Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Вклад виртуальной реальности и моделирования в оценку риска падения у пожилых людей и пациентов с болезнью Паркинсона (PrévSim)

12 апреля 2019 г. обновлено: Central Hospital, Nancy, France

Иммерсивная виртуальная реальность с использованием головного дисплея и моделирования с использованием алгоритмов машинного обучения для оценки риска падения у пожилых людей и пациентов с болезнью Паркинсона.

Процесс старения влияет одновременно на сенсорные, когнитивные и двигательные функции. Кроме того, старение часто сопровождается патологиями, усиливающими эффекты старения. Стареющий субъект будет иметь больше трудностей в поддержании контроля равновесия и будет подвергаться риску падения с иногда критическими последствиями для качества жизни.

Риск падения оценивается тестами в одно и то же время текущей жизни и с баллами чувствительности и специфичности, которые необходимо улучшить. В обзоре, включавшем 25 исследований (2 314 субъектов), показана чувствительность 32 % и специфичность 73 % по тесту Timed Up and Go (TUG) с порогом 13,5 секунд.

Кроме того, падение происходит в многофакторном контексте, когда субъект взаимодействует со своим окружением. Поэтому представляется важным проверить контроль баланса или риск падения людей как можно ближе к ситуациям повседневной жизни. Это исследование, основанное на TUG, будет направлено на оценку нейро-психомоторного поведения субъектов в ситуациях, близких к повседневной жизни, с использованием виртуальной реальности (VR) и платформы Human Metrology.

Результаты могут в конечном итоге привести к повышению чувствительности и специфичности при оценке риска падения с помощью TUG, выполняемой в виртуальной реальности, по сравнению с классической TUG, которая обычно используется медицинскими работниками, и, таким образом, позволяют проводить более раннее или более подходящее лечение субъекта для предотвращения риск падения. Это может позволить медицинским работникам лучше понять риск падения и, таким образом, направлять медицинские рекомендации и назначения, особенно с точки зрения соответствующих программ физической активности.

Обзор исследования

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Ожидаемый)

116

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

      • Vandœuvre-lès-Nancy, Франция, 54500
        • University Hospital of Nancy

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

От 65 лет до 80 лет (Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Да

Полы, имеющие право на обучение

Все

Описание

Критерии включения:

Пожилые люди, не падающие

  • Мужской и женский
  • Возраст от 65 до 80 лет
  • Автономный
  • Отчетность об отсутствии падения за последние 12 месяцев

Падшие пожилые

  • Мужской и женский
  • Возраст от 65 до 80 лет
  • Автономный
  • Сообщение как минимум об 1 падении за последние 12 месяцев

Непадающие пациенты с болезнью Паркинсона

  • Мужской и женский
  • Возраст от 65 до 80 лет
  • Автономный
  • Отчетность об отсутствии падения за последние 12 месяцев
  • Дофа-чувствительный
  • В период ОН лечения болезни Паркинсона

Критерий исключения:

  • Нарушение слуха, препятствующее пониманию инструкций и прослушиванию звукового сообщения
  • Острота зрения не совместима с процедурой проверки в виртуальной реальности
  • Неспособность двигаться без посторонней помощи
  • Непонимание письменного и устного французского языка, неграмотность, слабоумие
  • Лечение, включая психотропные препараты
  • Человек в чрезвычайной ситуации,
  • Совершеннолетнее лицо, к которому применена мера правовой защиты (попечительство, попечитель, охрана справедливости),
  • Крупное лицо, неспособное выразить свое согласие,
  • Госпитализированный человек,
  • Лицо, лишенное свободы по судебному или административному решению, являющееся объектом психиатрической помощи на основании статей L. 3212-1 и L. 3213-1 французского Кодекса общественного здравоохранения,
  • Лицо, которое, по мнению исследователя, может не сотрудничать или не соблюдать обязательства, связанные с участием в исследовании
  • Человек с предрасположенностью к эпилепсии

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Профилактика
  • Распределение: Нерандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: Не падающие пожилые люди
Биомеханический, физиологический, психологический и поведенческий анализы
Экспериментальный: Падение пожилых людей
Биомеханический, физиологический, психологический и поведенческий анализы
Экспериментальный: Непадающие пациенты с болезнью Паркинсона
Биомеханический, физиологический, психологический и поведенческий анализы

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Timed Up & Go в виртуальной реальности (VR)
Временное ограничение: Базовый уровень
Время
Базовый уровень

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Timed Up & Go (без VR)
Временное ограничение: Базовый уровень
Время
Базовый уровень
Проверка TUG в состоянии VR
Временное ограничение: 1 год наблюдения
Чувствительность и специфичность условий TUG и TUG VR
1 год наблюдения
Корреляция между временем TUG и TUG VR и отслеживанием падения
Временное ограничение: 1 год наблюдения
1 год наблюдения
Кинематический анализ
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение движения всего тела (координаты по осям x, y, z) в зависимости от времени во время задач виртуальной реальности
Базовый уровень
Кинетический анализ
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение эволюции подошвенного давления (сила в Ньютонах) в зависимости от времени во время задач виртуальной реальности
Базовый уровень
Физиологический анализ 1
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение эволюции сердечного ритма (уд/мин) в зависимости от времени во время задач виртуальной реальности
Базовый уровень
Физиологический анализ 2
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение эволюции дыхания (частоты) в зависимости от времени во время задач виртуальной реальности
Базовый уровень
Физиологический анализ 3
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение эволюции кожно-гальванической реакции (µSiemens) в зависимости от времени во время задач виртуальной реальности
Базовый уровень
Анализ визуального внимания
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение параметров взгляда, сфокусированного на виртуальных объектах (количество взглядов на каждый объект и время, проведенное сфокусированным на этом объекте)
Базовый уровень
Психологический анализ 1
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение страха падения (Fall Efficacy Scale-International от Tinetti с оценкой от 16 до 64)
Базовый уровень
Психологический анализ 2
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение страха падения (Уверенность в балансе для конкретных видов деятельности — шкала Пауэлла и Майерса с оценкой от 0 до 45)
Базовый уровень
Психологический анализ 3
Временное ограничение: Базовый уровень
Измерение копинг-стратегий (Ways of Coping Checklist от Folkman & Lazarus с баллами от 1 до 5 за субъективную оценку вспоминаемой стрессовой ситуации, баллами от 10 до 40 за пункт Проблема, баллами от 9 до 36 за пункт Эмоции и балл от 8 до 32 за элемент поощрения).
Базовый уровень
Автоматизированное обучение и оценка риска падения
Временное ограничение: до 3 лет

Контролируемое обучение с помощью машины опорных векторов, дерева решений, линейного дискриминанта.

Использование алгоритмов машинного обучения — это не измерение, а обработка данных, при которой все данные измерений собираются и сравниваются с количеством падений в течение года наблюдения. Алгоритмы машинного обучения научатся на этих данных классифицировать любого нового участника по профилю «с низким риском падения», «с высоким риском падения» или «без риска падения».

до 3 лет

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Ожидаемый)

30 апреля 2019 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

30 июня 2020 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

30 июня 2022 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

30 января 2019 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

19 февраля 2019 г.

Первый опубликованный (Действительный)

21 февраля 2019 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

16 апреля 2019 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

12 апреля 2019 г.

Последняя проверка

1 апреля 2019 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться