Beschreibung der Studie

Das beantragte Forschungsvorhaben wird im Rahmen des von der EU geförderten Projekts REACH2020 durchgeführt. Der Originaltitel lautet “Responsive Engagement of the Elderly promoting Activity and Customized Healthcare“ und beschreibt ein rückmeldendes System zur Aktivitätsförderung und maßgeschneiderter Gesundheitsfürsorge für ältere Menschen. Das Projektziel ist die Förderung der Aktivierung und dadurch Erhaltung der Selbständigkeit von älteren Menschen und Patienten durch ein personalisierbares System. Wichtige Bestandteile sind Sensoren zur Datenerfassung sowie eine Datenplattform, auf welcher diese Daten ausgewertet und als Rückmeldungen dem Anwender angezeigt werden. Die Sensoren sollen unauffällig in die Umgebung integriert oder am Körper angebracht werden. Eine mögliche gesundheitliche Beeinträchtigung durch gefährdende Ereignisse (z. B. Stürze) soll mit einer frühen Erkennung von Risiken verhindert werden. Patienten, Pflegende und Ärzte erhalten vom System Informationen, um Therapiemaßnahmen basierend auf Echtzeitdaten ständig anzupassen. Zusätzlich soll das System den Reha-Erfolg in der Phase nach einer Klinikentlassung sichern und die Eigenmotivation zum weiteren Training im häuslichen Umfeld steigern. Die Schön Klinik Bad Aibling will in diesem Projekt die Anwendbarkeit der Sensoren erproben und Daten mit neurologischen Patienten und gesunden Probanden erheben. Diese Daten sollen eine Beurteilung erlauben, ob die eingesetzten Sensoren für das System geeignete Daten liefern. Eine Analyse der Fähigkeiten im Alltag lassen Rückschlüsse auf den körperlichen und geistigen Status zu und liefern Informationen, ob Patienten zum Beispiel unter Gebrechlichkeit leiden oder ein erhöhtes Risiko zu stürzen haben. Wir erheben daher in diesem Projekt Daten über die Durchführung von alltäglichen Tätigkeiten. So müssen die insgesamt 36 potentiellen Studienteilnehmer beispielsweise vom Bett aufstehen und ins Badezimmer gehen und sich dort die Zähne zu putzen und die Hände zu waschen. Des Weiteren werden sie aufgefordert etwas zu Essen und zu Trinken und Hin und Her zu gehen. Das primäre Ziel ist die Erstellung einer ersten Datenbasis zur automatischen Erkennung von Aktivitäten und Erstellung eines machine-learning Algorithmus (ein sich automatisch selbst verbessernder Rechenvorgang) mit neurologischen Patienten der Schön Klinik Bad Aibling im Alter von 65 Jahren oder älter. Es werden zusätzlich gesunde Versuchspersonen der gleichen Altersgruppe untersucht, um die Besonderheiten in den Datensätzen der neurologischen Patienten zu finden. Die Datenerhebung erfolgt mit mehreren kabellosen Sensoren, die am Körper, körpernah und in der Umgebung angebracht werden. Die zeitliche Abstimmung der Sensoren erfolgt über eine eindeutige Bewegung, welche alle Sensoren erfassen. Die Aktivitäten werden in wechselnder Abfolge und wiederholter Abfolge durchgeführt. Die Auswahl der Aktivitäten des täglichen Lebens folgt einer natürlichen Reihenfolge. Die wechselnde Abfolge, auch ADL-Run genannt, beinhaltet typische Aktivitäten des täglichen Lebens, z. B. das Gehen im Raum, das simulierte Einnehmen von Medikamenten, so wie das Essen und Trinken. Bei der sich wiederholenden Abfolge oder Drill-Run handelt es sich um eine Untersuchung mehrmals hintereinander ausgeführter gleicher Bewegungsabläufe wie oben beschrieben. Jeder Teilnehmer wird insgesamt 4 ADL-Runs und 8 Drill-Runs durchführen. Um die einzelnen Sensoren aufeinander abzustimmen und die Datenaufnahme genauer einschätzen zu können, wird während den Runs gefilmt. Die Aufnahmen dienen als Protokollierwerkzeug. Damit kann bei der späteren Datenerfassung besser festgestellt werden, welche Bewegung die Sensoren aufgezeichnet haben.

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Studiendetails

Studienziel Erstellung einer ersten Datenbasis zur Klassifizierung von Aktivitäten und Generierung eines machine-learning Algorithmus basierend auf Daten von neurologischen Patienten (65+) der Schön Klinik Bad Aibling.
Status Teilnahme bald möglich
Zahl teilnehmender Patienten 36
Stationärer Aufenthalt Keiner
Studientyp Beobachtungsstudie
Finanzierungsquelle European Commission

Kostet die Teilnahme Geld?

Alle während der Studie durchgeführten Behandlungen und Untersuchungen sind für Sie kostenfrei.

Teilnahme­voraussetzungen

Einschlusskriterien

  • Alter ≥ 65 Jahre
  • Erhaltene Gehfähigkeit (mit/ohne Hilfsmittel)
  • Erhaltenes Sprachverständnis
  • Zusätzliche Kriterien für Patienten:
  • Neurologisch erkrankte Personen, die in der Schön Klinik Bad Aibling stationär aufgenommen sind, beispielsweise mit folgender Diagnose: Schädelhirntrauma, Schlaganfall (ischämisch oder hämorrhagisch) oder hypoxischer Hirnschaden, Critical Illness Polyneuropathie (CIP) und Myopathie (CIM), Alzheimer, Parkinson, inkomplette Querschnittslähmung.
  • Volle Punktzahl Barthel Index (ohne Items 5,6,10; Stuhl- und Harninkontinenz, Treppensteigen)
  • Zur Charakterisierung der Patienten wird dieses weit verbreitete Assessment (Mahoney and Barthel, 1965) verwendet; es dient der Bewertung alltäglicher Fähigkeiten und der Pflegebedürftigkeit bzw. Selbstständigkeit der Patienten.
  • Bogenhausener Dysphagie Score 2 (orale Ernährung) ≥6
  • Bogenhausener Dysphagie-Skalen (BODS1 und BODS2) (Bartolome 2010)

Ausschlusskriterien

  • Instabile kardiale Arrythmie
  • Herzschrittmacher
  • kontinuierlicher Sauerstoffbedarf
  • Unkontrollierte andere medizinische Probleme (kardiovaskuläre Erkrankungen, schwere rheumatoide Arthritis, Gelenksdeformitäten arthritischer Natur, akute Krebserkrankungen, Nierenerkrankungen, jegliche Form pulmonaler oder kardiovaskulärer Erkrankungen im finalen Stadium, unbehandelte Epilepsie).
  • Schwerer florider Alkohol- oder Drogenabusus

Adressen und Kontakt

Schoen Klinik Bad Aibling SE & Co. KG, Bad Aibling

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Häufig gestellte Fragen

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Das beantragte Forschungsvorhaben wird im Rahmen des von der EU geförderten Projekts REACH2020 - Responsive Engagement of the Elderly promoting Activity and Customized Healthcare - durchgeführt. Das Projektziel ist die Förderung der Aktivierung und Erhaltung der Selbständigkeit von älteren Menschen und Patienten durch ein personalisierbares technologiebasiertes System. Die Schön Klinik Bad Aibling (SKBA) deckt im Projekt das Fachgebiet Rehabilitation ab. Eine frühe Detektion gefährdender Ereignisse durch ein kontinuierliches unauffälliges Sensor-Monitoring soll eine Beeinträchtigung der Gesundheit verhindern. Intelligente Algorithmen können Patienten, Pflegende und Ärzte informieren und Therapiemaßnahmen können basierend auf Echtzeitdaten permanent angepasst werden. Zusätzlich kann ein Feedback zum Reha-Erfolg die Transitionsphase (Phase nach der Klinikentlassung) erleichtern und die Eigenmotivation zum weiteren Training steigern. Damit sollen die in der stationären Rehabilitation erworbenen Fähigkeiten stabilisiert und erhalten und idealerweise eine weitere Verbesserung herbeigeführt werden. Damit die vom REACH System ausgegebenen personalisierten Empfehlungen valide sind, muss das System über eine exakte Mustererkennung und zuverlässige Klassifizierungsstrategie verfügen. Die Detektion von Aktivitätsmustern erfolgt überwiegend auf der Grundlage von Daten, erhoben mit körpernahen oder in der Umgebung platzierten Sensoren. Ergänzend hierzu werden zusätzlich Daten in das REACH System eingespeist werden, z. B. biometrische Daten, Medikamentenplan, Arzt- und Therapeutenberichte, Trainingspläne. Alle Daten werden auf einer zentralen Speichereinheit (Engine) von Algorithmen interpretiert und klassifiziert. Als erster Schritt zur Algorithmen-Erstellung werden Daten in kontrollierter Umgebung erhoben, welche eine sichere Erkennung bestimmter Aktivitäten möglich machen sollen. Die Datenerhebung wird in der SKBA mit neurologischen Patienten erfolgen, um die Besonderheiten und Unterschiede zu spezifizieren. Es werden bestimmte Aktivitäten mit mehreren Sensoren in verschiedenen Modalitäten aufgezeichnet. Das REACH System soll durch automatisiertes Lernen (machine-learning), einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, aus einer vorliegenden Datenbasis Muster zu erkennen und darauf basierend eigenständige Lösungen finden.

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