- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT06486935
Stad voor alle leeftijden: ouderenvriendelijke stadsdiensten voor actief en gezond ouder worden
Veel in de stad wonende ouderen kunnen ernstig getroffen worden door een kleine verandering in hun leef- of gezondheidstoestand. Milde cognitieve stoornissen (MCI), vroege dementie en kwetsbaarheid behoren tot de meest voorkomende risico's met grote gevolgen voor de levenskwaliteit van ouderen en zorgverleners. Door de nieuwe golf van informatie- en communicatietechnologieën (ICT), het internet der dingen (IoT) en het slimme stadssysteem is het nu mogelijk om individuen te helpen hun persoonlijke gegevens vast te leggen en te gebruiken op een manier die hen helpt hun onafhankelijkheid te behouden voor langer. Het project Stad voor alle Leeftijden zal een innovatieve dienst creëren op basis van:
- ICT-ondersteunde vroege detectie van risico's gerelateerd aan kwetsbaarheid
- Door ICT ondersteunde interventies die ouderen kunnen helpen hun dagelijks leven te verbeteren en ook positieve gedragsverandering kunnen bevorderen
Via real-life pilotlocaties in Singapore, in samenwerking met TOUCH Senior Activity Centre (SAC) en de Housing Development Board (HDB), onderzoekt dit project hoe gegevens over individueel gedrag, vastgelegd door binnen- en buitensensoren, kunnen worden gebruikt voor de observatie en detectie van de volgende parameters:
- Activiteit van het dagelijks leven (ADL): voeding, hygiëne, slaapactiviteit
- Mobiliteit: fysieke activiteit, uitgaansfrequentie en -duur
- Cognitie: vergeetachtigheid, vroege tekenen van mentale achteruitgang
- Socialisatie: bezoeken aan activiteitencentra voor senioren, bezochte activiteiten, bezoeken aan andere interessante plaatsen
Dit 2 jaar durende project bestaat uit 3 zinnen waarbij 10 gezonde ouderen in het HDB-tehuis betrokken zijn in fase 1 en 2 en 100 ouderen in fase 3. Onze focus ligt op het gebruik van sensortechnologieën die in het bejaardentehuis zijn geïnstalleerd om hun dagelijkse levensactiviteiten te monitoren en te detecteren. . De verzamelde sensorgegevens worden vervolgens geanalyseerd om relevant gedrag van individuen te identificeren en om gedragsveranderingen te detecteren die in verband kunnen worden gebracht met risico's op MCI/kwetsbaarheid. De juiste ICT-gebaseerde interventies (bijv. datavisualisatie en waarschuwingen aan zorgverleners) zullen vervolgens worden toegepast om deze risico’s te beperken. Daarnaast zullen psychosociale gegevens met betrekking tot de levenskwaliteit van ouderen, de deelname aan sociale activiteiten en de activiteiten van het dagelijks leven ook worden verzameld via interviews en activiteitenlogboeken om de resultaten van onze technologische interventie te evalueren.
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Net als veel ontwikkelde landen wordt Singapore geconfronteerd met de uitdagingen van een vergrijzende bevolking. Het aantal Singaporezen van 65 jaar en ouder neemt snel toe naarmate de bevolkingsgroei vertraagt. Het aantal senioren is verdubbeld van 220.000 in 2000 naar 440.000 in 2015, en zal naar verwachting toenemen tot 900.000 in 2030. Onder de ouderen woont bijna 10% alleen (van 35.000 in 2012 naar 83.000 in 2030). De veranderende demografie verhoogt niet alleen de kosten van de gezondheidszorg, maar ook de vraag naar gezondheidszorgdiensten en zorgverlening.
Het voorkomen van kwetsbaarheid en MCI is van cruciaal belang voor ouderen om hun dagelijkse activiteiten vol te kunnen houden en thuis gezond en onafhankelijk te kunnen blijven. Eerder onderzoek heeft aangetoond dat kwetsbaarheid, net als handicap, een dynamisch proces is waarbij oudere individuen heen en weer bewegen tussen verschillende kwetsbaarheidstoestanden. De overgang naar kwetsbaarheid is een geleidelijke progressie die plaatsvindt in de loop van enkele maanden of jaren, en er zijn verrassend hoge herstelpercentages. Het is echter belangrijk om binnen het juiste tijdsbestek in te grijpen voordat iemand volledig kwetsbaar wordt. Daarom is het belangrijk om het begin en de voortgang van kwetsbaarheid te detecteren en de factoren te identificeren die de overgang naar minder kwetsbare staten kunnen vergemakkelijken. Dit kan informatie opleveren voor de ontwikkeling van interventies om ouderen met een risico op kwetsbaarheid te begeleiden.
Het City for All Ages-project wil aantonen dat slimme steden een cruciale rol kunnen spelen bij de "preventie" (dat wil zeggen de vroege detectie en daaropvolgende interventie) van MCI en kwetsbaarheidsgerelateerde risico's. Het kernidee is dat ‘slimme steden’, mogelijk gemaakt door de inzet van sensortechnologieën en analyses, gegevens over individuen kunnen verzamelen: a) om bevolkingsgroepen te identificeren die potentieel gevaar lopen, om zo te beginnen met strengere monitoring; b) het nauwlettend volgen van geselecteerde individuen, om een proactieve interventie te starten. In beide gevallen kunnen ongunstige gedragsveranderingen, die aan de hand van een reeks indicatoren worden geïdentificeerd, aanleiding geven tot preventieve maatregelen. Het doel is om het onderzoek naar de gezondheidszorg te bevorderen in de richting van een proactief in plaats van een reactief systeem.
Het onderzoeksteam zal gebruik maken van de bestaande experimenten en proeflocaties die zich hebben gericht op de detectie van risicovol gedrag bij ouderen, zowel in Frankrijk als in Singapore. Lessen die zijn geleerd uit het omgaan met uitdagingen, hetzij in termen van het begrijpen van de gegevens (zoals valse positieven, betekenisvolle informatie, enz.) of het bieden van de juiste en tijdige interventie (zoals problemen bij het effectief identificeren en organiseren van de interventie, een groot panel van belanghebbenden, buitensporige werven van zorgverleners, enz.) zou nuttig zijn voor dit project.
Ons doel is om detectietechnologieën te gebruiken die in bejaardentehuizen zijn geïnstalleerd om hun activiteiten te monitoren en te detecteren, zoals koken, slapen, naar het toilet gaan, het appartement verlaten of mogelijk ronddwalen en in de badkamer vallen. Sensorgegevens zullen onopvallend worden verzameld en beheerd met behulp van een privacybewust gekoppeld open data-paradigma. Fundamentele redeneer- en leeralgoritmen zullen op de gegevens worden toegepast om relevant gedrag van individuen te identificeren en om gedragsveranderingen te detecteren die in verband kunnen worden gebracht met risico's op MCI/kwetsbaarheid. De juiste ICT-gebaseerde interventies (bijv. datavisualisatie en waarschuwingen aan zorgverleners) zullen vervolgens worden toegepast om deze risico’s te beperken.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Paris, Frankrijk
- Werving
- Institut Mines Télécom (IMT)
-
Contact:
- Mounir Mokhtari, PhD
- E-mail: mounir.mokhtari@imt.fr
-
Contact:
- Antoine de Marassé-Enouf
- E-mail: antoine.demarasse@gmail.com
-
Onderonderzoeker:
- Oteng Ntsweng, PhD
-
Onderonderzoeker:
- Martin Kodys, PhD
-
-
-
-
-
Singapore, Singapore
- Werving
- National University of Singapore
-
Contact:
- Sharon Tan, PhD
- E-mail: tansl@comp.nus.edu.sg
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Hieronder staan de inclusiecriteria voor oudere deelnemers:
- Cognitief gehandicapte ouderen, zoals bepaald door de zorgverleners.
- Alleenstaand of met maximaal 2 huisgenoten
- Bewoonster van een HDB-appartement
- Bij voorkeur appartementen met WIFI internetverbinding
- Engelse of Chinese spreker in fase 1, alleen mandarijnsprekers worden in het onderzoek opgenomen. Afhankelijk van het aantal dialectsprekende ouderen in de woningen zullen in vervolgfasen ook dialectsprekende onderwerpen worden opgenomen.
- Lid van het Seniorenactiviteitencentrum
- Akkoord gaan met het delen van gegevens over hun dagelijkse levensactiviteit (ADL) met het onderzoeksteam, het Senior Activity Center-team en (indien van toepassing) hun aangewezen familieleden
- Engelse of Chinese spreker
- Beschik over een smartphone, tablet of computer
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Cognitief gehandicapte ouderen, zoals bepaald door het senior activiteitencentrumpersoneel tijdens de identificatie van potentiële deelnemers.
- Alleenstaand of met maximaal 2 huisgenoten
- Bewoonster van een HDB-appartement
- Bij voorkeur appartementen met WIFI internetverbinding
- Engelse of Chinese spreker in fase 1, alleen mandarijnsprekers worden in het onderzoek opgenomen. Afhankelijk van het aantal dialectsprekende ouderen in de woningen zullen in vervolgfasen ook dialectsprekende onderwerpen worden opgenomen.
- Lid van het Seniorenactiviteitencentrum
- Akkoord gaan met het delen van gegevens over hun dagelijkse levensactiviteit (ADL) met het onderzoeksteam, het Senior Activity Center-team en (indien van toepassing) hun aangewezen familieleden
Uitsluitingscriteria:
- Degenen die niet voldoen aan de bovengenoemde inclusiecriteria
- Heb een ernstige handicap
- Beperkte mobiliteit hebben (met behulp van een rolstoel)
- Heeft ernstige dementie
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Tijdsperiode vóór en na de implementatie van IoT-sensoren
Omdat ons onderzoek slechts één groep van 19 deelnemers betreft, zullen we hun levenskwaliteit op twee verschillende tijdstippen evalueren: vóór en na de introductie van IoT-sensoren.
|
Het voorgestelde monitoringsysteem voor ondersteunende activiteiten van het dagelijks leven (ADL) bestaat uit infraroodsensoren die naadloos in de leefomgeving zijn ingebed, en een visualisatie-app.
Multimodale sensoren met draadloze datatransmissiecapaciteit zullen op verschillende locaties worden geïnstalleerd (bijv.
slaapkamer, keuken, toilet, badkamer, woonkamer, enz.) om de activiteiten van individuele ouderen te monitoren en te detecteren, zoals koken, slapen, naar het toilet gaan, het appartement verlaten of mogelijk ronddwalen, vallen in de badkamer, enz.
Daarnaast wordt onopvallend onder het bedmatras een micro-gebogen glasvezel druksensormat geplaatst om de hart- en ademhalingsfrequentie van ouderen tijdens de slaap te meten.
Deze mat geeft informatie over de slaapkwaliteit en het slaap-waakritme van ouderen met slaapstoornissen.
De verzamelde gegevens worden vervolgens via een beveiligde gateway met Raspberry Pi overgebracht naar een speciale server voor gegevensverwerking en analyse.
Traditionele ouderenzorg zonder inzet van IoT-sensoren.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Verandering ten opzichte van de uitgangswaarde in de waargenomen levenskwaliteit van ouderen na 6 maanden
Tijdsspanne: 6 maanden
|
De waargenomen kwaliteit van leven van ouderen werd gerapporteerd tijdens semi-gestructureerde interviews
|
6 maanden
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Verandering ten opzichte van de uitgangswaarde in de waargenomen vermoeidheid van de zorgverlener na 6 maanden
Tijdsspanne: 6 maanden
|
De ervaren vermoeidheidsniveaus van zorgverleners gerapporteerd tijdens semi-gestructureerde interviews
|
6 maanden
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Medewerkers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Andere studie-ID-nummers
- SACIoTStudy
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Beschrijving IPD-plan
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .