Explorando Estratégias Inovadoras para Melhorar a Coordenação Olho-Mão e as Funções Cognitivas através do Exercício de Captura de Drones.
Explorar Estratégias Inovadoras para Melhorar a Coordenação Olho-Mão e as Funções Cognitivas Através de Exercícios de Captura de Drones.
A coordenação olho-mão (EHC) é uma função cognitivo-motora crítica que permite aos indivíduos interagirem eficazmente com o seu ambiente através de movimentos da mão guiados visualmente. Desempenha um papel essencial em atividades diárias como alcançar, agarrar e manipular objetos. Estudos anteriores demonstraram que atividades físicas e desportivas direcionadas podem melhorar o desempenho da EHC. No entanto, o envelhecimento está comumente associado a declínios na EHC, função executiva e controlo postural, o que pode afetar negativamente a independência na vida diária. Estas alterações relacionadas com a idade também estão intimamente ligadas ao declínio cognitivo e podem contribuir para o desenvolvimento de défice cognitivo ligeiro (DCL), demência e doença de Alzheimer, aumentando assim a carga sobre as famílias e os sistemas de saúde.
Para mitigar estes efeitos, várias abordagens de treino cognitivo-motor e assistidas por tecnologia foram propostas para melhorar a EHC e a função cognitiva em idosos. Embora muitos sistemas de treino de EHC existentes sejam informatizados e implementados usando realidade virtual (RV) ou realidade mista (RM), evidências acumuladas sugerem que os ambientes virtuais podem não replicar totalmente as interações olho-mão do mundo real. Limitações na perceção de profundidade, feedback háptico e realismo podem alterar as estratégias de fixação visual, execução de movimentos e desempenho geral da tarefa, potencialmente reduzindo a eficácia do treino em comparação com interações do mundo real.
Dadas estas limitações, permanece pouco claro se o treino de EHC no mundo real proporciona maiores benefícios às funções executivas e ao desempenho motor do que o treino virtual. Portanto, este estudo visa comparar os efeitos agudos do exercício de EHC realizado num ambiente do mundo real e num ambiente de passagem de realidade mista entre idosos. A tarefa de treino de EHC proposta envolve apanhar um objeto real tridimensional (3D) guiado por um mini drone físico, inspirado em comportamentos humanos naturais como esmagar insetos voadores, e a sua contraparte virtual envolvendo um objeto 3D virtual e um drone. O objetivo principal é examinar diferenças nas funções executivas, desempenho da tarefa e estabilidade postural entre condições de EHC real e virtual. Ao identificar qual modalidade de treino melhor suporta o desempenho cognitivo-motor, este estudo procura informar o desenho de intervenções eficazes e envolventes para um envelhecimento saudável e prevenção precoce do declínio cognitivo.
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Inscrição
Estágio
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
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Tainan, Taiwan, 701
- Motion Analysis Laboratory, Dept. of Biomedical Engineeing, National Cheng Kung University
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-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão:
- 60 anos ou mais (preferencialmente 65 anos ou mais).
- Capaz de realizar exercício físico regular.
- Visão normal ou visão normal após correção.
Critérios de Exclusão:
- Ter histórico de doenças crónicas significativas, como doenças neurológicas (por exemplo, AVC, demência, doença de Parkinson, visão deficiente e perda auditiva), cardiovasculares, metabólicas, pulmonares ou musculoesqueléticas.
- Ter histórico de enjoo de movimento significativo, náuseas ativas e vómitos, ou epilepsia.
- Medo de usar um headset de RV.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Outro
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Número de braços
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / BraçoGrupo de Participantes / Braço |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
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Experimental: Realizou o sistema virtual após o sistema real
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Esta condição envolve um participante a agarrar um objeto físico 3D localizado por baixo do drone num ambiente do mundo real.
A condição envolve um participante a agarrar uma contraparte virtual de um objeto físico 3D dentro de um ambiente de realidade mista (MR) com passagem.
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Experimental: Submeteu-se ao sistema real após o sistema virtual
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Esta condição envolve um participante a agarrar um objeto físico 3D localizado por baixo do drone num ambiente do mundo real.
A condição envolve um participante a agarrar uma contraparte virtual de um objeto físico 3D dentro de um ambiente de realidade mista (MR) com passagem.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Funções Executivas via Medição Flanker-ERP
Prazo: 2 horas
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Cada participante foi submetido a uma avaliação Flanker-ERP em três fases: na linha de base (pré-intervenção) e após as sessões de treino EHC baseadas em objetos físicos e virtuais.
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2 horas
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Taxa de Sucesso (TS)
Prazo: 1-1,5 horas
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O SR foi medido para cada participante durante os ensaios de captura de objetos em duas modalidades de treino EHC: os sistemas físicos e virtuais baseados em drones 3D para captura de objetos.
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1-1,5 horas
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Tempo de Reação (RT)
Prazo: 1-1,5 horas
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A RT foi medida para cada participante durante os ensaios de captura de objetos em duas modalidades de treino EHC: os sistemas físicos e os virtuais de captura de drones baseados em objetos 3D.
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1-1,5 horas
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Tempo de Movimento (MT)
Prazo: 1-1,5 horas
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O MT foi medido para cada participante durante os ensaios de captura de objetos em duas modalidades de treino EHC: os sistemas físicos e virtuais baseados em objetos 3D de captura de drones.
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1-1,5 horas
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Velocidade Máxima da Mão (VMH)
Prazo: 1-1,5 horas
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O PHV foi medido para cada participante durante os ensaios de captura de objetos em duas modalidades de treino de EHC: os sistemas físicos e os sistemas virtuais de captura de drones baseados em objetos 3D.
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1-1,5 horas
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Tempo até à Velocidade de Pico da Mão (TPHV)
Prazo: 1-1,5 horas
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O TPHV foi medido para cada participante durante os ensaios de captura de objetos em duas modalidades de treino EHC: os sistemas de captura de drones baseados em objetos físicos e virtuais em 3D.
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1-1,5 horas
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Centro de Massa (CoM)
Prazo: 1-1,5 horas
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O CoM de cada participante, durante a execução de tarefas de treino EHC, foi investigado relativamente a duas modalidades diferentes de treino EHC, incluindo sistemas de captura de drones baseados em objetos físicos e baseados em objetos virtuais.
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1-1,5 horas
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Centro de Pressão (CoP)
Prazo: 1-1,5 horas
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O CoP de cada participante durante a realização de tarefas de treino EHC foi investigado relativamente a duas modalidades diferentes de treino EHC, incluindo sistemas de captura de drones baseados em objetos físicos e baseados em objetos virtuais.
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1-1,5 horas
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Feedback subjectivo dos participantes sobre a dificuldade percebida da tarefa
Prazo: 10-15 minutos
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O feedback subjetivo dos participantes sobre a perceção da dificuldade da tarefa relativamente aos sistemas de treino EHC baseados em objetos físicos e virtuais foi recolhido através de uma escala de Likert de 5 pontos (1=muito fácil, 2=fácil, 3=neutro, 4=difícil e 5=muito difícil).
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10-15 minutos
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Comentários subjetivos dos participantes sobre a preferência do sistema
Prazo: 10-15 minutos
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Foi recolhido feedback subjetivo dos participantes sobre a preferência entre os sistemas de treino EHC baseados em objetos físicos e virtuais.
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10-15 minutos
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Questionário de Enjoo de Realidade Virtual (VRSQ)
Prazo: 10-15 minutos
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Os efeitos adversos do ambiente de realidade mista foram avaliados no final da experiência utilizando o Questionário de Enjoo de Realidade Virtual (VRSQ).
O VRSQ avalia a gravidade de nove sintomas distintos numa escala de 4 pontos (nenhum, ligeiro, moderado e grave).
Estes sintomas incluem desconforto geral, fadiga, dor de cabeça, fadiga ocular, dificuldade em focar, sensação de peso na cabeça, visão turva, tonturas com os olhos fechados e vertigem.
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10-15 minutos
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Colaboradores e Investigadores
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Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Delorme A, Makeig S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J Neurosci Methods. 2004 Mar 15;134(1):9-21. doi: 10.1016/j.jneumeth.2003.10.009.
- Birckhead B, Khalil C, Liu X, Conovitz S, Rizzo A, Danovitch I, Bullock K, Spiegel B. Recommendations for Methodology of Virtual Reality Clinical Trials in Health Care by an International Working Group: Iterative Study. JMIR Ment Health. 2019 Jan 31;6(1):e11973. doi: 10.2196/11973.
- R. B. Davis, S. Õunpuu, D. Tyburski, and J. R. Gage, "A gait analysis data collection and reduction technique," Hum Mov Sci, vol. 10, no. 5, pp. 575-587, 1991, doi: https://doi.org/10.1016/0167-9457(91)90046-Z.
- Lopez-Calderon J, Luck SJ. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Front Hum Neurosci. 2014 Apr 14;8:213. doi: 10.3389/fnhum.2014.00213. eCollection 2014.
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- A. Dalia Blaga, M. Frutos-Pascual, C. Creed, and I. Williams, "A Grasp on Reality: Understanding Grasping Patterns for Object Interaction in Real and Virtual Environments," in 2021 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct), 2021, pp. 391-396. doi: 10.1109/ISMAR-Adjunct54149.2021.00090.
- Chan PT, Chang WC, Chiu HL, Kao CC, Liu D, Chu H, Chou KR. Effect of interactive cognitive-motor training on eye-hand coordination and cognitive function in older adults. BMC Geriatr. 2019 Jan 28;19(1):27. doi: 10.1186/s12877-019-1029-y.
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- P. Lenik, K. Przednowek, M. Śliż, G. Bobula, and J. Lenik, "The impact of exercises with a reaction ball on the eye-hand coordination of basketball players," Apr. 2017.
- C. A. Manning and J. K. Ducharme, "Chapter 6 - Dementia Syndromes in the Older Adult," in Handbook of Assessment in Clinical Gerontology (Second Edition), Second Edition., P. A. Lichtenberg, Ed., San Diego: Academic Press, 2010, pp. 155-178. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374961-1.10006-5.
- Heintz Walters B, Huddleston WE, O'Connor K, Wang J, Hoeger Bement M, Keenan KG. The role of eye movements, attention, and hand movements on age-related differences in pegboard tests. J Neurophysiol. 2021 Nov 1;126(5):1710-1722. doi: 10.1152/jn.00629.2020. Epub 2021 Oct 13.
- Van Halewyck F, Lavrysen A, Levin O, Boisgontier MP, Elliott D, Helsen WF. Both age and physical activity level impact on eye-hand coordination. Hum Mov Sci. 2014 Aug;36:80-96. doi: 10.1016/j.humov.2014.05.005. Epub 2014 Jun 22.
- Rand MK, Stelmach GE. Effects of hand termination and accuracy requirements on eye-hand coordination in older adults. Behav Brain Res. 2011 May 16;219(1):39-46. doi: 10.1016/j.bbr.2010.12.008. Epub 2010 Dec 14.
- Niechwiej-Szwedo E, Wu S, Nouredanesh M, Tung J, Christian LW. Development of eye-hand coordination in typically developing children and adolescents assessed using a reach-to-grasp sequencing task. Hum Mov Sci. 2021 Dec;80:102868. doi: 10.1016/j.humov.2021.102868. Epub 2021 Sep 9.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Real)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Real)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
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Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
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Palavras-chave
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Outros números de identificação do estudo
- 113-420
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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