通过 PVT 使用 AI 减少痉挛对脑瘫儿童进行儿科康复
2024年5月6日 更新者：Muhammad Naveed Babur、Superior University
通过人工智能驱动的个性化振动疗法对脑瘫儿童进行儿科康复：一种减少痉挛、改善运动功能和生活质量的创新方法
该研究的重点是通过人工智能驱动的个性化振动疗法对脑瘫儿童进行儿科康复。
研究概览
详细说明
减少痉挛、改善运动功能、提高生活质量的创新方法。
振动疗法通过激活身体的自然牵张反射来减少痉挛，从而引发肌肉收缩。
此外，有人提出肌梭 Ia 传入神经的初级端受到肌肉振动的刺激。
这导致α运动神经元的兴奋，随后运动单位的收缩，最终产生强直性肌肉收缩。
这项研究将通过引入人工智能来修改振动疗法，以帮助患有痉挛性脑瘫的患者康复。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
32
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Punjab
-
Lahore、Punjab、巴基斯坦、54600
- Johar Pain Relief Center
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Lahore、Punjab、巴基斯坦
- Ali Fatima hospital
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-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 根据神经科医生报告诊断为痉挛性 CP，GMFCS I-III 级
- 能够安全承受振动装置的强度。
- 进入研究之前/之后 5 个月内没有计划进行手术
排除标准：
- 入组后 12 周内发生骨折。
- 入组前 3 个月内使用合成代谢药物、糖皮质激素（不包括吸入）或生长激素（无论剂量）至少 1 个月的历史。
- 入组前3个月内有下肢肉毒毒素注射史。
- 可能妨碍儿童完成研究的疾病史或体检结果（例如急性血栓形成、肌腱炎）。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：诊断
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：由人工智能驱动的个性化振动疗法
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目标频率为 20 Hz 或 25 Hz，振幅为 2-4 mm 整个治疗疗程约为 20 分钟，并以热敷作为基线治疗，每周 6 次疗程，总共持续 8 周
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其他：物理治疗治疗
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痉挛性双瘫性脑瘫的精选物理治疗方案。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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改良阿什沃斯量表
大体时间：12个月
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它用于评估神经系统疾病患者的痉挛状态。
对于改良阿什沃斯量表的分数，评分者之间和评分者内部都达成了令人满意的一致性。
改良阿什沃斯量表的结果显示，测量上肢比测量下肢更可靠。
下肢和上肢评分的评分者间可靠性与许多研究参数具有统计相关性
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12个月
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儿童生活质量问卷
大体时间：12个月
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第一份专门用于衡量脑瘫 (CP) 儿童生活质量 (QOL) 的特定健康状况调查问卷是脑瘫儿童生活质量 (CP QOL-Child)。
对于主要照顾者，组内相关值变化范围为.88
到 97，而儿童则在 91 到 98 之间。
使用土耳其语版 CP QOL 问卷对脑瘫 (CP) 儿童进行评估被认为是一种有效且可靠的方法。
b)粗大运动功能分类系统 受试者间可靠性为0.84。
GMFCS 水平和运动发育测试比 GMFCS 水平和非运动发育测试具有更强的相关性。
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12个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年10月1日
初级完成 (实际的)
2024年2月1日
研究完成 (估计的)
2024年9月1日
研究注册日期
首次提交
2024年5月2日
首先提交符合 QC 标准的
2024年5月6日
首次发布 (实际的)
2024年5月9日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年5月9日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年5月6日
最后验证
2024年5月1日
更多信息
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