Eine Trainingsplattform mit ausgewogener Reichweite zur Behandlung von Gleichgewichtsstörungen bei älteren und neurologisch behinderten Veteranen (BRTP)

Überblick: Diese Studie umfasst drei spezifische Ziele (SAs): SA-1) Entwicklung des Balanced Reach Training Protocol (BRTP). SA-2) Bewertung der Trainingseffizienz des BRTP. SA-3) Bewertung des zeitlichen Verlaufs des motorischen Lernens des BRTP.

Methoden im Zusammenhang mit Einzelziel 1: Entwicklung des BRTP SA-1.1: Entwicklung des Bewertungsmoduls des BRTP. Die Ermittler werden ein BRTP so entwickeln, dass die Position jedes Fußes und die damit verbundene vertikale Bodenreaktionskraft (zur Erkennung von Schritten), wie sie von den vorhandenen Messsystemen der Ermittler gemessen wird, kontinuierlich an eine Real Time Computing Workstation gestreamt und von der experimentellen Steuerung gelesen werden Programm, um diese Mengen laufend zu überwachen. Als nächstes werden die Forscher einen adaptiven Treppenalgorithmus in das experimentelle Echtzeit-Steuerungsprogramm integrieren, der die Position der Zielscheibe festlegt, die dem Limit of Balance (LoB) des Subjekts entspricht, basierend auf dem Schritt. Die Ermittler werden LoB festlegen, die sieben Bewegungsrichtungen der Zielscheibe entsprechen, von denen jede einer bestimmten Bewegungsrichtung des Massenschwerpunkts (CoM) entspricht. Die Zielbewegung wird so programmiert, dass sie sich unvorhersehbar innerhalb eines kleinen kreisförmigen Bereichs bewegt, wobei der Mittelpunkt r und die Mittellinie mit einer der angegebenen Richtungslinien zusammenfallen. Das Subjekt verfolgt dann das Ziel mit dem Zeigefinger seiner dominanten Hand. Der adaptive Treppenalgorithmus erhöht r innerlich und bewirkt, dass sich das Ziel vom Subjekt wegbewegt, bis das Subjekt (das einen Gurt trägt, um sich vor einem Sturz zu schützen) einen Schritt machen muss, um einen Gleichgewichtsverlust zu vermeiden. An diesem Punkt wird r um einen gewissen Schritt verringert und der Vorgang wird wiederholt. Während dieser Aufgabe wird die Testperson angewiesen, ihre Verfolgungsbewegungen zu treten, anstatt sie einzuschränken, wenn sie glauben, dass sie Gefahr laufen, zu stürzen. Der Grad, in dem r erhöht und verringert wird, hängt von den vorherigen Schrittreaktionen des Subjekts ab und wird durch den adaptiven Treppenalgorithmus bestimmt. Während dieser Prozess fortgesetzt wird, entwickelt der Algorithmus eine Maximum-Likelihood-Schätzung des Werts von r, die das Stepping aufruft. Wenn diese Schätzung in das gewünschte Konfidenzintervall (hier 95 %) fällt, endet der Prozess; und LoB wird aus den zugeordneten Kraftmessplatten- und Körpersegmentpositionsmessungen berechnet. Die Scheibenverschiebung entlang der sieben Richtungen wird dem Subjekt in zufälliger Reihenfolge präsentiert.

Die sieben durch den adaptiven Treppenhausalgorithmus ermittelten Werte von r werden dann um 5 % reduziert und eine Ellipse an sie angepasst. Die Scheibe wird so programmiert, dass sie sich 90 Sekunden lang unvorhersehbar gemäß derselben Sinussummenfunktion bewegt, die zuvor verwendet wurde, innerhalb eines Bandes, das auf dieser Ellipse zentriert ist; und Themen werden es verfolgen. Diese Trajektorie hält die Probanden während der Verfolgungsaufgabe auf oder nahe ihrer LoB (und an den Grenzen ihrer Gleichgewichtsfähigkeit). Die Etablierung von LoB auf diese Weise eliminiert die Subjektivität, die bestehenden klinischen Messungen von LoB innewohnt, und berücksichtigt auch die oben erwähnte Unsicherheit der Probanden bei der korrekten Wahrnehmung ihres Zustands des Gleichgewichts und der Grenze des Gleichgewichts. Die Forscher glauben, dass dieser Ansatz auch die realen Bedingungen, unter denen Menschen stürzen, genauer simuliert, und dass LoB ein besseres Maß für die tatsächlichen Gleichgewichtsfähigkeiten von Einzelpersonen sein wird. Darüber hinaus stellt es eine Reihe anderer psychophysischer Maße und Funktionen zur Verfügung, mit denen die Rolle, die Wahrnehmungs- und sensorische Prozesse bei der Bestimmung von Ungleichgewichtszuständen spielen, besser verstanden und beschrieben werden kann.

Das Bewertungsmodul zeichnet die folgenden Daten auf, um die Leistung bei der Verfolgungsaufgabe zu charakterisieren

1. Die entsprechenden Werte von r, , und LoB (Abb. 7A und 1);
2. Die Bewegung (Position vs. Zeit) der Zielscheibe;
3. Die Bewegung von jedem der 15 Körpersegmente (Tabelle 1) und der Spitze des verfolgenden Fingers (gemessen mit dem Vicon Motion Capture System der Ermittler);
4. Bodenreaktionskräfte, Momente und CoP für jeden Fuß und für beide Füße kombiniert (zwei Bertec Kraftmessplatten); Item 1 wird während des adaptiven Treppenhausverfahrens erhoben. Die Items 2, 3 und 4 werden sowohl während der adaptiven Treppenprozedur als auch der anschließenden Tracking-Aufgabe (sowie der Trainingskämpfe, siehe SA-2.1) erhoben. Alle Daten werden für die Offline-Verarbeitung und Analyse nach dem Test gespeichert.

SA-1.2: Entwicklung des BRTP-Schulungsmoduls. Eine einzelne Trainingssitzung beginnt mit der Verabreichung des Bewertungsmoduls, um den LoB des Subjekts und die entsprechende Gesamtzielauslenkungsamplitude zu ermitteln und darauf basierend die unvorhersehbare Zielscheibenbahn zu berechnen. Das Trainingsmodul zeigt dann eine vom Bediener angegebene Anzahl von Trainingskämpfen; Eine davon besteht darin, dem Probanden vier Minuten lang ohne Schritte die Flugbahn zu präsentieren, gefolgt von einer dreiminütigen Ruhephase im Sitzen. Leistungsdaten werden während des Tracking-Zeitraums aufgezeichnet. Die Dauer des Trainingskampfs und der Ruhezeiten kann variiert werden (mit dem Ziel, dass eine Trainingseinheit 60 Minuten tatsächliches Training umfasst), um die Trainingseffizienz zu optimieren und den individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten des Probanden gerecht zu werden. Die Probanden werden während der Verfolgungsaufgabe angeschnallt, um sich vor einem Sturz zu schützen. Wenn das Training fortschreitet und sich die Leistung des Probanden verbessert, wird das BRTP zunehmend schwierigere Zieltrajektorien präsentieren, basierend auf den erhöhten LoBs und den entsprechenden Gesamtzielabweichungsamplituden, wie durch das Bewertungsmodul zu Beginn jeder Trainingseinheit gemessen.

Methoden im Zusammenhang mit Einzelziel 2: Bewertung der Trainingseffizienz des BRTP SA-2.1: Führen Sie die BRTP- und MCET-Schulungsprotokolle durch. Alle Fachprüfungen werden im Rahmen dieses spezifischen Ziels durchgeführt. Die Ermittler werden 90 ältere Männer und Frauen mit hohem Sturzrisiko untersuchen, 80 von ihnen einschreiben und für 68 eine Ausbildung absolvieren, wobei von einer Gesamtabgangsrate von 25 % ausgegangen wird.

Die Probanden werden nach dem Zufallsprinzip entweder der BRTP- oder der MCET-Trainingsgruppe zugewiesen. Jede Gruppe erhält sechs Wochen lang dreimal pro Woche 60 Minuten Training. Das BRTP-Training ist wie zuvor beschrieben (siehe SA-1.2). Das Team von VA Maryland hat ein MCET-Protokoll für ältere Menschen mit Gleichgewichts- und Mobilitätseinschränkungen entwickelt. Das Programm wird individuell auf die Fähigkeiten jedes Teilnehmers basierend auf seinem Gleichgewichtsprofil und Ausdauerniveau abgestimmt. Während der sechs Wochen wird das Training von fünf „grundlegenden“ Übungen, die für instrumentelle Aktivitäten des täglichen Lebens unerlässlich sind, auf 13 Übungen erweitert, da die Teilnehmer Metriken für Übungssicherheit und Bewegungsqualität erfüllen. Standardisierte Fortschritte für jede Übung steigen entsprechend dem Grad der erforderlichen Handkontaktunterstützung, der Dosis (Dauer, Sätze und Wiederholungen), der Intensität (Bewegungsamplitude und Trittfrequenz) und der multisegmentalen motorischen Herausforderung oder Komplexität auf. Die Übungskadenz wird nach oben angepasst, um die aerobe Fitness stärker herauszufordern, und nach unten angepasst, um einen größeren Widerstandstrainingsnutzen zu ermöglichen (d. h. längeres Halten einer Kniebeuge) oder um dem Ermüdungszustand des Teilnehmers Rechnung zu tragen. Das MCET-Training wird in einer Gruppenumgebung durchgeführt.

Alle Fächer werden mit den klinischen Gleichgewichtsmessungen (siehe unten) und dem BRTP-Bewertungsmodul zu denselben Zeitpunkten vor, während und nach dem Training (siehe SA-2.2) bewertet.

Ergebnismessungen: Die folgenden "klinischen Messungen" von Gleichgewicht, Reichweite und Sturzrisiko werden verwendet, um die durch BRTP und MCET induzierten Trainingseffekte zu bewerten.

1. Multidirektionaler Reichweitentest
2. Falls Efficacy Scale, die FoF bewertet
3. Physiologische Profilbewertung (PPA)
4. Tinetti Gleichgewichtstest (Gleichgewichtsabschnitt)
5. Mini Balance Evaluation Systems Test (Mini-BESTest)
6. DASH-Test (Behinderungen von Arm, Schulter und Kopf).

7. Stürze, die von jedem Probanden erlebt wurden, sowie die Bedingungen, unter denen sie gestürzt sind, während und während des ersten Jahres nach der Ausbildung.

   Diese Maßnahmen werden an einem anderen Tag als die BRTP-Bewertungs- und Schulungsverfahren durchgeführt, um die Testpersonen nicht übermäßig zu ermüden. Die Ermittler werden auch die folgenden BRTP-basierten Maße für Balance und Reichweite verwenden.

8. RMSE
9. RMSD-Primäres Ergebnismaß
10. Durchschnittliches SoB
11. LoB RMSD wird das primäre Ergebnismaß der Ermittler sein. SA-2.2: Bewerten Sie die Trainingseffizienz von BRTP-Training im Vergleich zu MCET. Vor dem Training werden die Probanden im Abstand von 48 Stunden doppelten Baseline-Tests unter Verwendung der klinischen Maßnahmen und der BRTP-bezogenen Maßnahmen unterzogen. Diese Bewertung wird in der Mitte des Trainings (drei Wochen nach Trainingsbeginn), unmittelbar nach dem Training und sechs Wochen nach der letzten Trainingseinheit (Aufbewahrung) wiederholt. Obwohl die Prüfärzte eine Reihe klinischer und BRTP-bezogener Leistungsmaße in die Bewertung der Trainingseffizienz einbeziehen, wird RMSD das primäre Ergebnismaß der Prüfärzte sein. Der Hauptzweck dieser Studie besteht darin, die Wirksamkeit des BRTP bei der Verbesserung des Gleichgewichts zu bewerten. Es ist möglich, dass sowohl das BRTP als auch das MCET das Gleichgewicht verbessern, der Unterschied in der Verbesserung zwischen den Gruppen jedoch gering sein kann. Als Folge der relativ bescheidenen Anzahl von Probanden, die die Ermittler testen werden (als Ergebnis der Anforderungen der Tests und der begrenzten verfügbaren Mittel, um die Tests zu unterstützen), zeigen die Ermittler möglicherweise keinen Unterschied zwischen den Gruppen. Um nachweisen zu können, dass jede Intervention wirksam ist, testen die Forscher die Probanden zu Studienbeginn zweimal und vergleichen die Veränderung während dieser Phase ohne Intervention separat mit der Veränderung, die durch jede aktive Intervention hervorgerufen wird. Es wurde gezeigt, dass die gleichgewichtsbezogenen klinischen Messungen der Prüfärzte mit dem Sturzrisiko und der Sturzangst (FoF) korrelieren. Klinisch bedeutsame Verbesserungen der Leistung der Trainingsgruppe basierend auf den klinischen Messungen weisen darauf hin, dass das BRTP die Gleichgewichtsfunktion verbessert und das Sturzrisiko verringert.

Die Ermittler werden auch verlangen, dass die Probanden alle Stürze, die sie während der Trainingszeit erlebt haben, und die Bedingungen, unter denen sie gestürzt sind, melden. Sobald die Probanden das Training abgeschlossen haben, werden die Ermittler sie monatlich per E-Mail, Social Media oder mit frankierten Postkarten mit Rücksendeadresse kontaktieren, um Fallinformationen zu erhalten. und folgen Sie telefonisch, um sich über die Bedingungen zu informieren, unter die sie gefallen sind.

Statistische Analyse und erwartete Ergebnisse: Die Ermittler beginnen mit einer explorativen Datenanalyse, um Extremwerte zu finden, die überprüft werden, um sicherzustellen, dass keine Übertragungsfehler vorliegen. Die Ermittler haben Daten zu fünf Zeitpunkten, Baseline 1 (B1), Baseline 2 (B2), Mitte des Trainings (MT), Post-Training (PT) und Speicherung sechs Wochen nach der letzten Trainingseinheit (R). Die Ermittler werden ANOVA mit wiederholten Messungen (SAS proc mixed) verwenden, bei der die abhängige Variable die Veränderung innerhalb der Person von einem Zeitraum zum nächsten ist, d.h. B2-B1, MT-B2, PT-MT, R-PT. Das Modell wird für Gruppen angepasst (BRTP, MCET); Zeitraum (Basislinie [B1 bis B2], frühes Training [B2 bis MT], spätes Training [MT-PT], Gesamttraining (B2-PT], Beibehaltung [PT bis R]) und ein Zeitraum x Gruppeninteraktion. Wenn die Forscher einen signifikanten Zeitraum-x-Gruppen-Effekt finden, verwenden die Forscher geeignete Post-hoc-Vergleiche, um die Zeitpunkte zu bestimmen, die signifikante Unterschiede aufweisen. Die Ermittler werden lineare Kontraste 1) verwenden, um die Wirksamkeit von BRTP und MCET zu demonstrieren, indem sie die durchschnittliche Veränderung beider Gruppen während der Grundlinie mit der durchschnittlichen Veränderung innerhalb jeder der beiden Gruppen während des Trainings vergleichen; 2) um die Wirksamkeit des BRTP mit der des MCET zu vergleichen, indem die Änderungen innerhalb der Gruppe während des Trainings verglichen werden; und 3) die Fähigkeit der beiden Interventionen zu vergleichen, eine lang anhaltende Verbesserung des Gleichgewichts zu bewirken, indem die prozentuale Veränderung während der Retention verglichen wird. Die Ermittler verwenden AICC, eine Modifikation der Informationskriterien von Akaike, um die Kovarianzstruktur zu bestimmen [z. unstrukturiert, zusammengesetzte Symmetrie und autoregressiv erster Ordnung (AR(1)], der die serielle Autokorrelation wiederholter Beobachtungen, die von demselben Subjekt erhalten wurden, am besten erklärt.

Vor der Annahme von Ergebnissen aus den Analysen stellen die Ermittler sicher, dass die Daten den Annahmen der Analysen entsprechen (z. Normalverteilung der Residuen) und dass kein Datum übermäßigen Einfluss oder Einfluss hat (z. Cooks D). Die Ermittler verwenden mehrere Imputationen, um Follow-up-Daten für Probanden mit fehlenden Werten zu unterstellen. Jede primäre Hypothese wird unabhängig von den anderen getestet. Die Ermittler werden einen zweiseitigen Test p < 0,05 als Hinweis auf statistische Signifikanz betrachten. Die Forscher erwarten, dass das BRTP bei der Verbesserung des funktionellen Gleichgewichts effektiver ist als das MCET und dass diese Verbesserung sechs Wochen nach dem Training anhält. Die Forscher erwarten ferner, dass die Verbesserung klinisch signifikant ist.

Um die Sturzraten zwischen den BRTP- und MCET-Trainingsgruppen zu vergleichen, verwenden die Ermittler die Poisson-Regression, bei der die Ermittler die allgemeinen Schätzgleichungen von Liang und Zeiger verwenden, um die serielle Autokorrelation wiederholter Messungen desselben Subjekts zu berücksichtigen.

Methoden im Zusammenhang mit spezifischem Ziel 3: Bewertung des zeitlichen Verlaufs des motorischen Lernens des BRTP.

SA-3.1: Bewerten Sie den zeitlichen Verlauf des motorischen Lernens des BRTP. Zusätzlich zum Vergleich der gesamten Trainingseffizienz und Beibehaltung von BRTP und MCET liefern die Analysen von SA-2.2 auch ein grobes Profil des zeitlichen Verlaufs jedes Trainingsprogramms des gesamten motorischen Lernens. Diese Analysen basieren auf den zuvor spezifizierten klinischen Gleichgewichtsmessungen und den BRTP-basierten Messungen, die zu fünf Zeitpunkten vor, während und nach dem Training erhoben werden. Häufigere Zeitpunkte konnten nicht angegeben werden, da die manuellen Beurteilungen, die erforderlich sind, um die klinischen Maße für diese vielen Probanden zu erhalten, zu zeitaufwändig sind, um dies zu ermöglichen.

Newell, et al. haben festgestellt, dass für ein dynamisches System wie das menschliche Gleichgewichtssystem trainingsinduzierte Leistungsänderungen im Laufe der Zeit (d. h. motorisches Lernen) eine Ansammlung der Leistungsänderungen der Elemente sind, aus denen es besteht. Diese Elementänderungen verlaufen über kürzere Zeiträume als die oben angegebenen Messintervalle. Eine tiefere Untersuchung der Leistung im BRTP über eine feinere Zeitskala würde nicht nur ein detaillierteres motorisches Lernprofil liefern, sondern uns auch ermöglichen, einige der wichtigeren elementaren Leistungsänderungen, die das gesamte Lernprofil antreiben, qualitativ und quantitativ zu charakterisieren – insbesondere diese Änderungen im Zusammenhang mit den Vorhersage- und Motorplanungsprozessen auf höherer Ebene. Die klinischen Maßnahmen sind für diese Analyse nicht geeignet, auch wenn sie häufiger gemessen werden könnten, da sie die Leistung im BRTP nicht direkt messen. Die BRTP-basierten Maßnahmen werden jedoch mit der erforderlichen Frequenz erfasst. Daten, aus denen SoB, RMSE und RMSD berechnet werden, werden während jedes Trainingskampfs automatisch kontinuierlich aufgezeichnet.

Diese Analyse umfasst die Entwicklung und Interpretation von Input-Output-Polynommodellen und empirischen Übertragungsfunktionen, die die Tracking- und Ausgleichsleistung beschreiben. Das Polynommodell, das die Ermittler verwenden werden, ist ein AutoRegressive, Moving Average, eXogenous Input (ARMAX)-Modell, das die Form A(q)y(ti)=B(q)u(ti-nk)+C(q) annimmt. e(ti)1 Für ein gegebenes System ist die Zeitreihe y(ti) die Antwort des Systems, aufgezeichnet zu diskreten Zeitpunkten ti; u(ti-nk) ist die Eingabe für das System; und e stellt die Residuen dar, die von den anderen Termen im Modell nicht berücksichtigt werden. A, B und C sind Polynomfunktionen des Zeitverschiebungsoperators q; und n die Anzahl diskreter Zeitschritte der Länge k Sekunden ist, die die Antwortverzögerung des Systems darstellen. Für das Verfolgungssystem ist y der Verfolgungsfehler (Plattenposition-Fingerposition) und u die Zielplattenposition. Für das Gleichgewichtssystem ist y SoB und u verfolgt die Fingerposition; da SoB gesteuert wird, um die Verfolgungsaufgabe zu unterstützen. Die Modelle werden konstruiert, indem die optimale Anzahl von Termen in jeder der Polynomfunktionen A, B und C (normalerweise 1–4) und die Werte der konstanten Koeffizienten dieser Terme, die zur besten Anpassung an die Daten führen, in bestimmt werden das Gefühl, die Summe der quadrierten Abweichungen zu minimieren. Dieser Prozess wird mit der Systems Identification Toolbox von MatLab durchgeführt.

Polynomiale Modelle trennen die einem System zugrunde liegende Antwortdynamik [gegeben durch A(q) y*(ti) = B(q)u(ti-nk)] von den unerklärten Abweichungen von dieser Antwort [C(q)e(ti)], was es uns ermöglicht, die Input-Output-Beziehung des Systems und die Art der Abweichungen genauer zu charakterisieren. Reaktionsverzögerungen werden ebenfalls geschätzt. Die Struktur der Polynomfunktionen A(q) und B(q) des Tracking-Error-Modells (Anzahl und Größe ihrer konstanten Koeffizienten) liefert sowohl eine qualitative als auch eine quantitative Beschreibung der Art und Weise, in der die Vorhersage- und Motorplanungsprozesse auf höherer Ebene den Tracking-Fehler nutzen und Informationen zur Plattenbewegung, um die Leistung der Tracking-Finger zu steuern und Fehler zu minimieren. Wohingegen ein einzelner Koeffizient implizieren würde, dass die Prozesse höherer Ebene eine Darstellung niedriger Ordnung des Fehlerprozesses oder der Plattenbewegung verwenden, die nur räumliche (Positions-)Informationen enthält; Zwei oder mehr Koeffizienten würden eine reichhaltigere Darstellung implizieren, die auch Geschwindigkeits- und Beschleunigungsinformationen enthält. Größere Koeffizienten zeigen an, dass ihre jeweiligen Terme bei der Durchführung der Steueraufgabe in größerem Maße verwendet werden. Für das SoB-Modell ist die Interpretation von A(q) schwieriger, da diese Funktion auch die Mechanik der Körper- und Körpersegmentbewegung beschreibt. Die Interpretation von B(q) verläuft jedoch ähnlich wie beim Tracking Error; hier stellen die Ermittler jedoch fest, dass die Prozesse auf höherer Ebene mehr über die Bewegung des verfolgenden Fingers wissen als über die der Zielscheibe, da diese Prozesse erstere steuern. Dies könnte zu mehr oder größeren B(q)-Koeffizienten sowie zu reduzierten Antwortverzögerungen relativ zum Fingerverfolgungsmodell führen.

Diskrete Fourier-Transformationen (DFTs) werden für die Scheibenbewegung und die resultierenden Reaktionen des Tracking-Fingers und des Ganzkörper-CoM berechnet. Aus diesen werden empirische Übertragungsfunktionen berechnet, die die Bewegung des Ziels mit diesen Antworten in Beziehung setzen, indem die DFT der Antwort durch die DFT der Scheibenbewegung Frequenz für Frequenz dividiert wird. Aus den empirischen Übertragungsfunktionen erhaltene Größenverstärkungen und Phasenverzögerungen werden verwendet, um Bode-Verstärkungs- und Phasendiagramme zu erstellen, um den Frequenzgang und die Bandbreite der Tracking- und CoM-Antworten zu bewerten. Bode-Diagramme liefern ein Maß dafür, wie gut das System auf seine Eingabe reagieren kann. Überlegene Leistung wird durch größere Bandbreite und Verstärkung sowie geringere Phasenverzögerungen angezeigt. Die Verwendung dieser Methoden zur Analyse des Gleichgewichts ist in beschrieben.

Polynommodelle und Übertragungsfunktionen werden für jedes am BRTP teilnehmende Fach konstruiert. Da das motorische Lernen und die daraus resultierenden Leistungsänderungen im Verlauf jedes Trainingskampfs kontinuierlich fortschreiten, werden Polynommodelle und Übertragungsfunktionen für ein 30-Sekunden-Fenster (mit 3.000 Datenpunkten) berechnet, das in 15-Sekunden-Intervallen über jeden Kampf fortschreitet. Die Ermittler berechnen auch RMSE, durchschnittliche SoB und RMSD für jedes Fenster. Ein vierminütiger Trainingskampf liefert somit 15 "Schnappschüsse" der Leistung während des gesamten Kampfes. Die Fenstergröße und das Weiterentwicklungsintervall werden bei Bedarf angepasst, um das Profil der Leistungsänderungen im Laufe der Zeit optimal zu erfassen. Diese Modelle, Funktionen und Leistungskennzahlen werden auch für die beiden Baseline-Bewertungen und die mithilfe des BRTP-Bewertungsmoduls durchgeführte Bindungsbewertung erstellt (siehe Spezifisches Ziel 1.1 in Methoden). Diese Modelle, Funktionen und Leistungsmaße liefern eine detaillierte Darstellung der Art und Weise, in der sich das motorische Lernen (Leistungsänderungen im BRTP) im Laufe eines Trainingskampfes, einer Trainingseinheit mit mehreren Kämpfen, des gesamten Trainings mit mehreren Sitzungen entwickelt Regime und die Aufbewahrungsfrist.

Mit fortschreitendem Training erwarten die Ermittler, dass der Tracking Error (nach dem Polynommodell) und der RMSE sinken und der LoB (gemessen zu Beginn jeder Trainingseinheit), der SoB (nach dem Polynommodell), der durchschnittliche SoB und der RMSD zunehmen. Die Ermittler erwarten ferner, dass die Anzahl und Größe der A(q)- und B(q)-Koeffizienten jedes Polynommodells zunehmen. Dies deutet darauf hin, dass das Gehirn reichhaltigere und ausgefeiltere mentale Modelle entwickelt, mit denen sowohl die Tracking- als auch die Balanceleistung bei der Aufgabe „Balanced Reach“ gesteuert werden kann. Die Ermittler erwarten, dass die Bode-Diagramme eine größere Bandbreite und Verstärkung sowie geringere Phasenverzögerungen zeigen; was darauf hindeutet, dass die Tracking- und Balance-Systeme besser in der Lage sind, ihre Eingaben zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Insbesondere erwarten die Forscher eine verbesserte Hochfrequenzleistung, die sich mit zunehmendem Alter verschlechtert. Diese Analysen und Bewertungen werden pro Proband durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Mittelung zwischen den Probanden nicht die Leistungsattribute verschleiert, die die Ermittler zu identifizieren versuchen. Wenn die Ermittler jedoch bei einer Gruppe von Probanden auf eine hinreichend ähnliche Leistung stoßen, konstruieren die Ermittler Gruppendurchschnittsmodelle, Funktionen und Leistungsmaße, um sie zu beschreiben. Ein besonderes Ziel dieser Bewertungen ist es, festzustellen, ob und wann die Probanden im Laufe der einzelnen Trainingskämpfe, einzelnen Trainingseinheiten oder des gesamten Trainingsprogramms ein "Plateau" erreichen. Diese Informationen werden verwendet, um die optimale Dauer jeder dieser Trainingskomponenten (Trainingskampfdauer, Anzahl der Trainingskämpfe pro Trainingseinheit, Gesamtzahl der Trainingseinheiten) zu bestimmen.

SA-3.2: Bewertung der Korrelationen zwischen akzeptierten klinischen Maßen des Gleichgewichts und BRTP-basierten Maßen. Die Implementierung des BRTP beinhaltet notwendigerweise die Verwendung von Leistungsmessungen, die für die Aufgabe des ausgewogenen Erreichens spezifisch sind, um sie auf die Fähigkeiten der einzelnen Probanden (LoB) zuzuschneiden und die daraus resultierende Leistung (LoB, SoB und RMSD) zu messen. Das Ziel dieses Unterziels ist es, den Grad der Korrelation zwischen Änderungen dieser BRTP-Messwerte und Änderungen der klinischen Messwerte zu bewerten, die die Prüfärzte verwenden, um die Wirkung des BRTP auf die Gleichgewichtsleistung zu bewerten.

Statistische Analyse und erwartete Ergebnisse: Die Möglichkeit, die Leistung im BRTP mit der Leistung in den klinischen Gleichgewichtsmaßen zu vergleichen, ist aufgrund der unterschiedlichen Messskalen, auf denen die Daten aus dem BRTP und den klinischen Maßnahmen erhoben werden, begrenzt. BRTP-Maße (RMSD, durchschnittlicher SoB und LoB) werden auf einer Verhältnisskala erhalten. Einige klinische Maße werden auch auf einer Verhältnisskala erhalten, andere jedoch auf einer Ordinalskala. Die Ermittler werden Pearson's verwenden, um die Korrelationen zwischen den BRTP-Maßnahmen und den auf einer Verhältnisskala erhaltenen klinischen Maßnahmen zu bewerten; und Spearman's, um die Korrelationen zwischen den BRTP-Maßnahmen und den auf einer Ordnungsskala erhaltenen klinischen Maßen zu bewerten. Die Prüfärzte erwarten, dass die BRTP-Messungen mit den klinischen Messungen korrelieren, aber „weicher“ und kontinuierlicher variieren und eine größere Bandbreite und Sensitivität aufweisen. Die Prüfärzte erwarten, dass diese Korrelationen statistisch signifikant sind, was einen Beweis dafür liefert, dass die BRTP-basierten Gleichgewichtsmaße eine klinische Gültigkeit haben. Da auch gezeigt wurde, dass der multifunktionale Reach-Test, die physiologische Profilbewertung, die Tinetti-Balance-Tests und die Falls Efficacy Scale mit dem Sturzrisiko korrelieren, liefern statistisch signifikante Korrelationen der BRTP-Messungen mit diesen einen Hinweis darauf, dass sie auf das Sturzrisiko hinweisen. Schließlich wird eine statistisch signifikante Korrelation von LoB mit der Falls Efficacy Scale den Nachweis erbringen, dass LoB als quantitatives Maß für FoF dienen kann.