自律車載技術を使用したパーキンソン病患者の運転パフォーマンス
2024年1月18日 更新者：University of Florida
パーキンソン病 (PD) のドライバーにとって、自動車載技術は、機能障害の軽減、運転パフォーマンスの改善、運転エラーの減少、および路上での継続能力の向上に役立つ可能性があります。
調査員は、事前テスト/事後テストの設計を使用して、運転中の車載情報システム (IVIS) と先進運転支援システム (ADAS) の使用を定量化し、IVIS と ADAS が運転にどのように影響するかを説明し、PD を持つドライバーに推奨事項を提供します。臨床界と産業。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
112
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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Florida
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Gainesville、Florida、アメリカ、32608
- UF Norman Fixel Institute for Neurological Diseases
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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
31年～81年 (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:
- 神経内科医/運動障害の専門家により、臨床的に可能性の高い PD と診断された被験者。
- -運動症状のMDS-Unified Parkinson's Disease Rating Scale（以下、UPDRSセクション3と呼ぶ）に基づいて、軽度または中等度の疾患重症度を有する 投薬中の状態（すなわち、PD投薬の1時間）および修正Hoehnおよびヤール病重症度スケール
- 年齢に基づく2つのPDグループのいずれかの代表である、すなわち、35〜64歳で発症した参加者（より若い発症）、または65〜85歳で発症した参加者（より古い発症）
- 現在有効な免許で運転中
- 片目で少なくとも 20/50 の視力というフロリダ州の要件を満たし、片目が失明または 20/200 以下の場合、もう一方の目は 20/40 以上 (少なくとも片目で 20/40) である必要があります。視野（130度以上）
- 地域社会で自立して生活する
- 英語の読解力/会話力
- 20以上のモントリオール認知評価（MoCA）スコア
除外基準:
- 同時発生する神経疾患（例：脳卒中、発作、認知症）
- -重度の精神医学的（例：精神病/重大な不安）または身体的状態（例：手足の欠損）完全な参加を妨げる
- 精神的/身体的機能に悪影響を及ぼす向精神薬の使用
- 激しい、予測不可能なモーターの変動
- 重度の睡眠障害。
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：支持療法
- 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 |
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実験的：オンロードで AV 技術を使用する PD ドライバー
各ドライバーはオンロードを運転し、誰もが 2 つのドライブ (ドライブ 1、ドライブ 2) にさらされることになります。
テクノロジーの順序 (IVIS または ADAS を使用する場合と使用しない場合) およびルートの順序 (ドライブ 1 とドライブ 2) はランダムに割り当てられ、順序効果を制御します。
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すべてのドライブには、車載情報システム (IVIS) と先進運転支援システム (ADAS) が PD を持つドライバーの運転パフォーマンス (運転エラー) に与える影響を評価するためのイベントが含まれます。
IVIS の場合、調査員は、車線維持 (車線逸脱警告システムの有無にかかわらず) および信号 (死角検出の有無にかかわらず) のエラーを評価するためのオプションを含めます。
ADAS の場合、調査員はスピード違反 (アダプティブ クルーズ コントロールの有無にかかわらず) と車線超過 (車線維持支援の有無にかかわらず) のエラーを評価するための条件を含めます。
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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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運転ミスの総数
時間枠：学習完了までの1年間
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評価者は、標準化されたデータ収集フォームに、運転エラーの総数を数と種類 (つまり、スピード違反、車線維持、信号) ごとに記録します。
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学習完了までの1年間
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運転ミスの種類と回数
時間枠：学習完了までの1年間
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運転エラーの種類には、スピード違反、車線維持、および評価者によって記録された路上での信号、または車両記録された運動学およびテレマティクス (速度を記録するための車載 GPS など) が含まれます。
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学習完了までの1年間
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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。
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捜査官
- 主任研究者：Sherrilene Classen, PhD、University of Florida
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。
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)
2021年1月15日
一次修了 (実際)
2023年8月31日
研究の完了 (実際)
2023年8月31日
試験登録日
最初に提出
2020年11月30日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年12月7日
最初の投稿 (実際)
2020年12月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2024年1月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年1月18日
最終確認日
2024年1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
- IRB202002321
- 90IFRE0035-03-00 (その他の助成金/資金番号：ADMIN FOR COMMUNITY LIVING)
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
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