新しい理学療法ツールの使いやすさと信頼性

1. 一般的方法：

   観察研究デザインを使用して、健康なボランティアが RMT によって提示された膝の理学療法のシミュレートされたセッションに参加する際に、RMT の信頼性と使いやすさを評価する予定です。 各セッションは研究スタッフによって監督され、記録されて、信頼性と使いやすさに関する懸念事項を後でレビューおよび評価します。

2. 方法:

   この研究では、20 名 (n=20) の健康なボランティアを使用します。 これらの被験者は、研究スタッフによってサンディエゴ海軍医療センターおよび整形外科から積極的に募集されます。 また、NMCSD 理学療法および整形外科の外来診療所の待合室に置かれている情報チラシも使用します。 募集対象者の特定に医療記録は使用されません。 被験者は研究スタッフからアプローチされ、参加について尋ねられ、訓練を受けた研究スタッフによる、会議、包含および除外基準、および臨床試験の同意に関する標準的な慣行を受けます。 参加に同意した人は、RMT のハードウェアとソフトウェアを収容するエリアに連れて行かれます。 その後、被験者はハードウェアとジェスチャー制御ソフトウェアのセットアップ、電源投入、ナビゲーションに関する 5 分間の短いチュートリアルを受けます。

   オリエンテーション セッションの後、各被験者は RMT ハードウェアを提示され、付属のケーブルを介してハードウェア コンポーネントを接続し、続いてシステムとアプリケーションの電源を入れ、カメラの前に正しく配置するよう求められます。 次に、画面上のプロンプトに従ってサブジェクト ID と関連するログイン情報を入力し、ジェスチャーを使用してシステムをナビゲートするように指示されます。 セットアップ プロセスに続いて、RMT ソフトウェアによって順番に提示される 4 つの演習に進みます。 各エクササイズの約 5 回の繰り返しが記録され、RMT によって評価されます。その後、被験者は画面上のプロンプトに従って、RMT によって提示されたアクティビティの概要を確認し、アプリケーションを終了するよう求められます。 RMT とやり取りした後、システム ユーザビリティ スケール アンケートとリフレクション ユーザビリティ スケール アンケートに記入するよう求められます。

   各科目の合計所要時間は約 45 分と予想されます。 研究スタッフは、RMT とのやり取りにおいて被験者の要求に応じて支援を提供することができます。 さらに、差し迫った怪我や危害の兆候を検出した場合、同意した被験者が演習を行っている間、スタッフも介入します。 被験者は、いつでも理由を問わず、関与を終了することができます。

   RMT、SUS、および RUS の結果との被験者の相互作用中の研究スタッフのメモのレビュー、および被験者と RMT の間の相互作用のビデオテープは、事後的に裏付けられます。

   1. サンプルサイズ

      この研究のサンプルサイズは、約 20 人の被験者と推定されます。 対照コホートとの直接比較は行われていないため、推論統計分析は行われません。 これは、サンプルサイズの調整によって研究を適切に強化する有意義な方法がないことを意味します。 したがって、このプラットフォームをテストするために必要なロジスティクスと、システムの使いやすさを理解するのに十分なデータを収集することのバランスに基づいて、20 のテーマを選択しました。

   2. ランダム化

      なし

   3. 盲目

      なし

   4. 最初のオリエンテーション セッション

   対象者には、Kinect カメラをテレビやラップトップに接続する方法、RMT と Kinect カメラの電源を入れる方法、研究スタッフによる RMT ハードウェアとソフトウェアの操作方法に関する簡単なビデオ チュートリアルが提供されます。 RMT 操作に関する質問は、その時点で回答されます。 次に、被験者は、ライセンスを取得し、現在実践している理学療法士によって評価され、セッションで実行する 4 つのエクササイズが示されます。 セラピストは、セラピストによって評価されるように、各エクササイズで満足のいくパフォーマンスが得られるまで、各患者と協力します.

3. コンポーネント

   • ハードウェア:

     • Kinect カメラ
     • 液晶テレビ
     • ノートパソコン

   • ソフトウェア：

     • Windows 7 オペレーティング システム
     • リハビリテーション測定ツール ソフトウェア アプリケーション
4. 統計分析：

この調査の主な目的は、システムの使いやすさと信頼性を理解することです。 本出願は比較的新規であるため、システムの「成功」または「失敗」に対する標準的な方法はない。 したがって、推論的な統計分析を行うつもりはありません。 むしろ、システムの信頼性と、ACL 後の再建手術のために理学療法を受けている病気の患者への将来のアプリケーションの使いやすさを判断するために事後的に使用される記述統計を生成します。 記述統計は、システムの潜在的なリスクのより多くの情報に基づいた評価を可能にする、データへのより良い洞察を提供します。 データの分布の性質 (通常対称、通常の歪曲、バイモーダルなど) とデータ スコアの変動性を理解することで、全体的な安全性リスクをより適切に特定できるだけでなく、より大きな安全性リスクを負う可能性のある個人を特定するのにも役立ちます。存在する必要があります。