- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06843772
Untersuchung der Beziehung zwischen digitaler Spielsucht und muskuloskelettaler Systemstörungen
28. August 2025 aktualisiert von: Doç.Dr.Ömer Şevgin, Uskudar University
Ziel dieser Studie ist es, die Auswirkungen der digitalen Spielsucht auf das muskuloskelettale System und die Reflexionen dieser Auswirkungen auf die Lebensqualität von Erwachsenen zu untersuchen.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Diese Studie wird mit einem Querschnittsdesign durchgeführt, um die Beziehung zwischen digitaler Spielsucht und Erkrankungen des Bewegungsapparates zu untersuchen.
Die Methoden, die in der Forschung verwendet werden sollen, sind wie folgt: Teilnehmerinformationen: Die Studie umfasst Erwachsene im Alter von 18 bis 39 Jahren, die mindestens 3 Stunden am Tag, 4-5 Tage die Woche in Internet-Cafés, digitale Spiele spielen.
Die Teilnehmer werden gebeten, ein Formular auszufüllen, um demografische Informationen zu sammeln.
Dieses Formular umfasst Informationen wie Alter, Geschlecht, wöchentliche Spielfrequenz (nach Stunden und Tag) und körperliche Aktivitätsniveaus.
Zu verwendende Skalen: In der Studie werden die folgenden Messwerkzeuge verwendet, um die Auswirkungen der digitalen Spielsucht auf das Bewegungsapparat zu bewerten.
Digitale Spielsuchtskala, Arm-, Schulter- und Handprobleme Fragebogen, Pittsburgh Schlafqualität, Fragebogen zur Muskuloskelettstörung.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
40
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
-
Istanbul, Türkei (türkiye)
- Uskudar university
-
-
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
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene im Alter von 18 bis 39 Jahren.
- Personen, die mindestens 4-5 Tage die Woche digitale Spiele spielen, mindestens 3 Stunden am Tag.
- Personen, die freiwillig an der Studie teilnehmen und die ethische Einwilligungsform unterzeichnen.
Ausschlusskriterien:
- Personen mit vorhandenen schwerwiegenden Gesundheitsproblemen im Zusammenhang mit dem Bewegungsapparat oder Schlafmuster.
- Personen, die während des Untersuchungszeitraums ein Trauma oder schwere Verletzungen im Zusammenhang mit dem Bewegungsapparat erlitten haben.
- Personen mit psychischen Störungen wie Depressionen oder Angststörungen.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Aktiver Komparator: Kontrolle
Personen, die kein Trainingsprogramm haben
|
wird ergonomische Ausbildung erhalten.
|
|
Experimental: Übung
Personen, die ein Trainingsprogramm haben werden
|
wird ergonomische Ausbildung erhalten.
Personen, die ein Übungsprogramm erhalten.
Die Teilnehmer erhalten zusammen mit dem Trainingsprogramm ergonomische Ausbildung.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Fragebogen zur Erkrankung von Cornell Muskuloskelettaler
Zeitfenster: 14 Wochen
|
Der Fragebogen wurde in 11 Körperregionen (Hals, rechte und linke Schulter, Oberarm, Unterarm und Handgelenk, Rücken und Taille) durchgeführt, um Fragen zur Häufigkeit von Erkrankungen des Bewegungsapparates (Schmerz/Schmerz/Beschwerden), die Schwere dieser Störungen und die Frage, ob sie sich in die Arbeit einmischen.
|
14 Wochen
|
|
Der Pittsburgh Sleep Quality Index
Zeitfenster: 14 Wochen
|
Pittsburgh Sleep Quality Index; Es bewertet Schlafdauer, Schlafstörung, Schlafeffizienz, subjektive Schlafqualität, Einsatz von Schlafmedikamenten, Tagesfunktionsstörungen und Schlafverzögerung und besteht aus insgesamt 24 Fragen.
19 von ihnen sind Selbstberichtskalen und 5 von ihnen bestehen aus Fragen, die von einem Freund oder Ehepartner beantwortet werden.
Es gibt 7 Komponenten mit 18 Fragen, die in der Skala bewertet wurden, und jede Komponente wird zwischen 0 und 3 Punkten bewertet.
Die Gesamtpunktzahl reicht von 0 bis 21 und 5 oder mehr ist ein Indikator für "schlechte Schlafqualität".
|
14 Wochen
|
|
Behinderungen des Arm-, Schulter- und Handfragebogens
Zeitfenster: 14 Wochen
|
Es wurde entwickelt, um den Funktionsstatus und die Symptome zu bewerten, indem sie sich auf die körperliche Funktion in Verletzungen der oberen Extremitäten konzentrierten.
Nach den Ergebnissen der Umfrage; Ein Ergebnis von 0-100 wird von jedem Teil erhalten; 0-Nein-Entschuldigung 100-Maximum-Entschuldigung.
|
14 Wochen
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Studienstuhl: Lobaba Chiah, Uskudar university
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
- Ahmed S, Samuel AJ, Mishra A, Rahman MS, Islam MA, Rashaduzzaman M, Roy SK, Akter R, Islam MJ. Mobile game addiction and its association with musculoskeletal pain among students: A cross-sectional study. PLoS One. 2024 Aug 26;19(8):e0308674. doi: 10.1371/journal.pone.0308674. eCollection 2024.
- Brevers D, King DL, Billieux J. Delineating adaptive esports involvement from maladaptive gaming: a self-regulation perspective. Curr Opin Psychol. 2020 Dec;36:141-146. doi: 10.1016/j.copsyc.2020.07.025. Epub 2020 Aug 3.
- Gulu M, Yagin FH, Gocer I, Yapici H, Ayyildiz E, Clemente FM, Ardigo LP, Zadeh AK, Prieto-Gonzalez P, Nobari H. Exploring obesity, physical activity, and digital game addiction levels among adolescents: A study on machine learning-based prediction of digital game addiction. Front Psychol. 2023 Mar 3;14:1097145. doi: 10.3389/fpsyg.2023.1097145. eCollection 2023.
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)
1. März 2025
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. Juni 2025
Studienabschluss (Tatsächlich)
10. August 2025
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
19. Februar 2025
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
24. Februar 2025
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
25. Februar 2025
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
5. September 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
28. August 2025
Zuletzt verifiziert
1. August 2025
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- Uskudar22
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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