- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT07451223
Robô Autónomo de Navegação para Deteção de Quedas e Risco de Quedas em Residentes de Lares de Idosos com Doença de Alzheimer/ADRD - Estudo de Viabilidade
27 de fevereiro de 2026 atualizado por: Yuval Malinsky, Vigorous Mind, Inc.
Robô de Navegação Autónoma para Deteção de Quedas e Risco de Quedas em Residentes de Lares de Idosos com Doença de Alzheimer/ADRD
Este estudo é um estudo de viabilidade para provar que um robô de navegação autónoma pode patrulhar os quartos de lares de idosos dia e noite, detetar se um residente caiu, acender a luz ambiente à noite e uma câmara de vídeo, e permitir que a equipa de enfermagem visualize e avalie a situação através da câmara de vídeo do robô e comunique com o residente através do ecrã do robô.
Visão geral do estudo
Status
Rescindido
Condições
Descrição detalhada
Protocolo de Intervenção Antes de enviar o robot em patrulha para detetar se um residente está a tentar levantar-se da cadeira ou da cama ou se um residente caiu, iremos habituar os residentes ao robot.
Iremos fazer isto através da ronda matinal de despertar musical a tocar "Oh What a Beautiful Morning" durante um mês.
Iremos explicar aos residentes que o robot virá "visitar"-los regularmente para ver como estão e demonstrar como o robot se aproxima e os observa.
Usando uma câmara de infravermelhos e inteligência artificial, o robot consegue localizar onde uma pessoa está na sala e em que posição.
Se visitar um quarto privado e o robot "ver" que um residente não está no chão ou está na sua cadeira de rodas ou sofá ou na cama e não está a tentar levantar-se ou sair da cama ou ficar de pé, ele simplesmente dá meia-volta e sai do quarto sem interromper o residente.
Se detetar que uma pessoa está no chão, dirá "Sou o robot temi, vou buscar ajuda".
Ligará a luz ambiente, alertará a equipa e ligará a câmara de vídeo do robot para facilitar a comunicação entre a equipa e o residente, para que a equipa possa avaliar a situação e tomar a ação adequada.
Se detetar que há mais de uma pessoa no quarto e nenhuma está no chão, sairá do quarto.
Se houver outra pessoa no quarto e uma pessoa estiver no chão, alertará a equipa.
Se a segunda pessoa no quarto for um membro da equipa, ele/ela poderá clicar num botão no ecrã do robot para o enviar a continuar a patrulha e ele sairá do quarto e continuará a patrulha.
Se o quarto for um quarto semi-privado e houver dois residentes a viver lá, o robot verificará um residente e se ele/ela não estiver em risco, dará meia-volta e verificará o estado do segundo residente.
Se ambos estiverem a descansar, o robot sairá do quarto sem interromper os residentes.
Se o robot detetar que um residente está a tentar levantar-se ou sair da cama, dirá: "sou o robot temi, por favor sente-se, vou buscar ajuda".
Ligará a luz ambiente e a sua câmara de vídeo e alertará a equipa.
Se detetar que um residente está no chão, executará o procedimento descrito acima.
Se um membro da equipa já estiver num quarto semi-privado onde ocorreu uma queda, ele/ela poderá enviar o robot para continuar a patrulha ou tarefa, conforme descrito no quarto privado.
Todas as quedas relatadas pelo robot terão uma imagem capturada para que a queda possa ser verificada pela equipa de investigação.
As quedas relatadas pela equipa e pelo robot serão tabuladas de acordo com a sua concordância: 1) Robot detetou e relatou corretamente, mas a equipa não registou uma queda; 2) a equipa relatou uma queda, mas o robot não; 3) o robot e a equipa relataram corretamente uma queda; e, 4) o robot relata uma queda: não há imagem na gravação do robot para validar que ocorreu uma queda e a equipa não relata uma queda.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
40
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
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Rhode Island
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Providence, Rhode Island, Estados Unidos, 02903
- Steere House Nursing & Rehabilitation Center
-
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Residentes de lares de idosos com demência
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Residente de lar de idosos com demência
Critérios de Exclusão:
- Residentes em precauções de isolamento (ex: Clostridoides difficile, COVID 19, MRSA)
- Residente em fase terminal ativa
- Recusa do residente e/ou da família
- Quadriplegia funcional ou estrutural com incapacidade de mobilização com pouco ou nenhum risco de queda
- Residentes que ficam agitados quando o robô interage com eles
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
|---|
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Um robô irá patrulhar os quartos dos residentes do lar de idosos para detetar quedas
Residentes de lares de idosos numa unidade de memória de cuidados a longo prazo
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Viabilidade de um robô para detetar quedas numa casa de repouso
Prazo: durante três meses
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A Medida de Resultado Primária é que 95% das vezes o robô detetou corretamente que um residente caiu, conseguiu acender a luz ambiente, alertar a equipa de enfermagem, ligar a câmara de vídeo e facilitar a comunicação entre o residente e a equipa de enfermagem.
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durante três meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Satisfação do pessoal de enfermagem com a deteção de quedas pelo robô
Prazo: durante três meses
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75% da equipa de enfermagem afirmou que o sistema de deteção de quedas melhorou a sua capacidade de prestar cuidados seguros
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durante três meses
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O robô conseguiu detetar quedas no lar de idosos antes da equipa de enfermagem
Prazo: Durante três meses
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Que em mais de 30% das quedas o robô detetou as quedas antes da equipa de enfermagem.
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Durante três meses
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Lynn McNicoll, BS, MDCM, Brown University Health
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Malinsky Y,McNicoll L,Gravenstein S
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
31 de julho de 2025
Conclusão Primária (Real)
31 de julho de 2025
Conclusão do estudo (Real)
31 de agosto de 2025
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
27 de fevereiro de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
27 de fevereiro de 2026
Primeira postagem (Real)
5 de março de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
5 de março de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
27 de fevereiro de 2026
Última verificação
1 de fevereiro de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- VMRFalls1
- 1R43AG082599-01 (Concessão/Contrato do NIH dos EUA)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Descrição do plano IPD
Não são recolhidos DPI
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .