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出境医 / 临床实验 / 基于多面数据的老年人的秋季预测模型的开发
基于多面数据的老年人的秋季预测模型的开发
研究描述
简要摘要：
这项研究旨在通过测量多方面的生物信号数据来为老年人开发秋季预测模型，以对步行模式进行分类并通过与影响跌倒的变量鉴定因果关系。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 步态 | 其他：老年人 |
详细说明：
这项研究旨在通过测量老年人身体功能的多组合生物信号数据来开发秋季预测模型，并步行以对老年人的步行模式进行分类，并通过影响跌倒的变量来识别因果关系和影响。
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 100名参与者 |
| 观察模型： | 只有案例 |
| 时间观点： | 横截面 |
| 官方标题： | 通过分析基于多面生物信号数据的步行模式来开发老年人秋季预测模型 |
| 实际学习开始日期 ： | 2021年2月25日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2022年8月31日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2022年8月31日 |
武器和干预措施
| 小组/队列 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 | 其他：老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 |
结果措施
主要结果指标 ：
- 步态分析[时间范围：1小时]
步态分析是通过使用表面肌电图和运动分析系统来测量和评估患者步行模式的过程。
所有参与者都进行地面步行，以评估运动分析和表面EMG的运动学，动力学和肌肉激活的变化
次要结果度量 ：
- 改变代谢能量消耗[时间范围：15分钟]
所有受试者在跑步机以舒适的速度行走5分钟的过程中均均接受了呼吸新陈代谢能量的测量。
它使用便携式心肺代谢系统（CosmedK4B²，意大利罗马）评估代谢能量消耗的变化。
- 改变肌肉活动[时间范围：30分钟]所有受试者在跑步机期间以舒适的速度行走5分钟进行肌肉活动的测量
- 更改大脑活动[时间范围：30分钟]所有受试者都通过在跑步机舒适的速度和高速行走5分钟的跑步机行走过程中测量脑活动的测量
- 短体性能电池（SPPB）[时间范围：5分钟]短体性能电池（SPPB）是一系列测试，用于评估老年人的下肢功能和移动性。
- 四平方步测试（FSST）[时间范围：5分钟]四平方步测试（FSST）用于评估动态稳定性以及对象在低对象向前，侧向和向后踩下的能力。
- 定时进行测试（TUG）[时间范围：5分钟]定时和GO测试（TUG）是一个简单的测试，用于评估一个人的活动能力，并且需要静态和动态平衡。它利用一个人从椅子上升起的时间，走三米，转身，走回椅子，然后坐下。
- 10米步骤测试（10MWT）[时间范围：5分钟]通过测量个人步行10米所需的时间来衡量自我选择的速度。为了进行测试，患者步行10米（33英尺），当领导脚越过起始线和终点线时，测量时间。说明是：“当我说走时，请以正常的速度行走。”
- 改良的浴缸指数（MBI）[时间范围：5分钟]MBI是对日常生活活动的量度，该活动表明患者与任何帮助的独立性。它涵盖了10个功能范围（活动）：肠道控制，膀胱控制，以及修饰，厕所使用，喂食，转移，步行，穿衣，攀爬楼梯和沐浴的帮助。
- 6分钟步行测试（6MWT）[时间范围：6分钟]六分钟的步行测试（6MWT）测量了一个人能够在坚硬的平坦表面上总共行走六分钟的距离。目的是让个人在六分钟内尽可能地行走。
- 秋季功效量表（FES）[时间范围：5分钟]瀑布功效量表（FES）是一个十分级测试，以10分的量表从完全自信到完全自信。
资格标准
| 符合研究资格的年龄： | 65年至84岁（老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 是的 |
| 采样方法： | 非概率样本 |
研究人群
65至84岁的社区老年人
标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Yun-Hee Kim，医学博士，博士 | 82-2-3410-2824 | yunkim@skku.edu |
位置
| 韩国，共和国 | |
| 三星医疗中心 | 招募 |
| 首尔，韩国，共和国，06351 | |
| 联系人：Yun-Hee Kim，医学博士，博士82-2-3410-2824 YUN12255.KIM@SAMSUNG.com | |
赞助商和合作者
三星医疗中心
调查人员
| 首席研究员： | Yun-Hee Kim，医学博士，博士 | 三星医疗中心 |
| 追踪信息 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2021年1月22日 | ||||
| 第一个发布日期 | 2021年1月26日 | ||||
| 最后更新发布日期 | 2021年3月10日 | ||||
| 实际学习开始日期 | 2021年2月25日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2022年8月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 当前的主要结果指标 | 步态分析[时间范围：1小时] 步态分析是通过使用表面肌电图和运动分析系统来测量和评估患者步行模式的过程。所有参与者都进行地面步行，以评估运动分析和表面EMG的运动学，动力学和肌肉激活的变化 | ||||
| 原始主要结果指标 | 步态分析[时间范围：1小时] 步态分析是通过使用表面肌电图和运动分析系统来测量和评估患者步行模式的过程。 | ||||
| 改变历史 | |||||
| 当前的次要结果指标 |
| ||||
| 原始的次要结果指标 |
| ||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 描述性信息 | |||||
| 简短标题 | 基于多面数据的老年人的秋季预测模型的开发 | ||||
| 官方头衔 | 通过分析基于多面生物信号数据的步行模式来开发老年人秋季预测模型 | ||||
| 简要摘要 | 这项研究旨在通过测量多方面的生物信号数据来为老年人开发秋季预测模型，以对步行模式进行分类并通过与影响跌倒的变量鉴定因果关系。 | ||||
| 详细说明 | 这项研究旨在通过测量老年人身体功能的多组合生物信号数据来开发秋季预测模型，并步行以对老年人的步行模式进行分类，并通过影响跌倒的变量来识别因果关系和影响。 | ||||
| 研究类型 | 观察 | ||||
| 学习规划 | 观察模型：仅病例 时间视角：横截面 | ||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||
| 研究人群 | 65至84岁的社区老年人 | ||||
| 健康）状况 | 步态 | ||||
| 干涉 | 其他：老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 | ||||
| 研究组/队列 | 老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 干预：其他：老年人 | ||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符（NCT编号）确定的出版物。 | |||||
| 招聘信息 | |||||
| 招聘状况 | 招募 | ||||
| 估计入学人数 | 100 | ||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
| 估计学习完成日期 | 2022年8月31日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2022年8月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准：
| ||||
| 性别/性别 |
| ||||
| 年龄 | 65年至84岁（老年人） | ||||
| 接受健康的志愿者 | 是的 | ||||
| 联系人 |
| ||||
| 列出的位置国家 | 韩国，共和国 | ||||
| 删除了位置国家 | |||||
| 管理信息 | |||||
| NCT编号 | NCT04723927 | ||||
| 其他研究ID编号 | 2020-09-172 | ||||
| 有数据监测委员会 | 不 | ||||
| 美国FDA调节的产品 |
| ||||
| IPD共享声明 | 不提供 | ||||
| 责任方 | 三星医学中心Yun-Hee Kim | ||||
| 研究赞助商 | 三星医疗中心 | ||||
| 合作者 | 不提供 | ||||
| 调查人员 |
| ||||
| PRS帐户 | 三星医疗中心 | ||||
| 验证日期 | 2021年3月 | ||||
研究描述
简要摘要：
这项研究旨在通过测量多方面的生物信号数据来为老年人开发秋季预测模型，以对步行模式进行分类并通过与影响跌倒的变量鉴定因果关系。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 步态 | 其他：老年人 |
详细说明：
这项研究旨在通过测量老年人身体功能的多组合生物信号数据来开发秋季预测模型，并步行以对老年人的步行模式进行分类，并通过影响跌倒的变量来识别因果关系和影响。
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 100名参与者 |
| 观察模型： | 只有案例 |
| 时间观点： | 横截面 |
| 官方标题： | 通过分析基于多面生物信号数据的步行模式来开发老年人秋季预测模型 |
| 实际学习开始日期 ： | 2021年2月25日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2022年8月31日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2022年8月31日 |
武器和干预措施
| 小组/队列 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 | 其他：老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 |
结果措施
主要结果指标 ：
- 步态分析[时间范围：1小时]
步态分析是通过使用表面肌电图和运动分析系统来测量和评估患者步行模式的过程。
所有参与者都进行地面步行，以评估运动分析和表面EMG的运动学，动力学和肌肉激活的变化
次要结果度量 ：
- 改变代谢能量消耗[时间范围：15分钟]
所有受试者在跑步机以舒适的速度行走5分钟的过程中均均接受了呼吸新陈代谢能量的测量。
它使用便携式心肺代谢系统（CosmedK4B²，意大利罗马）评估代谢能量消耗的变化。
- 改变肌肉活动[时间范围：30分钟]所有受试者在跑步机期间以舒适的速度行走5分钟进行肌肉活动的测量
- 更改大脑活动[时间范围：30分钟]所有受试者都通过在跑步机舒适的速度和高速行走5分钟的跑步机行走过程中测量脑活动的测量
- 短体性能电池（SPPB）[时间范围：5分钟]短体性能电池（SPPB）是一系列测试，用于评估老年人的下肢功能和移动性。
- 四平方步测试（FSST）[时间范围：5分钟]四平方步测试（FSST）用于评估动态稳定性以及对象在低对象向前，侧向和向后踩下的能力。
- 定时进行测试（TUG）[时间范围：5分钟]定时和GO测试（TUG）是一个简单的测试，用于评估一个人的活动能力，并且需要静态和动态平衡。它利用一个人从椅子上升起的时间，走三米，转身，走回椅子，然后坐下。
- 10米步骤测试（10MWT）[时间范围：5分钟]通过测量个人步行10米所需的时间来衡量自我选择的速度。为了进行测试，患者步行10米（33英尺），当领导脚越过起始线和终点线时，测量时间。说明是：“当我说走时，请以正常的速度行走。”
- 改良的浴缸指数（MBI）[时间范围：5分钟]MBI是对日常生活活动的量度，该活动表明患者与任何帮助的独立性。它涵盖了10个功能范围（活动）：肠道控制，膀胱控制，以及修饰，厕所使用，喂食，转移，步行，穿衣，攀爬楼梯和沐浴的帮助。
- 6分钟步行测试（6MWT）[时间范围：6分钟]六分钟的步行测试（6MWT）测量了一个人能够在坚硬的平坦表面上总共行走六分钟的距离。目的是让个人在六分钟内尽可能地行走。
- 秋季功效量表（FES）[时间范围：5分钟]瀑布功效量表（FES）是一个十分级测试，以10分的量表从完全自信到完全自信。
资格标准
| 符合研究资格的年龄： | 65年至84岁（老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 是的 |
| 采样方法： | 非概率样本 |
研究人群
65至84岁的社区老年人
标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Yun-Hee Kim，医学博士，博士 | 82-2-3410-2824 | yunkim@skku.edu |
位置
| 韩国，共和国 | |
| 三星医疗中心 | 招募 |
| 首尔，韩国，共和国，06351 | |
| 联系人：Yun-Hee Kim，医学博士，博士82-2-3410-2824 YUN12255.KIM@SAMSUNG.com | |
赞助商和合作者
三星医疗中心
调查人员
| 首席研究员： | Yun-Hee Kim，医学博士，博士 | 三星医疗中心 |
| 追踪信息 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2021年1月22日 | ||||
| 第一个发布日期 | 2021年1月26日 | ||||
| 最后更新发布日期 | 2021年3月10日 | ||||
| 实际学习开始日期 | 2021年2月25日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2022年8月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 当前的主要结果指标 | 步态分析[时间范围：1小时] 步态分析是通过使用表面肌电图和运动分析系统来测量和评估患者步行模式的过程。所有参与者都进行地面步行，以评估运动分析和表面EMG的运动学，动力学和肌肉激活的变化 | ||||
| 原始主要结果指标 | 步态分析[时间范围：1小时] 步态分析是通过使用表面肌电图和运动分析系统来测量和评估患者步行模式的过程。 | ||||
| 改变历史 | |||||
| 当前的次要结果指标 |
| ||||
| 原始的次要结果指标 |
| ||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 描述性信息 | |||||
| 简短标题 | 基于多面数据的老年人的秋季预测模型的开发 | ||||
| 官方头衔 | 通过分析基于多面生物信号数据的步行模式来开发老年人秋季预测模型 | ||||
| 简要摘要 | 这项研究旨在通过测量多方面的生物信号数据来为老年人开发秋季预测模型，以对步行模式进行分类并通过与影响跌倒的变量鉴定因果关系。 | ||||
| 详细说明 | 这项研究旨在通过测量老年人身体功能的多组合生物信号数据来开发秋季预测模型，并步行以对老年人的步行模式进行分类，并通过影响跌倒的变量来识别因果关系和影响。 | ||||
| 研究类型 | 观察 | ||||
| 学习规划 | 观察模型：仅病例 时间视角：横截面 | ||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||
| 研究人群 | 65至84岁的社区老年人 | ||||
| 健康）状况 | 步态 | ||||
| 干涉 | 其他：老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 | ||||
| 研究组/队列 | 老年人 获得了运动功能和步态模式分析的数据。 干预：其他：老年人 | ||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符（NCT编号）确定的出版物。 | |||||
| 招聘信息 | |||||
| 招聘状况 | 招募 | ||||
| 估计入学人数 | 100 | ||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
| 估计学习完成日期 | 2022年8月31日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2022年8月31日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准： | ||||
| 性别/性别 |
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| 年龄 | 65年至84岁（老年人） | ||||
| 接受健康的志愿者 | 是的 | ||||
| 联系人 |
| ||||
| 列出的位置国家 | 韩国，共和国 | ||||
| 删除了位置国家 | |||||
| 管理信息 | |||||
| NCT编号 | NCT04723927 | ||||
| 其他研究ID编号 | 2020-09-172 | ||||
| 有数据监测委员会 | 不 | ||||
| 美国FDA调节的产品 |
| ||||
| IPD共享声明 | 不提供 | ||||
| 责任方 | 三星医学中心Yun-Hee Kim | ||||
| 研究赞助商 | 三星医疗中心 | ||||
| 合作者 | 不提供 | ||||
| 调查人员 |
| ||||
| PRS帐户 | 三星医疗中心 | ||||
| 验证日期 | 2021年3月 | ||||
