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ニューロフィードバックトレーニングの神経相関

2017年5月22日 更新者:Frank Scharnowski
本研究の目的は、リアルタイム fMRI による自己調節の学習に成功する患者の脳ネットワークを特定することです。

調査の概要

詳細な説明

ニューロフィードバックは、有望な非薬理学的治療アプローチとして確立されています。 ただし、患者は、ニューロフィードバックを使用して自分の脳活動を制御することを学習する能力が異なります。 したがって、リアルタイム fMRI を使用して学習した自己調節を仲介する脳ネットワークを理解することが重要です。 したがって、本研究の目的は、リアルタイム fMRI による自己調節の学習の成功に寄与する患者の脳ネットワークを特定することです。 この目標を達成するために、うつ病、心的外傷後ストレス障害、およびニコチン中毒に苦しむ患者は、確立されたリアルタイム fMRI ニューロフィードバック プロトコルを使用して自己調整スキルを向上させるように訓練されます。

研究の種類

介入

入学 (予想される)

210

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

    • Zürich-
      • Zürich、Zürich-、スイス、8032
        • 募集
        • Hospital of Psychiatry, University of Zurich
        • コンタクト:
        • コンタクト:

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

18年~65年 (大人、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:

  • 磁気共鳴イメージングの互換性。
  • それぞれ、大うつ病性障害、心的外傷後ストレス障害、またはニコチン中毒の DSM-V 診断。

除外基準:

  • その他の身体的または精神的障害。
  • 現在の薬物乱用。
  • MRI (金属インプラント、閉所恐怖症、てんかん) に適用される除外基準。

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:基礎科学
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:トリプル

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:ニューロフィードバック
ニューロフィードバックトレーニング。
ニューロフィードバックの設定では、脳の活動が非侵襲的に測定され、脳の画像データがリアルタイムで分析され、脳の活動の現在のレベルに関するフィードバックが被験者に提供されます。
偽コンパレータ:偽のフィードバック
シャム制御のニューロフィードバックトレーニング. 偽の対照群の被験者は、実験群の被験者と同じ手順を実行しますが、自分の脳活動に由来するフィードバックが表示される代わりに、実験群のランダムに選択された被験者からのリプレイされたフィードバック値が表示されます。
シャム制御のニューロフィードバックトレーニング. 偽の対照群の被験者は、実験群の被験者と同じ手順を実行しますが、自分の脳活動に由来するフィードバックが表示される代わりに、実験群のランダムに選択された被験者からのリプレイされたフィードバック値が表示されます。

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
fMRIニューロフィードバック患者の学習自己調節を媒介する脳パターン
時間枠:12ヶ月
機能的 MRI データは、自己調節中の脳パターンとベースラインを比較する全脳混合効果分析を使用して分析されます。
12ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
ニューロフィードバック学習の成功
時間枠:12ヶ月
自己調整スキルの向上は、実験群と偽の対照群の被験者間のニューロフィードバック学習曲線の勾配の比較によって評価されます。
12ヶ月
ニューロフィードバックトレーニングの行動への影響
時間枠:12ヶ月
行動結果の測定値 (アンケート、標準的な臨床評価) は、実験群と偽対照群の被験者間で比較されます。
12ヶ月
学習した自己調整の維持
時間枠:12ヶ月
ニューロフィードバック トレーニングの 6 か月後と 1 年後に行われるフォローアップ スキャン セッションでの、学習した自己調節 (つまり、ベースライン ブロックと比較したアップレギュレーションでのフィードバック信号の増加) の評価。 これは、学習した自己調整をどれだけ維持できるかの尺度になります。
12ヶ月

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。

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捜査官

  • 主任研究者:Frank Scharnowski, Prof. Dr.、Hospital of Psychiatry, University of Zurich

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)

2017年5月1日

一次修了 (予想される)

2020年9月30日

研究の完了 (予想される)

2020年9月30日

試験登録日

最初に提出

2017年5月19日

QC基準を満たした最初の提出物

2017年5月22日

最初の投稿 (実際)

2017年5月24日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2017年5月24日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2017年5月22日

最終確認日

2017年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • PsychiatricUHZ

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

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

ニューロフィードバックトレーニングの臨床試験

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