認知症におけるパーソナライズされた音楽の利点 - 実現可能性調査

この研究では、定量的データと定性的データの両方を同時に収集して分析し、比較または関連付けて解釈する研究のための混合方法設計を採用します。

包含/除外基準に沿って、最大 10 の参加介護施設が Quantum Care Home Group によって選択されます。 参加介護施設の中から、認知症の入居者80名、非公式介護者80名、介護施設職員20名の計80名が選ばれます。

この調査では、次のことを調べます。

1. テクノロジー（例 アプリと音楽の推奨アルゴリズム)。
2. 介護施設の居住者にパーソナライズされた音楽を配信するための最も実装が簡単な配信方法。
3. パーソナライズされた音楽に対する認知症患者の反応を評価する最も効果的な方法。これには、ビデオ映像における表情の変化の自動分析の試行が含まれます。
4. リスニングのタイミングなどの要因が、パーソナライズされた音楽のリスニングの観察された影響に影響を与えるかどうか、または困難なケアイベントの前にリスニングすることが有益であると思われるかどうかについての最初の印象 (例: 着替え、洗濯、トイレ、日没など）。

約 100 曲のパーソナライズされたプレイリストが、レジデントとその非公式の介護者/相談者/弁護士 (または有料介護者) によって提供された音楽の好みに関するアンケートへの回答を使用して作成されます。 これらのアンケートは、研究チームによって、ケアホームのスタッフによって特定された潜在的な参加者に、情報パックと同意書とともに提供されます。

居住者とその非公式の介護者/コンサルタント/弁護士が、各トラックの抜粋を 30 秒間再生する音楽リスニング セッションが手配されます (最大 1 時間にわたって 15 分のブロックで)。 居住者は、動きと脈拍数を監視するために、時計と同様に手首にモニターを着用するよう求められます。 セッションは、顔の表情の変化の機械学習分析を使用して、音楽に対する感情的な反応の分析を可能にするために撮影され、手、足、および/または頭の動きを直接観察します。 必要に応じて、居住者や介護施設の要件に対応するために、音楽鑑賞セッションを複数の短いセッションに分割できます。 30 秒の抜粋への応答は、参加者ごとに洗練されたパーソナライズされたプレイリストを生成するために使用され、10 ～ 20 トラックと予想されます。

洗練されたパーソナライズされたプレイリストは、研究期間中の音楽リスニングセッションでレジデントに再生されます。 実現可能性調査のために、音楽を再生する時間と頻度は、居住者、介護施設のスタッフ、および/または非公式の介護者によって決定されます。 パーソナライズされた音楽を配信するためのさまざまな配信方法がテストされます。これには、ワイヤレス ヘッドフォン、スマート スピーカー、またはその他のワイヤレス スピーカーの使用が含まれ、それらの有効性と使いやすさは、居住者やフォーカス グループからのフィードバック、非公式の介護者や介護施設スタッフへのインタビューを通じて評価されます。 音楽を聴くセッションの期間と頻度は、可能な場合は、使用した音楽アプリのリスニング履歴を通じて、および/または介護施設のスタッフまたは非公式の介護者によって記録されたデータを通じて記録されます。

参加している各介護施設で短いトレーニングセッションが提供され、パーソナライズされた音楽のリスニングの提供と観察データの収集についてスタッフと非公式の介護者をトレーニングします (たとえば、リスニングのタイミングや、気分や行動に対する観察された影響について)。 介入の忠実性、受容性、および適切性は、選択されたパーソナライズされた音楽リスニング セッションの観察を通じて、研究チームによって評価されます。

使用される音楽への反応を評価するアプローチには、顔の表情の変化とビデオ映像の動きの分析、心拍数の変化、および研究チームのメンバー、居住者、介護施設のスタッフ、および/または非公式の介護者からのレポートで提供される定性的な情報が含まれます。 . 時間の経過に伴う居住者の幸福への影響は、行動的および心理的症状評価の目録から得られたスコアを代用として使用して評価されます。 Neuropsychiatric Inventory Nursing Home Version (NPI-NH) (うつ病/無関心および不安/動揺を含む)。 認知症患者の健康関連 QOL 測定 (DEMQOL) および DEMQOL-Proxy (非公式の介護者/相談者が管理) も完了する予定です。 これらのツールは、介入前に使用され、研究期間中に適切な間隔で各居住者参加者に対してさらに 1 ～ 3 回使用されることが期待されます。

この研究では、定性的および定量的評価ツールの使用は、介入自体の有効性やその他の方法について結論を出すためではなく、パーソナライズされた音楽のリスニングと評価方法の適切性を開発およびテストすることを目的としています (これはさらなる研究の対象となります)。その後の倫理的承認の対象）。 したがって、生成された定量的データは、定性的評価を補足して、後続の実現可能性研究およびより長期の大規模な介入研究でのさらなる調査のための要因を推測/示すために、つまりそれらの研究の設計を知らせるためにのみ使用されます。 したがって、この実現可能性調査では、定量的尺度の分析は、統計的に有意なデータを生成することを意図していません (関連する統計はほとんど記述的であり、場合によっては推論的です)。 その後の実現可能性調査とともに、統計的に有意な結果を生み出すためにサンプルサイズが計算される大規模な介入調査の設計を知らせることを目的としています。

この研究では、ビデオ映像の自動分析による顔の表情の変化の使用を試行します。 最初のパイロットは、スコア間の強い相関関係を示しました。これは、さらにキャリブレーションを行った後、絶対しきい値を導出してトラックを高応答または低応答として分類できることを示しています。 深層学習による表情変化解析を開発し、動画映像の表情変化自動解析の実現可能性等を検討します。 これには以下が含まれます。

• 音楽の再生中に毎秒 30 フレームでビデオを取得し、毎秒 1 つの画像を抽出して、それぞれに 3 つの特徴を生成します。
• Microsoft Azure Cognitive Services アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用して顔検出を実行し、怒り、軽蔑、嫌悪、恐怖、幸福、中立、悲しみ、驚きの 8 つのカテゴリの表情から感情スコアを抽出します。 次に、研究チームは、これらの式の線形結合に基づいて二次スコアを形成し、それを各フレームに割り当てます。
• 次に、研究チームは、トラックの再生中に取得したすべてのフレームの値を集計して、フレームに異なる重みを割り当て、結果の分布から一次統計を導出することにより、合計応答スコアを形成します。 その後、研究者はスコアを主観的な観察と比較できます。

介入に関するケアホームのスタッフと非公式の介護者/コンサルタント/弁護士の見解は、フォーカスグループのディスカッションとインタビューの手段を介して、研究全体で求められます。 これらのフォーカス グループ ディスカッションとインタビューは、パーソナライズされたプレイリストが入居者にどのように影響を与えるかについての彼らの見解を調査するために、介護施設のスタッフと家族との間で実施されます。これには、リスニングのタイミングや困難なケア状況への影響などの変数の影響に関する印象も含まれます。 . 可能であれば、参加住民自身からの直接的なフィードバックも求められます。

非公式の介護者/コンサルタントおよび介護施設のスタッフ、ならびに居住者による参加を含め、参加のためのインフォームドコンセントが得られます。 研究に参加している誰かが何らかの方法で参加したくないことを示している場合、または何らかの方法で不満や苦痛を感じていることを示している場合、その参加は一時停止されます (たとえば、別のトラックが再生されるか、別の質問が尋ねられます)。苦痛が続く場合、セッションは停止されます。

非公式の介護者/相談者/弁護士は、親族/友人の行動的および心理的症状に対するパーソナライズされた音楽のリスニングの影響から生じる利益または不利益の定性的な評価を提供します (例: 介護者や家族との関係を改善する）。 これらの評価は、構造化されたフォーカス グループへの参加を通じて提供されます。 非公式の介護者/コンサルタント/弁護士は、研究チームのメンバーが実施する最大3つのフォーカスグループに参加し、定性調査の経験があり、洗練されたパーソナライズされたプレイリストが完成したら、2〜4か月後、参加の終了時に参加しますこの研究で。

ケアホームのスタッフは、居住者の行動的および心理的症状に対するパーソナライズされた音楽鑑賞の影響から生じる利益または不利益の定性的評価を提供します。たとえば、次のようになります。

• 介護者や家族との関係を改善する。
• 困難なケアイベントによって引き起こされる苦痛の緩和など、ケア提供の質または容易さの向上。 と
• 個別化された音楽療法をケアホームの通常の作業慣行に容易に組み込むことができます。

これらの評価は、構造化されたフォーカス グループへの参加を通じて提供されます。 ケアホームのスタッフは、研究チームのメンバーが実施する最大3つのフォーカスグループに参加します。質的研究の経験があり、洗練されたパーソナライズされたプレイリストが完成したら、2〜4か月後、研究への参加が終了します。 介護施設のスタッフがフォーカス グループに参加できない場合は、半構造化された 1 対 1 のインタビューが代わりに実施されます。

より重度の認知症の人は、音楽の好みや音楽を聴いたときの感情的な反応を伝える能力が不足している可能性があるため、この研究は次の両方を行います。

• バイオマーカーを介して測定された反応と、認知症の重症度が低い段階にある個人、その介護者、家族および/または友人によって与えられた主観的評価を比較することにより、彼らの好みと反応を測定する客観的な方法として結果測定値を使用することを検討する;と
• 音楽の好みや音楽を聴くことに対する感情的な反応を伝えることができない進行した認知症の人々と直接協力し、代わりに介護者、家族、および/または友人からそのような情報を収集し、バイオマーカーとこれらの個人による主観的評価を通じて反応を測定します。

最終的な大規模な研究では、臨床効果に加えて、費用対効果の問題を調査します。

パイロット サブスタディ: 認知症におけるパーソナライズされた音楽の利点 - 作用メカニズムを調査するためのパイロット スタディ

80 人の参加者 (インフォームド コンセントを提供する能力がある) のうち 12 人は、行動メカニズムを調査するためのパイロット サブスタディに参加するようにさらに招待されます。 参加者には、サブスタディに関する情報シート、同意書、および MRI Safety Screen Questionnaire が提供されます。 このパイロット研究は、認知症患者の行動的および心理的症状に対するパーソナライズされた音楽の影響を調査するための大規模な介入研究のメカニズム的根拠を開発するのに役立ちます。

2021 年 1 月に、このプロジェクトにサブスタディを追加すること、Music for my Mind が開発した Web アプリケーション (アプリ) を使用すること、認知症を患っている人の親戚、友人、または介護者をアプリを使用して作成するために招待することの承認を受けました。パーソナライズされた音楽プレイリストを愛する人に届け、テクノロジーの使用とその改善方法、およびプレイリストを聴くことが認知症患者の幸福にどのように影響したかについてフィードバックを求めます。そして、ひいては、彼ら自身の幸福。

このアプリは、Covid-19 の流行に対する横方向の対応として開発されました (介護施設へのアクセスが必要なため、主な研究は現在進行できないため)。 私たちの全体的な目標は、認知症とともに生きる人々に利益をもたらすことであり、このサブ研究はそれを達成するための新しい方法を探求することを目的としています.

このサブスタディの参加者は、認知症患者の親戚、友人、および/または介護者になります (認知症患者がケアホーム、自宅、または親戚と一緒に住んでいるかどうかにかかわらず)。 予定のサンプル サイズは 1000 人の参加者です。 参加者は、私たちのチームとサポーターネットワークを通じて完全にデジタル手段で募集されます。地元のラジオやパートナー慈善団体の地元支部を通じて。ソーシャルメディアを通じて。