Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

ESTIMERING AV BALANSESTATUS I HEMIPARETICS

5. juni 2020 oppdatert av: Güzin Kara, Pamukkale University

ESTIMERING AV BALANSESTATUS HOS PASIENTER MED HEMIPARESIS: EN KUNSTIG NEVRAL NETTVERKSIMPLEMENTERING

Selv om Balance Evaluation Systems Test (BESTest) er et viktig balansevurderingsverktøy for å differensiere balanseunderskudd, er det tidkrevende og slitsomt for hemiparetiske pasienter. Å bruke kunstige nevrale nettverk (ANN) for å estimere balansestatus kan være et praktisk og nyttig verktøy for klinikere. Målet med denne studien var å sammenligne manuelle BESTest resultater og ANNs prediktive resultater og å bestemme de høyeste bidragene fra BESTest seksjoner ved å bruke ANNs prediktive resultater av BESTest seksjoner. 66 hemiparetiske individer ble inkludert i studien. Balansestatus ble evaluert ved å bruke BESTest. 70 %(n=46) av datasettet ble brukt til læring, 15 %(n=10) til evaluering og 15 %(n=10) til testformål for å modellere ANN-er. Multippel lineær regresjonsmodell (MLR) ble brukt for å sammenligne med ANN-er.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Den demografiske og kliniske informasjonen til deltakerne ble registrert. Klinisk informasjon består av noen grunnleggende medisinske data for pasientene. Hodkinson Mental Test ble brukt til å vurdere den kognitive statusen til deltakerne dersom de oppfylte inklusjonskriteriene. Balansevalueringssystemtest ble brukt for å vurdere balansestatusen til deltakerne.

Feed-forward back-propagation ANNs ble brukt i denne studien ved å bruke Levenberg-Marquardt treningsalgoritme. Tangent hyperbolske overføringsfunksjoner ble brukt i det skjulte laget. Matlab (versjon R2017b, Mathworks Inc, USA) ble brukt i ANNs modellering. 70 % (n=46), 15 % (n=10) og 15 % (n=10) av data innhentet fra deltakerne ble brukt til henholdsvis trening, validering og test i studien. Multippel lineær regresjon (MLR) modeller ble også brukt for å sammenligne med ANN-er.

For det første ble ANN-ene modellert for det første målet med studien. Vi brukte dataene fra de fem tradisjonelle balansetestene i BESTest som ikke brukte de reelle verdiene (timingen eller avstanden), men bare de klassifiserte verdiene (0-3 poeng i BESTest) for å trene ANN-er. Fem balansetester var funksjonell rekkeviddetest (cm), ståtest for ett ben for høyre og venstre side (sek), 6-meters gangtest (sek) og timed up and go test (sek). Deretter sammenligner vi de manuelle totale BESTest-skårene med de anslåtte skårene fra ANN-ene.

For det andre fjernet vi 6 seksjoner av BESTest én etter én og modellerte med de resterende 5 delene av testen for å estimere den totale BESTest-poengsummen. Etter denne modelleringen fjernet vi hvert element en etter en i den første seksjonen og estimerte den første seksjonens totale poengsum. Vi gjentok prosessen for alle delene av BESTest.

Statistisk analyse

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

66

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

33 år til 63 år (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Sekstiseks frivillige med hemiparese (23 kvinner, 43 menn) deltok i studien. Deltakerne informerte om retten til å trekke tilbake sitt samtykke når som helst. Alle informert om dette før det gis signert samtykke.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • er i alderen 35-65 år,
  • Kan gå selvstendig eller med ganghjelp,
  • Kan stå i minst 1 minutt selvstendig,
  • Har enkelt hemiparese,
  • Å få minst 8 poeng fra Hodkinson Mental Test.

Ekskluderingskriterier:

  • Å ha komorbiditeter som påvirker balansen deres,
  • Har kommunikasjonsproblemer.
  • Pasienter som ikke kan forstå instruksjonene som ble gitt dem, ble ekskludert fra studien.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Observasjonsmodeller: Annen
  • Tidsperspektiver: Tverrsnitt

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Test av balanseevalueringssystem (BESTest)
Tidsramme: to år
Biomekaniske begrensninger, stabilitetsgrenser/vertikalitet, forventningsfulle posturale justeringer, posturale responser, sensorisk orientering og stabilitet i gangart
to år
Kunstig nevrale nettverksmodellering
Tidsramme: to år
sammenligne de manuelle totale BESTest-skårene med de anslåtte skårene fra ANN-ene
to år
Kunstig nevrale nettverksmodellering
Tidsramme: to år
bestemme de høyeste bidragene fra BESTest undersett for å finne ANNs prediktive resultater av BESTEste undersett.
to år

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Pamukkale University

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Güzin Kara, PhD, PT, Pamukkale University

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

31. juli 2016

Primær fullføring (Faktiske)

31. mai 2018

Studiet fullført (Faktiske)

31. mai 2018

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

2. juni 2020

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

5. juni 2020

Først lagt ut (Faktiske)

9. juni 2020

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

9. juni 2020

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

5. juni 2020

Sist bekreftet

1. juni 2020

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • 60116787-020/5431

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Hemiparese

Kliniske studier på Test av balanseevalueringssystem

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Senegal

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

3
Abonnere