加齢に伴うさまざまな種類の認知負荷が歩行に及ぼす影響
2025年1月10日 更新者：Riphah International University
加齢に伴うさまざまな種類の認知負荷が歩行に及ぼす影響を調べるには
この研究の目的は、さまざまなタイプの認知負荷が個人の歩行にどのような影響を与えるか、またそれと成長年齢との関連性を明らかにすることです。 主な目的は、次のことを確認することです。
- 3 つの異なる認知負荷方法が歩行パラメータに及ぼす影響には、年齢層ごとに大きな違いがあります。
- さまざまな年齢層と認知負荷には関連性があります。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
150
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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Islamabad、パキスタン、44000
- Riphah International University
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 男性と女性の両方の性別。
- 年齢は21歳から70歳まで。
- 正常な全身病歴を持つ健康な人。
- 正常な認知レベルを持つ個人 (6CIT テストのスコアが 0 ～ 7)
除外基準:
- 何らかの併存疾患を患っている人。
- 歩行障害/歩行逸脱と診断された人。
- 非協力的な参加者
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：ヘルスサービス研究
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：トリプル
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：最初の年齢層
参加者は21歳から30歳まで。
適格基準に該当するグループ番号 1 のメンバー全員は、3 つの異なるタイプの認知負荷を受けることになります。
バイアスを排除するために、3 種類の認知負荷がランダムに適用されます。
信頼性を確保するために、各メソッドは事前録画と事後録画で 3 回使用されます。
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算術テスト (3 の連続減算と明瞭な表現による逆算): 参加者は、研究者が提供した乱数から始めて、各数値から 3 を連続的に減算して逆方向に大声で数えるよう求められます。
ストループ カラー ワード テスト (修正ストループ テスト): 参加者は、各単語が印刷されているインクの色の名前を尋ねられます。
このテストは、認知負荷の効果を高めるために、歩行中に手に持った携帯電話に表示されます。
参加者は、歩行に対する認知負荷の影響を計算するために、水を満たしたグラスのトレイを持ち、10メートル歩くように求められます。
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実験的：第 2 年齢グループ
参加者は31～40歳くらい。
適格基準に該当するグループ番号 2 のメンバー全員は、3 つの異なるタイプの認知負荷を受けることになります。
バイアスを排除するために、3 種類の認知負荷がランダムに適用されます。
信頼性を確保するために、各メソッドは事前録画と事後録画で 3 回使用されます。
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算術テスト (3 の連続減算と明瞭な表現による逆算): 参加者は、研究者が提供した乱数から始めて、各数値から 3 を連続的に減算して逆方向に大声で数えるよう求められます。
ストループ カラー ワード テスト (修正ストループ テスト): 参加者は、各単語が印刷されているインクの色の名前を尋ねられます。
このテストは、認知負荷の効果を高めるために、歩行中に手に持った携帯電話に表示されます。
参加者は、歩行に対する認知負荷の影響を計算するために、水を満たしたグラスのトレイを持ち、10メートル歩くように求められます。
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実験的：第 3 年齢グループ
参加者は41歳から50歳まで。
適格基準に該当するグループ番号 3 のメンバー全員は、3 つの異なるタイプの認知負荷を受けることになります。
バイアスを排除するために、3 種類の認知負荷がランダムに適用されます。
信頼性を確保するために、各メソッドは事前録画と事後録画で 3 回使用されます。
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算術テスト (3 の連続減算と明瞭な表現による逆算): 参加者は、研究者が提供した乱数から始めて、各数値から 3 を連続的に減算して逆方向に大声で数えるよう求められます。
ストループ カラー ワード テスト (修正ストループ テスト): 参加者は、各単語が印刷されているインクの色の名前を尋ねられます。
このテストは、認知負荷の効果を高めるために、歩行中に手に持った携帯電話に表示されます。
参加者は、歩行に対する認知負荷の影響を計算するために、水を満たしたグラスのトレイを持ち、10メートル歩くように求められます。
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実験的：第 4 年齢層
参加者は51歳から60歳まで。
適格基準に該当するグループ番号 4 のメンバー全員は、3 つの異なるタイプの認知負荷を受けることになります。
バイアスを排除するために、3 種類の認知負荷がランダムに適用されます。
信頼性を確保するために、各メソッドは事前録画と事後録画で 3 回使用されます。
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算術テスト (3 の連続減算と明瞭な表現による逆算): 参加者は、研究者が提供した乱数から始めて、各数値から 3 を連続的に減算して逆方向に大声で数えるよう求められます。
ストループ カラー ワード テスト (修正ストループ テスト): 参加者は、各単語が印刷されているインクの色の名前を尋ねられます。
このテストは、認知負荷の効果を高めるために、歩行中に手に持った携帯電話に表示されます。
参加者は、歩行に対する認知負荷の影響を計算するために、水を満たしたグラスのトレイを持ち、10メートル歩くように求められます。
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実験的：5 歳のグループ
参加者は61歳から70歳まで。
適格基準に該当するグループ番号 5 のメンバー全員は、3 つの異なるタイプの認知負荷を受けることになります。
バイアスを排除するために、3 種類の認知負荷がランダムに適用されます。
信頼性を確保するために、各メソッドは事前録画と事後録画で 3 回使用されます。
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算術テスト (3 の連続減算と明瞭な表現による逆算): 参加者は、研究者が提供した乱数から始めて、各数値から 3 を連続的に減算して逆方向に大声で数えるよう求められます。
ストループ カラー ワード テスト (修正ストループ テスト): 参加者は、各単語が印刷されているインクの色の名前を尋ねられます。
このテストは、認知負荷の効果を高めるために、歩行中に手に持った携帯電話に表示されます。
参加者は、歩行に対する認知負荷の影響を計算するために、水を満たしたグラスのトレイを持ち、10メートル歩くように求められます。
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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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歩く速度
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩行速度を検出します。
歩行速度の低下は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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歩く速度
時間枠：3 つの認知タスク中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩行速度を検出します。
歩行速度の低下は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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3 つの認知タスク中
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歩く速度
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩行速度を検出します。
歩行速度の低下は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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歩行の対称性
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩行の対称性を検出します。
歩行の対称性の低下は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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歩行の対称性
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩行の対称性を検出します。
歩行の対称性の低下は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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歩行の対称性
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩行の対称性を検出します。
歩行の対称性の低下は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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歩幅
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅を検出します。
歩幅の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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歩幅
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅を検出します。
歩幅の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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歩幅
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅を検出します。
歩幅の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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歩幅の変動
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅の変動を検出します。
歩幅の変動の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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歩幅の変動
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅の変動を検出します。
歩幅の変動の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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歩幅の変動
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅の変動を検出します。
歩幅の変動の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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ステップ時間
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩数を検出します。
歩幅の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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ステップ時間
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩数を検出します。
歩幅の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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ステップ時間
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩数を検出します。
歩幅の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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ステップ時間の変動
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計は、参加者の歩数時間の変動を検出するために使用されます。
歩幅変動の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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ステップ時間の変動
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計は、参加者の歩数時間の変動を検出するために使用されます。
歩幅変動の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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ステップ時間の変動
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計は、参加者の歩数時間の変動を検出するために使用されます。
歩幅変動の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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歩幅の非対称性
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅の非対称性を検出します。
歩幅の非対称性の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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歩幅の非対称性
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅の非対称性を検出します。
歩幅の非対称性の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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歩幅の非対称性
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩幅の非対称性を検出します。
歩幅の非対称性の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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ステップ時間の非対称性
時間枠：ベースライン
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩数時間の非対称性を検出します。
歩幅の非対称性の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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ベースライン
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ステップ時間の非対称性
時間枠：認知負荷テスト中
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩数時間の非対称性を検出します。
歩幅の非対称性の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト中
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ステップ時間の非対称性
時間枠：認知負荷テスト直後
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Gait & Balance (G&B アプリ) という名前のモバイル アプリを介したスマートフォン ベースの加速度計を使用して、参加者の歩数時間の非対称性を検出します。
歩幅の非対称性の増加は、この歩行パラメータに対する認知負荷の通常の影響です。
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認知負荷テスト直後
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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。
捜査官
- 主任研究者：Imran Amjad, Phd、Riphah International University
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)
2024年10月24日
一次修了 (実際)
2024年12月30日
研究の完了 (実際)
2024年12月30日
試験登録日
最初に提出
2024年10月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年10月23日
最初の投稿 (実際)
2024年10月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年1月10日
最終確認日
2025年1月1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。