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軽度認知障害のある高齢者の転倒を減らすための VR-CogMoBal トレーニング

2025年6月13日 更新者：Tanvi Bhatt、University of Illinois at Chicago

仮想現実ベースの認知運動バランス (VR-CogMoBal) トレーニング: 軽度認知障害のある高齢者の転倒リスク軽減のための行動および神経マーカーの検査

高齢者は、歩行の不安定さ、バランス制御の障害、認知機能の低下を示すことが多く、転倒や転倒のリスクにつながります。 認知障害のある高齢者の約 60% が、毎年有害な転倒を経験しています。 このような運動障害および認知障害は、この集団の身体活動レベルをさらに低下させ、地域社会への統合の制限、社会的行動、うつ病、および長期的な障害につながります。 コンピューター技術の助けを借りて、研究では仮想現実ベースの介入を採用して、感覚運動、バランス制御、認知障害などの上記の問題に対処しています。 以前の研究では、行動転帰の改善に関する有望な結果が実証されており、そのような介入が根底にある神経生理学的転帰も改善する可能性があることが確認されています。 VR ベースのトレーニング研究では、バランス制御と歩行パラメータ、身体活動レベル、および転倒リスクの軽減において顕著な改善が示されていますが、認知機能の向上はそれほど顕著ではありません. VR ベースのトレーニングが、バランス制御と転倒に関連する高次の認知領域に明示的に対処できるという証拠はほとんどありません。 さらに、バランス制御と認知機能に対する VR ベースのトレーニングの効果は、軽度認知障害のある高齢者の間では不明です。 したがって、認知領域に明示的に対処するために、現在の研究では、軽度認知障害のある高齢者における VR ベースの認知運動トレーニング パラダイム (VR-CogMoBal) を介して提供される追加の認知負荷とともに、Wii-Fit Nintendo の適用性をテストすることを目的としています。 . 最後に、この研究は、基礎となる行動および神経の結果に対するそのようなトレーニングの効果を特定することも目的としています。 行動の結果は、実験室でのデュアルタスクと臨床的措置のパフォーマンスを介して評価されます。 根底にある神経転帰は、fMRI 転帰を介して評価されます。 コミュニティ レベルでの一般的なトレーニング効果を判断するために、4 週間のトレーニング後の身体活動レベルを判断するパイロット サブスタディも実施されます。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

高齢者は軽度の認知障害を患っており、米国では年間有病率が 3% から 22%、発生率が 1% から 6% です。 加齢に伴う運動バランス障害に加えて、高齢者のこのような認知機能の低下は、転倒、身体活動の低下、地域社会への統合のリスクを高め、長期的な障害につながることが知られています。 日常生活活動は、スーパーマーケットでの買い物など、いくつかの同時運動および認知パフォーマンス (デュアルタスク) で構成されており、より高度な実行認知機能と無傷の運動バランス制御能力が必要です。 デュアルタスク中の転倒は、主に干渉が原因で発生します。つまり、デュアルタスクのパフォーマンス中に、一方または両方のタスク (運動または認知) のパフォーマンスが低下します。これは、認知運動干渉として知られています。 年齢に関連する要因によりデュアルタスクのパフォーマンスが低下することを考えると、日常生活活動は非常に困難であり、軽度認知障害のある高齢者にとって実行するのは困難です. 自発運動バランス トレーニングを組み込んだ従来の方法がいくつかありますが、そのような介入の性質上、顕著な認知の向上は得られません。 さらに、これらの介入には多感覚フィードバックが欠けており、単調で反復的なエクササイズの練習が特徴であるため、個人は治療を順守していないようであり、コンプライアンスが低下し、エクササイズトレーニングへのモチベーションが低下します。 このような障壁を克服するために、仮想現実デバイスの助けを借りた代替療法、特に既製の市販の運動プラットフォームがトレーニング目的で登場しました。 VR ベースのトレーニングが自発運動のバランス制御を改善し、暗黙のうちに認知機能に対処することが知られているという証拠はありますが、そのような VR ベースのトレーニングがより高度な実行認知機能に明示的に対処できるという知識はありません。 したがって、予備研究に基づいて、認知トレーニングの有効性と、市販の既製のデバイスである Wii-fit Nintendo を介して提供されるエクサゲームの有効性をテストし、慢性脳卒中患者のバランス制御と認知機能を改善する有望な結果を示しました。 この研究は、デュアルタスクのパフォーマンス中の認知運動干渉の減少をもたらし、それによって認知機能とバランス制御機能の両方で改善されたパフォーマンスを示しました. 現在、MCI の高齢者のデュアルタスクのパフォーマンスを改善するための特定の介入を決定する知識が不足しています。 軽度の認知障害のある高齢者が運動障害と認知障害の両方に苦しんでいることを考えると、それらの間で同様の介入の実現可能性をテストし、根底にある神経バイオマーカーの変化を判断する必要があります.

目的 1: この研究は、認知運動障害と二重障害を軽減することにより、軽度認知障害のある地域在住の高齢者の身体機能を改善し、転倒リスクを軽減するための VR-CogMoBal トレーニングの実現可能性 (忍容性、コンプライアンス、有効性) をテストするように設計されています。タスクコスト。

仮説: 参加者はトレーニング パラダイムに耐え、デュアル タスク条件下でバランス、歩行、心血管および認知機能の大幅な改善を実証します。

目的 2: (VR-CogMoBal) が介入後の認知機能の向上につながるかどうかを調べること。

仮説: トレーニング後の参加者は、トレーニング前の参加者と比較して、全体的な認知機能、実行記憶および作業記憶が大幅に向上し、認知運動負荷が減少します。

目的 3: VR-CogMoBal トレーニングが脳の認知運動領域内の構造的および機能的結合の変化に及ぼす影響を調べること。

仮説: トレーニング前と比較してトレーニング後、参加者は、デフォルト モード ネットワーク (記憶の統合、自己参照記憶)、前頭頭頂および補助運動野 (運動の計画と実行、注意）。

パイロット サブスタディの目的:

この研究の目的は、VR トレーニングを受ける前とトレーニング後 4 週間の 1 日の歩数の変化を監視することです。

研究の種類

介入

入学 (実際)

27

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

  • アメリカ
    • Illinois
      • Chicago、Illinois、アメリカ、60612
        • University of Illinois at Chicago

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

55年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

包含基準:

  • MOCA が 30 点中 26 点未満
  • Tスコアが-2.5以上の骨密度
  • 英語で理解し、コミュニケーションできる
  • 補助具なしで少なくとも 5 分間立つ能力 (Wii Fit ゲームの長さ)

除外基準:

  • 急性または慢性の神経学的（脳卒中、パーキンソン病、アルツハイマー病）、心肺、筋骨格、または全身の診断
  • 最近の大手術 (< 6 か月) または入院 (< 3 か月)
  • 鎮静薬の使用
  • HR > 年齢予測最大心拍数 (HRmax) の 85% (HRmax = 220 - 年齢)
  • 収縮期血圧 (SBP) > 165 mmHg および/または拡張期血圧 (DBP) > 安静時の 110 mmHg)、および/または安静時の酸素飽和度 (パルスオキシメーターで測定) < 90%
  • MRI特有：ペースメーカー、金属インプラント、および/または閉所恐怖症の自己申告の存在

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：処理
  • 割り当て：なし
  • 介入モデル：単一グループの割り当て
  • 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
実験的：VR認知運動バランストレーニング
市販の Wii-Fit ニンテンドーを使用して、認知トレーニングと組み合わせて、仮想現実ベースの認知運動バランス (VR-CogMoBal) トレーニングを提供します。 すべての参加者は、1 セッションあたり 90 分のトレーニングで、4 週間にわたって漸減法で 12 セッションのトレーニングを受けます。つまり、最初の週は 5 セッション、2 週目は 3 セッション、3 週目と 4 週目は 2 セッションです。 各セッションは 3 つのサブセッションに分割されます。各サブセッションは、認知課題と組み合わせて 4 つのゲームをプレイすることで構成されます。 すべてのゲームは、テレビ画面の前で Wii-Fit バランス ボードを使用して実行されます。
行動：VR認知運動バランストレーニング
参加者は、テーブル ティルト、タイトロープ、サッカー、バランス バブル、ライト ラン、ベーシック ステップの 6 つのバランス ボード ゲームのうち 4 つをプレイします (各ゲームは最大 1.5 分)。 各ゲームには、6 つの認知タスク (言語の流暢さ (VF) とカテゴリの流暢さ (CF) からなる単語リストの生成、数字の想起 (DR)、アナロジー (AN)、暗算 (MA)、反復文字) のうちの任意の 3 つが重ねられます。 (RL)。 すべての認識タスクがすべてのゲームで確実にプレイされるように、認識タスクはランダム化されます。 認知およびバランス ボード ゲームのスコアは、各セッションのスコア シートに記載されます。 各サブセッション間に合計 10 分間の休憩が強制的に提供されます。
他の名前：
  • デュアルタスクトレーニング
  • VR-CogMoBal

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
最大遠足の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
これは、単一およびデュアルタスク条件下での割合で測定されたバランスを測定せずに、自己開始の動きの実際の大きさ（つまり、実際にターゲットに到達した距離）です。 値が高いほど、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
4メートルウォークテストで変更
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
4メートルを完了するのにかかる合計時間に注意してください。 その後、速度は、テストを完了するために取られた時間でカバーされた式距離（4メートル）を使用することにより決定されます。 高速は、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
文字番号シーケンスの精度の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）

これは、順番に与えられたキューからの代替文字と番号のリストを含むオーラルトレイル作成テストです。 このテストは、単一およびデュアルタスク条件下で実行されます。

聴覚クロックテストの場合、参加者には、1日の異なる時間を含むキューが提供されます（例：3.15）。

文字番号シーケンステストの場合、参加者は、次のキューが提供されるまで、連続した文字と数字（B2、C3、D4、E5など）を順番にリストするように求められます。

パフォーマンスは、両方のテストの精度（合計応答からの正しい応答の数）の観点から測定されます。 より高い精度、つまり、より高い割合は、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
ワーキングメモリの変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
ワーキングメモリを評価するために、ソートメモリテストをリストします。 このテストでは、参加者が視覚的および口頭で提示された刺激を想像して順次リストする必要があります。 参加者の応答の精度は、コンピューター生成です。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。 可能な合計応答は28です。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
エピソード記憶の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
画像シーケンスメモリテストは、個人のエピソードメモリを評価します。 正しく配置された隣接する写真のペアの数は、ポイントを獲得します。 スコアはコンピューターで生成されます。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
フランカー抑制制御と注意テストの精度の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
フランカー抑制制御および注意テストを使用して、参加者がそれに隣接する刺激への注意を阻害し、特定の刺激に集中する能力を評価します。 応答の精度が記録され、スコアはコンピューター生成されます。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
認知的柔軟性と注意の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
寸法変更カードソートは、認知的柔軟性と注意を評価します。 参加者は、それに応じて色または形状で一連の二枚貝の写真を一致させるように求められます。 応答はコンピューターで記録され、精度スコアはコンピューター生成されます。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
処理速度の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）
パターン比較処理速度テストは、処理速度を評価するために使用されます。 参加者は、2つの写真が同じかどうかにかかわらず、同じかどうかに応じて回答することが期待されています。 精度は、90秒で合計質問からの正しい応答の数によって記録されます。 スコアはコンピューターで生成されます。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後の直近（5週目）

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
移動速度の変化
時間枠：ベースライン（0週目）およびトレーニング後（5週目）
これは、単一およびデュアルタスク条件下で秒あたりの程度で測定された意図的な移動中の重心運動の平均速度です。 値が高いほど、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）およびトレーニング後（5週目）
エンドポイントエクスカーションの変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
それは、単一およびデュアルタスク条件下での割合で測定されたバランスを測定したり、バランスを失ったりすることなく、自己開始の動きの大きさ（つまり、彼/彼女がターゲットに到達しようとする距離）です。 値が高いほど、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
方向制御の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
これは、単一およびデュアルタスク条件下での割合で測定された、自己開始の動きの質（つまり、ターゲットから離れた外部の動きの量のターゲットに向かって実際に示される動きの量）です。 値が高いほど、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
反応性バランス制御中の姿勢の安定性の変化（単一およびデュアルタスク）
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
反応性バランス制御は、単一およびデュアルタスク条件（文字番号シーケンスタスクまたは聴覚Stroopタスクの同時性能）でのスタンス摂動テストを介して調べられます。 姿勢の安定性は、スリップのような中心（COM）位置と速度の同時制御として定義できます。 位置は、個人の足の長さと速度で正規化され、速度は重力加速度と個人の体の高さの平方根ごとに正規化されます。 値が大きいほど安定性が高いことを示します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
聴覚ストループの精度の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）

このテストでは、「高」または「低」という単語のピッチ（高または低）に応答することが含まれます。 このテストは、単一およびデュアルタスク条件下で実行されます。

聴覚ストループの精度（合計応答からの正しい応答の数）が計算されます。 精度が高いほど、パフォーマンスが向上します。 値が高いほど、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
デュアルタスクコストの変更
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
デュアルタスクモーターと認知コストは、フォーミュラ - [（デュアルタスクパフォ​​ーマンス - シングルタスクパフォ​​ーマンス）/単一タスクパフォ​​ーマンス*100を使用して計算されます。 これは、意図的な姿勢の揺れ、反応性バランス制御、および歩行条件中のデュアルタスクの性能について計算されます。 コストが低いと、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
歩行パラメーターの変更
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
ステップの長さ、ケイデンス、ストライドの長さなどの空間的および時間的歩行パラメーターは、Gaitriteマットを介したシングルおよびデュアルタスクウォーキングパフォーマンス中に決定されます。 ステップの長さとストライドの長さの値が高く、ケイデンスが低いとパフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
反応時間の干渉の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
個人が単語が印刷され、単語を読まない色に応答することが期待される視覚的なストループタスクを介した反応時間の干渉。 パフォーマンスは、テストを完了するために取られた時間を介して特定されます。 低い時間は、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
言語の流encyさの変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
口頭およびカテゴリタスクを介した言語の流encyさが管理されます。 パフォーマンスは、各タスクで応答された適切な単語の総数を介して特定されます。 値が高いほど、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
反応時間の干渉の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
個人は、画面にキューが表示されたときに、数キーパッドのキーを押すように求められます。 パフォーマンスは、個人が数秒でキューを見た後、キーにヒットするのにかかった時間とともに識別されます。 低い時間は、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
ペアの連想学習の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
グリッドタスクを介したペアリングされた関連学習が管理されます。 精度（合計応答からの正しい応答の数）は、パーセンテージで表されます。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
空間作業メモリの変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
ワーキングメモリを評価するために、ソートメモリテストをリストします。 このテストでは、参加者が視覚的および口頭で提示された刺激を想像して順次リストする必要があります。 参加者の応答の精度は、生成されたコンピューターです。 値が高いと、パフォーマンスが向上します。 最小スコアは0％で、最大スコアは100％です
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
反応時間の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
個人は、画面にキューが表示されたときに、数キーパッドのキーを押すように求められます。 パフォーマンスは、個人が数秒でキューを見た後、キーにヒットするのにかかった時間とともに識別されます。 低い時間は、パフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
分数異方性の変化
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（4週目）
分数異方性（FA）は、生物組織における水分子拡散の方向依存性を定量化する拡散テンソルイメージング（DTI）に由来するスカラー測定です。 0（完全に等方性拡散、脳脊髄液のように）から1（高度に組織化された白質領域で見られる完全な異方性拡散）までの範囲で、FAは軸索密度、髄膜形成、繊維コヒーレンスなどの微細構造特性を反映しています。 より高い値は、白質領域のより良い完全性を示しています
ベースライン（0週目）とトレーニング後（4週目）
BERGバランススケール
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
Berg Balance Scale（BBS）は、主に高齢者および神経条件のある個人で、静的および動的バランス能力を評価するために設計された標準化された臨床評価ツールです。 スケールスコアの範囲は最低0から最大56を形成し、スコアが高いほどバランスのパフォーマンスが向上します
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
身体活動レベルの変化（アンケート）
時間枠：ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）
高齢者（Pase）の身体活動尺度は、7日間にわたって職業、家庭、およびレジャー活動を通じて65歳以上の成人の身体活動レベルを定量化するように設計された検証済みの自己報告アンケートです。 スコアの範囲は0〜793の範囲で、スコアが高いほどパフォーマンスが向上します。
ベースライン（0週目）とトレーニング後（5週目）

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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University of Illinois at Chicago

協力者

National Institute on Aging (NIA)

捜査官

  • 主任研究者：Tanvi S Bhatt, PhD、University of Illinois at Chicago

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)

2018年11月28日

一次修了 (実際)

2022年9月5日

研究の完了 (実際)

2023年3月15日

試験登録日

最初に提出

2018年11月30日

QC基準を満たした最初の提出物

2018年12月3日

最初の投稿 (実際)

2018年12月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年7月3日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年6月13日

最終確認日

2025年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 2018-1257
  • 2P30AG022849-11 (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

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。

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