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iBAILA - ラテン系アメリカ人の老化を改善するための脳と活動の調査

2023年5月11日 更新者：David Xavier Marquez、University of Illinois at Chicago
BAILAMOS (TM) ダンス プログラムがライフスタイルの身体活動に与える影響を調べる

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

BAILAMOS (TM) ダンス プログラムがライフスタイルの身体活動 (PA) に与える影響を調べます。 仮説 1: 介入グループは、コントロールよりもライフスタイル PA の大幅な改善を示します。 ２）認知機能および生活の質に対するＢＡＩＬＡＭＯＳ（商標）の影響を試験する。 仮説 2: 介入群は、対照群よりも認知機能と生活の質の大幅な改善を示します。 3) BAILAMOS (TM) が脳ネットワークの機能的接続性に及ぼす影響をテストします。 仮説 3: 介入グループは、強化されたデフォルト モード ネットワーク (DMN)、エグゼクティブ ネットワーク (EN)、および視覚制御による感覚運動ネットワーク接続を示します。

研究の種類

介入

入学 (実際)

22

段階

  • 適用できない

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

60年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • 年齢 > 60 歳;
  • ラテン系/ヒスパニック;
  • スペイン語を話す能力;
  • 週150分未満の有酸素運動への参加;
  • Mini Mental State Examination で評価された適切な認知状態 (>14/21);
  • 過去 12 か月間、月 2 回未満のダンスを踊った。
  • 治療群または対照群に無作為に割り当てられる意欲;
  • -米国を離れる予定はありません。研究期間中> 2週間。

除外基準:

  • コントロールされていない心血管疾患または真性糖尿病;
  • ペースメーカーまたは金属インプラント (輸液ポンプ、金属プロテーゼ、金属裏打ち経皮パッチまたは金属破片); - MRIを排除する閉所恐怖症;
  • 過去1年間の脳卒中;
  • 治癒中または未治癒の骨折;
  • 過去 6 か月以内の股関節または膝関節置換術;
  • 心不全;
  • 再発は過去 1 年以内に発生します。
  • 歩行器または車椅子の定期的な使用;
  • MRIに収まらないため、体重が300ポンドを超えます。 EASY (Resnick et al., 2008) は、プログラムへの登録に医師の同意が必要かどうかを知るために使用されます。

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：防止
  • 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
実験的：バイラモス©
BAILAMOS© には、4 か月間の週 2 回のダンス プログラムが含まれています。 PI とプロのダンス インストラクターは、広範な BAILAMOS© ダンス マニュアルとクラスごとのスケジュールを共同開発しました。
行動：バイラモス©
BAILAMOS© には、4 か月間の週 2 回のダンス プログラムが含まれています。 PI とプロのダンス インストラクターは、広範な BAILAMOS© ダンス マニュアルとクラスごとのスケジュールを共同開発しました。
介入なし：コントロール
順番待ちリストに無作為に割り付けられ、データ収集後に BAILAMOS© プログラムを受け取りました。

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
高齢者地域健康活動モデルプログラム（CHAMPS） 高齢者身体活動アンケート
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ) 介入後 4 か月のフォローアップでは、過去 4 週間の平均的な身体活動を評価します。
中程度から激しいレベルの身体活動を 1 週間に何分行ったかを報告します。 身体活動の週ごとの頻度と期間を使用して、中程度から激しいレベルの身体活動 (MVPA) の 1 週間あたりの分数を計算します。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ) 介入後 4 か月のフォローアップでは、過去 4 週間の平均的な身体活動を評価します。
1 分あたりのアクティビティ数 (CPM)。
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
手首に装着した加速度計 (ActiGraph モデル GT3X) を 7 日間装着して測定。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
トレイルメイキングテスト (TMT) パート A
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
実行機能の尺度。 パート A では、被験者は一連の丸で囲まれた数字を番号順に接続します。 パート B では、数字と文字を交互に、数字とアルファベット順に、丸で囲まれた数字と文字を接続します。 TMT スコアは、被験者がテストを完了するのにかかる時間 (秒) です。 スコア/タイムが低いほど良い。 TMT A スコアの範囲は 0 ～ 180 秒、TMT B スコアの範囲は 0 ～ 300 秒です。 ベースライン平均と標準偏差を利用して、生スコアを z スコアに変換しました。 Z スコアは実行機能の複合スコアに結合されました。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
ストループ C (カラー)
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
実行機能の尺度。 ストループ テストは、認知干渉を抑制する能力を評価します。 色の言葉は一貫性のない色のインクで印刷されます。 被験者はインクの色に名前を付けるように求められ、単語を読むことはありません。 スコアの範囲は、30 秒間に正しく名前が付けられた単語からエラーを除いた数で、範囲は 0 ～ 77 です。 スコアが高いほど、パフォーマンスが向上し、読解力への干渉が少ないことを示します。 ベースライン平均と標準偏差を利用して、生スコアを z スコアに変換しました。 Z スコアは実行機能の複合スコアに結合されました。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
Stroop Neuropsychological Screening Test の Stroop C-W (Color-word Test)
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
実行機能の尺度。 ストループ テストは、認知干渉を抑制する能力を評価します。 色の言葉は一貫性のない色のインクで印刷されます。 被験者はインクの色に名前を付けるように求められ、単語を読むことはありません。 スコアの範囲は、30 秒間に正しく名前が付けられた単語からエラーを除いた数で、範囲は 0 ～ 77 です。 スコアが高いほど、パフォーマンスが向上し、読解力への干渉が少ないことを示します。 ベースライン平均と標準偏差を利用して、生スコアを z スコアに変換しました。 Z スコアは実行機能の複合スコアに結合されました。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
言語流暢性テスト - 動物
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
これは、参加者が 60 秒の制限時間内に 2 つのカテゴリ (動物、果物、野菜) のそれぞれの手本を生成するように求められる、言語の流暢さ (または意味記憶) の広く使用されている尺度です。 パフォーマンスの主な尺度は、制限時間内に生成された一意の模範の数です。 得点は、制限時間内に名前が付けられた動物 (Animal Total) と野菜 (Vegetable Total) の合計数です。 スコアが高いほど、結果が良いことを意味します。 スコアの範囲は 0 からで、上限はありません。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
シンボル ディジット モダリティ テスト
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
参加者が 90 秒間連続して提示された記号に属する数字を識別して名前を付けるように求められる知覚処理の速度の尺度。 スコアは、90 秒の制限時間内に正しく識別された数字の数です。スコアが高いほど、より良い結果を意味します。 スコアの範囲は 0 ～ 110 です。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
ディジット スパン テスト - フォワード
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
これはワーキング メモリ (または注意) の広く使用されている尺度であり、参加者は増加する長さの数列を読み取り、各シーケンスを前方 (数字前方) または後方 (数字後方) に繰り返すように求められます。 パフォーマンスの主な尺度は、各サブパートで正しくリコールされた数字シーケンスの数です (前方の数字、後方の数字)。 Digits Forward および Digits Backward の各シーケンスは、エラー (0) または正しい (1) としてスコア付けされます。スコアが高いほど、より良い結果を意味します。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
桁並べ替えテスト
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
これは、参加者が増加する長さの数列を読み取り、数字を並べ替えて昇順に言うように求められる作業記憶の尺度です。 スコアの範囲は 0 ～ 12 で、スコアが高いほど結果が良いことを意味します。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
論理メモリ I (即時) テスト
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
尺度 これは記憶の尺度（宣言的/エピソード的）であり、短い物語が P に読まれ、P はすぐに（I）および少し遅れて（II）記憶からそれを語り直すように求められます。 パフォーマンスの主要な尺度は、リコールされたストーリー ユニットの数です。 スコアは、正しくリコールされたストーリー ユニット (25) の合計です。 スコアの範囲は 0 ～ 25 で、スコアが高いほど結果が良いことを意味します。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
論理メモリ II (遅延) テスト
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
尺度 これは記憶の尺度（宣言的/エピソード的）であり、短い物語が P に読まれ、P はすぐに（I）および少し遅れて（II）記憶からそれを語り直すように求められます。 パフォーマンスの主要な尺度は、リコールされたストーリー ユニットの数です。 スコアは、正しくリコールされたストーリー ユニット (25) の合計です。 スコアの範囲は 0 ～ 25 で、スコアが高いほど結果が良いことを意味します。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
大脳白質量 - グローバル
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質量 - 前頭葉
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質量 - 時間
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質量 - 頭頂葉
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質量 - 後頭部
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質体積 - 前帯状回
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質量 - 後帯状回
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
大脳白質量 - 帯状回峡部
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
大脳白質の超強度
時間枠：ベースライン
磁気共鳴画像スキャンによる評価
ベースライン
脳機能接続 - デフォルトモードネットワーク
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
機能的接続は、事前に指定された関心領域によって定義された各脳ネットワークからの血液酸素化レベル依存 (BOLD) 信号の相関として定義されます。 全脳画像は、GE MR 750 Discovery 3-T スキャナーで 8 チャンネル ヘッド コイルを使用して取得しました。 機能的コネクトームは、安静状態の機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) ツールボックスを使用して生成されました。 「networks.nii」を利用する （HCPデータセット/ 497人の被験者のCONNのICA分析から定義されたROIを使用）、機能的な脳ネットワーク（DMN、FPN、SAL、および言語など）は、ペアワイズBOLD信号相関を使用して導出され、次にフィッシャーのrを使用してzスコアに変換されました-to-z 変換。 DMN、FPN、および SAL は、これらのネットワークに対するエージングと PA の影響の証拠により、対象のネットワークとして選択されました。 コントロールネットワークとして言語ネットワークを選択した。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
脳の機能的結合 - 前頭頭頂ネットワーク
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
機能的接続は、事前に指定された関心領域によって定義された各脳ネットワークからの血液酸素化レベル依存 (BOLD) 信号の相関として定義されます。 全脳画像は、GE MR 750 Discovery 3-T スキャナーで 8 チャンネル ヘッド コイルを使用して取得しました。 機能的コネクトームは、安静状態の機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) ツールボックスを使用して生成されました。 「networks.nii」を利用する （HCPデータセット/ 497人の被験者のCONNのICA分析から定義されたROIを使用）、機能的な脳ネットワーク（DMN、FPN、SAL、および言語など）は、ペアワイズBOLD信号相関を使用して導出され、次にフィッシャーのrを使用してzスコアに変換されました-to-z 変換。 DMN、FPN、および SAL は、これらのネットワークに対するエージングと PA の影響の証拠により、対象のネットワークとして選択されました。 コントロールネットワークとして言語ネットワークを選択した。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
脳の機能的結合 - Salience Network
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
機能的接続は、事前に指定された関心領域によって定義された各脳ネットワークからの血液酸素化レベル依存 (BOLD) 信号の相関として定義されます。 全脳画像は、GE MR 750 Discovery 3-T スキャナーで 8 チャンネル ヘッド コイルを使用して取得しました。 機能的コネクトームは、安静状態の機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) ツールボックスを使用して生成されました。 「networks.nii」を利用する （HCPデータセット/ 497人の被験者のCONNのICA分析から定義されたROIを使用）、機能的な脳ネットワーク（DMN、FPN、SAL、および言語など）は、ペアワイズBOLD信号相関を使用して導出され、次にフィッシャーのrを使用してzスコアに変換されました-to-z 変換。 DMN、FPN、および SAL は、これらのネットワークに対するエージングと PA の影響の証拠により、対象のネットワークとして選択されました。 コントロールネットワークとして言語ネットワークを選択した。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
脳機能的結合性 - 言語ネットワーク
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
機能的接続は、事前に指定された関心領域によって定義された各脳ネットワークからの血液酸素化レベル依存 (BOLD) 信号の相関として定義されます。 全脳画像は、GE MR 750 Discovery 3-T スキャナーで 8 チャンネル ヘッド コイルを使用して取得しました。 機能的コネクトームは、安静状態の機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) ツールボックスを使用して生成されました。 「networks.nii」を利用する （HCPデータセット/ 497人の被験者のCONNのICA分析から定義されたROIを使用）、機能的な脳ネットワーク（DMN、FPN、SAL、および言語など）は、ペアワイズBOLD信号相関を使用して導出され、次にフィッシャーのrを使用してzスコアに変換されました-to-z 変換。 DMN、FPN、および SAL は、これらのネットワークに対するエージングと PA の影響の証拠により、対象のネットワークとして選択されました。 コントロールネットワークとして言語ネットワークを選択した。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
トレイルメイキングテスト (TMT) パート B
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
実行機能の尺度。 パート A では、被験者は一連の丸で囲まれた数字を番号順に接続します。 パート B では、数字と文字を交互に、数字とアルファベット順に、丸で囲まれた数字と文字を接続します。 TMT スコアは、被験者がテストを完了するのにかかる時間 (秒) です。 スコア/タイムが低いほど良い。 TMT A スコアの範囲は 0 ～ 180 秒、TMT B スコアの範囲は 0 ～ 300 秒です。 ベースライン平均と標準偏差を利用して、生スコアを z スコアに変換しました。 Z スコアは実行機能の複合スコアに結合されました。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
言語流暢性テスト - 果物と野菜
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
これは、参加者が 60 秒の制限時間内に 2 つのカテゴリ (動物、果物、野菜) のそれぞれの手本を生成するように求められる、言語の流暢さ (または意味記憶) の広く使用されている尺度です。 パフォーマンスの主な尺度は、制限時間内に生成された一意の模範の数です。 得点は、制限時間内に名前が付けられた動物 (Animal Total) と野菜 (Vegetable Total) の合計数です。 スコアが高いほど、結果が良いことを意味します。 スコアの範囲は 0 からで、上限はありません。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
桁スパン テスト - 後方
時間枠：ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)
これはワーキング メモリ (または注意) の広く使用されている尺度であり、参加者は増加する長さの数列を読み取り、各シーケンスを前方 (数字前方) または後方 (数字後方) に繰り返すように求められます。 パフォーマンスの主な尺度は、各サブパートで正しくリコールされた数字シーケンスの数です (前方の数字、後方の数字)。 Digits Forward および Digits Backward の各シーケンスは、エラー (0) または正しい (1) としてスコア付けされます。スコアが高いほど、より良い結果を意味します。
ベースラインと 4 か月 (フォローアップ)

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

捜査官

  • 主任研究者：David X Marquez, 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)

2015年9月1日

一次修了 (実際)

2016年5月31日

研究の完了 (実際)

2016年9月30日

試験登録日

最初に提出

2020年8月31日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年9月3日

最初の投稿 (実際)

2020年9月10日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年5月16日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年5月11日

最終確認日

2023年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 2015-0497

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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