Zeit während der Virtual-Reality-Aufgaben
Grundlinie
Physiologische Analyse 3
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Entwicklung der galvanischen Hautreaktion (µSiemens) als Funktion der Zeit während der Virtual-Reality-Aufgaben
Grundlinie
Visuelle Aufmerksamkeitsanalyse
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Parameter des auf virtuelle Objekte fokussierten Blicks (Anzahl der auf jedes Objekt gerichteten Blicke und Zeit, die auf das besagte Objekt gerichtet ist)
Grundlinie
Psychologieanalyse 1
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Angst vor Stürzen (Fall Efficacy Scale-International von Tinetti mit einem Score von 16 bis 64)
Grundlinie
Psychologieanalyse 2
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Angst vor Stürzen (Aktivitätenspezifisches Gleichgewichtsvertrauen – Skala von Powell & Myers mit einem Wert von 0 bis 45)
Grundlinie
Psychologische Analyse 3
Zeitfenster: Grundlinie
Messung der Bewältigungsstrategien (Ways of Coping Checklist von Folkman & Lazarus mit Werten von 1 bis 5 für die subjektive Bewertung der erinnerten Stresssituation, einem Wert von 10 bis 40 für den Punkt „Problem“, einem Wert von 9 bis 36 für den Punkt „Emotion“ und eine Punktzahl von 8 bis 32 für das Ermutigungselement).
Grundlinie
Automatisiertes Lernen und Abschätzung des Sturzrisikos
Zeitfenster: bis zu 3 Jahre

Überwachtes Lernen mit Support Vector Machine, Entscheidungsbaum, linearer Diskriminante.

Bei der Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen handelt es sich nicht um eine Messung, sondern um eine Datenverarbeitung, bei der alle Daten aus der Messung zusammengestellt und mit der Anzahl der Stürze während der jährlichen Nachuntersuchung verglichen werden. Algorithmen des maschinellen Lernens werden aus diesen Daten lernen, jeden neuen Teilnehmer in ein Profil „mit geringem Sturzrisiko“, „mit hohem Sturzrisiko“ oder „ohne Sturzrisiko“ einzuteilen.
bis zu 3 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Central Hospital, Nancy, France

Mitarbeiter

University of Lorraine
OHS - Office d'Hygiène Sociale
ONPA - Office Nancéien des Personnes Agées

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Voraussichtlich)

30. April 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. Juni 2020

Studienabschluss (Voraussichtlich)

30. Juni 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. Januar 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. Februar 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

21. Februar 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

16. April 2019

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

12. April 2019

Zuletzt verifiziert

1. April 2019

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2018-A02637-48

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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