Pattern Recognition Controllo protesico (Adaptation)
Efficacia dell'adattamento del sistema di controllo nel miglioramento del tempo di usura dell'arto protesico dell'arto superiore in un ambiente reale, una prova incrociata randomizzata
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Illinois
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Chicago, Illinois, Stati Uniti, 60654
- Coapt, LLC
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- I soggetti hanno una differenza dell'arto superiore (congenita o acquisita) a livello transradiale (tra il polso e il gomito), disarticolazione del gomito (al gomito), transomerale (tra il gomito e la spalla) o disarticolazione della spalla (alla spalla).
- I soggetti sono idonei per essere, o lo sono già, utenti del riconoscimento di pattern Coapt (Coapt Complete Control Gen 2).
- I soggetti hanno un'età compresa tra i 18 e i 70 anni.
Criteri di esclusione:
- Soggetti con significativi deficit cognitivi o disabilità visive che impedirebbero loro di dare il consenso informato o di seguire le istruzioni durante gli esperimenti, o la capacità di ottenere discussioni pertinenti sul feedback degli utenti.
- Soggetti che non parlano inglese.
- Soggetti in stato di gravidanza.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione incrociata
- Mascheramento: Separare
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Sperimentale: Controllo adattivo
Il sistema di controllo adattivo aggiorna l'algoritmo di controllo del riconoscimento del modello incorporando nuovi dati EMG ogni volta che l'utente protesico ricalibra il proprio dispositivo.
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Utilizzo di un controller di riconoscimento del modello basato su elettromiografico (EMG) per spostare un dispositivo protesico dell'arto superiore in una prova domestica.
Altri nomi:
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Comparatore attivo: Controllo non adattivo
I sistemi di controllo convenzionali e non adattivi reimpostano l'algoritmo di controllo del riconoscimento del modello eliminando i vecchi dati EMG ogni volta che l'utente protesico ricalibra il proprio dispositivo.
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Utilizzo di un controller di riconoscimento del modello basato su elettromiografico (EMG) per spostare un dispositivo protesico dell'arto superiore in una prova domestica.
Altri nomi:
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Differenze nel tempo di usura della protesi
Lasso di tempo: Registreremo il tempo totale di utilizzo della protesi nel corso di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Registreremo ogni istanza che i partecipanti accendono o spengono il loro dispositivo di riconoscimento del modello durante la prova a casa.
Il tempo di utilizzo della protesi è definito come la quantità cumulativa di tempo in cui i partecipanti tengono acceso il proprio dispositivo di riconoscimento del modello durante il corso di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
Effettueremo un'analisi statistica per confrontare il tempo di usura quando si utilizza ogni tipo di sistema di controllo del riconoscimento del modello (adattivo e non adattivo).
Completeremo l'analisi della varianza a misure ripetute con il soggetto come fattore casuale, l'ordine del sistema di controllo utilizzato come variabile fissa e il tempo di usura come variabile fissa.
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Registreremo il tempo totale di utilizzo della protesi nel corso di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Differenze nella frequenza di calibrazione
Lasso di tempo: Registreremo la frequenza di calibrazione nel corso di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Registreremo ogni istanza che i partecipanti ricalibrano il loro dispositivo di riconoscimento del modello durante la prova a casa.
Effettueremo un'analisi statistica per confrontare la frequenza delle calibrazioni quando si utilizza ciascun sistema di controllo (adattivo e non adattivo).
Completeremo un'analisi della varianza a misure ripetute con il soggetto come fattore casuale, l'ordine del sistema di controllo utilizzato come variabile fissa e il tempo di usura come variabile fissa.
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Registreremo la frequenza di calibrazione nel corso di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Cambiamenti nelle prestazioni del gioco virtuale
Lasso di tempo: I partecipanti completeranno i giochi virtuali all'inizio (0 mesi), a metà (1 mese) e alla fine (2 mesi) di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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I partecipanti completeranno due giochi virtuali chiamati Simon Says e In-the-Zone utilizzando l'applicazione desktop Coapt Complete ControlRoom.
Entrambi i giochi metteranno alla prova il modo in cui i partecipanti controllano il movimento degli oggetti virtuali utilizzando il loro dispositivo di riconoscimento dei modelli.
Misureremo le loro prestazioni di controllo complessive calcolando il tasso di completamento, il tempo di movimento, l'efficienza del percorso.
Effettueremo un'analisi statistica per confrontare le prestazioni del gioco virtuale quando si utilizza ciascun sistema di controllo.
Completeremo un'analisi delle misure ripetute della varianza con il soggetto come fattore casuale, l'ordine del sistema di controllo del riconoscimento del modello utilizzato come variabile fissa e ogni metrica di prestazione come variabile fissa.
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I partecipanti completeranno i giochi virtuali all'inizio (0 mesi), a metà (1 mese) e alla fine (2 mesi) di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Sondaggio sugli utenti di protesi ortopediche di RIC
Lasso di tempo: I partecipanti completeranno l'OPUS all'inizio (0 mesi) e alla fine (2 mesi) di ogni periodo di 8 settimane. di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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I partecipanti completeranno il modulo sullo stato funzionale dell'arto superiore dall'indagine sugli utenti di protesi ortopediche (OPUS) di RIC.
L'OPUS chiede agli utenti protesici di valutare il livello di difficoltà (da molto facile a molto difficile) nell'eseguire le funzioni della parte superiore del braccio/della mano utilizzando il proprio dispositivo di riconoscimento del modello.
I dati del sondaggio saranno valutati utilizzando l'analisi della scala di valutazione (modello Rasch).
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I partecipanti completeranno l'OPUS all'inizio (0 mesi) e alla fine (2 mesi) di ogni periodo di 8 settimane. di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Indagine sugli utenti di protesi
Lasso di tempo: I partecipanti completeranno il sondaggio al termine della loro partecipazione allo studio (17 settimane).
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I partecipanti completeranno un sondaggio o un'intervista telefonica per fornire un feedback su quale sistema di controllo preferiscono tra adattivo o non adattivo.
I partecipanti informeranno se preferiscono il sistema di controllo che hanno utilizzato nel primo o nel secondo periodo di 8 settimane.
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I partecipanti completeranno il sondaggio al termine della loro partecipazione allo studio (17 settimane).
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Differenze nell'accuratezza della classificazione
Lasso di tempo: Registreremo l'accuratezza della classificazione all'inizio (0 mesi), a metà (1 mese) e alla fine (2 mesi) di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Ai partecipanti verrà chiesto di utilizzare il proprio dispositivo di riconoscimento del modello per eseguire una serie di movimenti protesici indipendenti e mantenere ogni movimento per 3 secondi.
Per ogni movimento, registreremo la classe di movimento in uscita determinata dal loro classificatore di riconoscimento del modello ogni 50 ms.
Misureremo le prestazioni del loro classificatore quando si utilizza ciascun sistema di controllo (adattivo e non adattivo) calcolando l'accuratezza della classificazione che è definita come il numero di classificazioni corrette rispetto al numero totale di classificazioni per ogni movimento.
Effettueremo un'analisi statistica per confrontare l'accuratezza della classificazione quando si utilizza ciascun sistema di controllo.
Completeremo un'analisi di misure ripetute della varianza con il soggetto come fattore casuale, l'ordine del sistema di controllo del riconoscimento del modello utilizzato come variabile fissa e l'accuratezza della classificazione come variabile fissa.
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Registreremo l'accuratezza della classificazione all'inizio (0 mesi), a metà (1 mese) e alla fine (2 mesi) di ciascun periodo di 8 settimane in casa.
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Blair Lock, MScE, Coapt, LLC
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Simon AM, Hargrove LJ, Lock BA, Kuiken TA. Target Achievement Control Test: evaluating real-time myoelectric pattern-recognition control of multifunctional upper-limb prostheses. J Rehabil Res Dev. 2011;48(6):619-27. doi: 10.1682/jrrd.2010.08.0149.
- Chicoine CL, Simon AM, Hargrove LJ. Prosthesis-guided training of pattern recognition-controlled myoelectric prosthesis. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:1876-9. doi: 10.1109/EMBC.2012.6346318.
- Scheme E, Englehart K. Electromyogram pattern recognition for control of powered upper-limb prostheses: state of the art and challenges for clinical use. J Rehabil Res Dev. 2011;48(6):643-59. doi: 10.1682/jrrd.2010.09.0177.
- Kyranou I, Vijayakumar S, Erden MS. Causes of Performance Degradation in Non-invasive Electromyographic Pattern Recognition in Upper Limb Prostheses. Front Neurorobot. 2018 Sep 21;12:58. doi: 10.3389/fnbot.2018.00058. eCollection 2018.
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Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 120190044
- W81XWH-17-1-0645 (Altro numero di sovvenzione/finanziamento: US Army Medical Research Acquisition Activity)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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- Codice analitico
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