COVID-19 팬데믹 동안 유방암에 걸린 여성의 원격 재활.

방법

1. 연구 설계 및 위치 이것은 무작위 임상 시험 유형의 종단 연구입니다. 이 연구는 Minas Gerais 주의 Juiz de Fora 시에 본사를 두고 위치한 Hope Physiotherapy and Esthetics Clinic에서 개발될 것입니다.

2. 참가자 30명의 개인이 Juiz de Fora-MG 시에 있는 Hope Physiotherapy and Esthetics 클리닉에서 물리 치료를 받는 전문 의사가 이전에 확인한 유방암 CA 진단을 ​​가지고 연구에 참여합니다. ).

   표본 크기를 계산하기 위해 양측 가설에 대해 알파 값(제1종 오류 확률)을 5%, 베타(오류 제2종 확률 확률)를 20%, 테스트 검정력을 80%로 가정하고 그룹 간 차이를 가정했습니다. 엔진 성능 데이터를 참조하여 10%. 따라서 최소 30명의 개인이 필요합니다(Dodd et al., 2002).

   모든 참가자는 연구의 목적과 절차에 대해 알리고 동의할 경우 사전 동의서(FICF)에 서명합니다. 연구는 연구 윤리 위원회(CEP)에 제출됩니다. 인간과 관련된 연구와 헬싱키 선언(1964)을 규제하는 1996년 10월 10일자 국가 보건 위원회의 결의안 466/2012가 존중됩니다. 데이터는 액세스가 제한되고 안전한 데이터베이스에 전자적으로 저장됩니다. 모든 데이터는 개인을 식별할 수 있는 모든 정보를 제거하여 암호화됩니다.

3. 절차 유방 AC 진단을 받은 30명의 여성을 선택하여 VR을 통한 개입에서 운동 성능, 통증, 운동 인지 및 HRV에 대한 영향을 분석합니다.

   10개의 세션이 적용됩니다(주당 2개의 세션). 처음에 연구원은 70% 알코올로 소독된 비닐 봉지에 심박수 캡처 스트랩 전달에 필요한 모든 보호 장비를 가지고 참가자의 거주지로 이동하고 참가자에게 동의서를 제시하고 설명합니다. , 뿐만 아니라 연구의 절차 및 목표. 동의서 서명 후 온라인 양식을 통해 연령, 성별, 해당 단계(화학 요법, 초기 진단, 합병증, 재발 진단 등), 재원 기간, 관련 질병, 사용 약물, 교육 등의 정보를 수집합니다. 그런 다음 설문지는 European Organization for Research and Treatment of Life Questionnaire Core 30(EORTC QLQ-C30), Brunel Mood Scale(BRUMS), 인지된 활동의 BORG 척도 및 Analog Affective Faces Scale에 적용됩니다.

   그 후, 가상현실 환경에서 작업을 수행하기 10분 전(휴식, 착석), 훈련 중 15분 동안 HRV를 캡처(1, 5, 7일차)하는 가상현실 훈련을 실시한다. VR 작업(항목 5.4.2에 따른 MoveHero 및 Genius) D 및 E) 및 이후 10분 동안(휴식, 앉기) 신체 활동의 자율적 회복을 평가합니다. 10일 동안 VR 중재(MoveHero 및 Genius 및 Borg 척도)가 사용되며 HRV 및 기타 평가가 1일, 5일 및 10일에 수행됩니다.

   3.1. 신체 평가 설문지 및 테스트 A) 유럽 암 연구 및 치료 기관 핵심 삶의 질 설문지(EORTC QLQ-C30) 일반 설문지(EORTC QLQ-C30)에는 5가지 기능 척도(신체적, 기능적, 감정적, 사회적 및 인지적), 전반적인 건강 상태 척도, 3가지 증상 척도(피로, 통증 및 메스꺼움/구토) 및 6가지 추가 증상 항목(호흡곤란, 불면증, 식욕 부진, 변비, 설사 및 재정 곤란).

   선택한 답변 유형에 따라 점수를 얻습니다. 설문에서 허용되는 옵션은 "아니오"(1점), "약간"(2점), "보통"(3점) 또는 "매우"(4점)입니다. 전반적인 건강 상태 척도를 언급하는 두 가지 질문에서 선택할 수 있는 옵션은 1점(매우 나쁨)에서 7점(매우 좋음)까지입니다. 설문지 점수 범위는 0에서 100까지입니다.

   기능적 및 전반적인 건강 상태 척도와 관련하여 점수가 높을수록 삶의 질이 향상됩니다. 그러나 증상 척도의 경우 점수가 높을수록 해당 증상이 더 많이 존재하고 결과적으로 삶의 질이 더 나빠집니다(부록 I).

   B) FAS(Affective Analog Scale of Faces):

   이 척도는 기쁨의 감정에서 슬픔의 감정에 이르는 9가지 표정을 통해 통증의 감정적 크기를 평가하며, 이를 통해 통증이 없음을 더 높은 통증 정도까지 측정할 수 있습니다(McGrath, 1996).

   얼굴 표정은 문자 간격(AI)에 따라 순차적으로 정렬됩니다. 여기서 AD 간격은 통증이 없음을 나타내고 E는 중립점을 나타내고 FI 간격은 다양한 통증 강도를 나타냅니다. F는 쉽게 무시할 수 있는 통증 표시입니다. 가족 구성원의 존재, 유리한 환경, 편안함, 안전 및 전문가의 이해도; G 행동을 방해하지 않고 아동의 표정에 의해 조정될 수 있는 통증의 강도; 행동을 방해하고 진통제 사용을 필요로 하는 통증의 강도가 있으며, 적절한 진통제 기술과 함께 팀의 더 많은 개입, 신체적 및 심리적 측면의 관찰이 필요한 최대 통증 강도의 강도입니다(Torritesi 외, 1998).

   따라서 개인은 A에서 I까지의 척도로 정렬된 9개의 얼굴 중에서 통증의 강도를 가장 많이 나타내는 얼굴을 선택합니다.

   C) Borg의 인지된 노력 척도:

   노력의 주관적 강도를 측정하는 데 사용되는 인지된 노력의 분류입니다. 근육 피로, 심박수 증가 및 호흡 증가와 같이 운동 중에 경험하는 감각을 기반으로 합니다(Andrews et al., 2013). 그것은 종종 신체 활동의 강도를 측정하기 위해 심박수의 대안으로 사용됩니다(BORG, 1970). Borg 척도는 운동 강도를 결정하는 척도인 동시에 산소 섭취량과 선형 관계가 있으며(BORG, 1982), 신체 활동에 대해 개인이 인지하는 전반적인 신체적 및 정신적 노력을 평가합니다(BORG, 1998).

   D) 브루넬 기분 척도(BRUMS):

   6가지 식별 가능한 정서적 상태(긴장, 우울, 분노, 에너지, 피로, 혼란)를 측정합니다.

   24개 항목의 자체 보고 인벤토리를 통해 응답자는 주관적인 느낌을 기준으로 0(없음)에서 4(매우 높음)까지 5점 Likert 척도로 형용사 목록을 평가했습니다. 지침은 오늘 날짜를 포함하여 참가자들이 지난주에 어떻게 느꼈는지 언급합니다(Van Wijk; Martin; Hans-Arendse, 2013).

   3.2. 가상 현실 교육 참가자는 지침을 제공하고 결과를 기록하는 평가자의 온라인 상태와 테이블 위의 컴퓨터의 도움을 받아 집에서 개별적으로 작업을 수행합니다. 높이와 거리 조정은 개인의 필요에 따라 이루어집니다.

   작업을 시작하기 전에 연구원은 작업을 구두로 설명하고 게임 작동 방식에 대한 데모와 함께 비디오를 보냅니다. 그런 다음 참가자는 지침을 이해했는지 확인하기 위해 단일 시험을 완료합니다.

   다음과 같은 가상 게임이 사용됩니다: 반응 시간(적응 시도 3회 및 분석을 위한 10회 시도), 일치 타이밍(운동 기술 습득 및 성능 향상을 위한 20회 반복), 일치 타이밍(5회 반복 + 5회 반복 속도 증가와 분석을 위한 속도 증가) 유지 및 전이 - 운동 학습), 전이 단계에 대해 5회 반복), Fitts(4가지 난이도 지수에서 3회 시도), Genius(참가자의 정답 수에 따라 난이도가 점진적으로 증가하는 5분 훈련) , MoveHero (선택한 분야의 수에 따라 음악과 함께 15분 훈련).

   A) 과제 1 - 반응 시간 반응 시간은 피험자가 컴퓨터 화면에 주어진 자극과 인지 및 운동 반응을 일치시키는 데 소비하는 시간을 평가하는 과제입니다.

   2017년 Crocetta 등이 구축하고 검증한 TRT_S2012 소프트웨어는 76명의 건강한 성인 샘플에 사용됩니다. 이 소프트웨어는 이전에 정의된 시간 간격(1.5~6.5ms 범위)에서 모니터 중앙에 노란색 사각형(매개변수화 가능)의 모양으로 구성되고 자극이 주어질 때 단순 총 반응 시간(TRT) 테스트를 제안합니다. , 참가자는 컴퓨터 키보드의 스페이스 바를 눌러 가능한 한 빨리 반응해야 합니다.

   이 활동에서 피험자가 자극에 대한 반응으로 움직임의 예상 또는 지연을 나타내는 밀리초가 기록됩니다. 이 작업은 중추 및 주변 정보 처리 속도를 테스트하고 본 연구에서 인지 운동 훈련을 평가하는 도구로 사용됩니다.

   이 소프트웨어는 또한 TRT(TRT Fatigue)의 정신 피로 평가 테스트를 허용합니다. 이 테스트에서 자극은 이전에 자극 사이의 간격(IEE)으로 정의된 시간에 왼쪽에서 오른쪽으로 이동한 후 시작된 노란색 막대의 모양으로 구성됩니다. 자극이 나타나기 전의 표시로 커서를 모사한 검은색의 가는 세로 막대를 노란색이 자극 막대를 채울 때까지 제시하였다. 반응은 노란색 자극 막대가 감지되는 순간 스페이스 키를 누르는 것입니다. 노란색이 표시되는 동안 스페이스 키를 누르고 있어야 합니다. 노란색 자극이 멈추면 스페이스 키를 놓아야 합니다. 노란색 자극 제시 시간은 이전에 자극 제시 시간(TAE)으로 정의되었습니다. 이 활동은 이 연구에서 인지 운동 훈련을 평가하는 도구로 사용될 것입니다.

   B) 작업 2 - 일치 타이밍 일치 타이밍 작업은 특정 지점에서 외부 물체의 도착과 동시에 운동 반응을 실행하는 지각-운동 능력으로 정의됩니다(Belisle, 1963). 이것은 눈과 손의 움직임 사이의 동기화를 포함하는 가로채기 작업으로, 정확성과 정밀성 외에도 움직임 시작, 감속 및 "중지" 전략이 필요합니다(Fooken et al., 2016; Ohta, 2016). 이 첫 번째 프로토콜의 실행은 터치스크린(컴퓨터 화면 터치)을 사용하여 일치 타이밍 작업으로 수행됩니다.

   가상 작업을 평가하기 위해 우리는 EACH-USP, EACH-USP(Monteiro et al., 2014에서 사용된 첫 번째 버전)의 School of Arts, Sciences and Humanities의 정보 시스템 그룹과 협력하여 개발된 소프트웨어를 사용하기로 결정했습니다. 컴퓨터의 타이밍 작업. 이 활동은 이 연구에서 인지 운동 훈련을 평가하는 도구로 사용될 것입니다.

   가상 환경에서는 대상으로 간주되는 마지막 원에 도달할 때까지 순차적으로 켜지는(빨간색 표시등) 10개의 3D 원이 컴퓨터 화면에 표시됩니다. 참가자는 마지막 구가 켜지는 순간에 정확히 컴퓨터 화면을 터치해야 하므로 목표는 마지막으로 켜진 원(목표 원) 바로 위의 화면 터치를 일치시키는 것입니다. 이 소프트웨어는 이전에 시연한 것처럼 다양한 소리와 색상을 통해 작업의 성공 또는 오류에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다(Monteiro et al., 2014, 2017; Bezerra et al., 2018). 참가자가 자극이 도착하는 것과 동시에 목표물에 도달하면 작업 주위에 녹색 표시등이 켜집니다-피드백, 그러나 참가자가 움직임을 지연하거나 진행하면 작업-피드백 옆에 빨간색 표시등이 켜집니다. 오류에서. 이 게임은 큐브를 비추는 순서와 속도를 보여주고 작업 실행의 총 시간(센서를 터치하는 데 걸리는 시간)을 기록합니다. 자극 도착과 작업 완료 사이의 기존 오류.

   동시 타이밍 연구의 설계에서 각 참가자는 습득 단계에서 각 원의 조명 사이에 중간 속도, 즉 500ms의 지배적인 상지로 작업을 20회 시도합니다. 획득 후 참가자는 5분 동안 휴식을 취한 다음 유지 단계에서 5번의 시도를 수행합니다. 간단한 작업으로 간주되어 단기 보존을 사용하기로 결정했습니다(Monteiro et al., 2014 및 Malheiros et al., 2016). 전송 단계의 경우 각 원의 조명 사이에 250ms의 증가된 속도로 5번 더 시도합니다.

   목표 발사 시간과 센서 터치 간의 차이를 고려하여 획득, 유지 및 전송 작업 중 성능을 평가합니다. 이를 위해 성능 측정은 "작업 일치" 목표 달성과 관련된 측정으로 사용됩니다. 움직임의 방향 추세를 반영하는 상수 오류, 응답 지연 또는 예상, 다음의 산술 평균을 사용하여 계산됩니다. 그들의 징후를 고려한 성과와 목표의 차이; 동작 목표에 도달한 정확도에 해당하는 절대 오류는 각 시도의 실제 성과와 목표 간의 절대 차이의 산술 평균을 통해 계산됩니다. 움직임의 정확성을 식별하는 변수 오류, 기호를 고려하여 각 시도의 계산을 수행하고 각 참가자의 처음 5번 시도의 평균을 뺀 다음 값을 두 번째 거듭제곱으로 올리고 각 5번의 평균으로 높입니다. 제곱근을 추출합니다(Santos et al., 2003).

   C) 작업 4 - Fitts 작업을 시뮬레이트하는 소프트웨어는 "FittsReciprocalAimingTask v.1.0"입니다. (가로)", 퍼블릭 도메인(http://okazaki.webs.com) - 2010년 9월 1일 인터넷에서 사용 가능)(Fernani et al., 2017) 가상(컴퓨터) 환경에서 Fitts의 법칙에 의해 제안된 작업을 제시하는 Victor Hugo Alves Okazaki가 개발했습니다. 이 활동은 이 연구에서 인지 운동 훈련을 평가하는 도구로 사용될 것입니다.

   Fitts의 법칙에 따라 움직임 관계의 속도와 정밀도를 평가하는 작업은 정밀도에 대한 요구가 증가하는 3가지 난이도 지수(ID)에서 대상(파란색 막대)을 향한 수동 움직임을 수행하는 것으로 구성됩니다. 이동 시간은 작업(10)에 대해 미리 설정된 초와 대상에 수행된 터치 수를 나누어 구합니다.

   작업을 시작하기 전에 수행자는 손 중 하나를 마우스 위에 놓고 커서(컴퓨터에서 볼 때)는 두 대상(사이드바) 사이의 중간 지점에 있어야 합니다. 초기 위치 후 수행자는 마우스를 사용하여 커서를 이동하고 각 iID에 따라 크기와 거리가 결정된 수직으로 평행하게 배열된 두 개의 막대인 대상을 번갈아 가능한 한 빨리 클릭해야 합니다. 알람은 작업을 시작하기 위해 컴퓨터에 의해 트리거됩니다. 10초 후에 새로운 가청 경보가 작업 종료를 나타냅니다. 작업에 대해 미리 설정된 초(10)와 터치 수(10/터치 횟수)를 나누어 얻은 총 이동 시간이 기록됩니다.

   이 작업은 각 난이도 지수(ID 2, ID4a, ID4b 및 ID6)에서 세 번의 시도로 구성되며 각 지수는 난이도가 높아짐에 따라 막대의 너비와 거리를 변경합니다. ID4는 두 가지 방식(ID4a 및 ID4b)으로 적용되었습니다. ID4a에서는 막대의 거리와 너비가 더 크고, ID4b에서는 막대 사이의 거리와 너비가 더 작아 동일한 ID를 유지합니다.

   데이터 분석을 위해 Fitts가 제안한 수학 방정식에 의해 기술된 움직임의 속도와 정확성 사이의 관계가 고려될 것이며, 이동 시간과 작업 난이도 사이에는 로그 선형 관계가 있고, 크기와 거리가 다른 대상은 서로 다른 시간이 필요합니다. 목표 달성(Boyd et al., 2009).

   대상의 크기가 줄어들거나 거리가 멀수록 이동 속도가 느려져 이동이 정확해집니다. tathe target(D)과 그들 사이의 거리(L) 사이의 본질적인 정보로 인해 log2 방정식(2D/L)은 타겟팅 기술에 대한 난이도 지수(DI)를 제공합니다. 여기서 ID가 높을수록 더 어렵습니다. 작업. 더 어려운 작업에는 더 많은 이동 시간이 필요합니다(Fitts, 1954).

   D) 작업 5 - 예술, 과학 및 인문학 학교의 정보 시스템 그룹(EACH-USP)과 협력하여 만든 Genius 게임 소프트웨어가 사용됩니다. 소프트웨어에 의해 제공되는 다양한 게임 중에서 운동 및 인지 자극을 허용하는 게임이 선택되었으며, 이 게임은 컴퓨터에서 일련의 색상이 방출되는 메모리 작업(상업적으로 "Genius"로 알려진 게임을 기반으로 하는 작업)을 제공하므로 그런 다음 생성된 올바른 시퀀스를 얻기 위해 개인이 반복합니다. 피험자가 맞을 때마다 난이도가 높아집니다. 가상 인터페이스는 반응 시간과 각 버튼 터치 사이의 시간을 보고합니다.

   이 활동은 이 연구에서 인지 운동 훈련의 구성 요소뿐만 아니라 기억 성능을 평가하는 도구로 사용될 것입니다.

   E) 작업 6 - 상파울루 대학의 예술, 과학 및 인문학 학교에서 개발된 MoveHero 소프트웨어도 사용됩니다. 이 게임은 연구원이 선택한 노래의 리듬에 따라 컴퓨터 화면의 4개의 가상 기둥에 떨어지는 공을 특징으로 합니다. 임무는 공을 떨어뜨리지 않는 것입니다. 그러나 공은 참가자의 왼쪽에 2개, 오른쪽에 2개(0 0 \o/ 0 0), 평행하게 배치된 4개의 원(높이 2개)에 도달한 경우에만 터치할 수 있으며, 대상 1이라고 합니다. 2, 3, 4는 왼쪽에서 오른쪽으로 본 모습입니다.

   이 게임은 웹캠을 통해 참가자의 움직임을 캡처하고 작업을 수행하기 위해 물리적 접촉이 필요하지 않으므로 참가자는 컴퓨터 화면에서 1.5m 거리 또는 접촉이 필요한 터치 스크린을 통해 팔을 움직여야 합니다. 그려진 원의 내부 공간에 있는 컴퓨터 화면. 참가자는 공이 목표 원 중 하나와 겹치기 시작할 때까지 공이 떨어질 때까지 기다려야 합니다. 따라서 이 게임은 참가자가 이 원 안에 있는 공에 도달하기 위한 움직임을 예상하는 전략을 가지고 있어야 합니다.

   이 게임은 과녁 내부에서 성공적으로 명중한 구 옆에 나타나는 숫자(+1)를 통해 명중 피드백을 제공하며, 추가로 총 점수는 화면 왼쪽 상단에서 볼 수 있으며 각 오른쪽에 10점이 있습니다.

   이 활동은 본 연구에서 기억 성능 평가 도구 및 인지 운동 훈련의 구성 요소로 사용될 것입니다.

   3.3. 심박변이도(HRV) HRV 분석은 유럽심장학회 태스크포스와 북미페이싱 및 전기생리학회(TFESC & NASPE, 1996)의 가이드라인을 따를 것입니다.

   자원 봉사자들은 그들에게 주어진 수집 벨트를 착용하도록 (온라인) 지시를 받을 것입니다. 스트랩은 가슴에 착용해야 하며 심박수 수신기(휴대폰의 Elite HRV 앱)는 지원자 가까이에 배치됩니다. HRV는 10분 동안의 휴식 초기 평가 후, 10분 동안 가상 현실로 훈련하는 동안, 10분 동안 VR 활동 후 기록됩니다. 휴식 및 작업 중 HRV 데이터 분석을 위해 256개의 연속 RR 간격이 사용됩니다.

   HR은 Elite HRV에 의해 프로토콜 전반에 걸쳐 박자별로 기록되고 모니터에 의해 기록된 RR 간격은 Kubios HRV® 프로그램(Windows용 Kubios HRV v.1.1, Biomedical Signal Analysis Group, Department)으로 전송(.txt 파일)됩니다. 핀란드 쿠오피오 대학교 응용물리학 학사).

   조기 이소성 박동 및 인공물을 제거하기 위해 프로그램 자체(Kubios HRV®)에서 보통 모드로 디지털 필터링을 수행하고 동박동이 95% 이상인 시리즈만 연구에 포함합니다(Vanderlei et al., 2008). .

   HRV 분석은 선형 방법(시간 및 주파수 영역)과 Kubios HRV® 소프트웨어를 사용하여 분석할 비선형 방법을 사용하여 수행됩니다.

   A) 선형 방법(시간 및 주파수 영역) 시간 영역에서 RMSSD, pNN50 및 SDNN 인덱스가 사용됩니다. RMSSD 지수는 인접한 정상 RR 간격 간 차이의 평균 제곱의 제곱근으로 정의됩니다. (Marães et al., 2003).

   여기서: RR = R-R 간격; N = 선택한 데이터 시리즈의 RR 간격 수.

   pNN50 지수는 절대값이 50ms를 초과하는 R-R 간격의 연속 차이 백분율로 정의되는 부교감 신경 SNA 변조의 민감하고 쉽게 해석 가능한 마커입니다. 반면에 SDNN은 두 ANS 분기의 참여를 반영하고 ms로 표현되는 모든 정상 RR 간격의 평균 표준 편차에 해당합니다(Pumprla et al., 2002; Ribeio and Moraes Filho, 2005; Vanderlei et 외, 2009).

   주파수 영역에서 HRV 분석을 위해 절대 단위의 저주파 스펙트럼 성분(LF - 0.04~0.15Hz 범위)과 고주파(HF - 0.15~0.4의 변동 범위)가 Hertz로 정규화된 단위로 사용됩니다. 및 이러한 구성 요소 간의 비율(LF/HF)은 총 전력과 관련하여 각 스펙트럼 구성 요소의 상대 값을 나타내며 초저주파 구성 요소(VLF)를 뺀 것입니다. 스펙트럼 분석에 사용되는 알고리즘은 고속 푸리에 변환 - FFT(50% 중첩이 있는 256s 창)입니다.

   스펙트럼 지수를 얻기 위해 RR 간격의 변화를 시간의 함수로 표현하는 그래프(타코그램)가 형성됩니다. 타코그램에는 시간에 따라 진동하고 FFT(고속 푸리에 변환)와 같은 수학적 알고리즘으로 처리되는 분명히 주기적인 신호가 포함되어 있습니다. FFT 방법은 연구 결과 간의 비교를 허용하기 위해 실험의 정지 단계 동안 HRV 스펙트럼 전력의 추정치를 얻는 데 사용됩니다. FFT에 의한 변환 후에도 타코그램 신호를 복구할 수 있으며, 이는 프로세스 중에 정보가 손실되지 않기 때문에 기술의 객관성을 보여줍니다. 이 방법의 적용 용이성과 우수한 그래픽 표현은 이 방법을 더 많이 사용하는 주된 이유입니다(Carvalho, 2009; Vanderlei et al., 2009).

   나) 비선형 방법(Trends Debugged Fluctuation Analysis 및 Poincaré Graph) 비선형 방법에 의한 HRV 분석에는 Poincaré 그래프(구성 요소 SD1, SD2 및 SD1/SD2 비율), DFA(Trends Debugged Fluctuation Analysis)가 사용됩니다.

   DFA는 RR 간격의 프랙탈 상관 속성의 유무를 정량화하고 시계열 데이터로 검증되었습니다. 이 방법은 적분의 제곱 평균 제곱근 변동을 계산하고 시계열을 디버깅하여 비정상 시계열에 내재된 본질적인 자기 유사성을 감지할 수 있습니다.

   DFA 플롯은 엄격하게 선형이 아니지만 점으로 구분된 두 개의 뚜렷한 곡선 영역으로 구성되어 4-11비트(또는 4-13) 기간 동안 단기 프랙탈 스케일 지수(α1)가 있음을 나타냅니다. , 장기 지수(α2), 더 긴 기간(11비트 이상)(Carvalho et al, 2009).

   0.5에 가까운 α1 값은 백색 잡음(무작위 신호, 값 사이에 상관 관계가 없음)과 연관되고, 1.5에 가까운 값은 브라운 노이즈(강하게 상관된 행동 신호)와 연관됩니다. 1.0에 가까운 값은 건강한 대상에서 부비동 리듬의 자율 조절과 같은 복잡한 시스템에 의해 생성된 시계열의 동적 동작과 관련된 프랙탈 유사 프로세스의 특징입니다(Godoy et al., 2007).

   반면에 푸앵카레 그래프는 데이터 정상성 속성이 필요 없이 후속 간격에 대한 심박수의 교감신경 또는 부교감신경 변조의 변화를 기반으로 하는 정량적 분석 방법입니다. Poincaré는 각 RR 간격이 RR(i-T)의 함수로 표현되는 다이어그램입니다. 여기서 i는 간격이고 T는 RR 신호에 사용되는 미리 정의된 지연입니다. 다이어그램의 육안 검사는 HRV 분석에 널리 사용되어 왔으며 Poincaré 다이어그램을 정량적으로 분석하여 RR 간격 거리의 표준 편차를 계산할 수 있습니다. 이러한 표준 편차를 SD1 및 SD2라고 합니다. 이 분석은 사전 처리 또는 데이터 안정성이 필요하지 않으므로 특히 흥미로워집니다(Godoy et al., 2007).

   플롯의 정량적 분석을 위해 다음 지수가 계산됩니다: SD1(단기의 순간 박동 간 변동성의 표준 편차), SD2(연속 RR 간격의 장기 표준 편차) 및 SD1/SD2 비율 (Brunetto et al., 2005). 플롯의 정성적 분석은 Tulppo et al. (1998) in: 1) 정규 플롯의 특성인 간격이 증가함에 따라 RR 간격의 분산 증가가 관찰되는 그림. 2) 글로벌 비트 간 분산이 작고 RR 간격 분산이 장기적으로 증가하지 않는 그림. 3) 복소수 또는 포물선 도형, 플롯의 본체에서 두 개 이상의 뚜렷한 모서리가 분리되어 각 모서리에 최소 3개의 점이 포함됩니다.

4. 데이터 분석 데이터 분석을 위해 기술 통계가 샘플을 특성화하기 위해 수행되며 결과는 평균 및 표준 편차 값으로 표시됩니다.

   종속 변수인 VR 작업의 추론 분석을 위해 "일치하는 타이밍" 및 "MoveHero"에 대해 밀리초 단위의 오류 측정이 고려됩니다(움직임의 방향 추세를 평가하는 상수 오류o, 움직임의 정확성을 나타내는 Absolute 및 Variable 움직임의 정밀도를 식별하는 것), TR의 경우 시간과 밀리초, Genius의 경우 작업 시간의 시작과 끝에서 수행되는 시퀀스의 수와 각 구체를 터치하는 사이의 시간입니다.

   Fitts의 경우 세 가지 난이도 지표에서 각 시도를 고려하여 각 참여자에 대해 b0(절편), b1(기울기) 및 r2(판정 지수) 값을 구하여 분석을 수행합니다. MANOVA One-way는 세 가지 관심 변수(b0, b1 및 r2)에서 그룹의 평균을 비교하는 데 사용됩니다. 모터 스케일, 나이, 직선의 기울기(b1), 절편(b0) 및 이동 시간 분산 데이터(r2) 간의 연관성을 확인하기 위해 Pearson의 상관 계수가 사용됩니다. 이동 시간(TM)에 대한 난이도 지수의 영향을 탐색하기 위해 ANOVA를 수행하고 어떤 요인이 TM에 영향을 미치는지 찾기 위한 다중 회귀 분석을 수행합니다.

   HRV 지수 분석을 위해 학생 t-테스트 또는 Mann-Whitney 테스트도 그룹 간 분석에 사용됩니다.

   독립변수(연령, 병기, 약물 등)가 종속변수에 미치는 영향을 분석하기 위해 선형 회귀 검정을 수행한다.

   0.05(5%)의 유의 수준이 정의되고 작업 전반에 걸쳐 구성된 모든 구간은 95%의 통계적 신뢰도를 갖습니다.

   통계 프로그램은 SPSS(StatisticalPackage for Social Sciences) 버전 26.0입니다.

5. 보급 및 평가 운동기능, 통증, HRV에 대한 VR 결과를 서술적, 추론적 통계 분석을 통해 분석하고 과학 논문으로 보급하여 임팩트 팩터가 높은 분야의 특정 저널에 송부한다.

또한 그 결과는 책의 장과 국제 회의에서 발표될 것입니다. 따라서 건강 및 교육 전문가는 AC 환자의 활동을 안내하는 더 많은 과학적 증거를 갖게 될 것입니다.