ケア移行を指導するための環境自立対策 (AIMs)
2021年7月13日 更新者：Jeffrey Kaye、Oregon Health and Science University
この研究の目的は、自宅から継続的にデータを収集するツールを開発することで、高齢者の健康と自立を維持する方法についてさらに学ぶことです。 介護者はこの情報を利用して、個人がもはや自立して生活できない可能性がある場合など、自分の健康管理について決定を下すことができます。 この研究の具体的な目的は次のとおりです。
- 目的 1: 健康状態の悪化を予測するデータの傾向を特定すること。 この目的を果たすために、家庭用センサーなど、当社が開発した多数のツールをテストして、どれが高齢者の健康リスクの測定に最適であるかを判断したいと考えています。 1 年間情報を収集した後、高齢者とそのコミュニティに老化のプロセスについてフィードバックを提供するのにどのツールが最も役立つかを検討します。
- 目的 2: 収集したデータを分析し、データの概要をケアチームに提示するシステムを開発すること。
- 目的 3: シニア コミュニティ設定でデータとコンピューター ベースのツールを検証すること。
調査の概要
詳細な説明
提案された研究は、自立生活に関する予測と意思決定に関する現在の研究と臨床実践のパラダイムを変える可能性を秘めています。
これは、一時的な、自己報告された、または危機事象によって引き起こされたデータへの依存から、生態学的に有効な多次元かつ継続的な生理学的、活動、および行動データの使用に移行することによって達成されます。
このアプローチは、介護の必要性と移行の意思決定を大幅に改善する大きな可能性を秘めています。
この目標を達成するには、利用可能なシステムを超えたいくつかの革新と進行中の研究が注目に値します。
まず、静的な臨床測定値を将来の配置結果に関連付けた先行研究に基づいて、私たちは現在、基本的な生理学的測定値（体重と歩行速度）、活動および行動の測定値を同時かつ継続的に取得し、それによって重要な健康状態および機能の変化を積極的に識別する能力を向上させます。リアルタイム。
高齢化社会において縦断的に収集された既存の在宅活動データと、追加の新しい感覚測定（電話の使用、服薬、体組成）からのシミュレートされたデータを組み合わせて、活動と行動の客観的な動的な測定を提供する派生新しい指標 - AIM - を生成します。それは独立性を維持するために不可欠です。
これらの指標は、医療チームが使用する元のデータセットから文書化された移行結果に基づく予測アルゴリズムを開発するために使用されます (目的 1)。
就労介護移行専門家は、これらの客観的な尺度を改良するために繰り返し質問されます (目的 2)。
これらの介護提供者の専門知識と自立に影響を与える主要な変化の理解は、重要な周囲の自立対策を特定する上で非常に貴重であり、有意義な介護実施経路につながります。
選択され、ケアチームが使用できるユーザーフレンドリーなインターフェースに組み込まれた最終的な対策セットの有効性 (目的 2) は、次に、3 つの比較グループのいずれかに属する自立生活の高齢者を比較することによってテストされます (目的 3): 1) 導入されたテクノロジー、そこから AIM データが抽出され、移行の決定を支援するためにケア移行チームに提供されます。 2) インストールされたテクノロジー。そこから AIM データが抽出されますが、移行チームは利用できません。 3) テクノロジーがない。
検証グループと対照グループの間の有意な変化を認識するには検出力が不十分である可能性があります。
ただし、この研究は主に、アプローチの実現可能性をテストし、移行の意思決定を行うのに最も役立つ種類の AIM データを特定することを目的としており、これは将来の大規模でより決定的な研究に情報を提供するために使用されます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
96
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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-
Oregon
-
Portland、Oregon、アメリカ、97239
- Oregon Health & Science University
-
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
70年歳以上 (高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- 一人で暮らす
- 自立して暮らす
- インターネットを備えたコンピュータ ユーザー
除外基準:
- 認知症 (CDR スケールスコア > 0.5)
- 身体的参加を制限するような病気（例： 車椅子の使用）、または 3 年以内に死に至る可能性が高い（例: 末期がん）
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：共有データ
活動データをケアチームと共有します。 参加者は自宅にセンサー技術を設置し、介護者には介護者ツールを介してデータが提供されます。 このグループはこの研究の一部として新たに登録され、共有データ グループまたは非共有データ グループのいずれかにランダムに割り当てられます。 無作為化は、継続介護退職コミュニティ サイトによって階層化され、人口統計的要因の統計的バランスが含まれます。 |
参加者の在宅活動データを退職者地域ケアチームと共有します。
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介入なし：非共有データ
参加者は自宅にセンサー技術を設置することになりますが、介護者は介護者ツールを通じてデータが提供されることはありません。 このグループはこの研究の一部として新たに登録され、共有データ グループまたは非共有データ グループのいずれかにランダムに割り当てられます。 無作為化は、継続介護退職コミュニティ サイトによって階層化され、人口統計的要因の統計的バランスが含まれます。 |
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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3年間の研究期間中に援助の必要性が増加した参加者の数
時間枠：3年
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「過去 1 週間で、誰かが服薬管理、入浴、着替え、身だしなみを新しく手伝ってくれましたか?」という質問に対する自己申告の支持。
または、自立生活から介護付き生活または医療センターへの恒久的な移動
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3年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Jeffrey Kaye, MD、Oregon Health and Science University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Kaye J, Reynolds C, Bowman M, Sharma N, Riley T, Golonka O, Lee J, Quinn C, Beattie Z, Austin J, Seelye A, Wild K, Mattek N. Methodology for Establishing a Community-Wide Life Laboratory for Capturing Unobtrusive and Continuous Remote Activity and Health Data. J Vis Exp. 2018 Jul 27;(137):56942. doi: 10.3791/56942.
- Seelye A, Mattek N, Sharma N, Riley T, Austin J, Wild K, Dodge HH, Lore E, Kaye J. Weekly observations of online survey metadata obtained through home computer use allow for detection of changes in everyday cognition before transition to mild cognitive impairment. Alzheimers Dement. 2018 Feb;14(2):187-194. doi: 10.1016/j.jalz.2017.07.756. Epub 2017 Oct 26.
- Austin J, Hollingshead K, Kaye J. Internet Searches and Their Relationship to Cognitive Function in Older Adults: Cross-Sectional Analysis. J Med Internet Res. 2017 Sep 6;19(9):e307. doi: 10.2196/jmir.7671.
- Seelye A, Mattek N, Sharma N, Witter P, Brenner A, Wild K, Dodge H, Kaye J. Passive Assessment of Routine Driving with Unobtrusive Sensors: A New Approach for Identifying and Monitoring Functional Level in Normal Aging and Mild Cognitive Impairment. J Alzheimers Dis. 2017;59(4):1427-1437. doi: 10.3233/JAD-170116.
- Austin J, Klein K, Mattek N, Kaye J. Variability in medication taking is associated with cognitive performance in nondemented older adults. Alzheimers Dement (Amst). 2017 Mar 6;6:210-213. doi: 10.1016/j.dadm.2017.02.003. eCollection 2017.
- Kaye J. Making Pervasive Computing Technology Pervasive for Health & Wellness in Aging. Public Policy Aging Rep. 2017;27(2):53-61. doi: 10.1093/ppar/prx005. Epub 2017 Jun 9. No abstract available.
- Austin J, Dodge HH, Riley T, Jacobs PG, Thielke S, Kaye J. A Smart-Home System to Unobtrusively and Continuously Assess Loneliness in Older Adults. IEEE J Transl Eng Health Med. 2016 Jun 10;4:2800311. doi: 10.1109/JTEHM.2016.2579638. eCollection 2016.
- Silbert LC, Dodge HH, Lahna D, Promjunyakul NO, Austin D, Mattek N, Erten-Lyons D, Kaye JA. Less Daily Computer Use is Related to Smaller Hippocampal Volumes in Cognitively Intact Elderly. J Alzheimers Dis. 2016;52(2):713-7. doi: 10.3233/JAD-160079.
- Seelye A, Hagler S, Mattek N, Howieson DB, Wild K, Dodge HH, Kaye JA. Computer mouse movement patterns: A potential marker of mild cognitive impairment. Alzheimers Dement (Amst). 2015 Dec 1;1(4):472-480. doi: 10.1016/j.dadm.2015.09.006. Epub 2015 Oct 19.
- Petersen J, Austin D, Mattek N, Kaye J. Time Out-of-Home and Cognitive, Physical, and Emotional Wellbeing of Older Adults: A Longitudinal Mixed Effects Model. PLoS One. 2015 Oct 5;10(10):e0139643. doi: 10.1371/journal.pone.0139643. eCollection 2015.
- Seelye A, Mattek N, Howieson DB, Austin D, Wild K, Dodge HH, Kaye JA. Embedded Online Questionnaire Measures Are Sensitive to Identifying Mild Cognitive Impairment. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2016 Apr-Jun;30(2):152-9. doi: 10.1097/WAD.0000000000000100.
- Lyons BE, Austin D, Seelye A, Petersen J, Yeargers J, Riley T, Sharma N, Mattek N, Wild K, Dodge H, Kaye JA. Pervasive Computing Technologies to Continuously Assess Alzheimer's Disease Progression and Intervention Efficacy. Front Aging Neurosci. 2015 Jun 10;7:102. doi: 10.3389/fnagi.2015.00102. eCollection 2015. Erratum In: Front Aging Neurosci. 2015;7:232.
- Seelye A, Mattek N, Howieson D, Riley T, Wild K, Kaye J. The impact of sleep on neuropsychological performance in cognitively intact older adults using a novel in-home sensor-based sleep assessment approach. Clin Neuropsychol. 2015;29(1):53-66. doi: 10.1080/13854046.2015.1005139. Epub 2015 Feb 2.
- Wild K, Sharma N, Mattek N, Karlawish J, Riley T, Kaye J. Application of In-Home Monitoring Data to Transition Decisions in Continuing Care Retirement Communities: Usability Study. J Med Internet Res. 2021 Jan 13;23(1):e18806. doi: 10.2196/18806.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2014年3月1日
一次修了 (実際)
2019年8月12日
研究の完了 (実際)
2019年8月12日
試験登録日
最初に提出
2015年8月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2015年9月30日
最初の投稿 (見積もり)
2015年10月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年8月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年7月13日
最終確認日
2021年7月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- OHSU9944
- 5R01AG042191-03 (米国 NIH グラント/契約)
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?
いいえ
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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