基于虚拟现实的 9 孔钉测试在中风患者中的有效性和可靠性
基于 BeCureTM 虚拟现实的 9 孔钉测试在中风患者中的有效性和可靠性
这项观察性研究的目的是证明基于 VR 的 9 孔钉测试 (9HPT) 对于评估中风患者的手动灵活性的诊断价值。
它旨在回答的主要问题是：
- 与物理版本相比，基于 VR 的 9HPT 是否是一种可靠且有效的诊断工具，用于评估中风患者的手灵巧度？
- 基于 VR 的 9HPT 在健康个体的优势手和非优势手之间是否存在差异？
研究概览
详细说明
9 孔钉测试 (9HPT) 是一种用于评估患有各种神经系统疾病（包括中风、帕金森病和脑瘫）患者手指灵活性的方法。 此外，该测试还评估力量、视觉注意力、深度知觉、感官知觉和运动协调性。
多项研究在健康正常受试者和中风患者中评估了 9HPT 的心理测量特性。 这些结果表明，9HPT 可能是治疗中风患者的可靠、有效且反应灵敏的措施。 尽管该测试管理起来相对简单，但它确实有许多缺点。 患者可能会打翻测试工具，一次拿走多个钉子，用双手，在填满所有孔之前开始将钉子移回原位，或者将钉子掉在地板上。 此外，由于测试仪的性能，时间测量可能会出现错误。 技术的最新发展催生了基于电子和虚拟现实 (VR) 的 9HPT 版本。 这些新版本消除了原始测试的缺点，允许存储测量结果，并提供一种在医院和远程跟踪治疗过程的方法。 然而，关于这些测试在患有神经系统疾病的个体中的有效性和可靠性的研究仍然有限。 因此，本研究的目的是证明基于 VR 的 9HPT 用于评估中风患者手灵巧度的有效性和可靠性。 次要目的是确定健康个体测试的标准值，并揭示惯用手和非惯用手之间是否存在差异。
该研究是一项横断面观察试验。 申请安卡拉大学医学院物理医学和康复系的中风后患者将被纳入该研究。 将记录社会人口统计数据，例如性别、年龄、教育水平、职业、背景、中风持续时间、病变类型和合并症史。 所有患者将在开始时和 7 天后接受评估。 体检时将评估意识、定向和合作状态，并对患者进行简易智力测试。 在此评估中得分 22 分或以上的参与者将被纳入本研究。 Brunnstrom 运动分期将用于中风患者的运动评估。 改良阿什沃斯量表将用于评估痉挛状态。 因此，上肢痉挛 3 级及以上的参与者将被排除在研究之外。 参与者将首先接受身体9HPT。 物理测试完成后，将进行基于VR的9HPT。 为此，将使用笔记本电脑、运动控制器和 BecureTM 软件。 通过放置在桌子上且不接触参与者的运动传感器（Leap Motion Controller），上肢和手部的动作将反映在计算机屏幕上。 测试期间，参与者将先练习2次，然后进行测试。 测试将重复3次，并以秒为单位记录平均值。 7天后以同样的方式重复测试。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Haydar Gok, Professor
- 电话号码：90+5325669722
- 邮箱：haydar.gok@gmail.com
研究联系人备份
- 姓名：Sehim Kutlay, Professor
- 电话号码：905325625906
- 邮箱：sehim.kutlay@gmail.com
学习地点
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Ankara、火鸡、06620
- 招聘中
- Ankara University School of Medicine Department of Physical Medicine and Rehabilitation
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接触：
- Haydar Gok, Professor
- 电话号码：+905325669722
- 邮箱：haydar.gok@gmail.com
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接触：
- Sehim Kutlay, Professor
- 电话号码：+905325625906
- 邮箱：sehim.kutlay@gmail.com
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副研究员：
- Nur Akbas, Resident
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 根据世界卫生组织的定义接受中风诊断
- 根据 Brunnstrom 运动分期，上肢处于第 3 期及以上
- 具有认知能力（迷你智力测试得分为 22 分或以上）
- 坐姿平衡
- 患者或其亲属已填写知情自愿同意书
排除标准：
- 存在严重失语症
- 存在认知障碍或精神疾病
- 检测忽视现象
- 存在偏盲
- 受影响手臂的痉挛，根据改良阿什沃斯量表为 3 级或以上
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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患者组
中风后患者
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志愿者首先将接受9孔钉的物理测试。
实物测试完成后，将进行基于VR的9孔钉测试。
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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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基于 VR 的 9 孔钉测试的重测可靠性
大体时间：基线和 7 天
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评分基于完成基于 VR 的 9 孔钉测试活动所需的时间（以秒为单位记录）。
志愿者首先将接受9孔钉的物理测试。
实物测试完成后，将进行基于VR的9孔钉测试。
在这个应用中，患者将首先练习2次，然后进行测试。
测试将重复3次，并以秒为单位记录平均值。
7天后以同样的方式重复测试。
为了确定测试的可靠性，将计算组内相关系数-ICC。
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基线和 7 天
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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基于VR的9孔测试的内部一致性
大体时间：基线
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评分基于完成基于 VR 的 9 孔钉测试活动所需的时间（以秒为单位记录）。
志愿者首先将接受9孔钉的物理测试。
实物测试完成后，将进行基于VR的9孔钉测试。
在这个应用中，患者将首先练习2次，然后进行测试。
测试将重复3次，并以秒为单位记录平均值。
为了确定检验的内部一致性，将计算 Cronbach α 系数。
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基线
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基于VR的9孔测试的构建有效性
大体时间：基线
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评分基于完成基于 VR 的 9 孔钉测试活动所需的时间（以秒为单位记录）。
志愿者首先将接受9孔钉的物理测试。
实物测试完成后，将进行基于VR的9孔钉测试。
测试的标准有效性将通过其与物理 9 孔钉测试（斯皮尔曼等级相关）的一致性来计算。
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基线
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确定健康个体中基于虚拟现实的 9 孔钉测试的规范值，并揭示惯用手和非惯用手之间是否存在差异。
大体时间：基线
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在年龄和性别匹配的健康志愿者中，将在惯用手和非惯用手上进行基于 VR 的 9 孔钉测试。
评分基于完成基于 VR 的 9 孔钉测试活动所需的时间（以秒为单位记录）。
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基线
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合作者和调查者
调查人员
- 研究主任：Haydar Gok, Professor、Ankara University
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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