筋骨格系の痛み、運動制御、転倒の危険性、仮想現実

背景

筋骨格痛（MSP）は高齢者によく見られ、この人口のかなりの割合が罹患しており、特に関節痛、筋肉痛、腰痛などのさまざまな症状と関連しています。 より具体的には、首の痛みと腰痛は非常に苦痛であり、世界中で障害をもたらしており、経済的にも医療の面でも多大なコストがかかります。

いくつかの研究で、MSP と高齢者の転倒との強い関連性が実証されています。 特に、MSP は複数回の転倒の重要な予測因子であり、平衡感覚の欠如と密接に関連していることが観察されました。

MSP と転倒の密接な関係を正しく理解するには、痛みに伴う運動制御の機能不全を考慮することが重要です。痛みは転倒の主な引き金となることが多いためです。 この分野の研究は、機能的タスクが運動制御の典型であるため、機能的タスクに焦点を当てて新しい研究を指揮することの重要性を強調しています。 したがって、機能的タスクの観察と分析は、高齢者の運動制御を調べるために非常に重要であり、3D モーション キャプチャ システムは人間の動きの測定と分析のゴールドスタンダードです。 一方で、没入型仮想現実 (VR) などの新しいテクノロジーが治療手段として認知され、人気が高まっています。 これは、ユーザーが現実の生活をシミュレートする環境や状況と対話できるため、現実世界の潜在的なリスクを回避しながら、ユーザーのニーズに合わせたアクティビティを提供できるからです。 さらに、演習を繰り返し、パフォーマンスを向上させ、効果的な学習を達成する機会も提供します。

目的 2 つの異なるフェーズを含む包括的なアプローチが実行されるため、いくつかの目的について概説します。

• フェーズ 1 (横断的研究) 主な目的: 筋骨格系の痛み、機能性、転倒リスクの観点から、地域に住む 60 歳以上の人口を説明すること。
• フェーズ 2 (実験研究) 主な目的: 筋骨格系の痛みの軽減、機能の改善、転倒リスクの軽減の観点から、地域在住の 60 歳以上の集団における仮想現実介入の有効性を評価すること。

メソッド

• 設定、場所、および関連する日付: テストは、情報通信技術研究センター (CITIC) (スペイン、ア コルーニャ) およびア コルーニャ大学シニア ユニバーシティ センター (スペイン、ア コルーニャ) で実施されます。
• データ収集は 2024 年 5 月から 2025 年 5 月にかけて計画されています。
• 参加者: 参加者の募集は、シニア大学を含むア・コルーニャ大学で配布される有益なポスターを通じて研究を広めることによって行われます。ア・コルーニャ市の市民センターのネットワーク内。研究者のソーシャル メディア ネットワーク (Twitter、Facebook、Instagram) を通じて電子的に送信することもできます。 参加者情報のプロセスおよびインフォームド・コンセントの要求は、事前選考アンケートに回答した後、CITIC で行われます。
• 変数: 「結果の尺度」を参照。
• 研究サイズ: サンプル サイズは、G パワー プログラムを使用して推定されます。これは、タイプ I エラーの確率が 0.05、検出力が 0.95、効果サイズが 0.7、および効果サイズが 0.7 で、中程度の効果サイズを検出するために必要な参加者の最小数を示しています。 t 検定による分析を考慮すると、2 つの独立した平均間の差は合計 110 人の参加者になります。
• 統計分析: 対象を詳細に特徴付けるために記述分析が実行されます。 質的変数はそれぞれのパーセンテージを含む絶対値として表示され、量的変数は中心傾向 (平均値と中央値) と分散 (標準偏差、最小値、最大値) の尺度として表示されます。 コルモゴロフ-スミルノフ検定は、データ分布の正規性を評価するために使用されます。

グループ間の有意差を調査するために、二変量統計分析が実行されます。 考慮中の変数が正規である場合、独立したサンプルに対するスチューデントの T 検定が平均値の比較に使用されます。それ以外の場合は、非正規変数に対してマン-ホイットニー U 検定が使用されます。 95% 信頼区間のカイ二乗統計量 (X2) が質的変数の関連付けに適用されます。 量的変数間の相関は、ピアソン相関係数またはスピアマン相関係数を使用して評価されます。 p < 0.05 の有意水準が考慮されます。 データ処理と分析は、Windows 用統計パッケージ SPSS バージョン 24.0 (ニューヨーク州アーモンク: IBM Corp.) を使用して実行されます。