Beschreibung der Studie

Mit Hilfe von Sensoren im Schuh sollen Besonderheiten im Gang und bei Stürzen von Parkinson-Patienten telemedizinisch analysiert werden. Deutet ein bestimmtes Gangmuster auf einen drohenden Sturz hin, sollen die Patienten oder deren Betreuer rechtzeitig gewarnt werden.

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Studiendetails

Studienziel 1. Retrospektive Klassifikation der Patienten in Sturzrisikogruppen anhand Sensor-basierter Gangparameter welche kontinuierlich über zwei Wochen im Home-Monitoring gemessen werden. 2. Prospektive Sturzrisikoerkennung anhand Sensor-basierter Gangparameter welche kontinuierlich über vier Wochen im Home-Monitoring gemessen werden.
Status Teilnahme möglich
Zahl teilnehmender Patienten 200
Stationärer Aufenthalt Keiner
Finanzierungsquelle Bayerisches Staatsminesterium für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie

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Teilnahme­voraussetzungen

Einschlusskriterien

  • Diagnose eines Parkinson-Syndroms gemäß der Leitlinie der Deutschen Gesellschaft
  • für Neurologie (Hoehn und Yahr Stadium I-III)
  • Fähigkeit eine Strecke von 4x 10 m ohne Unterstützung zu gehen
  • Fähigkeit zu sprechen und zu lesen
  • Fähigkeit eine Applikation zu nutzen, die auf einem Smartdevice läuft
  • Einwilligung der Patienten nach Aufklärung

Ausschlusskriterien

  • Aphasie und Alexie
  • Sehstörungen, die das Lesen unmöglich machen
  • Regelmäßiges Nutzen von Gehhilfen
  • Dekompensierte kardiopulmonale Einschränkungen
  • Maximale Gehstrecke < 100 m
  • Unfähigkeit des Probanden die Aufklärung und den Ablauf der Studie zu verstehen
  • Ausgeprägte Muskulo-skeletale Erkrankungen, die die Bewegungs- und Gehfähigkeit
  • stark einschränken

Adressen und Kontakt

Molekulare Neurology, Erlangen

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Akademisches Lehrkrankenhaus der FAU, Neurologie, Rummelsberg

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Sozialstiftung Bamberg, Neurologische Klinik, Bamberg

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Ernst von Bergmann Klinikum, Klinik für Neurologie, Potsdam

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Häufig gestellte Fragen

In unserem übersichtlichen Ratgeber finden Sie alle Antworten zu Fragen über klinische Studien.

Ratgeber öffnen

Das Ziel dieses Projekts ist es, ein individuelles Sturzrisiko bei Parkinson Patienten noch vor dem ersten Sturz einer Person zu bestimmen. Deshalb werden Algorithmen erforscht, die das Sturzrisiko auf der Basis von speziellen Gangmustern - erfasst durch im Schuh integrierte Inertialsensoren - vorhersagen können. Die Daten zur Auswertung spezieller Gangmuster werden dabei mithilfe eines kontinuierlichen Langzeit-Monitoring-Systems gewonnen und mit neuartigen Algorithmen auf Basis maschinellen Lernens ausgewertet.

Quelle

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