Neuromuskuläre Echtzeitsteuerung von Exoskeletten
Der Zweck dieser Studie besteht darin, einen Echtzeit-Controller für Exoskelette zu entwickeln, der neuronale Informationen nutzt, die in die menschliche Muskulatur eingebettet sind. Dieser Controller wird aus einer Online-Schnittstelle bestehen, die menschliche Bewegungen auf der Grundlage von High-Density-Elektromyographie-Aufzeichnungen (HD-EMG) vorhersieht und diese dann in funktionale Unterstützung umsetzt. Diese Studie wird sowohl an gesunden Teilnehmern als auch an Teilnehmern nach einem Schlaganfall durchgeführt.
Die Forscher werden einen Online-Algorithmus (Decoder) in derzeit vorhandenen Exoskeletten entwickeln, der Hunderte von Spitzenaktivitäten motorischer Einheiten (MU) aus HD-EMG-Aufzeichnungen extrahieren kann. Die MU-Spike-Aktivität ist eine Folge von Aktionspotenzialen, die durch den Zeitpunkt ihres Auftretens kodiert werden und den Zugang zu einem repräsentativen Teil des neuronalen Codes der menschlichen Bewegung ermöglichen. Die Forscher werden außerdem einen Befehlsencoder entwickeln, der menschliche Absichten (mehrgelenkige Positions- und Kraftbefehle) aus der MU-Spitzenaktivität antizipieren kann, um die neuronalen Informationen in Bewegung umzuwandeln. Die Forscher werden den Decoder mit dem Befehlsencoder integrieren, um die Echtzeitsteuerung mehrerer Gelenk-Exoskelette der unteren Extremitäten zu demonstrieren.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Die Forscher werden die Muskelaktivität von bis zu acht Muskeln der unteren Extremitäten (Soleus, Gastrocnemius, Tibialis anterior, Rectus femoris, Vastus lateralis und Oberschenkelmuskulatur) bei gesunden Teilnehmern und Teilnehmern nach einem Schlaganfall während funktioneller Aufgaben (z. B. Einzelgelenkbewegung, Gang) aufzeichnen , Hocken, Radfahren). Diese Messungen liefern den physiologischen Datensatz der Bewegung und Fortbewegung der unteren Gliedmaßen für den neuronalen Decoder. Anschließend werden die Forscher Online-Deep-Learning-Methoden für die Zerlegung der MU-Spitzenaktivität von über acht Muskeln anwenden und einen neuronalen Echtzeit-Decoder entwickeln. Dies ermöglicht eine Echtzeitzerlegung von Hunderten von MUs, die gleichzeitig während des natürlichen menschlichen Verhaltens der unteren Gliedmaßen aktiv sind. Die Forscher werden diesen Ansatz validieren, indem sie unsere Ergebnisse mit einem Goldstandard, der Blind-Source-Separation-Methode, vergleichen. Algorithmen zur blinden Quellentrennung können die HD-EMG-Signale, eine Faltungsmischung aus MU-Aktionspotentialen, in die Zeitpunkte aufteilen oder zerlegen, zu denen einzelne MUs ihre Aktionspotentiale entladen. Mit den zerlegten MU-Spiking-Daten werden die Forscher Methoden entwickeln, um die MU-Spiking-Aktivität in Positions-, Kraft- und Hybridbefehle für Exoskelette zu übersetzen, die zu einem Befehlsencoder werden, der in aktuell bestehende Forschungs-Exoskelette implementiert wird und menschliche Absichten (Mehrgelenkposition und -positionierung) antizipieren kann Kraftbefehle), um den Grad der Unterstützung abzuschätzen, die für die Aufgabe erforderlich ist (z. B. Kniedrehmoment während der Standphase hinzufügen).
Die Forscher werden den MU-Spike-Aktivitätsdecoder mit den Subraumprojektionsmethoden zu einer neuronalen Echtzeitschnittstelle zwischen Individuen und einem derzeit in der Forschung existierenden Exoskelett der unteren Extremitäten zur Fortbewegungssteigerung kombinieren. Dies wird zu einer integrierten hochauflösenden Mensch-Maschine-Schnittstelle, die zur Echtzeitsteuerung von Exoskeletten verwendet werden kann, sodass Befehle schneller übermittelt werden als die elektromechanische Verzögerung der Muskeln, d. h. die zwischen neuronalem Befehl und Muskel verstrichene Zeit Krafterzeugung der Bewegung.
Für Experiment A rekrutieren die Forscher gesunde Freiwillige (n = 20) und Teilnehmer nach einem Schlaganfall (n = 20) und führen Einzelgelenkbewegungen und Bewegungsaufgaben durch, um Muskelaktivitätsdaten über HD-EMG zu sammeln.
Für Experiment B werden die Forscher die Verallgemeinerung unseres Ansatzes zur Rekrutierung und Anbindung gesunder Freiwilliger (n = 20) und Teilnehmer nach Schlaganfall (n = 20) mit dem unterstützenden Exoskelett vorstellen. Die Probanden führen Einzelgelenk- und Bewegungsaufgaben aus, um den Decoder zu kalibrieren, und wiederholen dann Einzelgelenk- und Bewegungsaufgaben, wobei der Decoder Echtzeitunterstützung bietet. Teilnehmer nach einem Schlaganfall wiederholen bis zu 10 Sitzungen, um die Stabilität der Fähigkeit des Decoders, motorische Einheiten zu extrahieren, zu bewerten.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Illinois
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Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten, 60611
- Shirley Ryan AbilityLab
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien für gesunde Teilnehmer:
- Alter von 18 bis 80 Jahren
- Keine Vorgeschichte einer Gehirn- und/oder Schädelläsion
- Normales Hören und Sehen, beides kann korrigiert werden
- Kann verstehen und eine informierte Einwilligung erteilen
- Keine neurologischen Störungen
- Fehlen einer Pathologie, die zu abnormalen Bewegungen der Extremitäten führen könnte (z. B.
- Epilepsie, Schlaganfall, ausgeprägte Arthritis, chronische Schmerzen, Muskel-Skelett-Verletzungen)
- Kann Englisch verstehen und sprechen
- Höhe zwischen 3 Fuß 6 Zoll (1,1 Meter) und 6 Fuß 9 Zoll (2,1 Meter)
Einschlusskriterien für Teilnehmer nach einem Schlaganfall:
- Alter von 18 bis 80 Jahren
- Vorgeschichte eines einseitigen, supratentoriellen, ischämischen oder blutenden Schlaganfalls, der länger als 6 Monate andauert
- Fähigkeit, selbständig auf ebenem Boden zu gehen, die Verwendung von Hilfsmitteln oder Stützen ist gestattet
- wie benötigt
- Medizinisch stabil
- Keine geplanten Operationen, medizinischen Behandlungen oder ambulanten Therapien während des Studienzeitraums
- Normales Hören und Sehen, beides kann korrigiert werden
- Kann verstehen und eine informierte Einwilligung erteilen
- Kann Englisch verstehen und sprechen
- Höhe zwischen 3 Fuß 6 Zoll (1,1 Meter) und 6 Fuß 9 Zoll (2,1 Meter)
Ausschlusskriterien für gesunde Teilnehmer:
- Gewicht über 220 Pfund
- Schwangerschaft (durch Schwangerschaftsfragebogen ausgeschlossen)
- Alle neurologischen Diagnosen oder Medikamente, die die Gehirnfunktion beeinflussen
- Schweres Kopftrauma in der Anamnese (z. B. längerer Bewusstseinsverlust, neurologisch).
- Folgeerscheinungen)
- Bekannte strukturelle Hirnläsion
- Bedeutende andere Erkrankung (Herzerkrankungen, bösartige Tumoren, psychische Störungen)
- Konsum nicht verschriebener Medikamente (wie vom Probanden angegeben)
- Vorgeschichte aktueller Substanzmissbrauch (Ausnahme: aktueller Nikotinkonsum ist erlaubt)
- Freizeitmarihuana
- Demenz; schwere Depression; oder vorherige neurochirurgische Eingriffe
- Nichterfüllung der Verhaltens- oder Bewegungsaufgaben
- Gefangene
Ausschlusskriterien für Teilnehmer nach einem Schlaganfall:
- Gewicht über 220 Pfund
- Schwangerschaft (durch Schwangerschaftsfragebogen ausgeschlossen)
- Botox-Injektion (Botulinumtoxin) in die unteren Gliedmaßen innerhalb der letzten 3 Monate oder geplant
- Injektion während des Studienzeitraums.
- Vorgeschichte aktueller Substanzmissbrauch (Ausnahme: aktueller Nikotinkonsum ist erlaubt)
- Reduzierte kognitive Funktion
- Schwere Aphasie
- Gefangene
- Koexistenz anderer neurologischer Erkrankungen (z. B. Parkinson-Krankheit, Schädel-Hirn-Trauma).
- Verletzungen, Multiple Sklerose usw.)
- Gemischtes oder komplexes Zittern
- Schwere Hüft- oder Kniearthritis
- Osteoporose (wie vom Probanden berichtet)
- Medizinische (Herz-, Nieren-, Leber-, onkologische) oder psychiatrische Erkrankungen, die dazu führen würden
- Studienabläufe für HD-EMG beeinträchtigen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Gesunde Teilnehmer
Die Forscher werden die Muskelaktivität gesunder Teilnehmer aus acht Muskeln der unteren Extremitäten bei funktionellen Aufgaben (z. B.
Eingelenkbewegung, Gehen, Hocken, Radfahren).
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HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Isometrische Kontraktionen bestehen aus der Anwendung eines Gelenkdrehmoments, um ein vordefiniertes Drehmomentniveau zu erreichen, das auf der maximalen freiwilligen Kontraktion des Probanden basiert (d. h. 25 %, 60 %, 70 %, 80 %, 90 %).
Der Teilnehmer steuert die Drehmomentintensität, indem er auf ein auf einem Bildschirm angezeigtes Biofeedback reagiert.
Das Gelenk wird mit nicht nachgiebigen Bändern gesichert, um jede Bewegung des Teilnehmers zu verhindern.
Die Reihenfolge der getesteten Gelenke (d. h. dominantes Knöchel-, Knie- oder Hüftgelenk) wird randomisiert.
HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Bei isometrischen Kontraktionen wird ein Gelenk bewegt, um eine Reihe von Kontraktionen (10–20 Kontraktionen) mit verschiedenen Geschwindigkeiten (d. h. 10 Grad pro Sekunde, 30 Grad pro Sekunde, 60 Grad pro Sekunde) auszuführen.
Das Gelenk wird mit nicht nachgiebigen Bändern gesichert, um jede Bewegung des Teilnehmers zu verhindern.
Die Reihenfolge der getesteten Gelenke (d. h. dominantes Knöchel-, Knie- oder Hüftgelenk) wird randomisiert.
HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Mehrgelenkige Aufgaben (z.B.
Gehen, Hocken, Radfahren) werden in einer bestimmten Häufigkeit durchgeführt.
Mithilfe eines Motion-Capture-Systems werden Gelenkwinkel und Bodenreaktionskräfte gleichzeitig erfasst.
Es wird ein identisches Experiment wie unter „Isometrische Kontraktion“ beschrieben durchgeführt, mit der Hinzufügung einer induzierten Muskelermüdung durch wiederholtes Aufrechterhalten von 40 % des Muskeldrehmoments, bis es nicht mehr gelingt, eine Kontraktion für 5 Sekunden aufrechtzuerhalten.
Die Teilnehmer werden vermessen und mit dem bilateralen Exoskelett ausgestattet, und es wird bestätigt, dass ein ausreichender Bewegungsbereich für das verwendete Exoskelett vorhanden ist.
HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Der Teilnehmer führt Einzelgelenkbewegungen aus, um die Decoderparameter zu kalibrieren.
Anschließend führt der Teilnehmer in einem Bewegungsanalyselabor Mehrgelenksaktivitäten durch (z. B. Stehen, Hocken, Gehen über der Erde oder auf einem Laufband, Radfahren oder Treppensteigen).
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Experimental: Klinische Teilnehmer
Die Forscher werden die Muskelaktivität der acht unteren Gliedmaßenmuskeln der Teilnehmer nach einem Schlaganfall bei funktionellen Aufgaben (z. B.
Eingelenkbewegung, Gehen, Hocken, Radfahren).
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HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Isometrische Kontraktionen bestehen aus der Anwendung eines Gelenkdrehmoments, um ein vordefiniertes Drehmomentniveau zu erreichen, das auf der maximalen freiwilligen Kontraktion des Probanden basiert (d. h. 25 %, 60 %, 70 %, 80 %, 90 %).
Der Teilnehmer steuert die Drehmomentintensität, indem er auf ein auf einem Bildschirm angezeigtes Biofeedback reagiert.
Das Gelenk wird mit nicht nachgiebigen Bändern gesichert, um jede Bewegung des Teilnehmers zu verhindern.
Die Reihenfolge der getesteten Gelenke (d. h. dominantes Knöchel-, Knie- oder Hüftgelenk) wird randomisiert.
HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Bei isometrischen Kontraktionen wird ein Gelenk bewegt, um eine Reihe von Kontraktionen (10–20 Kontraktionen) mit verschiedenen Geschwindigkeiten (d. h. 10 Grad pro Sekunde, 30 Grad pro Sekunde, 60 Grad pro Sekunde) auszuführen.
Das Gelenk wird mit nicht nachgiebigen Bändern gesichert, um jede Bewegung des Teilnehmers zu verhindern.
Die Reihenfolge der getesteten Gelenke (d. h. dominantes Knöchel-, Knie- oder Hüftgelenk) wird randomisiert.
HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Mehrgelenkige Aufgaben (z.B.
Gehen, Hocken, Radfahren) werden in einer bestimmten Häufigkeit durchgeführt.
Mithilfe eines Motion-Capture-Systems werden Gelenkwinkel und Bodenreaktionskräfte gleichzeitig erfasst.
Die Teilnehmer werden vermessen und mit dem bilateralen Exoskelett ausgestattet, und es wird bestätigt, dass ein ausreichender Bewegungsbereich für das verwendete Exoskelett vorhanden ist.
HD-EMG-Gitter werden auf die interessierenden Muskeln der unteren Extremitäten angewendet.
Der Teilnehmer führt Einzelgelenkbewegungen aus, um die Decoderparameter zu kalibrieren.
Anschließend führt der Teilnehmer in einem Bewegungsanalyselabor Mehrgelenksaktivitäten durch (z. B. Stehen, Hocken, Gehen über der Erde oder auf einem Laufband, Radfahren oder Treppensteigen).
Die Probanden können einen 10-Meter-Gehtest (10 MWT) über der Erde oder über einem druckempfindlichen Gehweg, einen 6-Minuten-Gehtest (6 MWT), die Berg-Balance-Skala (BBS) und/oder die Bewertung des funktionellen Gangs (FGA) absolvieren.
Sie können auch Step-Ups oder Kniebeugen ausführen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Veränderung der Schrittvariabilität
Zeitfenster: Für Experiment B: Veränderung der Schrittvariabilität zu Studienbeginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Die Schrittvariabilität ist das Verhältnis zwischen der Standardabweichung und dem Mittelwert der Schrittzeit, ausgedrückt als Prozentsatz.
Eine verringerte Variabilität weist auf ein besseres Ergebnis hin.
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Für Experiment B: Veränderung der Schrittvariabilität zu Studienbeginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der Trittfrequenz
Zeitfenster: Für Experiment B: Änderung der Trittfrequenz zu Beginn und mit unterstützendem Roboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Die Trittfrequenz ist die Gesamtzahl der Schritte, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums unternommen werden; oft pro Minute ausgedrückt.
Normalerweise ist eine höhere Anzahl von Schritten ein besseres Ergebnis.
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Für Experiment B: Änderung der Trittfrequenz zu Beginn und mit unterstützendem Roboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der Schrittlänge
Zeitfenster: Für Experiment B: Änderung der Schrittlänge zu Beginn und mit unterstützendem Roboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Die Schrittlänge ist der Abstand zwischen dem ersten Kontaktpunkt eines Fußes und dem ersten Kontaktpunkt des anderen Fußes.
Typischerweise ist eine längere Schrittlänge ein besseres Ergebnis, idealerweise mit gleichen Maßen zwischen linker und rechter Extremität.
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Für Experiment B: Änderung der Schrittlänge zu Beginn und mit unterstützendem Roboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der Schrittlänge
Zeitfenster: Für Experiment B: Änderung der Schrittlänge zu Beginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Die Schrittlänge ist der Abstand zwischen aufeinanderfolgenden Punkten des ersten Kontakts desselben Fußes.
Die Schrittlängen rechts und links sind normalerweise gleich.
Typischerweise ist eine längere Schrittlänge ein besseres Ergebnis, idealerweise mit gleichen Maßen zwischen linker und rechter Extremität.
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Für Experiment B: Änderung der Schrittlänge zu Beginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der Standzeit
Zeitfenster: Für Experiment B: Änderung der Standzeit zu Beginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Die Standzeit ist die Zeit, die während der Standphase einer Extremität in einem Gangzyklus vergeht.
Es umfasst Einzelunterstützung und Doppelunterstützung.
Eine gleiche Standzeit zwischen den Gliedmaßen ist ein besseres Ergebnis.
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Für Experiment B: Änderung der Standzeit zu Beginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Veränderung des bilateralen Gelenkdrehmoments an Knöchel, Knie und Hüfte
Zeitfenster: Für Experiment B: Änderung des Gelenkdrehmoments zu Studienbeginn und mit Hilfsroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Das Gelenkdrehmoment ist die Summe der passiven und aktiven Drehmomente der menschlichen Extremität.
Passive Drehmomente werden durch Spannung erzeugt, die entsteht, wenn Muskelgewebe, Sehnen und Bänder gedehnt werden.
Das aktive Drehmoment ist das von den Muskeln erzeugte Drehmoment.
Normalerweise ist ein geringeres Gelenkdrehmoment während der Bewegung ein besseres Ergebnis.
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Für Experiment B: Änderung des Gelenkdrehmoments zu Studienbeginn und mit Hilfsroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der Impedanzniveaus zwischen Exoskelett und Teilnehmer
Zeitfenster: Für Experiment B: Änderung der Impedanzniveaus zu Studienbeginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Die Forscher vergleichen die Impedanz (interaktive Kraft, die zwischen dem Exoskelett und dem Teilnehmer erzeugt wird) auf bilateraler Hüft-, Knie- und Knöchelebene mit und ohne Echtzeit-Kontrollunterstützung durch das Exoskelett.
Normalerweise ist eine niedrigere Impedanz ein besseres Ergebnis, da die Bewegung des Exoskeletts und des Menschen besser synchronisiert ist.
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Für Experiment B: Änderung der Impedanzniveaus zu Studienbeginn und mit Assistenzroboter bis zum Abschluss durch den Teilnehmer, durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung in 10WMT
Zeitfenster: Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Der 10-Meter-Gehtest (10 MWT) ist ein gängiges klinisches Maß für die Ganggeschwindigkeit.
Die Teilnehmer werden angewiesen, mit ihrer angenehmen, selbstgewählten Geschwindigkeit zu gehen.
Die Teilnehmer werden an der Startlinie positioniert und angewiesen, die gesamte 10-Meter-Strecke zu laufen, während der Therapeut die mittleren sechs Meter misst.
Der Abstand vor und nach der gezeiteten Strecke soll den Effekt von Beschleunigung und Verzögerung minimieren.
Die Zeit wird mit einer Stoppuhr aufgezeichnet und auf die Hundertstelsekunde genau aufgezeichnet (z. B. 2,46 Sekunden).
Der Test wird zwei Mal mit selbstgewählter Geschwindigkeit und ausreichender Pause dazwischen durchgeführt.
Der Durchschnitt der beiden Zeiten sollte aufgezeichnet werden.
Der Test wird dann wiederholt, wobei die Teilnehmer angewiesen werden, mit ihrer schnellen, aber sicheren Geschwindigkeit zu gehen.
Es werden geeignete Hilfsmittel, Stützmittel und minimale körperliche Unterstützung durch den Physiotherapeuten eingesetzt.
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Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung im 6MWT
Zeitfenster: Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Der 6-Minuten-Gehtest (6MWT) misst die Distanz, die ein Teilnehmer in einem Zeitraum von sechs Minuten auf einer flachen, harten Oberfläche in Innenräumen zurücklegen kann.
Der Test ist eine zuverlässige und valide Beurteilung der funktionellen Belastungsfähigkeit und wird als submaximaler Test der aeroben Leistungsfähigkeit und Ausdauer eingesetzt.
Der Test erfolgt im Selbststudium.
Den Teilnehmern ist es gestattet, während des Tests anzuhalten und sich auszuruhen; Der Timer stoppt jedoch nicht.
Wenn ein Teilnehmer die Zeit nicht beenden kann, wird die gestoppte Zeit notiert und der Grund für das vorzeitige Abbrechen erfasst.
Es werden geeignete Hilfsmittel, Stützmittel und minimale körperliche Unterstützung durch den Physiotherapeuten eingesetzt.
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Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der Berg-Balance-Skala
Zeitfenster: Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Die Berg Balance Scale (BBS) ist ein 14-Punkte-Test, der auf einer fünfstufigen Ordinalskala bewertet wird.
Es misst das funktionelle Gleichgewicht im klinischen Umfeld und umfasst statische und dynamische Aufgaben (z. B. Sitzen, Stehen, Übergang vom Sitzen zum Stehen, Stehen auf einem Fuß, Aufnehmen eines Gegenstands vom Boden), bei denen die Teilnehmer ihr Gleichgewicht halten müssen.
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Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Änderung der FGA
Zeitfenster: Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Das Functional Gait Assessment (FGA) ist ein 10-Punkte-Test, der auf einer vierstufigen Ordnungsskala bewertet wird.
Ein höherer Wert weist auf ein geringeres Sturzrisiko hin.
Es misst das dynamische Gleichgewicht und die Haltungsstabilität bei Gehaufgaben (wie schnelles Gehen, Rückwärtsgehen, Überschreiten eines Hindernisses) im klinischen Umfeld.
Patienten dürfen für bestimmte Gegenstände ein Hilfsmittel verwenden.
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Für Experiment B beträgt der Wechsel zwischen dem Ausgangswert und dem Abschluss durch den Teilnehmer durchschnittlich 3 Monate.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Jose L Pons, Ph.D, Shirley Ryan AbilityLab
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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Andere Studien-ID-Nummern
- STU00212191
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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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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