Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Neuroterapi för att främja känslasigenkänning vid autism

12 september 2020 uppdaterad av: John Richey, Virginia Polytechnic Institute and State University
Autismspektrumstörning (ASD) är en neuroutvecklingsstörning, mer utbredd än tidigare trott och heterogen till uttryck, även om den likformigt kännetecknas av allvarliga sociala funktionshinder. Den sociala funktionsnedsättningen som definierar ASD genomsyrar andra områden av adaptivt beteende, förutsäger sekundära psykiska hälsoproblem och påverkar det långsiktiga resultatet negativt. Även om ASD är ett kroniskt tillstånd, har det gjorts lite forskning om interventioner för vuxna med ASD. Denna studie föreslår att först fastställa den neurala plasticiteten hos specifika hjärnmekanismer som ligger till grund för svårigheter med ansiktsigenkänning, ett centralt underskott som tros vara avgörande för beteendeuttrycket av ASD-socialt handikapp. Utredarna kommer sedan att utveckla en ny, datorbaserad intervention med hjälp av realtidsfeedback, till användaren, för att lindra brister i känslomässig igenkänning.

Studieöversikt

Status

Avslutad

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

Individer med autismspektrumstörning (ASD) är kända för att ha svårt att känna igen ansiktskänsla. Sådana brister i ansiktsigenkänning (FER) tros orsaka eller förvärra social funktionsnedsättning vid ASD genom att förhindra 1) korrekt detektering av social/emotionell information som förmedlas genom ansiktet och, därefter, 2) utplacering av känslomässigt lämpliga svar. I enlighet med denna modell är FER-brist korrelerade med social funktionsnedsättning vid ASD och ger sjuklighet utöver kärnsymtomen.

Det långsiktiga målet är att förstå hur FER-nätverk kan manipuleras i terapeutiska och förebyggande syften. I den här studien testar utredarna genomförbarheten av en intervention som utnyttjar vårt tidigare utvecklade hjärn-datorgränssnitt (BCI) för att främja FER i en blandad virtuell verklighetsvärld. Det nya verktyget "FER Assistant" (utplacerat på en surfplatta - iPad) är avsett att hjälpa användare att upptäcka känslor och avsikter hos "avatarer" som lever i en virtuell värld, och kommer att ge användarna en mycket realistisk testbädd för att öva FER-färdigheter i samverkan med BCI.

Studietyp

Interventionell

Inskrivning (Faktisk)

28

Fas

  • Inte tillämpbar

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studieorter

  • Förenta staterna
    • Virginia
      • Blacksburg, Virginia, Förenta staterna
        • Child Study Center

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

16 år till 29 år (Barn, Vuxen)

Tar emot friska volontärer

Ja

Kön som är behöriga för studier

Manlig

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • diagnos av ASD

Exklusions kriterier:

  • Ingen allvarlig psykopatologi som motiverar annan omedelbar behandling

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

  • Primärt syfte: Behandling
  • Tilldelning: Randomiserad
  • Interventionsmodell: Parallellt uppdrag
  • Maskning: Enda

Vapen och interventioner

Deltagargrupp / Arm
Intervention / Behandling
Experimentell: aktiva
Neurofeedback för FER
Beteende: neurofeedback
realtidsfeedback om noggrannheten i känsloigenkänning
Inget ingripande: kontrollera
väntelista

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
ansiktsigenkänning (RMET)
Tidsram: 5 veckor
Förändring i ansiktsigenkänning 5 veckor efter grundlinjeutnämningen
5 veckor

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Virginia Polytechnic Institute and State University

Utredare

  • Huvudutredare: Richey, Virginia Polytechnic Institute and State University

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

1 september 2016

Primärt slutförande (Faktisk)

31 december 2019

Avslutad studie (Faktisk)

31 december 2019

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

18 december 2016

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

12 december 2017

Första postat (Faktisk)

18 december 2017

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

16 september 2020

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

12 september 2020

Senast verifierad

1 september 2020

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • MH100268

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera