Методическая статья

Иммерсивная торговая платформа виртуальной реальности клиники Кливленда для оценки инструментальной деятельности повседневной жизни

5.6K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/63978

⸱

28 июля 2022 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, Cleveland Clinic, Lerner Research Institute, 2Neurological Institute, Center for Neurological Restoration, Cleveland Clinic, 3Case Western Reserve University, School of Medicine

В этой статье

Краткое содержание

Виртуальная реальность (VR) — это мощный, но недостаточно используемый подход к диагностике и лечению неврологических заболеваний. Торговая платформа виртуальной реальности Cleveland Clinic сочетает в себе современный VR-контент со всенаправленной беговой дорожкой для количественной оценки инструментальной деятельности повседневной жизни - предлагаемого продромального маркера неврологических заболеваний.

Аннотация

Снижение эффективности инструментальной деятельности повседневной жизни (IADLs) было предложено в качестве продромального маркера неврологических заболеваний. Существующие клинические и основанные на производительности оценки IADL невозможны для интеграции в клиническую медицину. Виртуальная реальность (VR) является мощным, но недостаточно используемым инструментом, который может продвинуть диагностику и лечение неврологических заболеваний. Препятствием для принятия и масштабирования VR в клинической неврологии является болезнь, связанная с VR, возникающая в результате сенсорных несоответствий между зрительной и вестибулярной системами (т. Е. Проблема передвижения).

Платформа Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) пытается решить проблему передвижения, соединяя всенаправленную беговую дорожку с vr-контентом высокого разрешения, позволяя пользователю физически перемещаться по виртуальному продуктовому магазину для имитации покупок. CC-VRS состоит из базового и сложного опыта покупок; оба требуют ходьбы 150 м и извлечения пяти предметов. Комплексный опыт имеет дополнительные сценарии, которые увеличивают когнитивные и двигательные требования задачи, чтобы лучше представить континуум действий, связанных с реальными покупками. Платформа CC-VRS обеспечивает объективные и количественные биомеханические и когнитивные результаты, связанные с производительностью IADL пользователя. Первоначальные данные показывают, что CC-VRS приводит к минимальной VR-болезни и является осуществимым и терпимым для пожилых людей и пациентов с болезнью Паркинсона (БП). Рассмотрены соображения, лежащие в основе разработки, проектирования и аппаратно-программных технологий, а также приведены исходные модели интеграции в первичную медико-санитарную помощь и неврологию.

Введение

В 2008 году Национальная инженерная академия определила 14 грандиозных задач для инженерии в21-м веке1. Одним из них была интеграция виртуальной реальности (VR) в медицину. Был достигнут прогресс в использовании VR для обучения студентов-медиков 2,3, хирургического планирования3, снижения тревоги, связанной с медицинскими взаимодействиями4, оказания помощи в лечении остройболи 5 и боли, связанной с раком6, и увеличения двигательного восстановления после инсульта7. Несмотря на эти многообещающие приложения, полезность VR в медицине не была полностью реализована, особенно в области оценки и лечения неврологических заболеваний. В то время как достижения в технологии VR минимизировали такие барьеры, как стоимость, комфорт гарнитуры и интуитивно понятные функции юзабилити, болезнь VR продолжает препятствовать интеграции VR в медицину8.

Болезнь виртуальной реальности относится к чувствам, похожим на укачивание (например, тошнота, рвота, головокружение)9,10,11, которые возникают во время vr-переживаний. Хотя ни одна теория не согласована в объяснении болезни VR, теория сенсорного конфликта является ведущим объяснением12. Вкратце, теория сенсорного конфликта предполагает, что болезнь VR возникает из-за сенсорных различий; Информация о визуальном потоке указывает на движение тела вперед в пространстве, в то время как вестибулярная система указывает, что тело неподвижно13. Это несоответствие в сенсорной информации приводит к плохому балансу, пространственной дезориентации и неконтролируемым постуральным движениям, которые являются предшественниками болезни VR. В то время как точный механизм, лежащий в основе болезни VR, обсуждается, уменьшение несоответствия между источниками сенсорной информации, вероятно, уменьшит заболеваемость VR14 и облегчит принятие VR в медицинских условиях.

Локомоция в сочетании с VR уже давно предлагается как подход к уменьшению сенсорного несоответствия путем как физического, так и визуального погружения пользователя в виртуальную среду 15,16. Несколько исследований у пожилых людей с неврологическими заболеваниями и без них успешно сочетали иммерсивные и неиммерсивные системы VR с традиционными однонаправленными беговыми дорожками 17,18,19. Эти исследования показывают, что VR и однонаправленное вмешательство на беговой дорожке обычно хорошо переносится18, и вмешательство может снизить частоту падений 17,19. Эти результаты обеспечивают многообещающую основу для успешной интеграции локомоции и VR. Однако внешний двигательный темп однонаправленной беговой дорожки не позволяет пользователю изменять скорости или выполнять повороты для взаимодействия с более сложными реалистичными виртуальными средами.

За последние два десятилетия достижения в области аппаратного и программного обеспечения для отслеживания движения способствовали разработке более захватывающих и интерактивных виртуальных сред. Крупным достижением стала разработка всенаправленной беговой дорожки20. Короче говоря, всенаправленная беговая дорожка одновременно использует линейные и вращательные движения, чтобы позволить пользователю перемещаться в любом направлении в самостоятельно выбранном темпе. Обычно используемые в игровой индустрии, всенаправленные беговые дорожки расширяют возможности для использования сред VR в клинических условиях, как решая проблему болезни VR, так и способствуя созданию реалистичных сред, которые лучше бросают вызов физическим возможностям пользователя, таким как поворот или изменение направления. В частности, виртуальные репликации полномасштабных, повседневных сред могут облегчить оценку когнитивного и моторного функционирования во время выполнения инструментальных действий повседневной жизни (IADL).

Инструментальная деятельность повседневной жизни (IADL) - это функциональные задачи (например, покупки, прием лекарств, приготовление пищи), которые имеют решающее значение для поддержания независимой жизни21. Способность выполнять общие IADL была предложена в качестве продромального маркера неврологических заболеваний. Последние данные долгосрочных проспективных исследований показывают, что снижение IADL, вероятно, предшествует диагнозу болезни Паркинсона (БП) на 5-7 лет 22,23 и диагнозу болезни Альцгеймера 24,25. В отличие от основных видов деятельности повседневной жизни (БАДЛ)26, IADL обычно требуют одновременного выполнения двух требующих внимания задач (например, моторно-когнитивных, моторно-моторных или когнитивно-когнитивных)27. Подавляющее большинство повседневной бытовой и общинной деятельности выполняется в условиях двойной задачи28,29.

Хотя снижение двойной задачи явно влияет на производительность IADL, традиционные клинические моторные оценки 30,31,32 и нейропсихологические тесты 33,34 недостаточны для оценки IADL, поскольку эти оценки разделяют функцию на дискретные компоненты без учета их взаимозависимости. Нынешние методы прямой оценки МАДЛ опираются на склонные к предвзятости вопросники для самоотчетов35 или на длительные и обременительные оценки, основанные на результатах деятельности36. Ни один из подходов не дает объективного, количественного понимания уровня функции IADL человека в условиях сообщества.

Достижения в области технологий vr в сочетании с инженерными достижениями, лежащими в основе всенаправленных беговых дорожек, дают возможность создать интерактивную и захватывающую среду. Виртуальный продуктовый магазин и задача по покупкам были созданы для одновременной оценки двигательной, когнитивной, когнитивно-моторной и IADL-производительности. Платформа Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) была совместно разработана командой биомедицинских инженеров, разработчиков программного обеспечения, физиотерапевтов, эрготерапевтов и неврологов.

Задача покупки продуктов была выбрана для количественной оценки производительности IADL на основе рекомендаций Американской ассоциации трудотерапии26. Виртуальная задача множественных поручений (VMET)37, временная инструментальная шкала ADL38 и опросник по ежедневной деятельности Пенна Паркинсона-15 (PDAQ-15)39 признают покупки важным показателем двигательных и немоторных показателей, связанных с неврологическими заболеваниями. Другие использовали иммерсивную гарнитуру VR для создания среды продуктового магазина в попытке оценить производительность IADL 37,40,41. Тем не менее, они не смогли оценить основной компонент продуктовых покупок: локомоцию. Как правило, текущие парадигмы продуктового магазина VR требуют, чтобы участник использовал портативный контроллер для телепортации или навигации по аватару по всему продуктовому магазину. Мы стремились интегрировать локомоцию в виртуальный опыт покупок пользователя. Процесс разработки CC-VRS начался с формального анализа задач типичного опыта продуктового магазина. Как показано на рисунке 1, девять основных компонентов задачи отражают сочетание элементов, которые можно охарактеризовать как двигательную, когнитивную или когнитивно-моторную деятельность, необходимую для успешного выполнения, как это характерно для всех IADL.

figure-introduction-1
Рисунок 1: Анализ задач покупки продуктов. Был проведен анализ задач для определения последовательности действий и характера этих действий для успешной покупки продуктов в реальном мире. Девять основных последовательностей были идентифицированы и использовались для информирования о разработке основных и сложных задач покупок. Последовательности были классифицированы как моторные (синий), когнитивные (желтый) и когнитивно-моторные (зеленый); подробная информация о соответствующих результатах приводится в таблице 1. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Платформа CC-VRS воспроизводит реалистичный продуктовый магазин среднего размера с помощью иммерсивной гарнитуры VR. Во время ходьбы по всенаправленной беговой дорожке пользователь следует по непрерывному, обозначенному маршруту через магазин, находит товары в списке покупок и помещает их в виртуальную корзину покупок. Предоставление назначенного маршрута стандартизирует расстояние, пройденное через виртуальное хранилище, уменьшает количество навигационных ошибок и способствует большей точности в диссоциации потенциальных изменений производительности IADL от навигационных ошибок или неоптимальных стратегий поиска, используемых пользователем. Маршрут длиной 150 м требует нескольких поворотов, что увеличивает сложностьдвижения на 42,43 и вероятность возникновения замерзания походки в неврологических популяциях пациентов, так как заморозки чаще наблюдаются во время поворота, чем при ходьбе по прямойлинии 44,45. Как расстояние навигационного пути, так и количество элементов в списке покупок могут быть настроены врачом в соответствии со способностями пользователя или целями сеанса оценки.

Каждый пользователь выполняет один базовый и один комплексный сценарий покупок. Базовый сценарий просто требует следования маршруту и выбора товаров из списка покупок. В комплексном сценарии пользователю предоставляется список различных продуктовых товаров при прохождении идентичного маршрута через магазин, но вводятся дополнительные когнитивные и двигательные требования (отложенное вербальное воспоминание, сравнение цен и задачи по избеганию препятствий, описанные в разделе протокола ниже). Окружающий шум продуктового магазина как в базовом, так и в сложном сценариях дополняет захватывающий опыт. Сводные и подробные данные о производительности пользователя, включая правильные и неправильные собранные элементы, количество и частоту активаций списка покупок, продолжительность остановки и метрики походки, автоматически генерируются и доступны для просмотра врачом.

Целью CC-VRS является объективная количественная оценка эффективности IADL у пожилых людей и лиц, подверженных риску неврологических заболеваний или с диагнозом. CC-VRS обеспечивает захватывающий и реалистичный опыт для пользователя, и он дает точные, биомеханически основанные результаты когнитивной и двигательной функции, которые могут служить продромальными маркерами неврологического заболевания или объективными показателями прогрессирования заболевания. CC-VRS в настоящее время используется в трех связанных проектах, направленных на: (1) понимание влияния здорового старения и неврологических заболеваний на производительность IADL, (2) определение возможности клинической интеграции в первичную медико-санитарную помощь и клинику двигательных расстройств и (3) выявление нейронной сигнатуры, лежащей в основе замораживания походки у пациентов с прогрессирующей БП с системами глубокой стимуляции мозга (DBS). В совокупности эти проекты будут использовать платформу CC-VRS и связанные с ней результаты, чтобы лучше понять, как старение и неврологические заболевания влияют на аспекты производительности IADL. В этой рукописи подробно описывается разработка, дизайн, аппаратно-программная технология CC-VRS и ее новые результаты, которые могут облегчить интеграцию в здравоохранение.

Протокол

Изложенный протокол следует руководящим принципам комитета по этике исследований человека Кливлендской клиники. Все участники завершили процесс информированного согласия и предоставили письменное разрешение на публикацию фотографий, сделанных во время сбора данных.

1. Настройка и калибровка оборудования (5 мин)

  1. Vr система
    1. Убедитесь, что система включает в себя все компоненты, описанные в экспериментальной схеме установки, показанной на рисунке 2, включая гарнитуру VR, два ручных контроллера, один трекер талии VR, два трекера ног VR, базовые станции для мониторинга положения устройств VR и высококачественный игровой рабочий стол с графической картой 2080ti для запуска системы VR и программного обеспечения CC-VRS (см. Таблицу материалов).
      1. Запустите Steam VR на рабочем столе, чтобы координировать компоненты VR и отслеживать состояние каждого устройства VR во время сбора данных.
      2. Включите каждое устройство VR и найдите зеленый индикатор, чтобы проверить активное отслеживание Steam VR.
      3. Откалибруйте границы и ориентацию виртуального пространства, выбрав «Настройка комнаты » в меню Steam VR и следуя подсказкам на экране с помощью ручных контроллеров.
  2. ГАРНИТУРА ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ
    1. Поместите гарнитуру в систему УФ-гигиенической очистки и запустите один цикл дезинфекции между пользователями.
  3. Всенаправленная беговая дорожка
    1. Включите всенаправленную беговую дорожку с помощью зеленой кнопки питания на прикрепленной ножной педали. Запустите соответствующее программное обеспечение на настольном компьютере.
    2. Для калибровки используйте функцию Select User Tracker в приложении и определите трекер талии как соответствующее устройство отслеживания. Затем центрируйте этот трекер на всенаправленной поверхности беговой дорожки и используйте функцию Set Center Point для калибровки середины платформы беговой дорожки. Установите трекер талии на кольцо и используйте функцию Set Ring Height для калибровки высоты поручней.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Беговая дорожка и соответствующее программное обеспечение полагаются на положение трекера талии VR относительно платформы, чтобы работать надлежащим образом в ответ на движения пользователя. Пользователь начинает неподвижно, располагаясь в центре беговой дорожки. Когда пользователь перемещается от центра, система реагирует на движения и скорость пользователя, генерируя соответствующее движение беговой дорожки, которое будет перенаправлять пользователя на платформу.
  4. Приложение CC-VRS
    1. Когда все устройства слежения VR и всенаправленная беговая дорожка будут откалиброваны и задействованы, запустите приложение CC-VRS с рабочего стола. Следуйте экранным меню, чтобы ввести идентификатор пользователя и инициировать соответствующий тип пробной версии.

figure-protocol-1
Рисунок 2: Обзор платформы CC-VRS. Изображение всей платформы CC-VRS. Пользователь надевает гарнитуру VR и перемещается по виртуальному продуктовому магазину, идя по всенаправленной беговой дорожке. Тонкая зеленая линия предоставляется пользователю через гарнитуру VR в качестве навигационного средства. Пять предметов в списке покупок можно найти вдоль этого предусмотренного 150-метрового пути. Представление пользователя от первого лица предоставляется экспериментатору через контрольный компьютер и монитор. Время, необходимое для настройки системы CC-VRS, составляет примерно 5 минут. Сокращения: VR = виртуальная реальность; CC-VRS = Cleveland Clinic-Virtual Reality Shopping. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

2. Подготовка пользователя (15 мин)

  1. Обследование переносимости (базовый уровень)
    1. При сборе данных о болезни VR попросите пользователя заполнить опросник Simulator Sickness перед началом работы с CC-VRS.
  2. Упряжь
    1. Поместите пользователя в ремень безопасности всего тела, который крепится вокруг ног и груди. Закрепите жгут в потолочном кабеле над центром всенаправленной беговой дорожки, чтобы предотвратить падения и повысить уровень комфорта для пользователя, не препятствуя естественной походке.
  3. VR трекеры
    1. Прикрепите трекеры левой и правой ног к ногам пользователя с помощью застежек-молний вокруг шнурков. Прикрутите трекер талии к специально разработанному поясному поясу и отрегулируйте ремень до тех пор, пока трекер не сядет в середину поясничной области пользователя. Поместите левый и правый контроллеры в руки пользователя и затяните ремни до тех пор, пока они не будут надежными и удобными.
  4. Всенаправленное ознакомление с беговой дорожкой
    1. Прежде чем надеть гарнитуру, дайте пользователю время для ходьбы и включите всенаправленную беговую дорожку. Объясните важность положения трекера талии относительно центра платформы беговой дорожки и предложите пользователю комфортно ходить к внешним краям границы беговой дорожки, удерживая поручни для поддержки. Отключите беговую дорожку через приложение, чтобы продолжить подготовку пользователя.
  5. Наушники
    1. Когда пользователь стоит на неподвижной всенаправленной беговой дорожке, поместите гарнитуру на голову пользователя и помогите с регулировками (верхний ремень для подшипника, задняя ручка устойчивости и ползунок межзрачкового расстояния для четкости) до тех пор, пока посадка не станет удобной, а дисплей четким. Убедитесь, что динамики, установленные на гарнитуре, расположены над ушами и установлены на соответствующий уровень громкости.
  6. Попросите пользователя встать рядом с центром всенаправленной платформы беговой дорожки и нажать кнопку Пуск в приложении, чтобы снова включить беговую дорожку.
  7. Запустите приложение CC-VRS с рабочего стола, если оно не было запущено ранее.

3. Администрирование CC-VRS (30 мин)

  1. На протяжении всего опыта CC-VRS отслеживайте прогресс пользователя в магазине через настольный дисплей и будьте готовы остановить всенаправленную беговую дорожку, если пользователь испытывает какой-либо дискомфорт или нестабильность.
  2. Введите идентификатор пользователя.
  3. Выберите Комплексное учебное пособие , чтобы загрузить небольшую практическую среду, которая знакомит пользователя с общей целью оценки CC-VRS в дополнение к навигационному маршруту, списку покупок и дополнительным когнитивным требованиям комплексного сценария.
    1. Убедитесь, что пользователь чувствует себя комфортно со следующими функциями контроллера, прежде чем приступать к тестированию:
      1. Активируйте список покупок, подняв левую руку и удерживая кнопку A или B на геймпаде (рисунок 3A).
      2. Закройте список покупок, отпустив кнопку A или B .
      3. Выбирайте товары с полок с помощью триггеров контроллера (рисунок 3A).
      4. Поместите товары в продуктовую корзину с помощью триггеров контроллера.
    2. Убедитесь, что пользователь чувствует себя комфортно со следующими когнитивными и двигательными требованиями комплексного сценария:
      1. Выполните отложенное вербальное воспоминание пяти слов, представленных через слуховое объявление в начале Сценария, аналогично компоненту отложенного отзыва Монреальского теста когнитивной оценки (MoCA)46.
      2. Выполните задачу сравнения цен на продаваемые товары (например, выберите наиболее экономичный вариант между 8 унциями кетчупа за 1,00 доллара США против 16 унций за 1,50 доллара США) (Рисунок 3B).
      3. Избегайте препятствий в магазине, включая разливы на полу и суженные проходы, вызванные размещением других покупателей или тележек вдоль пути (рисунок 3C).
    3. При необходимости повторяйте урок (всего около 5 минут) до тех пор, пока пользователь не продемонстрирует владение вышеуказанными функциями и понимание задачи.
  4. Выберите Базовый сценарий. Выберите длину пути и количество элементов списка.
    1. Попросите пользователя начать ходить, как только магазин будет виден на дисплее гарнитуры. Поощряйте пользователя выполнять задачу максимально эффективно, быстро двигаясь при минимизации ошибок.
    2. Когда пользователь выполнит задачу, дойдя до кассы магазина, просмотрите сводные метрики, отображаемые на экране рабочего стола, и выйдите из виртуальной среды.
  5. Выберите Сложный сценарий. Выберите длину пути и количество элементов списка.
    1. Предоставьте пользователю инструкции, аналогичные инструкциям в базовом сценарии. Напомните пользователю о дополнительных когнитивных требованиях в сложном сценарии.
    2. Когда пользователь выполнит задачу, достигнув кассы магазина, просмотрите сводные метрики, отображаемые на экране рабочего стола (рисунок 3D), и выйдите из виртуальной среды.
  6. Обследование переносимости
    1. При сборе данных о болезни VR проинструктируйте пользователя заполнить опросник Simulator Sickness сразу после завершения опыта CC-VRS и снова до 30 минут спустя.
  7. Опрос юзабилити
    1. При сборе данных об удобстве использования платформы, попросите пользователя заполнить Шкалу юзабилити системы сразу после завершения CC-VRS.

figure-protocol-2
Рисунок 3: Среда CC-VRS. (A) Вид от первого лица пользователя CC-VRS, активно просматривающего список покупок левой рукой и выбирающего соответствующий товар правой рукой. Пользователи могут интуитивно взаимодействовать с любым товаром в продуктовом магазине, используя ручные контроллеры VR. (B) Пример задачи сравнения цен продажи, с которой пользователь сталкивается в комплексном сценарии. Для товара в списке покупок, обозначенного как товар ПРОДАЖИ, пользователь должен сравнить цены за единицу двух товаров разного размера и выбрать вариант, который представляет лучшую сделку. (C) Вид от первого лица на суженный проход, найденный в комплексном сценарии. В дополнение к множественным поворотам по навигационному маршруту, узкие проходы добавляют сложность движения, что увеличивает вероятность запуска замораживания походки в неврологических популяциях. (D) Пример сводных результатов, отображаемых экспериментатору после завершения сложного сценария, включая правильные и неправильные элементы, общее время для завершения сценария и количество успешно отозванных слов. Конкретные метрики на этом дисплее настраиваются экспериментатором. Сокращения: VR = виртуальная реальность; CC-VRS = Cleveland Clinic-Virtual Reality Shopping. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

4. Файлы данных и результаты

  1. Просмотрите сводный файл (.csv), автоматически созданный для каждого испытания, который содержит настраиваемые метрики для характеристики общей производительности CC-VRS.
  2. Просмотрите подробный файл данных (.csv), содержащий положение и поворот трекеров, контроллеров и гарнитуры на протяжении всей задачи. Данные об активациях списка, взаимодействии с элементами и столкновениях препятствий также автоматически записываются и выводятся в этот файл.

Результаты

В настоящее время осуществляется проект по установлению обоснованности CC-VRS в оценке когнитивных, моторных и IADL-функций у молодых людей, пожилых людей без неврологических заболеваний и лиц с БП. Каждый участник завершил обучение, базовый и сложный сценарии, используя один и тот же 150-метровый путь и списки из 5 элементов, чтобы можно было сравнивать производительность в разных группах. Подробные когнитивные и позиционные данные были использованы для установления информативных суммарных показателей, которые различают производительность CC-VRS между популяциями с известными различиями в когнитивных, моторных и IADL-функциях. Были рассчитаны дополнительные биомеханические и двухзадачные метрики для дальнейшей характеристики уровня функций в различных областях (таблица 1).

Результат CC-VRSДомен
Познавательный
Правильные и неправильные элементыИсполнительная функция
Список активаций (количество и продолжительность)Рабочая память
Отзыв товара продажи (номер правильный)Декларативная память
Сравнение цен продажи (успех и продолжительность)Скорость обработки
Когнитивно-моторный
Продолжительность пробной версииГлобальная (IADL) функция
Остановки (количество и продолжительность)Помехи двойной задачи
Скорость ходьбы в непосредственной близости от элементов спискаПомехи двойной задачи
Столкновения с препятствиями уклоненияИнгибирование реакции
Мотор
Скорость, длина шага, изменчивость походкиСкорость и качество походки
Скорость хода, продолжительность поворотаКачество поворота
Ширина шага, симметрияПостуральная стабильность
Число нулевых пересечений при ускоренииПлавность ходьбы
Радиус действия и продолжительность транспортировки по выбранным позициямФункция верхней конечности

Таблица 1: Показатели результатов CC-VRS. Неполный список возможных метрик результатов платформы CC-VRS, обозначенных как преимущественно когнитивные, моторные или когнитивно-моторные по своей природе. Эти результаты были разработаны на основе анализа задач, использованного для проектирования CC-VRS как экологически обоснованной оценки функции IADL. Области, охваченные этими результатами, представляют собой спектр функций с одной и двумя задачами, необходимых для успешного завершения покупок продуктов питания и других IADL. В отличие от существующих нейропсихологических и двигательных оценок, CC-VRS оценивает эти области в условиях, которые более точно отражают сложные требования среды IADL в домашних и общественных условиях. Сокращения: CC-VRS = Cleveland Clinic-Virtual Reality Shopping; IADL = инструментальная деятельность повседневной жизни.

На рисунке 4 представлен обзор производительности базового сценария одного участника с PD. Пешеходная дорожка участника через магазин была сравнена с идеальной траекторией навигационного маршрута, отмечены места расположения правильных торговых позиций. Используя позиционные данные от VR-трекеров, мгновенная скорость участника через магазин была записана и нанесена на карту. Добавление контекста активации списка и выбора элементов дало представление о способности участника к выполнению двойных задач и общей способности эффективно выполнять задачу IADL.

Основываясь на результатах предварительного анализа, общая производительность CC-VRS различалась между здоровыми молодыми людьми и лицами с БП (рисунок 5). Результаты общей продолжительности испытания, количества и продолжительности остановок, а также количества и продолжительности просмотров списка во время выполнения задачи являются многообещающими метриками для дифференциации между группами. Пожилым людям и людям с БП требовалось больше времени для завершения каждого сценария и тратилось больше времени на остановку и активацию списка покупок по сравнению со здоровыми молодыми людьми. Молодые люди демонстрировали повышенную способность к двойной задаче, одновременно ходя и активируя список, в то время как люди с PD чаще активируют список покупок во время остановки. Дополнительные результаты, включая время, затраченное на поиск предметов, метрики походки и результаты когнитивных требований в сложном сценарии, доступны для анализа.

В отдельном исследовании юзабилити CC-VRS для лиц с БП 10 участников заполнили опросник Simulator Sickness Questionnaire (SSQ)47,48 для оценки симптомов болезни VR на исходном уровне, сразу после завершения опыта CC-VRS и через 30 минут после выполнения задачи. Разработанный в контексте моделирования полета, SSQ фиксирует 16 общих симптомов по 4-балльной шкале и был принят для использования в приложениях VR. Индивидуальные оценки симптомов объединяются и взвешиваются для формирования подоценок в областях кластеров симптомов тошноты, глазодвигателя и дезориентации, в дополнение к общему баллу. Общие баллы SSQ варьируются от 0 до 235,6.

На рисунке 6 показаны результаты SSQ, выполненные на исходном уровне (средний общий балл 13,1 ± 16,7), сразу после CC-VRS (29,5 ± 27,9) и через 30 минут после CC-VRS (14,2 ± 15,6) для участников с PD (N = 10). В целом, общие баллы SSQ для участников с БП были мягкими после CC-VRS, и наиболее часто одобряемыми симптомами были общий дискомфорт, усталость, напряжение глаз, трудности с фокусировкой и потоотделение. Примечательно, что многие из участников сообщили о легких симптомах на исходном уровне. Тем не менее, 9/10 участников завершили полную оценку, включая учебные, базовые и сложные сценарии, в среднем за 29,0 ± 5,9 мин. Один из них не мог переносить CC-VRS из-за болезни. Эти данные предоставляют убедительные доказательства того, что платформа CC-VRS хорошо переносится большинством людей с неврологическими заболеваниями. В совокупности общее отсутствие значительных симптомов болезни VR, о которых сообщалось, предполагает, что соединение контента VR со всенаправленной беговой дорожкой возможно и может решить проблему передвижения VR для большинства людей.

10 участников, завершивших исследование юзабилити, приняли участие в полуструктурированном интервью после использования CC-VRS. Все участники подтвердили, что исследование было их первым использованием VR и / или всенаправленной беговой дорожки. Краткие замечания о беговой дорожке включали следующее:

Легкость адаптации беговой дорожки: участники чувствовали себя комфортно на беговой дорожке, как правило, в течение нескольких минут, так как ходьба имитировала наземный шаг. Участники указали на два аспекта походки, которые требовали адаптации: (1) тяга трекера талии обратно к центру беговой дорожки во время остановки и (2) выполнение немного более коротких шагов из-за размера платформы беговой дорожки.

Поддержка верхних конечностей стабилизировалась: использование круглых поручней, охватывающих беговую дорожку, обеспечило соответствующий уровень поддержки верхних конечностей, что помогло в выполнении задачи.

Сложная физическая и когнитивная среда: Участники сообщили, что их постуральный контроль был затруднен при выполнении задач по покупкам. Было ощущение комфорта в том, чтобы быть запряженным, но жгут не ограничивал движение ни в одной плоскости.

Реалистичная среда: визуальные и слуховые дисплеи очень напоминали настоящий продуктовый магазин и были впечатляющими для VR-наивных пользователей. Участники сообщили, что реализм других покупателей и препятствия на проходах побудили их избегать столкновений и что навигационный маршрут прост в использовании.

Дезориентация: жалобы на дезориентацию и болезнь, соответствующие индивидуальным баллам SSQ. Некоторые участники демонстрировали первоначальные визуально-пространственные проблемы в течение первых нескольких минут CC-VRS, которые привели к тому, что человек приблизился к продуктовым полкам, что, по их мнению, создало чувство дезориентации.

Участники с БП из обоих вышеупомянутых исследований (N = 24) завершили шкалу юзабилити системы (SUS) после завершения CC-VRS. SUS представляет собой вопросник из 10 пунктов, который измеряет простоту использования, глобальную удовлетворенность и обучаемость системы49,50. Оценки варьируются от 0 до 100, где 68 указывает на среднее удобство использования. Общие баллы SUS от 72,6 до 78,8 соответствуют оценке «B», а баллы выше 78,8 получают «A» 51. Среди 24 участников с PD, которые завершили платформу CC-VRS (Tutorial, Basic и Complex Sessions), CC-VRS получил средний балл 75,7 ± 18,9.

figure-results-1
Рисунок 4: Сводка производительности CC-VRS. (A) Человек с болезнью Паркинсона, завершающий Базовый сценарий платформы CC-VRS. (B) Навигационный путь и скорость ходьбы участника по мере выполнения задания. Синие квадраты представляют элемент, который был в списке покупок и успешно извлечен. В навигационную направляющую встроена линия тепловой карты, представляющая мгновенную скорость ходьбы участника; Базовая скорость ходьбы рассчитывается на протяжении первых 20 м прямолинейной ходьбы. Любая мгновенная скорость менее 0,5x базовой скорости ходьбы красная; мгновенная скорость выше 1,5x выше вышеупомянутой средней скорости зеленая. Существует линейный переход от красного к желтому к зеленому между 0,5x и 1,5x средней скорости ходьбы по прямой. Скорость ходьбы в ходе испытания (C) и количество активаций списка (D) представлены. Примечательно, что у этого участника было 15 просмотров списка в ходе испытания, несмотря на то, что в списке покупок было всего пять пунктов. Аббревиатура: CC-VRS = Cleveland Clinic-Virtual Reality Shopping. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-2
Рисунок 5: CC-VRS здорового молодого человека против болезни Паркинсона. Кумулятивное расстояние, пройденное здоровым молодым взрослым (А) и участником с БП (Б) во время выполнения Базового сценария. В целом, оба участника прошли примерно одинаковое расстояние, что и по навигационной линии. Тем не менее, участнику с БП потребовалось значительно больше времени (410 с), чем молодому взрослому (350 с), чтобы завершить сценарий. Зеленые полосы обозначают количество и продолжительность активации списка во время выполнения задачи. Молодой взрослый просматривал список семь раз в общей сложности 73,1 с, в то время как участник с ПД просматривал список 16 раз, в общей сложности 94,3 с. Синие точки отражают физическую остановку участника. Проверка производительности молодых людей показывает, что у них было меньше общих остановок и они могли одновременно ходить и просматривать список. И наоборот, у участника с PD было 17 остановок, каждая из которых соответствовала представлению списка, предполагая, что они не могли эффективно выполнять двойную задачу (например, ходить и просматривать список одновременно). Сокращения: CC-VRS = Cleveland Clinic-Virtual Reality Shopping; БП = болезнь Паркинсона. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-3
Рисунок 6: Симптомы после CC-VRS. В общей сложности 10 участников с БП выполнили CC-VRS в рамках исследования юзабилити. Каждый участник заполнил анкету Simulator Sickness до, сразу после и через 30 минут после окончания опыта CC-VRS. SSQ фиксирует 16 симптомов болезни VR с максимальным баллом 235,6. Большинство участников с БП одобрили легкие симптомы на исходном уровне, с симптомами, несколько повышенными сразу после CC-VRS и возвращающимися к исходным уровням в течение 30 минут после завершения платформы. Весь CC-VRS (Tutorial, Basic и Complex Scenarios) занял в среднем 29 минут, а средний балл SSQ после завершения CC-VRS составил 29,5 (красным цветом). Сокращения: CC-VRS = Cleveland Clinic-Virtual Reality Shopping; БП = болезнь Паркинсона; SSQ = Опросник болезни симулятора. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Обсуждение

Платформа CC-VRS, на сегодняшний день, по-видимому, наиболее эффективно решает проблему локомоции в VR, комбинируя современный контент VR со всенаправленной беговой дорожкой. Критическим аспектом бесшовной иммерсивной среды CC-VRS является обеспечение надлежащей связи между беговой дорожкой и программным обеспечением VR. Правильная настройка всех аспектов системы виртуальной реальности, включая базовые станции, трекеры для ног и талии, а также ручные контроллеры, является обязательным условием. Если слежение является непоследовательным или ненадежным, требуется корректировка ориентации и размещения базовых станций или добавление другого блока базовой станции. Правильное покрытие физического пространства обеспечивает стабильную синхронизацию между аппаратным обеспечением VR и всенаправленной беговой дорожкой и гарантирует, что данные о положении и ориентации от устройств VR являются полными, точными и точными52. Калибровка всенаправленной беговой дорожки рекомендуется в начале каждого сеанса сбора данных для обеспечения оптимальной ответственности при навигации по виртуальной среде.

Ознакомление пациента с беговой дорожкой имеет решающее значение перед введением CC-VRS. Несмотря на то, что всенаправленная беговая дорожка интуитивно понятна и проста в эксплуатации, она требует ознакомления с пользователем, которое лучше всего сделать до введения гарнитуры VR и связанных с этим проблем с пространственной ориентацией. Для удовлетворения потребностей отдельного пользователя и целей настоящей оценки для каждого сценария CC-VRS можно настроить следующие функции: 1) беговая дорожка с низкой или высокой максимальной скоростью, 2) повторение учебного модуля, 3) длина маршрута по магазину и 4) количество предметов в списке покупок. Эти модификации оптимизируют оценку когнитивных, двигательных и двухзадачных возможностей широкого функционального круга пациентов.

Отсутствие одноплатформенной технологии, способной стандартизировать производительность IADL с использованием объективных и количественных результатов, характеризующих когнитивное и моторное функционирование, представляет собой критический барьер в раннем выявлении и эффективном лечении возрастных неврологических заболеваний, таких как БП или болезнь Альцгеймера. Современные методы оценки функции IADL с использованием вопросников самоотчетов, хотя и просты в применении, подвержены предвзятости. Во время самоотчета пожилые люди, как правило, переоценивают или недооценивают возможности IADL53. Аналогичным образом, информаторы, заполняющие запросы IADL, часто неправильно оценивают возможности из-за неправильного восприятия наблюдателей или пробелов в знаниях35.

Альтернативой самоотчетам и анкетам с рейтингом информаторов является оценка IADL на основе результатов деятельности. Оценки, основанные на производительности, обычно завершаются обученным профессиональным или физиотерапевтом. Хотя имеется ряд тестов и руководств по производительности, они не способствуют интеграции в клиническую помощь, часто требуя достаточного времени и специализированного пространства и оборудования, которые обычно не встречаются в офисе поставщика первичной медико-санитарной помощи или неврологии. Одна из наиболее широко используемых оценок, основанных на производительности, Прямая оценка функционального состояния (DAFS), требует около 40 минут для администрирования, и ее оценка в значительной степени основана на экспертном мнении администратора теста. Хотя DAFS полезен при постановке болезни Альцгеймера, ему не хватает чувствительности и он не обнаруживает снижения IADL на стадии легкого когнитивного нарушения24. Слияние виртуального и реального миров путем объединения VR со всенаправленной беговой дорожкой дает возможность захватывать производительность IADL в сложных когнитивных условиях, которые лучше воспроизводят реальные среды, что потенциально приводит к более ранним диагнозам неврологического заболевания54.

Платформа CC-VRS устраняет клинический пробел, предоставляя стандартизированный, систематический, объективный и количественный подход к характеристике возможностей IADL у пожилых людей и людей с неврологическими заболеваниями. Основываясь на предварительном тестировании юзабилити и данных, базовые и сложные сценарии CC-VRS могут быть завершены менее чем за 30 минут. Подобно другим иммерсивным исследованиям VR с PD18, большинство людей с PD испытывают легкие симптомы укачивания. С точки зрения удобства использования, CC-VRS получил общий рейтинг SUS 75,7, что соответствует буквенной оценке «B» и попадает между категориями дескрипторов «хорошо» и «отлично»55. Для сравнения, недавняя оценка популярных приложений для телефонов и планшетов сообщает о среднем балле SUS 77,7 для 10 лучших приложений на всех платформах56, включая мобильные приложения, такие как The Weather Channel и YouTube. Комментарии участников показали, что большинству пользователей понравился реализм и возможность взаимодействия с платформой CC-VRS. Важно отметить, что участники чувствовали себя брошенными вызовом с физической и когнитивной точек зрения, указывая на то, что дизайн достиг своей цели по созданию динамической платформы, которая воссоздала сложный опыт IADL.

Ранее мы продемонстрировали, что технология может быть успешно интегрирована в клинические рабочие процессы при оценке пациентов с сотрясением мозга57 и в загруженную неврологическую службу для пациентов с рассеянным склерозом (РС)58. Кроме того, использование технологии в лечении сотрясения мозга улучшило результаты и снизило затраты59, в то время как ее использование в лечении РС привело к 27% экономии времени, затрачиваемого на документирование в электронной медицинской карте для каждого пациента60. Учитывая постоянную цель снижения стоимости оказания помощи61 и то, что время, затрачиваемое на документирование в электронной медицинской карте, часто упоминается для выгорания врача62, интеграция платформы CC-VRS в клиническую помощь, вероятно, обеспечит существенную добавленную стоимость для больничных систем. В настоящее время реализуются два проекта, в рамках которых платформа CC-VRS интегрирована в 1) региональный центр первичной медико-санитарной помощи, который в первую очередь лечит здоровых пожилых людей, и 2) специализированную клинику двигательных расстройств в клинике Кливленда.

Отсутствие точного и надежного физиологического или цифрового биомаркера для БП и болезни Альцгеймера вызывает большие трудности в ранней диагностике и в измерении прогрессирования заболевания63,64. Платформа CC-VRS имеет потенциал для предоставления цифрового биомаркера в рамках единой технологической платформы, которая улучшит клиническую помощь и может привести к более коротким и эффективным клиническим испытаниям за счет снижения зависимости от субъективных и сильно изменчивых клинических исходов (например, Общество двигательных расстройств - моторная часть Единой шкалы оценки болезни Паркинсона (MDS-UPDRS III)). Оценка двигательной и когнитивной функции в области клинической неврологии не продвинулась резко за последние три десятилетия с точки зрения оценки лиц с БП и связанными с ней кардинальными двигательными симптомами, не говоря уже о когнитивных или двухзадачных проблемах. Наиболее заметным достижением в оценке лиц с БП является пересмотр субъективной клинической рейтинговой шкалы (MDS-UPDRS III). Важно отметить, что мы не считаем, что CC-VRS вытеснит MDS-UPDRS III. Скорее, мы считаем, что его наибольшая ценность может быть реализована в практике первичной медико-санитарной помощи путем предоставления стандартизированного и объективного подхода к количественной оценке IADL. Хотя преждевременно полагать, что CC-VRS в его нынешнем виде является продромальным маркером неврологических заболеваний, результаты могут быть использованы для поднятия «красного» или «желтого» флага с точки зрения неврологического функционирования, которое может вызвать консультацию у специалиста по двигательным расстройствам, нейропсихологии или гериатрическим специалистам. С точки зрения его использования в клинической помощи БП, ожидается, что CC-VRS может быть использован в титровании лекарств или в возможном программировании устройств глубокой стимуляции мозга. Как первичная медико-санитарная помощь, так и случаи использования, специфичные для БП, в настоящее время находятся на экспериментальной стадии. По-настоящему погружая пользователя в реалистичную среду и измеряя значимые и важные аспекты когнитивной и двигательной функции, CC-VRS представляет собой начальный шаг в создании потенциально эффективного и масштабируемого цифрового биомаркера неврологических заболеваний.

Область клинической неврологии, в частности двигательных расстройств, заполнена примерами технологий, разработанных для количественной оценки одного, изолированного симптома БП с помощью акселерометра или других сенсорных технологий 65,66,67,68,69. Насколько нам известно, ни один из этих подходов, за исключением нашего баланса 70,71,72,73 и приложений с тремором 74, не был интегрирован в рутинную клиническую помощь БП. Предыдущая технология часто является действительной и надежной; однако основное внимание уделялось разработке технологий с небольшим учетом возможности клинической интеграции75,76. Пациенты, поставщики, больницы и регулирующие органы все больше интересуются показателями результатов, которые количественно оценивают изменения в значимых ежедневных действиях 77,78,79,80. Клиническая интеграция точных и значимых показателей неврологических симптомов и эффективности IADL необходима для систематической оценки общей эффективности вмешательства или определения потенциала вмешательства для замедления прогрессирования заболевания. Разработка стандартизированного подхода к оценке IADL, подходящего для рутинного клинического использования, привлекательна для содействия всестороннему пониманию и лечению неврологических заболеваний на значимых мероприятиях.

Подход CC-VRS к оценке эффективности IADL для помощи в диагностике и лечении неврологических заболеваний может трансформировать здравоохранение путем ранней диагностики и более точного отслеживания прогрессирования заболевания. Однако полностью признается, что система не лишена ограничений. Стоимость всенаправленной беговой дорожки является существенной и может служить барьером для широкого внедрения без систематических исследований экономики здравоохранения для выявления потенциальной точки «безубыточности» между стоимостью оценки по отношению к ценности ранней диагностики или более точного отслеживания прогрессирования заболевания. Примечательно, что пробелы в получении результатов, ориентированных на пациента с помощью технологий, были выявлены Национальным институтом неврологических расстройств и инсульта PD Conference78, MDS Task Force on Technology77 и FDA. Они призвали к технологии, которая измеряет значимые действия БП и интеграцию этих результатов в клиническую помощь. В настоящее время мы оцениваем интеграцию CC-VRS в учреждения первичной медико-санитарной помощи и центр двигательных расстройств в клинике Кливленда; в этих развертываниях будут использоваться более доступные всенаправленные беговые дорожки. Успешный сбор данных требует первоначальных затрат времени со стороны клинициста, чтобы узнать, как настроить и эксплуатировать систему. Текущие клинические пилоты будут лучше информировать об объеме обучения, необходимом для того, чтобы стать опытным пользователем. Можно представить себе модель, в которой для управления системой нанимается техник, а пациенты выполняют задачи по покупкам, а не сидят в зале ожидания перед встречей. Затем эти данные могут быть мгновенно интегрированы в электронную медицинскую карту до того, как они появятся у своего поставщика. Эти типы приложений могут стать залом ожидания будущего для пациентов.

Раскрытие информации

JLA, MMK и ABR представили в Cleveland Clinic Innovations форму раскрытия изобретения, связанную с платформой CC-VRS.

Благодарности

Это исследование было спонсировано Фондом Майкла Джей Фокса по исследованию болезни Паркинсона (MJFF-020020) и председателем семьи Эдварда и Барбары Белл. Мы благодарим Elm Park Labs (Детройт, Мичиган) за помощь в создании среды VR и связи со всенаправленной беговой дорожкой. Мы также благодарим Эвелин Томан и Бриттни Мозер за помощь в разработке и реализации проекта.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
CleanboxCleanboxУФ-гигиеническая система очистки, используемая для отключения VR-гарнитуры
Настольный ПКDellВысококлассный игровой настольный компьютер
Infinadeck Всенаправленная беговая дорожкаInfinadeckВсенаправленная беговая дорожка позволяет ходить в любом направлении
Страховочный ремень Ymachrayдля предотвращения падения пациента
Valve Index Базовые станции x3КлапанСлежение за гарнитурой/контроллерами и трекерами
Клапанные индексные контроллеры (один комплект из 2)КлапанРучные контроллеры для взаимодействия с цифровым контентом
Valve Index VR гарнитураValveVR Трекер
Vive 3.0 x3HTCРазмещается на ногах и талии для отслеживания положения и контроля движения беговой дорожки
Ремни трекера Vive SkywinVRФиксирует трекер Vive вокруг талии
СтяжкиИспользуются для крепления трекеров Vive к шнуркам
Стандартный ремень безопасности

Ссылки

  1. National Accademy of Engineering. Grand Challenges for Engineering. National Academy of Sciences. , The National Academies Press. Washington, D.C. Available from: https://16mhpx3atvadrnpip2kwi9or-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2016/12/GrandChallenges.pdf (2008).
  2. Turso-Finnich, T., Jensen, R. O., Jensen, L. X., Konge, L., Thinggaard, E. Virtual reality head-mounted displays in medical education-a systematic review. Simulation in Healthcare. , (2022).
  3. Chen, T., et al. Virtual reality as a learning tool in spinal anatomy and surgical techniques. North American Spine Society Journal. 6, 100063(2021).
  4. Gold, J. I., SooHoo, M., Laikin, A. M., Lane, A. S., Klein, M. J. Effect of an immersive virtual reality intervention on pain and anxiety associated with peripheral intravenous catheter placement in the pediatric setting: a randomized clinical trial. JAMA Network Open. 4 (8), 2122569(2021).
  5. Huang, Q., Lin, J., Han, R., Peng, C., Huang, A. Using virtual reality exposure therapy in pain management: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Value Health. 25 (2), 288-301 (2022).
  6. Groninger, H., Stewart, D., Wesley, D., Cowgill, J., Mete, M. Virtual reality for management of cancer pain: Study rationale and design. Contemporary Clinical Trials Communications. 26, 100895(2022).
  7. Zhang, B., Li, D., Liu, Y., Wang, J., Xiao, Q. Virtual reality for limb motor function, balance, gait, cognition and daily function of stroke patients: A systematic review and meta-analysis. Journal of Advanced Nursing. 77 (8), 3255-3273 (2021).
  8. Saredakis, D., et al. Factors Associated with virtual reality sickness in head-mounted displays: a systematic review and meta-analysis. Frontiers in Human Neuroscience. 14, 96(2020).
  9. Kim, H. K., Park, J., Choi, Y., Choe, M. Virtual reality sickness questionnaire (VRSQ): Motion sickness measurement index in a virtual reality environment. Applied Ergonomics. 69, 66-73 (2018).
  10. Cobb, S. V. G., Nichols, S., Ramsey, A., Wilson, J. R. Virtual reality-induced symptoms and effects (VRISE). Presence-Teleoperators and Virtual Environments. 8, 169-186 (1999).
  11. Kennedy, R., Lane, N., Lilienthal, M., Berbaum, K., Hettinger, L. Profile analysis of simulator sickness symptoms: application to virtual environment systems. Presence-Teleoperators and Virtual Environments. 1 (3), 295-301 (1992).
  12. Duzmanska, N., Strojny, P., Strojny, A. Can simulator sickness be avoided? a review on temporal aspects of simulator sickness. Frontiers in Psychology. 9, 2132(2018).
  13. Reason, J. T. Motion sickness adaptation: a neural mismatch model. Journal of the Royal Society of Medicine. 71 (11), 819-829 (1978).
  14. Chance, S. S., Gaunet, F., Beall, A. C., Loomis, J. M. Locomotion mode affects the updating of objects encountered during travel: the contribution of vestibular and proprioceptive inputs to path integration. Presence Teleoperators & Virtual Environments. 7 (2), 168-178 (1998).
  15. Waller, D., Bachmann, E., Hodgson, E., Beall, A. C. The HIVE: a huge immersive virtual environment for research in spatial cognition. Behavior Research Methods. 39 (4), 835-843 (2007).
  16. Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. Immersive virtual environment technology as a basic research tool in psychology. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).
  17. Mirelman, A., et al. Addition of a non-immersive virtual reality component to treadmill training to reduce fall risk in older adults (V-TIME): a randomised controlled trial. Lancet. 388 (10050), 1170-1182 (2016).
  18. Kim, A., Darakjian, N., Finley, J. M. Walking in fully immersive virtual environments: an evaluation of potential adverse effects in older adults and individuals with Parkinson's disease. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 14 (1), 16(2017).
  19. Pelosin, E., et al. Motor-cognitive treadmill training with virtual reality in Parkinson's disease: the effect of training duration. Frontiers in Aging Neuroscience. 13, 753381(2021).
  20. Darken, R. P., Cockayne, W. R., Carmein, D. The omni-directional treadmill: A locomotion device for virtual worlds. Proceedings of the 10th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology. , 213-221 (1997).
  21. Guo, H. J., Sapra, A. Instrumental Activity of Daily Living. , (2021).
  22. Darweesh, S. K., et al. Trajectories of prediagnostic functioning in Parkinson's disease. Brain. 140 (2), 429-441 (2017).
  23. Foubert-Samier, A., et al. Cognitive and functional changes in prediagnostic phase of Parkinson disease: A population-based study. Parkinsonism & Related Disorders. 79, 40-46 (2020).
  24. Marshall, G. A., Amariglio, R. E., Sperling, R. A., Rentz, D. M. Activities of daily living: where do they fit in the diagnosis of Alzheimer's disease. Neurodegenerative Disease Management. 2 (5), 483-491 (2012).
  25. Sikkes, S. A., et al. Assessment of instrumental activities of daily living in dementia: diagnostic value of the Amsterdam Instrumental Activities of Daily Living Questionnaire. Journal of Geriatric Psychiatry and Neurology. 26 (4), 244-250 (2013).
  26. American Occupational Therapy Association. Occupational therapy practice framework: domain and process. American Journal of Occupational Therapy. 56 (6), 609-639 (2002).
  27. MacPherson, S. E. Definition: Dual-tasking and multitasking. Cortex. 106, 313-314 (2018).
  28. O'Shea, S., Morris, M. E., Iansek, R. Dual task interference during gait in people with Parkinson disease: effects of motor versus cognitive secondary tasks. Physical Therapy. 82 (9), 888-897 (2002).
  29. Romero-Ayuso, D., et al. Assessment of cognitive instrumental activities of daily living: a systematic review. Disability and Rehabilitation. 43 (10), 1342-1358 (2019).
  30. Goetz, C. G., et al. Movement Disorder Society-sponsored revision of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS): scale presentation and clinimetric testing results. Movement Disorders. 23 (15), 2129-2170 (2008).
  31. Perlmutter, J. S. Assessment of Parkinson disease manifestations. Current Protocols in Neuroscience. , Chapter 10 (Unit10.1) 1382-1387 (2009).
  32. Palmer, J. L., et al. Unified Parkinson's Disease Rating Scale-Motor Exam: inter-rater reliability of advanced practice nurse and neurologist assessments). Journal of Advanced Nursing. 66 (6), 1382-1387 (2010).
  33. Neisser, U. On "Social Knowing". Personality and Social Psychology Bulletin. 6 (4), 601-604 (1980).
  34. Neisser, U. Memory Observed: Remembering in Natural Contexts. , W.H. Freeman. San Francisco. (1982).
  35. Jekel, K., et al. Mild cognitive impairment and deficits in instrumental activities of daily living: a systematic review. Alzheimer's Research & Therapy. 7 (1), 17(2015).
  36. Chisholm, D., Toto, P., Raina, K., Holm, M., Rogers, J. Evaluating capacity to live independently and safely in the community: Performance assessment of self-care skills. British Journal of Occupational Therapy. 77 (2), 59-63 (2014).
  37. Cipresso, P., et al. Virtual multiple errands test (VMET): a virtual reality-based tool to detect early executive functions deficit in Parkinson's disease. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 8, 405(2014).
  38. Owsley, C., Sloane, M., McGwin, G., Ball, K. Timed instrumental activities of daily living tasks: relationship to cognitive function and everyday performance assessments in older adults. Gerontology. 48 (4), 254-265 (2002).
  39. Brennan, L., et al. The Penn Parkinson's Daily Activities Questionnaire-15: Psychometric properties of a brief assessment of cognitive instrumental activities of daily living in Parkinson's disease. Parkinsonism & Related Disorders. 25, 21-26 (2016).
  40. Arlati, S., et al. Acceptance and usability of immersive virtual reality in older adults with objective and subjective cognitive decline. Journal of Alzheimer's Disease. 80 (3), 1025-1038 (2021).
  41. Porffy, L. A., et al. A novel virtual reality assessment of functional cognition: validation study. Journal of Medical Internet Research. 24 (1), 27641(2022).
  42. Swanson, C. W., Fling, B. W. Discriminative mobility characteristics between neurotypical young, middle-aged, and older adults using wireless inertial sensors. Sensors. 21 (19), 6644(2021).
  43. Yeh, T. T., Liang, P. J., Lee, S. C. Differences in walking-to-turning characteristics between older adult fallers and nonfallers: a prospective and observational study using wearable inertial sensors. International Journal of Rehabilitation Research. 45 (1), 53-57 (2022).
  44. Zach, H., et al. Identifying freezing of gait in Parkinson's disease during freezing provoking tasks using waist-mounted accelerometry. Parkinsonism & Related Disorders. 21 (11), 1362-1366 (2015).
  45. Bhatt, H., Pieruccini-Faria, F., Almeida, Q. J. Dynamics of turning sharpness influences freezing of gait in Parkinson's disease. Parkinsonism & Related Disorders. 19 (2), 181-185 (2013).
  46. Hoops, S., et al. Validity of the MoCA and MMSE in the detection of MCI and dementia in Parkinson disease. Neurology. 73 (21), 1738-1745 (2009).
  47. Bruck, S., Watters, P. A. Estimating cybersickness of simulated motion using the simulator sickness questionnaire (SSQ): A controlled study. Proceedings of the 2009 Sixth International Conference on Computer Graphics, Imaging and Visualization; Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). , 486-488 (2009).
  48. Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quantifying simulator sickness. The International Journal of Aviation Psychology. 3 (3), 203-220 (1993).
  49. Brooke, S. Usability Evaluation in Industry. , Taylor & Francis. 189-194 (1996).
  50. Lewis, J. R., Sauro, J. The factor structure of the system usability scale. Human Centered Design. , 94-103 (2009).
  51. Sauro, J., Lewis, J. R. Quantifying the User Experience: Practical Statistics for User Research. 2nd ed. , Elsevier Inc. (2016).
  52. Niehorster, D. C., Li, L., Lappe, M. The accuracy and precision of position and orientation tracking in the HTC Vive virtual reality system for scientific research. i-Perception. 8 (3), 2041669517708205(2017).
  53. Suchy, Y., Kraybill, M. L., Franchow, E. Instrumental activities of daily living among community-dwelling older adults: discrepancies between self-report and performance are mediated by cognitive reserve. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology. 33 (1), 92-100 (2011).
  54. Reppermund, S., et al. Impairment in instrumental activities of daily living with high cognitive demand is an early marker of mild cognitive impairment: the Sydney memory and ageing study. Psychological Medicine. 43 (11), 2437-2445 (2013).
  55. Bangor, A., Kortum, P. T., Miller, J. T. An empirical evaluation of the system usability scale. International Journal of Human-Computer Interaction. 24 (6), 574-594 (2008).
  56. Kortum, P., Sorber, M. Measuring the usability of mobile applications for phones and tablets. International Journal of Human-Computer Interaction. 31 (8), 518-529 (2015).
  57. Alberts, J. L., et al. Development and implementation of a multi-disciplinary technology enhanced care pathway for youth and adults with concussion. Journal of Visualized Experiments. (143), e58962(2019).
  58. Rhodes, J. K., et al. Multiple Sclerosis performance test: technical development and usability. Advances in Therapy. 36 (7), 1741-1755 (2019).
  59. Alberts, J. L., et al. A technology-enabled concussion care pathway reduces costs and enhances care. Physical Therapy. 100 (1), 136-148 (2020).
  60. Macaron, G., et al. Technology-enabled assessments to enhance multiple sclerosis clinical care and research. Neurology Clinical Practice. 10 (3), 222-231 (2020).
  61. Porter, M. E. What is value in health care. The New England Journal of Medicine. 363 (26), 2477-2481 (2010).
  62. Sutton, J. M., Ash, S. R., Al Makki, A., Kalakeche, R. A. A daily hospital progress note that increases physician usability of the electronic health record by facilitating a problem-oriented approach to the patient and reducing physician clerical burden. The Permanente Journal. 23, (2019).
  63. Maetzler, W., et al. Modernizing daily function assessment in Parkinson's disease using capacity, perception, and performance measures. Movement Disorders. 36 (1), 76-82 (2021).
  64. Stephenson, D., Badawy, R., Mathur, S., Tome, M., Rochester, L. Digital progression biomarkers as novel endpoints in clinical trials: a multistakeholder perspective. Journal of Parkinson's Disease. 11, 103-109 (2021).
  65. Lu, M., et al. Vision-based estimation of MDS-UPDRS Gait scores for assessing Parkinson's Disease motor severity. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 12263, 637-647 (2020).
  66. Hobert, M. A., et al. Progressive gait deficits in Parkinson's disease: a wearable-based biannual 5-year prospective study. Frontiers in Aging Neuroscience. 11, 22(2019).
  67. Thorp, J. E., Adamczyk, P. G., Ploeg, H. L., Pickett, K. A. Monitoring motor symptoms during activities of daily living in individuals with Parkinson's disease. Frontiers in Neurology. 9, 1036(2018).
  68. Shawen, N., et al. Role of data measurement characteristics in the accurate detection of Parkinson's disease symptoms using wearable sensors. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 17 (1), 52(2020).
  69. Lu, R., et al. Evaluation of wearable sensor devices in Parkinson's disease: a review of current status and future prospects. Parkinsons Disease. 2020, 4693019(2020).
  70. Ozinga, S. J., Alberts, J. L. Quantification of postural stability in older adults using mobile technology. Experimental Brain Research. 232 (12), 3861-3872 (2014).
  71. Ozinga, S. J., et al. Three-dimensional evaluation of postural stability in Parkinson's disease with mobile technology. NeuroRehabilitation. 41 (1), 211-218 (2017).
  72. Ozinga, S. J., Linder, S. M., Alberts, J. L. Use of mobile device accelerometry to enhance evaluation of postural instability in Parkinson disease. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 98 (4), 649-658 (2017).
  73. Ozinga, S. J., Machado, A. G., Miller Koop, M., Rosenfeldt, A. B., Alberts, J. L. Objective assessment of postural stability in Parkinson's disease using mobile technology. Movement Disorders. 30 (9), 1214-1221 (2015).
  74. Maldonado-Naranjo, A., Koop, M. M., Hogue, O., Alberts, J., Machado, A. Kinematic metrics from a wireless stylus quantify tremor and bradykinesia in Parkinson's disease. Parkinson's Disease. 2019, 6850478(2019).
  75. Lingaiah, A., et al. Improving anxiety in Parkinson's disease: A cautionary tale about mobile health technologies. Parkinsonism & Related Disorders. 73, 50-51 (2020).
  76. di Biase, L., et al. Quantitative analysis of bradykinesia and rigidity in Parkinson's disease. Frontiers in Neurology. 9, 121(2018).
  77. Espay, A. J., et al. Technology in Parkinson's disease: Challenges and opportunities. Movement Disorders. 31 (9), 1272-1282 (2016).
  78. Sieber, B. A., et al. Prioritized research recommendations from the National Institute of Neurological Disorders and Stroke Parkinson's Disease 2014 conference. Annals of Neurology. 76 (4), 469-472 (2014).
  79. van Uem, J. M., et al. Health-related quality of life in patients with Parkinson's disease--A systematic review based on the ICF model. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 61, 26-34 (2016).
  80. Papadopoulos, E., Buracchio, T. Drug Development Tool (DDT) COA #000142. U.S. Food & Drug Administration. , (2021).

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Всенаправленная беговая дорожкакогнитивная оценкаболезнь Паркинсонаболезнь Альцгеймерасимуляторная болезньзадачи повседневной жизнибиомеханические показателивыполнение двойных задач
Иммерсивная торговая платформа виртуальной реальности клиники Кливленда для оценки инструментальной деятельности повседневной жизни
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.