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Optimieren Sie das motorische Lernen, um die Neurorehabilitation zu verbessern (OnLINE)

3. September 2025 aktualisiert von: University of Bern
Das Ziel dieser Studie ist die Entwicklung und Bewertung neuartiger Robotertrainingsstrategien, die Fehler basierend auf den individuellen motorischen und kognitiven Bedürfnissen der Probanden modulieren. Zu diesem Zweck werden gesunde Erwachsene und neurologische Patienten an robotergesteuerten motorischen Lernexperimenten teilnehmen. Patienten haben die Diagnose einer neurologischen Erkrankung (z. B. Schlaganfall, Rückenmarksverletzung, Multiple Sklerose, Guillain-Barré-Syndrom), die die Armmotorik einschränkt.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Neurologische Patienten (z. B. nach einem Schlaganfall) nehmen an einer intensiven und teuren Neurorehabilitationstherapie teil, um einen Teil ihrer früheren motorischen Funktionsfähigkeit wiederzuerlangen, um alltägliche Aktivitäten auszuführen, mit oft begrenztem und unbefriedigendem Ergebnis. Roboter wurden zu einer vielversprechenden Ergänzung oder sogar Alternative für die Neurorehabilitationstherapie und bieten ein kostengünstiges, wiederholungs- und aufgabenorientiertes Training. Die Ergebnisse einer ersten Arbeit, die die Wirksamkeit von Robotertrainingsstrategien vergleicht, sind jedoch höchst unschlüssig. Eine mögliche Erklärung ist, dass die meisten aktuellen Robotersysteme nur eine Neurorehabilitationsstrategie abdecken (z. Reduzierung oder Verstärkung von Bewegungsfehlern) und damit möglicherweise nicht ausreichend auf die individuellen Bedürfnisse der Probanden und die Besonderheiten der zu lernenden Aufgabe eingehen. In dieser Studie werden die Forscher mehrere motorische Lernexperimente mit gesunden erwachsenen und neurologischen Patienten durchführen, um die relativen motorischen und kognitiven Vorteile neu entwickelter Roboter-Trainingsstrategien zu bewerten, die Fehler basierend auf dem Alter, dem Fähigkeitsniveau und den Aufgabenmerkmalen des Probanden modulieren. Die Wirkungen der neuen Strategien werden mit klassischer Roboterassistenz und mit nicht-robotergestützten Feedback-Ansätzen wie visuellem Feedback verglichen. Der Höhepunkt dieser Arbeit kann dazu beitragen, die Trainingsvorteile bereits bestehender Rehabilitationsroboter zu optimieren.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

259

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Schweiz
      • Bern, Schweiz, 3010
        • University of Bern

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

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter ≥18 Jahre
  • Informierte Einwilligung, dokumentiert durch Unterschrift (Formular „Informed Consent“)
  • Körpergewicht < 120 kg
  • Fähigkeit, effektiv mit dem Untersucher zu kommunizieren, sodass die Gültigkeit der Patientendaten nicht beeinträchtigt werden kann

Ausschlusskriterien:

  • Übermäßige Spastik des betroffenen Arms (Ashworth-Skala ≥3)
  • Schwere medizinische oder psychiatrische Störung
  • Orthopädische, rheumatologische oder andere Erkrankungen, die die Bewegungen des paretischen Arms einschränken
  • Subluxation der Schulter
  • Hautgeschwüre am paretischen Arm
  • Cyber-Krankheit (d. h. Übelkeit beim Betrachten eines Bildschirms oder beim Spielen von Computerspielen)
  • Schwerwiegende kognitive Defekte oder Aphasie, die eine effektive Nutzung der Robotergeräte verhindern
  • Schwere Seh- und Hörbehinderungen

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Robotermotorisches Training
Die Teilnehmer werden motorische Aufgaben ausführen (z. B. Bewegungen) mit Robotergeräten für die oberen Extremitäten, die unterschiedliche Strategien anwenden (z. das Thema unterstützen oder herausfordern oder vollständig konform sein).
Verhalten: Robotermotorisches Training
Die Experimente bestehen darin, motorische Aufgaben mit Robotergeräten für die oberen Extremitäten auszuführen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vom Roboter bewertete Änderung der kinematischen Leistung
Zeitfenster: Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline), Retention (1-2 Tage nach dem Training)
Bewegungsänderungen von der Grundlinie in den kinematischen Variablen, die vom Roboter und den Bewegungstrackern während der motorischen Lernaufgabe bewertet wurden. Die kinematische Leistungsanalyse besteht aus der Position des Endeffektors auf der x-, y- und z-Achse in Metern und den Gelenkwinkeln in Grad.
Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline), Retention (1-2 Tage nach dem Training)
Änderung der vom Roboter bewerteten kinetischen Leistung
Zeitfenster: Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline), Retention (1-2 Tage nach dem Training)
Kraftänderungen von der Grundlinie in den kinetischen Variablen, die vom Roboter mithilfe von Kraftsensoren während der motorischen Lernaufgabe bewertet werden. Die kinetische Leistungsanalyse besteht aus Wechselwirkungskräften auf der x-, y- und z-Achse in N und den von den Motoren aufgebrachten Drehmomenten der Robotergelenke in Nm.
Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline), Retention (1-2 Tage nach dem Training)
Räumliche Analyse von Änderungen in evozierten Potentialen, wie durch Elektroenzephalographie (EEG)-Messung bewertet
Zeitfenster: Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline), Retention (1-2 Tage nach dem Training)
Elektroenzephalographische Beurteilung von Veränderungen evozierter Potentiale, d. h. der elektrischen Aktivität des Gehirns als Reaktion auf die Stimulation spezifischer sensorischer Nervenbahnen.
Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline), Retention (1-2 Tage nach dem Training)

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Veränderung der Verkörperung
Zeitfenster: Vor dem Eingriff, Unmittelbar nach dem Ende des Eingriffs
Virtual Reality (VR) Embodiment Scale, selbst verwaltete Likert-Skala von 1-7 (stimme überhaupt nicht zu bis stimme voll und ganz zu)
Vor dem Eingriff, Unmittelbar nach dem Ende des Eingriffs
Räumliche Analyse von Veränderungen in der aufgabenbasierten Gehirnkonnektivität, bewertet durch Elektroenzephalographie (EEG)-Messung
Zeitfenster: Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline oder 1–2 Tage nach Baseline), Retention (1–2 Tage nach dem Training)
Änderungen der aufgabenbasierten Gehirnkonnektivität gegenüber dem Ausgangswert bei der Elektroenzephalographiemessung
Baseline, Training (unmittelbar nach Baseline oder 1–2 Tage nach Baseline), Retention (1–2 Tage nach dem Training)
Änderung der Motivation, bewertet durch Intrinsic Motivation Inventory (IMI)
Zeitfenster: Vor dem Eingriff, Unmittelbar nach dem Ende des Eingriffs, am Ende der Sitzung
Inventar der intrinsischen Motivation, selbstverwaltet. Likert-Skala von 1-7 (1: trifft überhaupt nicht zu - 4: trifft eher zu - 7: trifft sehr zu)
Vor dem Eingriff, Unmittelbar nach dem Ende des Eingriffs, am Ende der Sitzung
Änderung der kognitiven Belastung, bewertet durch den (Raw) Task Load Index der National Aeronautics and Space Administration (NASA).
Zeitfenster: Unmittelbar nach Ende der Intervention, Am Ende der Sitzung
Selbstberichtete kognitive Belastung während einer Aufgabe, Selbstverwalteter Aufgabenbelastungsindex (TLX) der National Aeronautics and Space Administration (Raw), analoge Skala von 0 bis 100 (Endpunkte: Niedrig/Hoch, Gut/Schlecht)
Unmittelbar nach Ende der Intervention, Am Ende der Sitzung
Benutzbarkeit des Systems gemäß System Usability Scale (SUS)
Zeitfenster: Unmittelbar nach Ende der Intervention, Am Ende der Sitzung
Selbstberichtete Benutzerfreundlichkeit des Systems, bewertet anhand der System Usability Scale (SUS) Likert-Skala von 1-5 (stimme voll und ganz zu bis stimme überhaupt nicht zu)
Unmittelbar nach Ende der Intervention, Am Ende der Sitzung

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

University of Bern

Ermittler

  • Hauptermittler: Laura Marchal-Crespo, Prof. Dr., University of Bern, ARTORG Center for Biomedical Engineering Research

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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 (Tatsächlich)

25. Januar 2019

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

15. April 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

16. Oktober 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

1. Februar 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

15. Februar 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

18. Februar 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

4. September 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. September 2025

Zuletzt verifiziert

1. September 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2018-01179

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Alle individuellen Teilnehmerdaten, die einer Veröffentlichung zugrunde liegen

IPD-Sharing-Zeitrahmen

Die Daten werden nach Veröffentlichungen verfügbar sein und bleiben zugänglich, solange die Zeitschriftenverordnung dies zulässt.

IPD-Sharing-Zugriffskriterien

Zugriff auf das Zeitschriftenpapier haben

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL
  • ANALYTIC_CODE

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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