AIとモニタリングを活用した睡眠改善のためのデュアルトラック居住型エクササイズ (DREAMS)
2026年3月30日 更新者：National Sun Yat-sen University
慢性不眠症を有する高齢者におけるAIとモニタリングを用いた睡眠のためのデュアルトラック居住エクササイズ（DREAMS研究）
社会が急速に高齢化に移行する中、地域在住高齢者の睡眠問題は、健康な高齢化と自立した生活に影響を与える重要な懸念として浮上しています。
現在の単一トラック運動介入モデルは、最適でない遵守率のため、実施が困難な場合が多いです。
したがって、本研究は、人工知能技術を二重トラック在宅運動モードと組み合わせて利用し、睡眠の質を改善し、それによって高齢者のセルフケアと自立生活能力を向上させることを目的としています
調査の概要
詳細な説明
DREAMS研究は、地域在住高齢者（60歳以上）の間で蔓延する慢性不眠症という重大な公衆衛生上の課題に取り組んでいます。この問題は健康な加齢と自立生活に大きな影響を及ぼしています。
従来の運動介入は、しばしば最適ではない遵守率に悩まされ、主観的な自己報告に依存しており、知覚された睡眠と実際の睡眠の間の生理学的「ミスマッチ」を捉えることができません。
これらの問題を回避するため、本研究では、ウェアラブルActiGraphモニタリングとAI駆動骨格認識技術（iMirror）を組み合わせた、家庭ベースの閉ループ・デュアルトラック運動推奨モデルを採用しています。
この適応型フレームワークは不眠症の表現型を区別します：日中の中等度強度トレーニング（HIITまたはレジスタンス運動）は入眠困難（DFA）のある人々の睡眠欲求を高めるために処方され、夜間のリラクゼーショントレーニング（ヨガまたはピラティス）は睡眠維持困難（DMS）のある人々の過覚醒を軽減することを目的としています。
連続的な客観的データを活用することにより、システムは運動処方（頻度、強度、タイミング）を動的に調整するフィードバックループを作り出し、現場での専門家の監督の必要性を減らし、参加者の慣れ親しんだ家庭環境内での安全な実施を確保します。
最終的に、DREAMS研究は、高齢化する人口における睡眠健康に関する将来の政策に情報を提供するための、拡張可能なデータ駆動型精密健康増進モデルを確立します。
研究の種類
介入
入学 (推定)
60
段階
- 適用できない
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
いいえ
説明
参加基準：
- 年齢 ≥ 60歳
- 自立歩行が可能（歩行補助具を使用しない）。4
- 以下の睡眠障害基準のいずれかを満たす：
DSM-5による慢性不眠症の主要症状（自己申告）が ≥ 3ヶ月持続。 不眠症重症度指数（ISI） ≥ 15（中等度から重度の不眠症）。 ピッツバーグ睡眠質問票（PSQI） > 5（睡眠の質が低い）。
- タブレットまたはスマートフォンの基本的な使用能力（ログインは介助者が支援可能だが、運動は参加者自身が実施すること）。
- Mini-Cogスコア ≥ 3。
- ウェアラブルデバイスの着用およびデータ収集への参加に同意。
除外基準：
- 過去3ヶ月以内の主要心血管イベント（例：急性心筋梗塞、不安定狭心症）、重度の心不全、またはコントロール不良の高血圧（例：収縮期血圧 ≥ 180または拡張期血圧 ≥ 110 mmHg）。
- 運動の安全な実施を妨げる重度の筋骨格系または神経筋疾患（例：最近の股関節骨折、重度のパーキンソン病によるバランス障害）。
- 遵守に影響を与える可能性のある重度の精神疾患または物質使用障害。
- 未治療の中等度から重度の閉塞性睡眠時無呼吸症（OSA）で極度の日中の眠気がある場合（研究では客観的測定による予備スクリーニングを実施）。
- 現在、不眠症に対する構造化された心理療法（例：CBT-IまたはBBTi）を受けており、まだ安定していない場合。
- 音声または視覚指示に従うことを妨げる重度の視覚または聴覚障害。
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：支持療法
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
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：AI駆動型デュアルトラック居住エクササイズおよび生理学的モニタリングアーム
慢性不眠症の参加者（60歳以上）が、12週間の自宅運動介入を受け、その後12週間の追跡調査を行う。
このシステムは、リアルタイムのガイダンスのためにFitMirror AI骨格認識を統合し、継続的なデータ収集のためにActiGraphウェアラブルモニタリングを統合している。
適応型クローズドループメカニズムは、特定の不眠症表現型に合わせて運動を調整する：睡眠開始困難（DFA）のある人には睡眠駆動を高めるために日中HIITまたはレジスタンストレーニングが処方され、維持困難（DMS）のある人には覚醒過剰を軽減するために夜間ヨガまたはピラティスが処方される。
効果は、ベースライン、12週、24週で、多次元睡眠健康と機能的フィットネスの改善を追跡するために線形混合効果モデルを使用して評価される。
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DREAMS研究は、慢性不眠症を抱える地域在住高齢者（60歳以上）を対象とした、AI駆動の自宅ベースデュアルトラック運動介入を評価します。
FitMirror骨格認識によるリアルタイムガイダンスとActiGraphウェアラブルモニタリングによる継続的データ収集を統合し、睡眠健康を最適化する閉ループフィードバックメカニズムを構築します。
介入は不眠症の表現型に合わせて調整されます：睡眠駆動力を高めるため（入眠困難をターゲット）、日中はHIITまたはレジスタンストレーニングが処方され、夜間は過覚醒を低減するため（睡眠維持困難をターゲット）、ヨガまたはピラティスが実施されます。
準実験デザインを用いて、研究ではベースライン、介入後（12週）、フォローアップ（24週）における多次元的睡眠健康と機能的フィットネスの改善を測定します。
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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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客観的なアクチグラフィと主観的日誌による多次元的睡眠健康評価
時間枠：評価は3つの重要な時点で実施されます：ベースライン（T0）、介入直後（12週目、T1）、およびフォローアップ（24週目、T2）。
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この研究では、睡眠をBuysse（2018年）の多次元睡眠健康フレームワークを用いて評価します。
異なる単位に関するレビュアーの懸念に対処するため、以下のパラメータを別々に報告します：1）睡眠効率（％）と持続時間（分）、ActiGraph wGT3X-BTによる客観的モニタリング（各ステージで7〜14日間）。
2）睡眠規則性（分）、週の睡眠中間点の標準偏差として定義されます。
3）睡眠タイミング（時計時間）、週の平均中間点を表します。
4）主観的品質と日中の警戒度（1〜5スケール）、低いスコアがより良い健康状態を示す日記によって捕捉されます。
アクティグラフィーデータは、ActiLife v6.13.3を使用して30秒エポックで処理されます。
このデュアルトラックアプローチは、日中のHIIT（睡眠駆動の構築）と夜間のリラクゼーション（過覚醒の軽減）が特定の不眠症表現型にどのように影響するかを監視し、主観的知覚と客観的知覚の間の「ミスマッチ」を克服します。
すべての指標は週平均として要約されます
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評価は3つの重要な時点で実施されます：ベースライン（T0）、介入直後（12週目、T1）、およびフォローアップ（24週目、T2）。
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多成分機能的体力パフォーマンス
時間枠：評価は3つの主要な時点で実施されます：ベースライン（T0）、介入直後（12週目、T1）、および追跡調査時（24週目、T2）。
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身体評価の具体的な構成要素には、座位から完全に立つ回数を数えることで下半身の筋力を評価する30秒椅子立ち上がりテストと、女性には5ポンド（約2.3kg）、男性には8ポンド（約3.6kg）の重りを使用して上半身の筋力を測定する30秒アームカールテストが含まれます。
柔軟性は、下半身のための椅子座位前屈テストと上半身のための背中かきテストを通じて評価され、四肢の可動域を決定するためにセンチメートル単位で距離が測定されます。
敏捷性と動的バランスは、参加者が椅子から立ち上がり、マーカーの周りを2.44メートル歩いて座席に戻るまでの時間を計測する8フィート（約2.44メートル）アップ・アンド・ゴーテストを使用して記録されます。
心肺持久力は、膝を指定の高さまで上げる総回数を数える2分間膝上げテスト、またはメートル単位で移動した総距離を測定し最大有酸素能力を推定するために使用できる6分間歩行テストのいずれかを使用して測定されます。
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評価は3つの主要な時点で実施されます：ベースライン（T0）、介入直後（12週目、T1）、および追跡調査時（24週目、T2）。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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多周波生体電気インピーダンス分析による体組成分析
時間枠：評価は3つの主要な時点で実施されます：ベースライン（T0）、介入直後（12週間後、T1）、および追跡調査（24週間後、T2）。
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測定は、電解質と水分の変動を防ぐため、朝、食後3時間、膀胱を空にし、激しい運動を避けた状態で行われます。
参加者は、タニタMC-780MA多周波部位別体組成計に裸足で立ち、手電極を持ち、腕を胴体から離した姿勢をとります。
この評価により、基礎代謝、内臓脂肪レベル、体水分、部位別脂肪・筋肉量に関する包括的なデータが得られます。
特に重要なのは、サルコペニアの主要指標である骨格筋量指数（SMI）を分析することです。
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評価は3つの主要な時点で実施されます：ベースライン（T0）、介入直後（12週間後、T1）、および追跡調査（24週間後、T2）。
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自己申告による人口統計学的・臨床的健康プロフィール
時間枠：ベースライン時点（T0）に収集されました。
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参加者は、性別、身長、体重、教育レベルなどの人口統計学的変数および高血圧、糖尿病、心血管疾患、COPD、喘息、がん、睡眠時無呼吸症候群、脳卒中、脳損傷などの併存疾患を含む臨床歴を網羅する構造化アンケートを自己記入します。
プロファイルには、生活習慣の頻度（喫煙、飲酒、運動をなし、週1回、月1回、年1回に分類）および過去の精神疾患の診断も記録されます。
このデータにより、研究集団の適切なスクリーニングとベースライン特性評価が確保されます。
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ベースライン時点（T0）に収集されました。
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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。
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 (推定)
2026年8月1日
一次修了 (推定)
2027年7月31日
研究の完了 (推定)
2027年7月31日
試験登録日
最初に提出
2026年3月22日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年3月30日
最初の投稿 (実際)
2026年4月7日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年4月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年3月30日
最終確認日
2026年3月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 11501EC021
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?
いいえ
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
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