移動能力を促進する本格的なゲームは、高齢者にとって従来の自己訓練に代わる魅力的な選択肢となるでしょうか?

バックグラウンド：

スイスの人口、そしてヨーロッパ全体の高齢化が進んでいます。 この人口動態の変化により、この年齢層に特化したヘルスケア サービスを開発する必要性が非常に重要になっています。 国際文献から、特定の入院患者リハビリテーションプログラムによって高齢者の身体能力が向上し、施設への収容と死亡率が減少できることが証拠に基づいた調査結果で実証されている(Bachmann, Finger et al. 2010)。

65 歳以上の成人は、週に中強度の有酸素運動を少なくとも 150 分間、または高強度の有酸素運動を 75 分間実行する必要があります。 さらに、高齢者には最低でも週に 2 回は筋力強化運動を、最低でも週に 3 回はバランスを促進する活動を行うことが強く推奨されています (WHO 2010; NIH 2013)。

トレーニング強度を高め、日常生活活動の自立性を高めるために、クリニケン・ヴァレンスに入院している高齢患者は、通常のリハビリテーションサービスに加えて、カスタマイズされた自己トレーニングプログラムを指導されています。 セラピスト支援セッションに関しては、この自己訓練プログラムは患者の身体能力の大幅な改善につながり (Olney, Nymark et al. 2006)、したがって入院患者向けの実証済みの効率的かつ費用対効果の高い介入となります。 しかし、高齢者が自主訓練を実行するかどうかは、かなり個人差があります。 これらのプログラムは退屈で退屈であると考えられているため、時期尚早に中止されることがよくあります (Phillips、Schneider et al. 2004)。 患者のモチベーションを高める別の方法としては、真剣なゲームの練習を行うことも考えられます。 Kliniken Valens は、Nintendo Wii® などのコンピュータベースのゲームですでに有望な結果を経験しています (Schnurr and Oesch 2012)。

方法:

この研究では、参加者は、Berg Balance Score (BBS) (≤ 44 または ≥45) とコンピューター スキルに応じて 4 つの階層に分類されます。 その後、それらは介入グループまたは対照グループのいずれかにランダムに割り当てられます。 診療所で提供される通常のリハビリテーションサービスに加えて、両グループの参加者は、10日間の介入期間中に自己トレーニングに充てられる追加のタイムスロットを2つ（1日あたり2×30分）受ける権利がある。 このプロトコルにより、各参加者がセルフトレーニング演習を実行するかどうかの同じ条件が保証されます。 安全対策のため、BBS が低い参加者 (<45) は座ってプログラムを実行しますが、BBS が高い参加者 (45 以上) は立った姿勢 (ベンチの前) で練習します。 介入フェーズの期間 (t1 から t2) は 10 営業日続き、自己トレーニング演習が指示された後に開始されます。 言い換えれば、t1 は患者が診療所に入院してから約 4 日目に相当し、t2 は 10 営業日後、つまり入院後約 16 日目に相当します。

介入グループ:

参加者は、経験豊富な理学療法士から、Kinect® を使った本格的なゲームの指導を受けます。 さらに、参加者は Fit Bit® (活動量計デバイス) を着用し、エスカレーターを使用する代わりに歩いたり階段を登ったりすることが奨励されます。 最後に、参加者は自己トレーニングセッションの頻度と期間を日誌に書き留めるよう求められます。

対照群：

通常のリハビリテーション サービスと同様に、経験豊富な理学療法士がカスタマイズされた自己トレーニング プログラムを作成し、エクササイズを指導し、指導を行います。 さらに、患者にはエスカレーターを使用せずに歩いたり階段を昇ったりすることが推奨されます。 最後に、参加者は自己トレーニングセッションの頻度と期間を日誌に書き留めるよう求められます。

データ収集：

セルフトレーニングの強度（主要結果）に関するデータは、介入後（t2）、つまり介入段階の 10 営業日後にログブックから抽出されます。 Berg Balance Scale と Falls Efficacy Scale (二次結果) は、介入前と介入後 (t1 前と t2 後)、つまり入院後およそ 1 ～ 2 日目と入院後 16 ～ 17 日目に、盲検の研究者によって完成されます。

データ分析：

データは社会科学用統計ソフトウェア (SPSS) を使用して分析されます。 2 つのグループの統計分析は、データの正規分布に従って、不一致 t 検定を使用して実行されます。 非正規分布の場合は、Mann-Whitney U 検定が使用されます。