フィッツの法則 MI 実験
子供の実際の実行と運動イメージを通した運動学習の神経的側面
調査の概要
詳細な説明
研究では、運動課題の前および最中にアルファ (7.5 ~ 15 Hz) およびベータ (15 ~ 30 Hz) 周波数が変化することが示されています。 しかし、この現象の起源、タイミング、方向性については研究者たちの意見がまだ一致していません。 運動学習の神経生理学的メカニズムはまだ完全には理解されていません。 著者らは、イベント関連のベータ非同期は、最も一般的には運動学習に関連していると指摘しています。 ベータ波出力の減少は運動皮質で観察できますが、この変化が運動学習、パフォーマンス、または運動の繰り返しに関連しているかどうかはまだ不明です。
運動イメージと実際のパフォーマンスの比較研究により、運動皮質で同様の神経生理学的プロセスが発生することが示されました。 前述の研究はすべて成人を対象に実施され、結果は主に上肢の動きの分析から得られました。 本研究では、視覚刺激の認識から運動プログラムの生成、実行そのもの(行動データ)まで、子どもの上肢・下肢の動きを総合的に評価します。
45 人の子供たち (2009 年) が地元の小学校から採用される予定です。 単一盲検デザインでは、子供たちは無作為に 3 つのグループ (1 番目 - 実際の実行、2 番目 - 運動イメージ、3 番目 - 対照) に分けられ、ベースライン、介入直後、および介入後 24 時間の追跡調査で比較されます。 事前、事後、フォローアップ評価では、参加者は、インタラクティブ ホワイトボード上で、下肢/全身と上肢/手という、事前に定義された難易度で 2 つの異なるパターンのフィッツの法則タスクを実行します。 介入期間は約 10 分間続き、この間、参加者は所属する介入グループに応じて異なる難易度でフィッツの法則のタスクを実行します。
上肢/手のタスク中に、脳活動が脳波検査 (EEG) で記録されます。
研究の種類
入学 (予想される)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 2009年生まれ
- 筋肉、骨格、神経系に重大な損傷がないこと
- プロトコールに参加するために以前に署名された同意書。
除外基準:
- 神経系障害
研究計画
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:独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
|
実験的:リアル実行グループ
実際の実行グループは、フィッツの法則タスクの実際の実行によって緊急介入を実行します。
|
子どもたちは、さまざまな難易度のフィッツの法則の課題を訓練します。
それぞれのタスクが解決されると、より困難な新しいタスクが与えられます。
他の名前:
|
|
実験的:モーターイメージグループ
運動イメージグループは、フィッツの法則タスクをシミュレート(精神的プロセス)することによって急性介入を実行します。
|
子どもたちは、REグループと同じ、さまざまな難易度のフィッツの法則の課題を訓練しますが、例外として、目を開けてフィッツの法則の課題を運動イメージで頭の中で行うという点が異なります。
他の名前:
|
|
アクティブコンパレータ:対照群
コントロール グループはスキップ カウントを実行します。
|
SCg の子供たちは、両方の実験グループと同じ作業ブロックで黙って数えます (1 秒あたり 1 つの数字)。各ブロック中に到達した数字を言うという課題があります。これは、非常に低い精神的関与で精神的に活発に保つための制御条件です。
他の名前:
|
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 |
|---|---|---|
|
ベースラインからの変化 介入後 24 時間の追跡調査における運動関連の皮質電位
時間枠:ベースライン時、介入直後、および介入後24時間のフォローアップ時に評価
|
通常、内部モデルの更新、意思決定、運動の準備に関連するイベント関連の可能性。
|
ベースライン時、介入直後、および介入後24時間のフォローアップ時に評価
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
介入後 24 時間の追跡調査におけるベースラインのフィッツの法則タスクのパフォーマンスからの変化
時間枠:ベースライン時、介入直後、および介入後24時間のフォローアップ時に評価
|
さまざまな難易度のフィッツの法則タスクを解決するために必要な移動時間 (秒) の変化
|
ベースライン時、介入直後、および介入後24時間のフォローアップ時に評価
|
|
介入後 24 時間の追跡調査におけるベースラインのフィッツの法則タスクのパフォーマンスからの変化
時間枠:ベースライン時、介入直後、および介入後24時間のフォローアップ時に評価
|
精度、つまり、一連の試行が繰り返し狭い帯域に当たる (正確である) が、ターゲットの中心から外れている (不正確)
|
ベースライン時、介入直後、および介入後24時間のフォローアップ時に評価
|
協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Uroš Marušič, PhD、Science and research center Koper
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Kiefer AW, Gualberto Cremades J, Myer GD. Train the Brain: Novel Electroencephalography Data Indicate Links between Motor Learning and Brain Adaptations. J Nov Physiother. 2014 Apr;4(2):198. doi: 10.4172/2165-7025.1000198.
- Thurer B, Stockinger C, Putze F, Schultz T, Stein T. Mechanisms within the Parietal Cortex Correlate with the Benefits of Random Practice in Motor Adaptation. Front Hum Neurosci. 2017 Aug 2;11:403. doi: 10.3389/fnhum.2017.00403. eCollection 2017.
- Wu J, Knapp F, Cramer SC, Srinivasan R. Electroencephalographic connectivity measures predict learning of a motor sequencing task. J Neurophysiol. 2018 Feb 1;119(2):490-498. doi: 10.1152/jn.00580.2017. Epub 2017 Nov 1.
- Ghasemian M, Taheri H, Saberi Kakhki A, Ghoshuni M. Electroencephalography Pattern Variations During Motor Skill Acquisition. Percept Mot Skills. 2017 Dec;124(6):1069-1084. doi: 10.1177/0031512517727404. Epub 2017 Aug 25.
- Ozdenizci O, Yalcin M, Erdogan A, Patoglu V, Grosse-Wentrup M, Cetin M. Electroencephalographic identifiers of motor adaptation learning. J Neural Eng. 2017 Aug;14(4):046027. doi: 10.1088/1741-2552/aa6abd.
- Sobierajewicz J, Przekoracka-Krawczyk A, Jaskowski W, Verwey WB, van der Lubbe R. The influence of motor imagery on the learning of a fine hand motor skill. Exp Brain Res. 2017 Jan;235(1):305-320. doi: 10.1007/s00221-016-4794-2. Epub 2016 Oct 6.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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。