Pattern Recognition Controllo protesico (Simultaneous)
Controllo simultaneo del riconoscimento del modello di protesi potenziate dell'arto superiore
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 a essere, o lo sono già, utilizzatori del riconoscimento di pattern Coapt (dispositivo Coapt Complete Control Gen2).
- 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: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Sperimentale: Controllo simultaneo
Lo stile di controllo simultaneo del riconoscimento del modello consente agli utenti protesici di attivare più di una funzione mano/braccio sul proprio dispositivo contemporaneamente.
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Utilizzo di un controller di riconoscimento del modello basato su elettromiografico (EMG) per spostare un dispositivo protesico dell'arto superiore.
Altri nomi:
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Comparatore attivo: Controllo convenzionale
Lo stile di controllo del riconoscimento di pattern sequenziale convenzionale e senza soluzione di continuità consente agli utenti protesici di attivare una sola funzione della mano o del braccio alla volta sul 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.
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.
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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 mantengono acceso il loro dispositivo di riconoscimento del modello durante il corso di ciascun periodo di 8 settimane.
Effettueremo un'analisi statistica per confrontare il tempo di usura quando si utilizza ogni tipo di controllo del riconoscimento del modello (simultaneo e continuo, sequenziale).
Completeremo un'analisi della varianza a misure ripetute con il soggetto come fattore casuale, l'ordine dello stile 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.
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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 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.
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Ai partecipanti verrà chiesto di utilizzare il proprio dispositivo di riconoscimento del modello per eseguire una serie di movimenti (movimenti indipendenti o simultanei) e mantenere ogni movimento per 3 secondi.
Per ogni movimento, registreremo la classe di movimento in uscita determinata dal classificatore ogni 50 ms.
Misureremo le prestazioni dell'classificatore per ogni movimento calcolando l'accuratezza della classificazione che è definita come il numero di classificazioni corrette rispetto al numero totale di classificazioni.
Effettueremo un'analisi statistica per confrontare l'accuratezza della classificazione quando si utilizza ciascun tipo di controllo (simultaneo e continuo, sequenziale).
Completeremo un'analisi della varianza a misure ripetute con il soggetto come fattore casuale, l'ordine dello stile di controllo 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.
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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.
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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.
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Cambiamenti nelle prestazioni del gioco virtuale
Lasso di tempo: I partecipanti completeranno il test virtuale all'inizio (0 mesi), a metà (1 mese) e alla fine (2 mesi) di ogni periodo di 8 settimane.
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I partecipanti completeranno un gioco virtuale chiamato Simon Says utilizzando l'applicazione desktop Coapt Complete ControlRoom.
Simon Says è un test in stile Legge di Fitt che misura quanto bene i partecipanti controllano ogni movimento utilizzando il loro dispositivo di riconoscimento del modello muovendo un braccio virtuale su uno schermo.
Ai partecipanti verrà chiesto di abbinare e mantenere la posizione di un braccio virtuale in una posizione target per 1 secondo.
I partecipanti completeranno ogni movimento (movimenti indipendenti o simultanei) 3 volte.
Misureremo le loro prestazioni 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 ogni tipo di controllo di riconoscimento del modello.
Completeremo un'analisi della varianza a misure ripetute con il soggetto come fattore casuale, l'ordine dello stile di controllo utilizzato come variabile fissa e ciascuna metrica della performance come variabile fissa.
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I partecipanti completeranno il test virtuale all'inizio (0 mesi), a metà (1 mese) e alla fine (2 mesi) di ogni periodo di 8 settimane.
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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.
- Wurth SM, Hargrove LJ. A real-time comparison between direct control, sequential pattern recognition control and simultaneous pattern recognition control using a Fitts' law style assessment procedure. J Neuroeng Rehabil. 2014 May 30;11:91. doi: 10.1186/1743-0003-11-91.
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Inizio studio (Effettivo)
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Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
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Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
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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
- 120180276
- 5R44HD085306 (Sovvenzione/contratto NIH degli Stati Uniti)
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- Protocollo di studio
- Piano di analisi statistica (SAP)
- Relazione sullo studio clinico (CSR)
- Codice analitico
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