PA 行動のデジタル表現型を明らかにする (MIADP)
デジタル表現型の解明: 地域在住の高齢者の身体活動行動に関する前向き研究のためのプロトコル
調査の概要
詳細な説明
PAに関連するデジタル表現型を特定するために、PAの行動パターンを分析し、PAの結果に影響を与える予後因子を特定するために、横断的データ収集方法と縦断的データ収集方法の両方を組み合わせて、65歳以上の健康な高齢者を対象に観察データが収集されます。
測定は行動変化ホイールに基づいており、自己報告評価、横断的データ収集のための臨床評価、生態学的瞬間評価（EMA）、縦断的データの時系列データ収集が含まれます。 統計分析には、多重比較を考慮したボンフェローニ補正を伴う多変量回帰分析と時系列分析が含まれます。 データが複雑であるため、機械学習アルゴリズムが使用されます。 適切なモデルが見つからない場合は、ニューラル ネットワークを使用して、高齢者の PA 行動に関連するデジタル表現型を決定します。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Kim Daniels, MS
- 電話番号：0032485763451
- メール：kim.daniels@pxl.be
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 参加者は65歳以上です
- 参加者はインフォームドコンセントを与える能力がある
- 参加者は研究に積極的に参加できます
- 参加者は地域在住者（自宅またはサービスアパートメントで自立生活）
- 大きな病気がなければ
- ネイティブスピーカーとしてのオランダ語能力
除外基準:
- パーキンソン病、多発性硬化症、脳血管障害などの現在の神経疾患…
- -5年以内に脳卒中、急性心筋梗塞、冠動脈バイパス術、経皮的冠動脈インターベンションなどの現在の心血管障害を患っている
- 現在の呼吸器疾患（慢性閉塞性肺疾患、肺炎、肺線維症、喘息など）
- 現在の重度の代謝障害（1 型および 2 型糖尿病、重度の骨粗鬆症など）
- アルツハイマー病、血管性認知症、レビー小体型認知症、前頭側頭型認知症などの現在の重度の認知障害
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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地域居住の健康な高齢者
|
観察研究は、地域に住む高齢者のPA行動に関連する多様なデジタル表現型を特定することを目的として、複数のレベルでデータを収集するために実施されます。 横断的データ収集方法と縦断的データ収集方法の両方を組み合わせたハイブリッドアプローチが採用されます。 全体的な目的は、データ分析を利用して PA の行動パターン (表現型と呼ばれる) を特定し、PA の結果に影響を与える予後因子を特定することです。 この統合戦略は 4 つの異なる測定アプローチによって補完され、研究目標の包括的な評価が保証されます。 これらの測定アプローチには、自己報告、臨床、生態学的瞬間評価および時系列評価が含まれます。 |
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 |
|---|---|---|
|
PA のデジタル表現型
時間枠：14日間
|
身体活動の行動パターン
|
14日間
|
協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者：Kim Daniels, MS、PXL University College of Applied Sciences and Arts
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- MIADP
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?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制機器製品の研究
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