高齢者の現実のタスクと仮想のタスク
高齢者の現実タスクと仮想タスクの機能パフォーマンスの比較
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
60~82歳(世界保健機関が使用する定義)の男女65人の高齢者(男性12人、女性53人)が研究に参加した。 他の対象基準には、必要な活動を理解して実行するための健康な認知および運動状態が含まれており、これはテスト前に実施されるミニ精神状態検査で 24 点以上を獲得することで構成されていました。
材料と装置
研究者らは、タイミング一致タスクを適用して、特定の時点での外部の物体の到着と同期して運動反応を実行する知覚運動能力を測定しました。 この器具は、特に運動学習分野で広く研究されています。 タイミング一致タスクを使用して参加者の運動学習を評価するために、次のように 2 つの異なるインターフェイスが適用されました。
- 実環境インターフェース (RI): Bassin Anticipation Timer Model 35580 (Lafayette Instrument、インディアナ州、米国) を使用して実環境を表現しました。 この装置は、目と手の協調と予測に関連する視力領域をテストするために開発されました。 参加者は、32 個の LED (2 つの滑走路にそれぞれ 16 個の赤色 LED) を備えた光が滑走路を移動するのを観察するように指示されました。 テスト開始後、滑走路にライトが走る前に、黄色のキュー LED が 0.5 秒間点灯しました。 参加者は、光がターゲット (最後の LED) に到達することを予測し、ターゲットへの光の到達と同時にボタンを押す必要があります。 LCD 表示には、応答とターゲットへの光の到達との時間差が表示され、応答が早いか遅いかを示します。
- 仮想環境インターフェイス (VI): 研究者らは、サンパウロ大学電子工学部が開発し、サンパウロ大学の情報システム研究所が更新した Bassin Anticipation Timer に基づく仮想一致タイミング タスクを使用しました。 。 VIでは、コンピュータ上の3Dデザインで表現された10個のバブルが縦一列に同時に表示されます。 バブル ライトは、ターゲットと最後のバブル (10 番目のバブル) まで、灰色から赤色に順番に (つまり、上から下に) 変化します。 このタスクは、RI タスクで提案されているように、光がターゲットのバブルに到達する瞬間に Microsoft Kinect® センサーによって生成される仮想環境内での手の動きで構成されます。
手順とデザイン 参加者は 2 つのグループに分けられ、1 つのグループは RI から開始し (RI グループ)、もう 1 つのグループは VI から開始しました (VI グループ)。 各参加者は利き手を使用してタスクを実行しました (すべて右利き)。 このタスクは、獲得について 20 回の試行、保持について 5 回の試行、および転移について 5 回の試行で実行されました。 取得と保持は同じ速度で実行され、転送は速度を上げて実行されました。 両方のグループが 2 つのインターフェイスでタスクを実行しました。
研究では、参加者が課題を開始する前に、器具の使用について口頭で説明を行った。 インターフェースに応じたタスクを以下に説明します。
仮想インターフェイス: 参加者はコンピューター (MS Windows 64 ビット、Intel® Core™ i7-4810MQ CPU @ 2.80GHz) と Kinect センサー V1.0 の前の椅子に座り、タスクを容易にして実行できます。 参加者の画像がモニターの右上に表示され、参加者の手の動きがメイン画面に表示されます。 バブルに到達するまでの動きをKinectセンサーで取得しました。 参加者はターゲットのバブルの上を通過するために手を動かす必要がありました。 取得および保持のトライアル中、バブルは、位置変更間の 500 ミリ秒 (レベル 4) の間隔でライトのオンとオフを切り替えて、落下する光の動きをシミュレートしましたが、転送中は、位置間の光の動きが 250 ミリ秒 (レベル 5) で増加しました。 。
実際のインターフェイス: 参加者は、テーブル上に垂直に配置された Bassin Anticipatory Timer の前に立っていました。 実際のタスクでは立った姿勢を使用して、参加者が快適にタスクを見ることができるようにしました。 参加者には、ターゲット ライトが点灯したときに (ターゲット ライトと同期して) ボタンを押すよう指示されました。 LED のオンとオフを伴う落光の動きは、位置変更から取得フェーズと保持フェーズの間の 100 ミリ秒 (1 MPH) の間隔、および転送までの 9 ミリ秒 (11 MPH) の間隔で発生しました。
タスク間の LED (RI) とバブル (VI) の数の違いにより、プロトコルを均等化するために、タスクの開始から終了までの時間は研究のすべてのフェーズで同じになりました。つまり、タスクの場合は 5 秒でした。取得と保持、転送に 2.5 秒かかります。
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
段階
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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São Paulo
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Sao Paulo、São Paulo、ブラジル、03828000
- School of Arts, Sciences and Humanities of the University of Sao Paulo
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 必要な活動を理解して実行するための健康な認知および運動状態
除外基準:
- テスト前に実施されるミニ精神状態検査で 23 点未満
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:処理
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:クロスオーバー割り当て
- マスキング:なし(オープンラベル)
アーム数
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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実験的:仮想インターフェースグループA
仮想インターフェースでの練習を始めた高齢者
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改善と実際のインターフェイスのパフォーマンスへの影響を評価するために、最初は仮想インターフェイスで練習します (2 番目の練習)。
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実験的:仮想インターフェースグループB
仮想インターフェイスで練習を開始し、その後実際のタスクで練習した高齢者。
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改善と実際のインターフェイスのパフォーマンスへの影響を評価するために、最初は仮想インターフェイスで練習します (2 番目の練習)。
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アクティブコンパレータ:リアルインターフェースグループA
仮想インターフェースでの練習を始めた高齢者
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改善と仮想インターフェイスのパフォーマンスへの影響を評価するために、最初に実際のインターフェイスで練習します (2 番目の練習)。
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アクティブコンパレータ:リアルインターフェースグループB
現実のインターフェイスで練習を開始し、その後仮想タスクで練習した高齢者。
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改善と仮想インターフェイスのパフォーマンスへの影響を評価するために、最初に実際のインターフェイスで練習します (2 番目の練習)。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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運動学習プロトコル (獲得段階、保持テスト、伝達テスト) を使用した、仮想タスクと実際のタスクによるパフォーマンスの向上と伝達。結果は 1 つ、運動学習です。
時間枠:1週間
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1週間
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協力者と研究者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Carlos BM Monteiro, Ph.D.、University of Sao Paulo
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- 39396814.9.1001.0082
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
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