- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT07451223
Robot de Navegación Autónoma para Detectar Caídas y Riesgo de Caídas en Residentes de Hogares de Ancianos con Enfermedad de Alzheimer/ADRD - Estudio de Factibilidad
27 de febrero de 2026 actualizado por: Yuval Malinsky, Vigorous Mind, Inc.
Robot de Navegación Autónoma para Detectar Caídas y Riesgo de Caídas en Residentes de Hogares de Ancianos con Enfermedad de Alzheimer/ADRD
Este estudio es un estudio de viabilidad para demostrar que un robot de navegación autónoma puede patrullar las habitaciones de una residencia de ancianos día y noche y detectar si un residente se ha caído, encender la luz ambiental por la noche y una cámara de video, y permitir al personal de enfermería ver y evaluar la situación a través de la cámara de video del robot y comunicarse con el residente a través de la pantalla del robot.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Descripción detallada
Protocolo de intervención: Antes de enviar el robot de patrulla para detectar si un residente intenta levantarse de la silla o la cama o si un residente se ha caído, acostumbraremos a los residentes al robot.
Lo haremos mediante el recorrido musical matutino de despertar reproduciendo "Oh What a Beautiful Morning" durante un mes.
Explicaremos a los residentes que el robot vendrá a "visitarlos" regularmente para ver cómo están y demostraremos cómo el robot se acerca y los observa.
Utilizando una cámara infrarroja e inteligencia artificial, el robot puede encontrar dónde se encuentra una persona en la habitación y en qué posición.
Si visita una habitación privada y el robot "ve" que un residente no está en el suelo o está en su silla de ruedas o sofá o en la cama y no intenta levantarse o salir de la cama o ponerse de pie, simplemente se dará la vuelta y saldrá de la habitación sin interrumpir al residente.
Si detecta que una persona está en el suelo, dirá "Este es temi el robot, voy a buscar ayuda".
Encenderá la luz ambiental, alertará al personal y encenderá la cámara de video del robot para facilitar la comunicación entre el personal y el residente, de modo que el personal pueda evaluar la situación y tomar las medidas adecuadas.
Si detecta que hay más de una persona en la habitación y nadie está en el suelo, saldrá de la habitación.
Si hay otra persona en la habitación y una persona está en el suelo, alertará al personal.
Si la segunda persona en la habitación es un miembro del personal, él/ella podrá hacer clic en un botón en la pantalla del robot para enviarlo a continuar la patrulla y saldrá de la habitación y continuará la patrulla.
Si la habitación es una habitación semiprivada y hay dos residentes viviendo allí, el robot verificará a un residente y si él/ella no está en riesgo, se dará la vuelta y verificará el estado del segundo residente.
Si ambos están descansando, el robot saldrá de la habitación sin interrumpir a los residentes.
Si el robot detecta que un residente intenta levantarse o salir de la cama, dirá: "este es temi el robot, por favor siéntese, voy a buscar ayuda".
Encenderá la luz ambiental y su cámara de video y alertará al personal.
Si detecta que un residente está en el suelo, realizará el procedimiento descrito anteriormente.
Si un miembro del personal ya está en una habitación semiprivada donde hubo una caída, él/ella podrá enviar al robot a continuar la patrulla o tarea como se describe en la habitación privada.
Todas las caídas reportadas por el robot tendrán una imagen capturada para que la caída pueda ser verificada por el personal de investigación.
Las caídas reportadas por el personal y el robot se tabularán según su concordancia: 1) El robot detectó y reportó correctamente, pero el personal no registró una caída; 2) el personal reportó una caída pero el robot no; 3) el robot y el personal reportaron correctamente una caída; y, 4) el robot reporta una caída: no hay imagen en la grabación del robot para validar que ocurrió una caída y el personal no reporta una caída.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
40
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Rhode Island
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Providence, Rhode Island, Estados Unidos, 02903
- Steere House Nursing & Rehabilitation Center
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Residentes de hogares de ancianos que viven con demencia
Descripción
Criterios de inclusión:
- Residente de residencia de ancianos que vive con demencia
Criterios de exclusión:
- Residentes en precauciones de aislamiento (por ejemplo, Clostridoides difficile, COVID-19, MRSA)
- Residente en fase terminal activa
- Residente y/o familia que rechaza
- Cuadriplejía funcional o estructural con incapacidad para movilizarse con poco o ningún riesgo de caída
- Residentes que se agitan cuando el robot interactúa con ellos
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
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Un robot patrullará las habitaciones de los residentes de la residencia de ancianos para detectar caídas
Residentes de hogares de ancianos en una unidad de memoria de atención a largo plazo
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Viabilidad de un robot para detectar caídas en una residencia de ancianos
Periodo de tiempo: durante tres meses
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La Medida de Resultado Primaria es que el 95% de las veces el robot detectó correctamente que un residente se cayó, pudo encender la luz ambiental, alertar al personal de enfermería, encender la cámara de video y facilitar la comunicación entre el residente y el personal de enfermería.
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durante tres meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Satisfacción del personal de enfermería con la detección de caídas por parte del robot
Periodo de tiempo: durante tres meses
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El 75% del personal de enfermería afirmó que el sistema de detección de caídas mejoró su capacidad para brindar atención segura
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durante tres meses
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El robot fue capaz de detectar caídas en la residencia de ancianos antes que el personal de enfermería
Periodo de tiempo: Durante tres meses
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Que en más del 30% de las caídas, el robot detectó las caídas antes que el personal de enfermería.
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Durante tres meses
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Lynn McNicoll, BS, MDCM, Brown University Health
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Malinsky Y,McNicoll L,Gravenstein S
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
31 de julio de 2025
Finalización primaria (Actual)
31 de julio de 2025
Finalización del estudio (Actual)
31 de agosto de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
27 de febrero de 2026
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de febrero de 2026
Publicado por primera vez (Actual)
5 de marzo de 2026
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
5 de marzo de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de febrero de 2026
Última verificación
1 de febrero de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- VMRFalls1
- 1R43AG082599-01 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Descripción del plan IPD
No se recogen IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .