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認知機能低下の早期発見のための複合現実スクリーニングツールのテストと使いやすさ (SCOBES-AR)

2022年5月31日 更新者:FH Joanneum Gesellschaft mbH

高齢者の認知障害の早期発見のためのマルチモーダルスクリーニングの複合現実プロトタイプ: プロトコルの開発とユーザビリティの研究

SCOBES-AR プロジェクトの一環としてのこの研究の目的は、高齢者の認知障害の早期発見のための複合現実強化多分野スクリーニング ツールの実装と有用性のためのプロトコルを確立し、テストすることです。

調査の概要

詳細な説明

認知障害の早期診断は、認知症を適切に管理するための重要なステップです。 プロジェクト「拡張現実によるスマート認知および行動スクリーニング」(SCOBES-AR) は、拡張現実と仮想現実を使用して認知障害の早期発見のためのマルチモーダル スクリーニング ツール (MST) を開発することを目的としています。 プロジェクトの最初の段階では、検証済みの評価が選択され、MST で結合され、174 人の健康な高齢者を対象にテストされました。 現在のプロジェクト段階では、開発された MST は複合現実 (MR) によって部分的に強化されます。 この MR 強化されたスクリーニング ツールのプロトタイプ (MR-MST) はテストされ、以前に開発された MST と比較されます。 さらに、この強化されたプロトタイプのユーザビリティも検討されます。

この研究は、高齢者の認知障害を早期に発見するための、MRを活用した集学的スクリーニングツールの実装と有用性に関するプロトコルを確立することを目的としています。

このクロスオーバーデザイン研究プロトコルでは、100 人の健康な参加者 (60 ~ 75 歳) が以下を使用して認知機能低下についてスクリーニングされます: i) 特別に開発された MST (認知機能、嗅覚感度、栄養嗜好、歩行パラメータ、反応時間、運動活動の評価) ii) MR 強化 MST。認知機能、反応時間、日常生活活動、歩行の評価が、オーダーメイドのソフトウェア、拡張現実および仮想現実ハードウェアを使用して実行されます。 MR を強化した MST の結果は、MR を使用しない場合と比較されます。 開発された MR 強化 MST のユーザビリティは、観察された総括評価と共同発見法を使用して 10 人の研究者と 10 人のテスト参加者を対象に、また共同発見法を使用して 2 人のユーザビリティ専門家を対象にテストされます。

この研究はオーストリア研究促進庁の資金提供を受け、グラーツ医科大学の倫理委員会から倫理投票を受けました。 本研究のための MR-MST プロトタイプと研究プロトコルが開発されました。 現在まで、この研究プロトコルに関する結果は得られていません。

MR-MST プロトタイプの開発により、マルチモーダルおよび MR 強化モデルを使用して高齢者の認知機能低下を評価するためのベストプラクティス手順を特定することが可能になります。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

100

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。

研究連絡先

研究場所

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~75年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

グラーツ市およびグラーツ郊外の居住者

説明

包含基準:

  • 60~75歳の健康な人
  • 研究への参加への関心
  • 署名済みの書面によるインフォームドコンセントフォーム

除外基準:

  • 軽度認知障害または認知症の臨床診断
  • 精神疾患の臨床診断 (例: うつ病、精神病)
  • 移動能力の低下(歩行補助、車椅子)
  • 聴覚障害または視覚障害の補助
  • 過去6か月以内の他の認知トレーニング研究への参加
  • オーストリアの成人保護法の規定に基づく現在の後見制度

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

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
簡単な匂い識別テスト。
時間枠:1日目。
この検査では嗅覚機能を評価します。 スケール 0 ~ 12 ポイント: 値が高いほど、嗅覚能力が優れていることを示します。
1日目。
食物頻度指数。
時間枠:1日目。
この評価では、食事行動を評価します。 食生活は、悪い(32 ポイント未満)、中程度(32 ~ 34 ポイント)、良い(35 ~ 39 ポイント)、非常に良い(39 ポイント以上)に分類されます。
1日目。
認知症検出テスト。
時間枠:1日目。

このテストでは、認知機能 (単語リストの想起、数字のトランスコーディング、意味上の単語の流暢さ、桁のスパンの反転) を評価します。

スケール 0 ~ 18 ポイント: 認知症の可能性 (0 ~ 8 ポイント)、軽度の認知変化 (9 ~ 12 ポイント)、健康 (13 ~ 18 ポイント)。

1日目。
軽度の認知症または軽度の認知障害を持つ人の日常生活活動に関するエアランゲン テスト: 「運動性」と「経済力」の項目を紙とペンで実施。
時間枠:1日目。
「機動性」と「財務」の2項目にそれぞれ0~6点のスコアが与えられる。 スコアが高いほど、パフォーマンスが優れていることを示します。
1日目。
軽度の認知症または軽度の認知障害を持つ人の日常生活活動に関するエアランゲン テスト: 「移動性」と「経済性」の項目について、仮想現実を使用して実行されます。
時間枠:1日目。
カスタマイズされたソフトウェアを使用して、2 つの項目 (「機動性」と「財務」) のそれぞれに 0 ~ 6 点のスコアが与えられます。 スコアが高いほど、パフォーマンスが優れていることを示します。
1日目。
紙とペンを使用して実行されるトレイルメイキング テスト。
時間枠:1日目。
このテストは認知能力を評価するもので、数字をつなげる部分と、数字と文字を昇順につなげる部分の 2 つの部分で構成されます。 タスクを実行する時間(秒)はストップウォッチを使用して測定されます。 時間が短いほどパフォーマンスが良いことを示します。
1日目。
拡張現実を使用して実行されるトレイルメイキング テスト。
時間枠:1日目。
このテストは認知能力を評価するもので、数字をつなげる部分と、数字と文字を昇順につなげる部分の 2 つの部分で構成されます。 タスクの実行時間 (秒) は、専用のソフトウェアを使用して測定されます。 時間が短いほどパフォーマンスが良いことを示します。
1日目。
反応時間テスト、接触プレートを使用して実施。
時間枠:1日目。
このテストでは、ランダムな順序で表示される視覚信号に対する複雑な反応性 (目と手、目と脚、目と手と脚の反応) を評価します。 タスクを実行する時間(秒)はストップウォッチを使用して測定されます。 時間が短いほどパフォーマンスが良いことを示します。
1日目。
スマートフォンのモバイルアプリケーションを使用して実行される反応時間テスト。
時間枠:1日目。
このテストでは、ランダムな順序で表示される視覚信号に対する複雑な反応性 (目と手、目と脚、目と手と脚の反応) を評価します。 タスクの実行時間 (秒) はモバイル アプリケーションを使用して測定されます。 時間が短いほどパフォーマンスが良いことを示します。
1日目。
直接観察して実行されるデュアルタスク評価。
時間枠:1日目。
この評価では、歩行パラメータに対する認知タスクの影響を測定します。 シングルタスク(歩行)とダブルタスク(歩行とカウント)のそれぞれについて、タスク完了時間(秒)、歩数、歩行速度(歩数/分)が計算されます。 両方のタスクのパラメータ間の差が大きいほど、認知機能の低下を示します。
1日目。
拡張現実を使用して実行されるデュアル タスク評価。
時間枠:1日目。
この評価では、歩行パラメータに対する認知タスクの影響を測定します。 タスクを完了するまでの時間 (秒)、歩数、および歩行速度 (ステップ/分) が、オーダーメイドのソフトウェアを使用してシングル タスク (歩行) およびダブル タスク (歩行とカウント) について計算されます。 両方のタスクのパラメータ間の差が大きいほど、認知機能の低下を示します。
1日目。

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
ビデオ観察によるユーザビリティ評価。
時間枠:1日目。

対象グループから入手したテスト手順のビデオは、ユーザビリティの専門家によって評価されます。

ビデオ観察は「アイゼンハワーの緊急/重要原則」を使用して評価されます。この原則では、項目は「緊急ではない」-「緊急」、および「重要ではない」-「重要」として評価されます。 「重要」項目は、改善の必要性が高いことを示しています。

1日目。
アンケートによるユーザビリティ評価。
時間枠:1日目。
スクリーニング手順に関する個人的な経験に対処するアンケートが対象グループから取得され、ユーザビリティの専門家によって評価されます。 アンケートはスコア システム (1 ~ 5) を使用して評価されます。1 は非常に優れたユーザビリティを示します。
1日目。

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。

捜査官

  • 主任研究者:Wolfgang Staubmann, MSc、FH Joanneum

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)

2022年4月25日

一次修了 (予想される)

2022年7月1日

研究の完了 (予想される)

2022年10月1日

試験登録日

最初に提出

2022年5月5日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年5月31日

最初の投稿 (実際)

2022年6月3日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2022年6月3日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2022年5月31日

最終確認日

2022年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • SCOBES-AR Validation Study 2

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?

未定

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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