Apport de la réalité virtuelle et de la modélisation dans l'évaluation du risque de chute chez les personnes âgées et les patients atteints de la maladie de Parkinson (PrévSim)
Réalité virtuelle immersive à l'aide d'un visiocasque et modélisation à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer le risque de chute chez les personnes âgées et les patients atteints de la maladie de Parkinson.
Le processus de vieillissement affecte à la fois les fonctions sensorielles, cognitives et motrices. De plus, le vieillissement s'accompagne souvent de pathologies augmentant les effets de la sénescence. Un sujet vieillissant aura alors plus de difficultés à maintenir le contrôle de son équilibre et aura un risque de chute avec des conséquences parfois critiques sur la qualité de vie.
Le risque de chute est estimé par des tests à la fois de la vie courante et avec des scores de sensibilité et de spécificité qui doivent être améliorés. Dans une revue incluant 25 études (2 314 sujets), montrent une sensibilité de 32 % et une spécificité de 73 % sur le test « Timed Up and Go » (TUG) avec un seuil à 13,5 secondes.
De plus, la chute se produit dans un contexte multifactoriel lorsqu'un sujet interagit avec son environnement. Il apparaît donc indispensable de tester la maîtrise de l'équilibre ou du risque de chute des individus au plus près des situations de la vie quotidienne. Cette recherche, basée sur le TUG, aura pour objectif d'évaluer le comportement neuro-psycho-moteur de sujets dans des situations proches de la vie quotidienne à l'aide d'une plateforme de Réalité Virtuelle (VR) et de Métrologie Humaine.
Les résultats pourraient à terme conduire à une sensibilité et une spécificité accrues dans l'évaluation du risque de chute avec un TUG réalisé en VR, par rapport au TUG classique, couramment utilisé par les professionnels de santé et permettre ainsi une prise en charge plus précoce ou plus adaptée du sujet dans la prévention. le risque de chute. Cela pourrait permettre aux professionnels de santé de mieux appréhender le risque de chute et ainsi d'orienter les recommandations et prescriptions médicales, notamment en termes de programmes d'activités physiques adaptés.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Vandœuvre-lès-Nancy, France, 54500
- University Hospital of Nancy
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
Personnes âgées non chuteuses
- Mâle et femelle
- Âge entre 65 et 80 ans
- Autonome
- Ne signalant aucune chute au cours des 12 derniers mois
Abatteurs âgés
- Mâle et femelle
- Âge entre 65 et 80 ans
- Autonome
- Déclarant au moins 1 chute au cours des 12 derniers mois
Patients non-chuteurs atteints de la maladie de Parkinson
- Mâle et femelle
- Âge entre 65 et 80 ans
- Autonome
- Ne signalant aucune chute au cours des 12 derniers mois
- Dopa-sensible
- En période ON de traitement de la maladie de Parkinson
Critère d'exclusion:
- Perte auditive empêchant la compréhension des consignes et l'écoute du message sonore
- Acuité visuelle non compatible avec la procédure de test en réalité virtuelle
- Incapacité à se déplacer sans aide
- Ne pas comprendre le français écrit et oral, analphabétisme, démence
- Traitement comprenant des psychotropes
- Personne en situation d'urgence,
- Personne majeure faisant l'objet d'une mesure de protection légale (tutelle, curateur, sauvegarde de justice),
- Personne majeure incapable d'exprimer son consentement,
- Personne hospitalisée,
- Personne privée de liberté par décision judiciaire ou administrative, les personnes faisant l'objet de soins psychiatriques en vertu des articles L. 3212-1 et L. 3213-1 du code de la santé publique,
- Personne susceptible, de l'avis de l'investigateur, de ne pas être coopérante ou respectueuse des obligations inhérentes à la participation à l'étude
- Personne ayant une prédisposition à l'épilepsie
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: La prévention
- Répartition: Non randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Personnes âgées non tombantes
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Analyses biomécaniques, physiologiques, psychologiques et comportementales
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Expérimental: Chute des personnes âgées
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Analyses biomécaniques, physiologiques, psychologiques et comportementales
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Expérimental: Patients non chuteurs atteints de la maladie de Parkinson
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Analyses biomécaniques, physiologiques, psychologiques et comportementales
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Timed Up & Go en réalité virtuelle (VR)
Délai: Ligne de base
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Temps
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Ligne de base
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Timed Up & Go (condition non VR)
Délai: Ligne de base
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Temps
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Ligne de base
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Validation du TUG en condition VR
Délai: 1 an de suivi
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Sensibilité et spécificité des conditions TUG et TUG VR
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1 an de suivi
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Corrélation entre les temps TUG et TUG VR et le suivi des chutes
Délai: 1 an de suivi
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1 an de suivi
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Analyse cinématique
Délai: Ligne de base
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Mesure du mouvement complet du corps (coordonnées sur les axes x, y, z) en fonction du temps pendant les tâches de réalité virtuelle
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Ligne de base
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Analyse cinétique
Délai: Ligne de base
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Mesure de l'évolution de la pression plantaire (force en Newton) en fonction du temps lors des tâches de réalité virtuelle
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Ligne de base
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Analyse physiologique 1
Délai: Ligne de base
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Mesure de l'évolution du rythme cardiaque (bpm) en fonction du temps lors des tâches de réalité virtuelle
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Ligne de base
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Analyse physiologique 2
Délai: Ligne de base
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Mesure de l'évolution de la respiration (fréquence) en fonction du temps lors des tâches de réalité virtuelle
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Ligne de base
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Analyse physiologique 3
Délai: Ligne de base
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Mesure de l'évolution de la réponse galvanique cutanée (µSiemens) en fonction du temps lors des tâches de réalité virtuelle
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Ligne de base
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Analyse de l'attention visuelle
Délai: Ligne de base
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Mesure des paramètres du regard focalisé sur les objets virtuels (nombre de regardés sur chaque objet et temps passé focalisé sur ledit objet)
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Ligne de base
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Analyse psychologique 1
Délai: Ligne de base
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Mesure de la peur de tomber (Fall Efficacy Scale-International de Tinetti avec un score de 16 à 64)
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Ligne de base
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Analyse psychologique 2
Délai: Ligne de base
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Mesure de la peur de tomber (Activities specific Balance Confidence - Scale de Powell & Myers avec un score de 0 à 45)
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Ligne de base
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Analyse psychologique 3
Délai: Ligne de base
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Mesure des stratégies d'adaptation (Ways of Coping Checklist de Folkman & Lazarus avec des scores de 1 à 5 pour l'évaluation subjective de la situation de stress mémorisée, un score de 10 à 40 pour l'item Problème, un score de 9 à 36 pour l'item Emotion et une note de 8 à 32 pour l'item d'encouragement).
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Ligne de base
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Apprentissage automatisé et estimation du risque de chute
Délai: jusqu'à 3 ans
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Apprentissage supervisé avec Support Vector Machine, Arbre de décision, Discriminant linéaire. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique n'est pas une mesure mais un traitement de données compilant toutes les données de mesure et les comparant au nombre de chutes au cours de l'année de suivi. Des algorithmes de machine learning apprendront de ces données pour classer tout nouveau participant dans un profil "à faible risque de chute", "à haut risque de chute" ou "sans risque de chute". |
jusqu'à 3 ans
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Collaborateurs et enquêteurs
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Anticipé)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2018-A02637-48
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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