Yöntem makalesi

Günlük Yaşamın Enstrümantal Aktivitelerinin Değerlendirilmesi için Sürükleyici Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışveriş Platformu

5.6K görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/63978

⸱

28 Temmuz 2022

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

Bu makalede

Özet

Sanal gerçeklik (VR), nörolojik hastalıkların tanı ve tedavisini ilerletmek için güçlü ancak az kullanılan bir yaklaşımdır. Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışveriş platformu, nörolojik hastalığın önerilen prodromal bir belirteci olan günlük yaşamın enstrümantal aktivitelerini ölçmek için son teknoloji VR içeriğini çok yönlü bir koşu bandı ile birleştirir.

Özet

Günlük yaşamın enstrümantal aktivitelerinin (IADL'ler) performansında bir düşüş, nörolojik hastalığın prodromal bir belirteci olarak önerilmiştir. Mevcut klinik ve performansa dayalı IADL değerlendirmeleri klinik tıbba entegrasyon için uygun değildir. Sanal gerçeklik (VR), nörolojik hastalıkların tanı ve tedavisini ilerletebilecek güçlü ancak az kullanılan bir araçtır. Klinik nörolojide VR'nin benimsenmesinin ve ölçeklendirilmesinin önündeki bir engel, görsel ve vestibüler sistemler arasındaki duyusal tutarsızlıklardan (yani hareket problemi) kaynaklanan VR ile ilişkili hastalıktır.

Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışverişi (CC-VRS) platformu, çok yönlü bir koşu bandını yüksek çözünürlüklü VR içeriğiyle birleştirerek hareket sorununu çözmeye çalışır ve kullanıcının alışverişi simüle etmek için sanal bir markette fiziksel olarak gezinmesini sağlar. CC-VRS, Temel ve Karmaşık alışveriş deneyimlerinden oluşur; her ikisi de 150 m yürümeyi ve beş eşya almayı gerektirir. Karmaşık deneyim, gerçek dünyadaki alışverişle ilişkili etkinliklerin sürekliliğini daha iyi temsil etmek için görevin bilişsel ve motor taleplerini artıran ek senaryolara sahiptir. CC-VRS platformu, kullanıcının IADL performansıyla ilgili objektif ve nicel biyomekanik ve bilişsel sonuçlar sağlar. İlk veriler, CC-VRS'nin minimal VR hastalığına neden olduğunu ve yaşlı yetişkinler ve Parkinson hastalığı (PD) olan hastalar için uygulanabilir ve tolere edilebilir olduğunu göstermektedir. Geliştirme, tasarım ve donanım ve yazılım teknolojisinin altında yatan hususlar gözden geçirilmiş ve birinci basamak ve nörolojiye entegrasyonun ilk modelleri sunulmuştur.

Giriş

2008 yılında, Ulusal Mühendislik Akademisi, 21. Yüzyılda Mühendislik için 14 Büyük Zorlukbelirledi 1. Bunlardan biri, sanal gerçekliğin (VR) tıbba entegrasyonuydu. Tıp öğrencileri için eğitim için VR kullanımı2,3, cerrahi planlama 3, tıbbi etkileşimlerle ilişkili kaygıyı azaltma4, akut 5 ve kansere bağlı ağrı6'nın yönetimine yardımcı olma ve inme sonrası motor iyileşmeyi artırma7'de ilerleme kaydedilmiştir. Bu umut verici uygulamalara rağmen, VR'nin tıptaki faydası, özellikle nörolojik hastalıkların değerlendirilmesi ve tedavisi alanında, tam olarak gerçekleştirilmemiştir. VR teknolojisindeki gelişmeler maliyet, kulaklık konforu ve sezgisel kullanılabilirlik özellikleri gibi engelleri en aza indirirken, VR hastalığı VR'nin tıp8'e entegrasyonunu engellemeye devam ediyor.

Sanal gerçeklik hastalığı, VR deneyimleri sırasında ortaya çıkan hareket hastalığına (örneğin, bulantı, kusma, vertigo)9,10,11 benzer duyguları ifade eder. VR hastalığını açıklamada tek bir teori üzerinde anlaşmaya varılmamasına rağmen, Duyusal Çatışma Teorisi önde gelen bir açıklamadır12. Kısaca, Duyusal Çatışma Teorisi, VR hastalığının duyusal eşitsizliklerden kaynaklandığını öne sürmektedir; görsel akış bilgisi vücudun uzayda ileri hareketini gösterirken, vestibüler sistem vücudun sabit olduğunu gösterir13. Duyusal bilgilerdeki bu tutarsızlık, zayıf denge, mekansal yönelim bozukluğu ve VR hastalığının öncüsü olan kontrol edilemeyen postüral hareketlerle sonuçlanır. VR hastalığının altında yatan kesin mekanizma tartışılırken, duyusal bilgi kaynakları arasındaki uyumsuzluğun azaltılması, VR hastalığını14 azaltacak ve tıbbi bir ortamda VR'nin benimsenmesini kolaylaştıracaktır.

VR ile birlikte hareket, kullanıcıyı hem fiziksel hem de görsel olarak sanal ortama sokarak duyusal uyumsuzluğu azaltmaya yönelik bir yaklaşım olarak uzun zamandır önerilmiştir15,16. Nörolojik hastalığı olan ve olmayan yaşlı yetişkinlerde yapılan çeşitli çalışmalar, sürükleyici ve sürükleyici olmayan VR sistemlerini geleneksel tek yönlü koşu bantlarıyla başarıyla eşleştirmiştir17,18,19. Bu çalışmalar, VR ve tek yönlü koşu bandı müdahalesinin tipik olarak iyi tolere edildiğini18 ve müdahalenin düşme sıklığını17,19 azaltabileceğini göstermektedir. Bu sonuçlar, hareket ve VR'nin başarılı bir şekilde entegrasyonu için umut verici bir temel sağlar. Bununla birlikte, tek yönlü bir koşu bandının harici motor temposu, kullanıcının daha karmaşık gerçekçi sanal ortamlarla etkileşime girmek için hızları değiştirmesine veya dönüşler yapmasına izin vermez.

Son yirmi yılda, hareket izleme donanım ve yazılımındaki ilerlemeler, daha sürükleyici ve etkileşimli sanal ortamların geliştirilmesini kolaylaştırmıştır. Önemli bir gelişme, çok yönlü koşu bandı20'nin geliştirilmesi olmuştur. Kısaca, çok yönlü bir koşu bandı, kullanıcının kendi seçtiği bir hızda herhangi bir yönde dolaşmasını sağlamak için aynı anda doğrusal ve rotasyonel hareketleri kullanır. Genellikle oyun endüstrisinde kullanılan çok yönlü koşu bantları, hem VR hastalığı sorununu ele alarak hem de kullanıcının fiziksel yeteneklerine daha iyi meydan okuyan gerçekçi ortamların oluşturulmasını kolaylaştırarak klinik ortamda VR ortamlarından yararlanma fırsatlarını genişletir. Özellikle, tam ölçekli, günlük ortamların sanal kopyaları, günlük yaşamın araçsal aktivitelerinin (IADL'ler) performansı sırasında bilişsel ve motor işlevlerin değerlendirilmesini kolaylaştırabilir.

Günlük yaşamın araçsal aktiviteleri (IADL'ler), bağımsız yaşamı sürdürmek için kritik olan fonksiyonel görevlerdir (örneğin, alışveriş, ilaç alma, yiyecek hazırlama)21. Yaygın IADL'leri gerçekleştirme yeteneği, nörolojik hastalık için prodromal bir belirteç olarak önerilmiştir. Uzun vadeli, prospektif çalışmalardan elde edilen son veriler, IADL'lerdeki düşüşlerin muhtemelen Parkinson hastalığı (PD) tanısından 5-7 yıl önce22,23 ve Alzheimer hastalığı tanısından 24,25 önce olduğunu göstermektedir. Günlük yaşamın temel aktivitelerinin (BADL'ler)26'nın aksine, IADL'ler tipik olarak iki dikkat gerektiren görevin (örneğin, motor-bilişsel, motor-motor veya bilişsel-bilişsel)27'nin aynı anda yerine getirilmesini gerektirir. Günlük hane halkı ve toplum faaliyetlerinin büyük çoğunluğu ikili görev koşulları altında gerçekleştirilmektedir28,29.

İkili görev düşüşleri IADL performansını açıkça etkilese de, geleneksel klinik motor değerlendirmeler30,31,32 ve nöropsikolojik testler 33,34, IADL'leri değerlendirmek için yetersizdir, çünkü bu değerlendirmeler işlevleri karşılıklı bağımlılıklarını dikkate almadan ayrı bileşenlere ayırır. Doğrudan IADL değerlendirmesinin mevcut yöntemleri, önyargıya eğilimli öz raporlama anketlerinedayanmaktadır 35 veya uzun ve külfetli performansa dayalı değerlendirmeler36. Her iki yaklaşım da, bir bireyin topluluk ortamındaki IADL işlev düzeyine ilişkin nesnel, nicel içgörüler sağlamaz.

VR teknolojisindeki gelişmeler, çok yönlü koşu bantlarının altında yatan mühendislik ilerlemeleriyle birleştiğinde, etkileşimli ve sürükleyici bir ortam yaratma fırsatı sunar. Motor, bilişsel, bilişsel-motor ve IADL performansını aynı anda değerlendirmek için sanal bir market ve alışveriş görevi oluşturuldu. Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışverişi (CC-VRS) platformu, biyomedikal mühendisleri, yazılım geliştiricileri, fizyoterapistler, mesleki terapistler ve nörologlardan oluşan bir ekip tarafından işbirliği içinde geliştirilmiştir.

Amerikan Ergoterapi Derneği26'nın tavsiyelerine dayanarak IADL performansını ölçmek için bir market alışverişi görevi seçildi. Sanal Çoklu İş Görevi (VMET)37, Zamanlanmış Enstrümantal ADL Ölçeği 38 ve Penn Parkinson Günlük Aktiviteler Anketi-15 (PDAQ-15)39, alışverişi nörolojik hastalıkla ilişkili motor ve motor olmayan performansın önemli bir göstergesi olarak kabul eder. Diğerleri, IADL performansını 37,40,41 olarak tahmin etmek amacıyla bir market ortamı oluşturmak için çevreleyici bir VR başlığı kullandı. Bununla birlikte, market alışverişinin önemli bir bileşenini değerlendirmede başarısız oldular: hareketlilik. Genel olarak, mevcut VR market paradigmaları, katılımcının markette bir avatarı ışınlamak veya gezinmek için elde tutulan bir denetleyici kullanmasını gerektirir. Hareketi kullanıcının sanal alışveriş deneyimine entegre etmeyi amaçladık. CC-VRS geliştirme süreci, tipik bir market deneyiminin resmi bir görev analizi ile başladı. Şekil 1'de belirtildiği gibi, dokuz temel görev bileşeni, tüm IADL'lerin karakteristiği gibi, başarılı performans için gerekli motor, bilişsel veya bilişsel-motor faaliyetler olarak nitelendirilebilecek unsurların bir karışımını yansıtmaktadır.

figure-introduction-1
Şekil 1: Market alışverişi görev analizi. Gerçek dünyada başarılı market alışverişi için eylemlerin sırasını ve bu eylemlerin doğasını tanımlamak için bir görev analizi yapıldı. Dokuz birincil dizi tanımlandı ve Temel ve Karmaşık alışveriş görevlerinin gelişimini bilgilendirmek için kullanıldı. Diziler motor (mavi), bilişsel (sarı) ve bilişsel-motor (yeşil) olarak sınıflandırıldı; ilgili sonuçlarla ilgili ayrıntılar Tablo 1'de verilmiştir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

CC-VRS platformu, sürükleyici bir VR gözlüğü aracılığıyla gerçekçi, orta ölçekli bir marketi çoğaltır. Çok yönlü bir koşu bandında yürürken, kullanıcı mağaza boyunca sürekli, belirlenmiş bir rota izler, bir alışveriş listesindeki öğeleri bulur ve öğeleri sanal bir alışveriş sepetine yerleştirir. Belirlenmiş bir rota sağlamak, sanal mağazada yürünen mesafeyi standartlaştırır, gezinme hatalarının sayısını azaltır ve IADL performansındaki olası değişiklikleri gezinme hatalarından veya kullanıcı tarafından kullanılan yetersiz arama stratejilerinden ayırmada daha fazla hassasiyet sağlar. 150 m'lik rota, motor karmaşıklığı42,43 ve nörolojik hasta popülasyonlarında yürüyüşün donmasını tetikleme olasılığını artıran çoklu dönüşler gerektirir, çünkü dönüş sırasında donmalar düzçizgi yürüyüşünden daha sık gözlenir. Hem gezinme yolunun mesafesi hem de alışveriş listesindeki öğelerin sayısı, klinisyen tarafından kullanıcının yeteneklerine veya değerlendirme oturumunun hedeflerine uyacak şekilde yapılandırılabilir.

Her kullanıcı bir Temel ve bir Karmaşık alışveriş senaryosunu tamamlar. Temel Senaryo sadece rotayı takip etmeyi ve alışveriş listesinden öğeleri seçmeyi gerektirir. Karmaşık Senaryoda, kullanıcıya mağazada aynı rotayı izlerken farklı market ürünlerinin bir listesi sağlanır, ancak ek bilişsel ve motor talepler getirilir (gecikmeli sözlü hatırlama, fiyat karşılaştırması ve aşağıdaki protokol bölümünde açıklanan engellerden kaçınma görevleri). Hem Temel hem de Karmaşık Senaryolar boyunca ortam market gürültüsü, sürükleyici deneyimi tamamlar. Doğru ve yanlış öğeler, alışveriş listesi etkinleştirmelerinin sayısı ve sıklığı, durma süresi ve yürüyüş ölçümleri dahil olmak üzere kullanıcının performansıyla ilgili özet ve ayrıntı verileri otomatik olarak oluşturulur ve klinisyen tarafından incelenmeye hazır hale getirilir.

CC-VRS'nin amacı, yaşlı erişkinlerde ve nörolojik hastalık riski taşıyan veya teşhis edilen bireylerde IADL'lerin performansını objektif olarak ölçmektir. CC-VRS, kullanıcı için sürükleyici ve gerçekçi bir deneyim sunar ve nörolojik hastalığın prodromal belirteçleri veya hastalığın ilerlemesinin objektif ölçümleri olarak hizmet etme potansiyeline sahip bilişsel ve motor fonksiyonun kesin, biyomekanik temelli sonuçlarını verir. CC-VRS şu anda aşağıdakileri amaçlayan üç ilgili projede kullanılmaktadır: (1) sağlıklı yaşlanma ve nörolojik hastalığın IADL performansı üzerindeki etkilerini anlamak, (2) birinci basamak ve bir hareket bozukluğu kliniğine klinik entegrasyonun fizibilitesini belirlemek ve (3) derin beyin stimülasyonu (DBS) sistemlerine sahip ileri PD hastalarında yürüyüşün dondurulmasının altında yatan nöral imzayı tanımlamak. Toplu olarak, bu projeler yaşlanma ve nörolojik hastalıkların IADL performansının yönlerini nasıl etkilediğini daha iyi anlamak için CC-VRS platformunu ve ilgili sonuçları kullanacaktır. Bu makale, CC-VRS'nin gelişimini, tasarımını, donanım ve yazılım teknolojisini ve sağlık hizmetlerine entegrasyonu kolaylaştırabilecek yeni sonuçlarını detaylandırmaktadır.

Protokol

Özetlenen protokol, Cleveland Clinic insan araştırmaları etik komitesinin yönergelerini takip etmektedir. Tüm katılımcılar bilgilendirilmiş onam sürecini tamamladı ve veri toplama sırasında çekilen fotoğrafları yayınlamak için yazılı izin verdi.

1. Ekipman kurulumu ve kalibrasyonu (5 dk.)

  1. VR sistemi
    1. Sistemin, bir VR kulaklığı, iki el kumandası, bir VR bel izleyici, iki VR ayak izleyici, VR cihazlarının konumunu izlemek için baz istasyonları ve VR sistemini ve CC-VRS yazılımını çalıştırmak için 2080ti grafik kartına sahip üst düzey bir oyun masaüstü bilgisayarı dahil olmak üzere Şekil 2'de şemalanan deneysel kurulum şemasında özetlenen tüm bileşenleri içerdiğinden emin olun ( bkz.
      1. VR bileşenlerini koordine etmek ve veri toplama boyunca her VR cihazının durumunu izlemek için masaüstünde Steam VR'ı başlatın.
      2. Her VR cihazını açın ve Steam VR tarafından aktif izlemeyi doğrulamak için yeşil bir gösterge ışığı arayın.
      3. Steam VR menüsünde Oda Kurulumu'nu seçerek ve el kumandalarını kullanarak ekrandaki talimatları izleyerek sanal alanın sınırlarını ve yönünü kalibre edin.
  2. VR gözlüğü
    1. Kulaklığı UV hijyenik temizleme sistemine yerleştirin ve kullanıcılar arasında bir sterilizasyon döngüsü çalıştırın.
  3. Çok yönlü koşu bandı
    1. Takılı ayak pedalındaki yeşil güç düğmesini kullanarak çok yönlü koşu bandını açın. Masaüstü bilgisayarda ilgili yazılımı başlatın.
    2. Kalibre etmek için, uygulamadaki Kullanıcı İzleyiciyi Seç işlevini kullanın ve bel izleyiciyi uygun izleme cihazı olarak tanımlayın. Ardından, bu izleyiciyi çok yönlü koşu bandı yüzeyinde ortalayın ve koşu bandı platformunun ortasını kalibre etmek için Merkezi Noktayı Ayarla işlevini kullanın. Bel izleyiciyi halkaya yerleştirin ve tırabzanın yüksekliğini kalibre etmek için Set Ring Height işlevini kullanın.
      NOT: Koşu bandı ve ilgili yazılım, kullanıcının hareketlerine yanıt olarak uygun şekilde çalışması için VR bel izleyicisinin platforma göre konumuna dayanır. Kullanıcı koşu bandının ortasına yerleştirilmiş sabit başlar. Kullanıcı merkezden uzaklaştıkça, sistem kullanıcıyı platformda yeniden merkezleyecek uygun koşu bandı hareketini üreterek kullanıcının hareketlerine ve hızına yanıt verir.
  4. CC-VRS uygulaması
    1. Tüm VR izleme cihazları ve çok yönlü koşu bandı kalibre edilip devreye alındığında, CC-VRS uygulamasını masaüstünden başlatın. Kullanıcı Kimliği'ni girmek ve uygun deneme sürümünü başlatmak için ekrandaki menüleri izleyin.

figure-protocol-1
Şekil 2: CC-VRS platformuna genel bakış. Tüm CC-VRS platformunun tasviri. Kullanıcı bir VR gözlüğü takar ve çok yönlü koşu bandında yürüyerek sanal bir markette gezinir. VR gözlüğü aracılığıyla kullanıcıya navigasyon yardımı olarak ince bir yeşil çizgi sağlanır. Alışveriş listesindeki beş öğe, bu sağlanan 150 m yol boyunca bulunabilir. Kullanıcının birinci şahıs görünümü, deneyciye Kontrol Bilgisayarı ve Monitör aracılığıyla sağlanır. CC-VRS sistemini kurmak için gereken süre yaklaşık 5 dakikadır. Kısaltmalar: VR = sanal gerçeklik; CC-VRS = Cleveland Clinic-Sanal Gerçeklik Alışverişi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

2. Kullanıcının hazırlanması (15 dk.)

  1. Tolere edilebilirlik anketi (temel)
    1. VR hastalığı hakkında veri topluyorsanız, CC-VRS deneyimine başlamadan önce kullanıcıya Simülatör Hastalık Anketi'ni doldurması talimatını verin.
  2. Koşum
    1. Kullanıcıyı bacakların ve göğsün etrafını sabitleyen tam vücut kemerine takın. Düşmeleri önlemek ve doğal yürüyüşü engellemeden kullanıcının konfor seviyesini artırmak için kablo demetini çok yönlü koşu bandının merkezinin üzerindeki tavana monte edilmiş bir kabloya klipsleyin.
  3. VR izleyiciler
    1. Sol ve sağ ayak izleyicileri, ayakkabı bağcıklarının etrafındaki fermuarlı bağları kullanarak kullanıcının ayaklarına yapıştırın. Bel izleyiciyi özel olarak tasarlanmış bel kemerine vidalayın ve izleyici kullanıcının bel bölgesinin ortasına oturana kadar kemeri ayarlayın. Sol ve sağ kumandaları kullanıcının ellerine yerleştirin ve güvenli ve rahat olana kadar kayışları sıkın.
  4. Çok yönlü koşu bandı tanıma
    1. Kulaklığı takmadan önce, kullanıcıya yürümesi ve çok yönlü koşu bandını açması için zaman tanıyın. Bel izleyici konumunun koşu bandı platformunun merkezine göre önemini açıklayın ve kullanıcıyı destek için tırabzanı tutarken koşu bandı sınırının dış kenarlarına doğru rahatça yürümeye teşvik edin. Kullanıcı hazırlığına devam etmek için koşu bandını uygulama aracılığıyla ayırın.
  5. Kulaklık
    1. Kullanıcı sabit çok yönlü koşu bandında dururken, kulaklığı kullanıcının kafasına yerleştirin ve uyum rahat olana ve ekran netleşene kadar ayarlamalara (üst ağırlık taşıyan kayış, arka denge düğmesi ve netlik için göz bebekleri arası mesafe kaydırıcısı) yardımcı olun. Kulaklığa monte edilen hoparlörlerin kulakların üzerine yerleştirildiğinden ve uygun bir ses düzeyine ayarlandığından emin olun.
  6. Kullanıcıdan çok yönlü koşu bandı platformunun merkezine yakın durmasını söyleyin ve koşu bandını yeniden devreye sokmak için uygulamada Başlat'a tıklayın.
  7. Daha önce başlatılmamışsa CC-VRS uygulamasını masaüstünden başlatın.

3. CC-VRS Yönetimi (30 dk.)

  1. CC-VRS deneyimi boyunca, masaüstü ekranı aracılığıyla kullanıcının mağazadaki ilerlemesini izleyin ve kullanıcının herhangi bir rahatsızlık veya dengesizlik yaşaması durumunda çok yönlü koşu bandını durdurmaya hazır olun.
  2. Kullanıcı Kimliği girin.
  3. Kullanıcıya CC-VRS değerlendirmesinin genel hedefini, navigasyon rotasına, alışveriş listesine ve Karmaşık Senaryonun ek bilişsel taleplerine ek olarak tanıtan küçük bir alıştırma ortamı yüklemek için Kapsamlı Öğretici'yi seçin.
    1. Teste devam etmeden önce kullanıcının aşağıdaki denetleyici işlevleriyle rahat olduğundan emin olun:
      1. Sol elinizi kaldırıp oyun kumandasındaki A veya B düğmesini basılı tutarak alışveriş listesini etkinleştirin (Şekil 3A).
      2. A veya B düğmesini bırakarak alışveriş listesini kapatın.
      3. Oyun kumandası tetikleyicilerini kullanarak raflardan öğeleri seçin (Şekil 3A).
      4. Kontrol cihazı tetikleyicilerini kullanarak ürünleri market sepetine yerleştirin.
    2. Kullanıcının Karmaşık Senaryonun aşağıdaki bilişsel ve motor talepleri konusunda rahat olduğundan emin olun:
      1. Montreal Bilişsel Değerlendirme testinin (MoCA)46 Gecikmeli Geri Çağırma bileşenine benzer şekilde, Senaryonun başlangıcında işitsel bir duyuru yoluyla sunulan beş kelimenin gecikmeli sözlü hatırlanmasını gerçekleştirin.
      2. Satış kalemleri için bir fiyat karşılaştırma görevi gerçekleştirin (örneğin; 1,00 ABD doları için 8 oz ketçap ile 1,50 ABD doları için 16 oz arasında en uygun maliyetli seçeneği seçmek) (Şekil 3B).
      3. Zemindeki dökülmeler ve diğer alışveriş yapanların veya arabaların yol boyunca yerleştirilmesinden kaynaklanan daralmış koridorlar da dahil olmak üzere mağazadaki engellerden kaçının (Şekil 3C).
    3. Gerekirse, kullanıcı yukarıdaki işlevlerle ve görevin anlaşılmasını sağlayana kadar öğreticiyi (yaklaşık 5 dakika toplam) tekrarlayın.
  4. Temel Senaryo'yu seçin. Yol uzunluğunu ve liste öğelerinin sayısını seçin.
    1. Kullanıcıya, mağaza kulaklık ekranında görünür görünmez yürümeye başlamasını söyleyin. Kullanıcıyı görevi mümkün olduğunca verimli bir şekilde tamamlamaya, hataları en aza indirirken hızlı hareket etmeye teşvik edin.
    2. Kullanıcı mağaza ödeme sayfasına ulaşarak görevi tamamladığında, masaüstü ekranında görüntülenen özet ölçümleri gözden geçirin ve sanal ortamdan çıkın.
  5. Karmaşık Senaryo'yu seçin. Yol uzunluğunu ve liste öğelerinin sayısını seçin.
    1. Kullanıcıya Temel Senaryo'da olduğu gibi benzer yönergeler sağlayın. Kullanıcıya, Karmaşık Senaryo'daki ek bilişsel talepleri hatırlatın.
    2. Kullanıcı mağaza ödeme sayfasına ulaşarak görevi tamamladığında, masaüstü ekranında görüntülenen özet ölçümleri gözden geçirin (Şekil 3B) ve sanal ortamdan çıkın.
  6. Tolere edilebilirlik anketi
    1. VR hastalığı hakkında veri topluyorsanız, kullanıcıya CC-VRS deneyimini tamamladıktan hemen sonra ve 30 dakika sonra tekrar Simülatör Hastalık Anketini doldurması talimatını verin.
  7. Kullanılabilirlik anketi
    1. Platformun kullanılabilirliği hakkında veri topluyorsanız, kullanıcıya CC-VRS'nin tamamlanmasından hemen sonra Sistem Kullanılabilirlik Ölçeğini tamamlamasını söyleyin.

figure-protocol-2
Şekil 3: CC-VRS ortamı . (A) Bir CC-VRS kullanıcısının alışveriş listesini sol eliyle aktif olarak görüntüleyen ve sağ eliyle ilgili bir öğeyi seçen birinci şahıs görünümü. Kullanıcılar, VR el kumandalarını kullanarak marketteki herhangi bir öğeyle sezgisel olarak etkileşime girebilir. (B) Kullanıcının Karmaşık Senaryoda karşılaştığı satış fiyatı karşılaştırma görevine bir örnek. Alışveriş listesinde SATIŞ öğesi olarak gösterilen bir öğe için, kullanıcının farklı boyutlardaki iki öğenin birim fiyatlarını karşılaştırması ve daha iyi anlaşmayı temsil eden seçeneği belirlemesi gerekir. (C) Karmaşık Senaryoda bulunan daraltılmış bir koridorun birinci şahıs görünümü. Navigasyon rotası boyunca çoklu dönüşlere ek olarak, dar geçitler, nörolojik popülasyonlarda yürüyüşün donmasını tetikleme olasılığını artıran motor karmaşıklığı ekler. (D) Doğru ve yanlış öğeler, senaryoyu tamamlamak için toplam süre ve başarıyla geri çağrılan kelime sayısı dahil olmak üzere bir Karmaşık Senaryonun tamamlanmasından sonra deneyciye gösterilen özet sonuçların bir örneği. Bu görüntüdeki belirli metrikler, deneyci tarafından yapılandırılabilir. Kısaltmalar: VR = sanal gerçeklik; CC-VRS = Cleveland Clinic-Sanal Gerçeklik Alışverişi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

4. Veri dosyaları ve sonuçlar

  1. CC-VRS'nin genel performansını karakterize etmek için yapılandırılabilir ölçümler içeren, her deneme sürümü için otomatik olarak oluşturulan özet dosyasını (.csv) inceleyin.
  2. Görev süresi boyunca izleyicilerin, denetleyicilerin ve kulaklığın konumunu ve dönüşünü içeren ayrıntılı veri dosyasını (.csv) gözden geçirin. Liste etkinleştirmeleri, öğe etkileşimi ve engel çarpışmaları ile ilgili veriler de otomatik olarak kaydedilir ve bu dosyaya çıktısı alınır.

Sonuçlar

CC-VRS'nin genç erişkinlerde, nörolojik hastalığı olmayan yaşlı erişkinlerde ve PD'li bireylerde bilişsel, motor ve IADL fonksiyonlarının değerlendirilmesinde geçerliliğini belirlemek için bir proje şu anda devam etmektedir. Her katılımcı, gruplar arasında performansın karşılaştırılmasına olanak tanımak için aynı 150 m yol ve 5 maddelik listeleri kullanarak Öğretici, Temel ve Karmaşık Senaryoları tamamladı. Bilişsel, motor ve IADL fonksiyonlarında bilinen farklılıkları olan popülasyonlar arasında CC-VRS performansını ayırt eden bilgilendirici özet metrikler oluşturmak için ayrıntılı bilişsel ve pozisyon verileri kullanılmıştır. Çeşitli alanlardaki fonksiyon seviyesini daha da karakterize etmek için ek biyomekanik ve çift görevli metrikler hesaplanmıştır (Tablo 1).

CC-VRS SonuçlarıAlan
Bilişsel
Doğru ve yanlış öğelerYürütücü İşlev
Liste etkinleştirmeleri (sayı ve süre)Çalışma belleği
Satış öğesi geri çağırma (numara doğru)Bildirimsel bellek
Satış fiyatı karşılaştırması (başarı ve süre)İşlem hızı
Bilişsel-Motor
Deneme süresiGenel (IADL) işlevi
Duraklar (sayı ve süre)Çift görev paraziti
Liste öğelerinin yakınında yürüme hızıÇift görev paraziti
Kaçınma engelleri ile çarpışmalarYanıt inhibisyonu
Motor
Hız, adım uzunluğu, yürüyüş değişkenliğiYürüme hızı ve kalitesi
Dönüş hızı, dönüş süresiTorna kalitesi
Adım genişliği, simetriPostüral stabilite
Hızlanmada sıfır geçiş sayısıYürüme akışkanlığı
Seçilen öğelerde erişim ve taşıma süresiÜst ekstremite fonksiyonu

Tablo 1: CC-VRS sonuç metrikleri. CC-VRS platformunun olası sonuç metriklerinin kapsamlı olmayan bir listesi, doğası gereği öncelikle bilişsel, motor veya bilişsel-motor olarak belirlenmiştir. Bu sonuçlar, CC-VRS'yi IADL fonksiyonunun ekolojik olarak geçerli bir değerlendirmesi olarak tasarlamak için kullanılan görev analizine dayanarak geliştirilmiştir. Bu sonuçlar tarafından yakalanan alanlar, market alışverişinin ve diğer IADL'lerin başarılı bir şekilde tamamlanması için gerekli olan tek ve çift görevli işlevlerin spektrumunu temsil eder. Mevcut nöropsikoloji ve motor değerlendirmelerin aksine, CC-VRS bu alanları ev ve toplum ortamlarındaki IADL ortamlarının karmaşık taleplerini daha doğru bir şekilde yansıtan koşullar altında değerlendirir. Kısaltmalar: CC-VRS = Cleveland Clinic-Sanal Gerçeklik Alışverişi; IADL = günlük yaşamın araçsal aktivitesi.

Şekil 4, PD'li bir katılımcının Temel Senaryo performansına genel bir bakış sağlar. Katılımcının mağazadaki yürüyüş yolu, navigasyon rotasının ideal yolu ile karşılaştırıldı ve doğru alışveriş öğelerinin yerleri not edildi. VR izleyicilerinden gelen konumsal veriler kullanılarak, katılımcının mağazadaki anlık hızı kaydedildi ve çizildi. Liste etkinleştirmeleri ve öğe seçimi bağlamının eklenmesi, katılımcının IADL görevini verimli bir şekilde tamamlamak için ikili görev yeteneği ve genel kapasitesi hakkında fikir verdi.

Ön analizlerin sonuçlarına dayanarak, genel CC-VRS performansı sağlıklı genç yetişkinler ve PD'li bireyler arasında farklılık göstermiştir (Şekil 5). Toplam deneme süresinin, duraklamaların sayısı ve süresinin, görev sırasında liste görünümlerinin sayısı ve süresinin sonuçları, gruplar arasında ayrım yapmak için umut verici ölçümlerdir. Yaşlı yetişkinler ve PD'li bireyler her senaryoyu tamamlamak için daha fazla zamana ihtiyaç duyuyorlardı ve sağlıklı genç yetişkinlere kıyasla alışveriş listesini durdurmak ve etkinleştirmek için daha fazla zaman harcadılar. Genç yetişkinler, aynı anda yürüyerek ve listeyi etkinleştirerek artan çift görev kapasitesi gösterirken, PD'li bireyler durdurulurken alışveriş listesini daha yaygın olarak etkinleştirirler. Öğeleri aramak için harcanan zaman, yürüyüş ölçümleri ve Karmaşık Senaryodaki bilişsel taleplerin sonuçları gibi ek sonuçlar analiz için kullanılabilir.

PD'li bireyler için ayrı bir CC-VRS kullanılabilirlik çalışmasında, 10 katılımcı, CC-VRS deneyimini tamamladıktan hemen sonra ve görevi tamamladıktan 30 dakika sonra, başlangıçta VR hastalığının semptomlarını değerlendirmek için Simülatör Hastalık Anketi (SSQ) 47,48'i tamamladı. Uçuş simülasyonları bağlamında geliştirilen SSQ, 4 noktalı bir ölçekte 16 yaygın semptomu yakalar ve VR uygulamalarında kullanılmak üzere benimsenmiştir. Bireysel semptom skorları, toplam skora ek olarak bulantı, okülomotor ve oryantasyon bozukluğu semptom kümeleri alanlarında alt skorlar oluşturmak için birleştirilir ve ağırlıklandırılır. Toplam SSQ puanları 0 ile 235,6 arasında değişmektedir.

Şekil 6, PD'li katılımcılar için başlangıçta (ortalama toplam puan 13,1 ± 16,7), CC-VRS'den hemen sonra (29,5 ± 27,9) ve CC-VRS'den 30 dakika sonra (14,2 ± 15,6) tamamlanan SSQ'nun sonuçlarını göstermektedir (N = 10). Genel olarak, PD'li katılımcılar için toplam SSQ skorları CC-VRS'den sonra hafifti ve en sık onaylanan semptomlar genel rahatsızlık, yorgunluk, göz yorgunluğu, odaklanma zorluğu ve terleme idi. Özellikle, katılımcıların çoğu başlangıçta hafif semptomlar bildirmiştir. Bununla birlikte, 9/10 katılımcıları, Öğretici, Temel ve Karmaşık Senaryolar da dahil olmak üzere tam değerlendirmeyi ortalama 29,0 ± 5,9 dakikada tamamladı. Biri hastalık nedeniyle CC-VRS'ye tahammül edemedi. Bu veriler, CC-VRS platformunun nörolojik hastalığı olan çoğu birey tarafından iyi tolere edildiğine dair ikna edici kanıtlar sunmaktadır. Toplu olarak, bildirilen önemli VR hastalığı semptomlarının genel eksikliği, VR içeriğinin çok yönlü bir koşu bandı ile birleştirilmesinin mümkün olduğunu ve çoğu birey için VR hareket problemini ele alabileceğini düşündürmektedir.

Kullanılabilirlik çalışmasını tamamlayan 10 katılımcı, CC-VRS kullanımlarını takiben yarı yapılandırılmış bir görüşmeye katıldı. Tüm katılımcılar, çalışmanın VR ve / veya çok yönlü bir koşu bandı kullanarak ilk kez olduğunu onayladılar. Koşu bandı ile ilgili özet açıklamalar şunları içeriyordu:

Koşu bandı adaptasyonunun kolaylığı: Katılımcılar, yürüyüş yer üstü adımlamayı taklit ettiği için genellikle birkaç dakika içinde koşu bandında kendilerini rahat hissettiler. Katılımcılar, yürüyüşün adaptasyon gerektiren iki yönüne dikkat çekti: (1) Durma sırasında bel izleyicisinin koşu bandının merkezine geri çekilmesi ve (2) koşu bandı platformunun büyüklüğü nedeniyle biraz daha kısa adımlar atılması.

Üst ekstremite desteği stabilize edildi: Koşu bandını kapsayan dairesel küpeşte kullanımı, görevin tamamlanmasına yardımcı olan uygun bir üst ekstremite desteği seviyesi sağladı.

Zorlu fiziksel ve bilişsel çevre: Katılımcılar, alışveriş görevlerini yerine getirirken postüral kontrollerinin zorlandığını bildirdi. Koşum takımında rahatlık vardı, ancak emniyet kemeri herhangi bir düzlemde hareketi sınırlamadı.

Gerçekçi ortam: Görsel ve işitsel ekranlar gerçek bir markete çok benziyordu ve VR naif kullanıcıları için etkileyiciydi. Katılımcılar, diğer alışveriş yapanların gerçekçiliğinin ve koridor engellerinin çarpışmalardan kaçınmak için onları motive ettiğini ve navigasyon rotasının takip edilmesinin kolay olduğunu bildirdi.

Oryantasyon bozukluğu: Bireysel SSQ puanlarıyla uyumlu oryantasyon bozukluğu ve hastalık şikayetleri. Bazı katılımcılar, CC-VRS'nin ilk birkaç dakikasında ilk görsel-uzamsal zorlukları sergilediler ve bu da bireyin bir yönelim bozukluğu hissi yarattığını düşündükleri market raflarına yaklaşmasıyla sonuçlandı.

Yukarıda belirtilen her iki çalışmadan (N = 24) PD'li katılımcılar, CC-VRS'nin tamamlanmasını takiben Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği'ni (SUS) tamamladılar. SUS,49,50 numaralı bir sistemin kullanım kolaylığını, küresel memnuniyetini ve öğrenilebilirliğini ölçen 10 maddelik bir ankettir. Puanlar 0 ile 100 arasında değişir, burada 68 ortalama kullanılabilirliği gösterir. 72.6 ile 78.8 arasındaki genel SUS puanları "B" notuna karşılık gelir ve 78.8'den büyük puanlar "A"51 kazanır. CC-VRS platformunu (Öğretici, Temel ve Karmaşık Oturumlar) tamamlayan PD'li 24 katılımcı arasında CC-VRS, ortalama 75,7 ± 18,9 puan aldı.

figure-results-1
Şekil 4: CC-VRS performans özeti. (A) CC-VRS platformunun Temel Senaryosunu tamamlayan Parkinson hastalığı olan bir birey. (B) Katılımcının görevi tamamlarken izlediği yol ve yürüme hızı. Mavi kareler, alışveriş listesinde bulunan ve başarıyla alınan bir öğeyi temsil eder. Navigasyon kılavuz çizgisine gömülü, katılımcının anlık yürüme hızını temsil eden bir ısı haritası çizgisidir; taban çizgisi yürüme hızı, ilk 20 m düz çizgi yürüyüşü üzerinden hesaplanır. Temel yürüme hızının 0,5 katından daha düşük herhangi bir anlık hız kırmızıdır; 1,5 katın üzerindeki anlık hız, yukarıda belirtilen ortalama hızın yeşildir. Ortalama düz çizgi yürüme hızının 0,5x ila 1,5x arasında kırmızıdan sarıya ve yeşile doğrusal bir geçiş vardır. Deneme boyunca yürüme hızı (C) ve liste aktivasyonlarının sayısı (D) sunulmuştur. Özellikle, bu katılımcı, alışveriş listesinde yalnızca beş öğeye sahip olmasına rağmen, deneme boyunca 15 liste görünümüne sahipti. Kısaltma: CC-VRS = Cleveland Clinic-Sanal Gerçeklik Alışverişi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 5: Parkinson hastalığına karşı sağlıklı genç yetişkinlerin CC-VRS'si. Temel Senaryonun performansı sırasında sağlıklı bir genç yetişkin (A) ve PD (B) olan bir katılımcı tarafından yürünen kümülatif mesafe. Genel olarak, her iki katılımcı da navigasyon hattını takip ettikleri için yaklaşık olarak aynı mesafeyi yürüdüler. Bununla birlikte, PD'li katılımcının senaryoyu tamamlaması genç yetişkinden (350 sn) önemli ölçüde daha uzun (410 sn) sürdü. Yeşil çubuklar, görev sırasında liste etkinleştirmenin sayısını ve süresini temsil eder. Genç yetişkin listeyi yedi kez toplam 73.1 sn için görüntülerken, PD'li katılımcı listeyi 16 kez toplam 94.3 saniye boyunca görüntüledi. Mavi noktalar, katılımcının fiziksel olarak durmasını yansıtır. Genç yetişkin performansının incelenmesi, daha az genel duruşa sahip olduklarını ve aynı anda yürüyebildiklerini ve listeyi görüntüleyebildiklerini gösterir. Tersine, PD'li katılımcının her biri bir liste görünümüne karşılık gelen 17 durağı vardı, bu da etkili bir şekilde çift görev yapamadıklarını gösteriyordu (örneğin, listeyi aynı anda yürüyün ve görüntüleyin). Kısaltmalar: CC-VRS = Cleveland Clinic-Sanal Gerçeklik Alışverişi; PD = Parkinson hastalığı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 6: CC-VRS'yi takip eden semptom deneyimi. PD'li toplam 10 katılımcı, kullanılabilirlik çalışmasının bir parçası olarak CC-VRS'yi gerçekleştirdi. Her katılımcı, CC-VRS deneyimini bitirmeden önce, hemen sonra ve 30 dakika sonra Simülatör Hastalık Anketini doldurdu. SSQ, VR hastalığının 16 semptomunu yakalar ve maksimum 235.6 puan alır. PD'li katılımcıların çoğu, başlangıçta hafif semptomları onayladı, semptomlar CC-VRS'den hemen sonra biraz yükseldi ve platformu tamamladıktan sonraki 30 dakika içinde temel seviyelere geri döndü. Tüm CC-VRS'nin (Öğretici, Temel ve Karmaşık Senaryolar) tamamlanması ortalama 29 dakika sürdü ve CC-VRS'yi tamamladıktan sonra ortalama SSQ puanı 29,5 (kırmızı) idi. Kısaltmalar: CC-VRS = Cleveland Clinic-Sanal Gerçeklik Alışverişi; PD = Parkinson hastalığı; SSQ = Simülatör Hastalık Anketi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

CC-VRS Platformu, bugüne kadar, son teknoloji VR içeriğini çok yönlü bir koşu bandı ile birleştirerek VR'deki hareket problemini en etkili şekilde ele alıyor gibi görünmektedir. CC-VRS'nin sorunsuz sürükleyici ortamının kritik bir yönü, koşu bandı ile VR yazılımı arasında doğru iletişimi sağlamaktır. Baz istasyonları, ayak ve bel izleyicileri ve el kontrolörleri dahil olmak üzere VR sisteminin tüm yönlerinin doğru kurulumu zorunludur. İzleme tutarsız veya güvenilmezse, baz istasyonlarının yönünün ve yerleşiminin ayarlanması veya başka bir baz istasyonu biriminin eklenmesi gerekir. Fiziksel alanın uygun şekilde kapsanması, VR donanımı ile çok yönlü koşu bandı arasında istikrarlı senkronizasyon sağlar ve VR cihazlarından gelen konum ve yönlendirme verilerinin eksiksiz, doğru ve hassasolmasını sağlar 52. Sanal ortamda gezinirken optimum sorumluluk sağlamak için her veri toplama oturumunun başlangıcında çok yönlü koşu bandının kalibrasyonu önerilir.

CC-VRS'yi uygulamadan önce hastanın koşu bandına alışması çok önemlidir. Sezgisel ve kullanımı basit olmasına rağmen, çok yönlü koşu bandı, VR gözlüğünün piyasaya sürülmesinden ve bunun sonucunda ortaya çıkan mekansal yönelim zorluklarından önce en iyi şekilde yapılan kullanıcı alıştırmasını gerektirir. Bireysel kullanıcının ihtiyaçlarını ve mevcut değerlendirmenin hedeflerini karşılamak için, aşağıdaki özellikler her CC-VRS senaryosu için yapılandırılabilir: 1) koşu bandı düşük veya yüksek maksimum hız, 2) öğretici modülün tekrarı, 3) mağazadaki rota uzunluğu ve 4) alışveriş listesindeki öğelerin sayısı. Bu modifikasyonlar, geniş bir fonksiyonel hasta yelpazesinin bilişsel, motor ve çift görev yetenekleri için değerlendirmeyi optimize eder.

Bilişsel ve motor işlevleri karakterize eden objektif ve nicel sonuçları kullanarak IADL performansını standartlaştırabilen tek platformlu teknolojinin eksikliği, PD veya Alzheimer hastalığı gibi yaşa bağlı nörolojik hastalıkların erken tanımlanmasında ve etkili tedavisinde kritik bir engeli temsil etmektedir. Kendi kendine rapor anketleri kullanarak IADL işlevini tahmin eden mevcut yöntemler, yönetilmesi kolay olsa da, önyargıya karşı hassastır. Kendi kendine rapor sırasında, yaşlı yetişkinler IADL yeteneklerini abartma veya küçümseme eğilimindedir53. Benzer şekilde, IADL sorgularını tamamlayan muhbirler, gözlemcilerin yanlış algılamaları veya bilgi boşlukları nedeniyle genellikle yetenekleri yanlış değerlendirmektedir35.

Öz raporlama ve muhbir derecelendirmeli anketlere bir alternatif, performansa dayalı IADL değerlendirmesidir. Performansa dayalı değerlendirmeler tipik olarak eğitimli bir Mesleki veya Fiziksel Terapist tarafından tamamlanır. Bir dizi performans testi ve kılavuzu mevcut olsa da, klinik bakıma entegrasyon için elverişli değildir, genellikle bir birinci basamak veya nöroloji sağlayıcısının ofisinde bulunmayan yeterli zaman ve özel alan ve ekipman gerektirir. En yaygın kullanılan performansa dayalı değerlendirmelerden biri olan İşlevsel Durumun Doğrudan Değerlendirilmesi (DAFS), uygulanması yaklaşık 40 dakika gerektirir ve puanlaması büyük ölçüde test yöneticisinin uzman görüşüne dayanır. DAFS, Alzheimer hastalığının evrelemesinde yararlı olmasına rağmen, duyarlılıktan yoksundur ve hafif bilişsel bozukluk aşaması24'te IADL düşüşlerini tespit etmez. VR'yi çok yönlü bir koşu bandı ile birleştirerek sanal ve gerçek dünyaları birleştirmek, gerçek dünya ortamlarını daha iyi kopyalayan karmaşık bilişsel koşullar altında IADL performansını yakalama fırsatı sunar ve potansiyel olarak nörolojik hastalığın daha erken teşhisleriyle sonuçlanır54.

CC-VRS platformu, yaşlı erişkinlerde ve nörolojik hastalığı olanlarda IADL yeteneklerini karakterize etmek için standartlaştırılmış, sistematik, objektif ve nicel bir yaklaşım sağlayarak klinik boşluğu ele almaktadır. Ön kullanılabilirlik testleri ve verilerine dayanarak, Temel ve Karmaşık CC-VRS Senaryoları 30 dakikadan kısa sürede tamamlanabilir. PD18 ile yapılan diğer sürükleyici VR çalışmalarına benzer şekilde, PD'li kişilerin çoğunluğu hafif hareket hastalığı semptomları yaşar. Kullanılabilirlik açısından bakıldığında, CC-VRS, "B" harf notuna karşılık gelen ve "iyi" ve "mükemmel" tanımlayıcı kategorileri55 arasında kalan 75.7'lik bir genel SUS derecesi aldı. Karşılaştırma için, popüler telefon ve tablet uygulamalarının yakın tarihli bir değerlendirmesi, The Weather Channel ve YouTube gibi mobil uygulamalar da dahil olmak üzere tüm platformlardaki56 ilk 10 uygulama için ortalama 77,7 SUS puanı bildirmektedir. Katılımcılardan gelen yorumlar, çoğu kullanıcının CC-VRS platformuyla etkileşim kurma konusunda gerçekçilikten ve yetenekten keyif aldığını gösterdi. Daha da önemlisi, katılımcılar fiziksel ve bilişsel açıdan zorlandıklarını hissettiler, bu da tasarımın karmaşık bir IADL deneyimini yeniden yaratan dinamik bir platform oluşturma hedefine ulaştığını gösteriyor.

Daha önce teknolojinin sarsıntı 57 hastalarının değerlendirilmesinde ve Multipl Skleroz (MS)58'li hastalar için yoğun bir nörolojik hizmette klinik iş akışlarına başarıyla entegre edilebileceğini göstermiştik. Ayrıca, sarsıntı yönetiminde teknolojinin kullanımı sonuçları iyileştirdi ve maliyetleri düşürdü59, MS tedavisinde kullanımı ise her hasta için elektronik sağlık kaydında belgelemek için harcanan zamanda% 27'lik bir tasarruf sağladı60. Bakım sunma maliyetini düşürmeye yönelik sürekli hedef61 ve elektronik sağlık kaydında belgelemek için harcanan zamanın hekim tükenmişliği62 için sıklıkla atıfta bulunulduğu göz önüne alındığında, CC-VRS platformunun klinik bakıma entegrasyonunun hastane sistemlerine önemli bir katma değer sağlaması muhtemeldir. CC-VRS platformunun 1) öncelikle sağlıklı yaşlı yetişkinleri tedavi eden bölgesel bir birinci basamak aile sağlığı merkezine ve 2) Cleveland Clinic'te uzmanlaşmış bir hareket bozuklukları kliniğine entegre edildiği iki proje devam etmektedir.

PD ve Alzheimer hastalığı için doğru ve güvenilir bir fizyolojik veya dijital biyobelirtecin bulunmaması, erken tanıda ve hastalığın ilerlemesini ölçmede büyük zorluklara neden olmaktadır63,64. CC-VRS platformu, klinik bakımı geliştirecek ve öznel ve oldukça değişken klinik sonuçlara olan bağımlılığı azaltarak daha kısa ve daha verimli klinik çalışmalarla sonuçlanabilecek tek bir teknolojik platform altında dijital bir biyobelirteç sağlama potansiyeline sahiptir (örneğin, Hareket Bozukluğu Derneği - Birleşik Parkinson hastalığı Değerlendirme Ölçeği motor kısmı (MDS-UPDRS III)). Klinik nöroloji alanında motor ve bilişsel fonksiyonların değerlendirilmesi, bilişsel veya ikili görev problemleri bir yana, PD'li bireylerin ve ilişkili kardinal motor semptomların değerlendirilmesi açısından son otuz yılda dramatik bir şekilde ilerlememiştir. PD'li bireylerin değerlendirilmesinde en önemli gelişme, subjektif klinik derecelendirme ölçeğinin (MDS-UPDRS III) gözden geçirilmesidir. Daha da önemlisi, CC-VRS'nin MDS-UPDRS III'ün yerini alacağına inanmıyoruz. Daha ziyade, en büyük değerinin, IADL'lerin nicelleştirilmesine standartlaştırılmış ve objektif bir yaklaşım sağlayarak birinci basamak uygulamalarında gerçekleştirilebileceğine inanıyoruz. CC-VRS'nin mevcut haliyle nörolojik hastalığın prodromal bir belirteci olduğuna inanmak için erken olsa da, sonuçlar bir hareket bozuklukları, nöropsikoloji veya geriatri uzmanı tarafından konsültasyonu tetikleyebilecek nörolojik işlevsellik açısından "kırmızı" veya "sarı" bir bayrak kaldırmak için kullanılabilir. PD klinik bakımında kullanımı açısından, CC-VRS'nin ilaçların titrasyonunda veya derin beyin stimülasyon cihazlarının nihai programlanmasında kullanılabileceği öngörülmektedir. Hem Birinci Basamak hem de PD'ye özgü kullanım durumları şu anda pilot aşamadadır. CC-VRS, kullanıcıyı gerçekçi bir ortama gerçekten sokarak ve bilişsel ve motor fonksiyonun anlamlı ve önemli yönlerini ölçerek, nörolojik hastalıklar için potansiyel olarak etkili ve ölçeklenebilir bir dijital biyobelirteç oluşturmada ilk adımı temsil eder.

Klinik nöroloji alanı, özellikle hareket bozuklukları, ivmeölçer veya diğer sensör teknolojileri65,66,67,68,69 aracılığıyla tek, izole bir PD semptomunu ölçmek için geliştirilen teknoloji örnekleriyle doludur. Bildiğimiz kadarıyla bu yaklaşımların hiçbiri,dengemiz 70,71,72,73 ve tremor uygulamaları 74 dışında, rutin PD klinik bakımına entegre edilmemiştir. Önceki teknoloji çoğu zaman geçerli ve güvenilirdir; Bununla birlikte, klinik entegrasyonun fizibilitesine çok az önem verilerek teknoloji gelişimine odaklanılmıştır75,76. Hastalar, sağlayıcılar, hastaneler ve düzenleyici kurumlar, anlamlı günlük eylemlerdeki değişiklikleri ölçen sonuç ölçümleriyle giderek daha fazla ilgilenmektedir77,78,79,80. Nörolojik semptomların ve İYD performansının kesin ve anlamlı ölçümlerinin klinik entegrasyonu, bir müdahalenin genel etkinliğini sistematik olarak değerlendirmek veya bir müdahalenin hastalığın ilerlemesini yavaşlatma potansiyelini belirlemek için gereklidir. Rutin klinik kullanıma uygun, IADL değerlendirmesine standartlaştırılmış bir yaklaşımın geliştirilmesi, nörolojik hastalığın anlamlı aktiviteler üzerinde kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını ve tedavisini kolaylaştırmak için caziptir.

Nörolojik hastalığın tanı ve yönetimine yardımcı olmak için IADL performansının değerlendirilmesine yönelik CC-VRS yaklaşımı, erken tanı ve hastalık ilerlemesinin daha kesin izlenmesi yoluyla sağlık hizmetlerini dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, sistemin sınırsız olmadığı tamamen kabul edilmektedir. Çok yönlü koşu bandının maliyeti önemlidir ve erken tanının değerine göre değerlendirmenin maliyeti veya hastalık ilerlemesinin daha kesin izlenmesi arasındaki potansiyel "kırılma" noktasını belirlemek için sistematik sağlık ekonomisi çalışmalarının yaygın olarak benimsenmesi için bir engel teşkil edebilir. Özellikle, teknoloji ile PD hasta merkezli sonuçların elde edilmesindeki boşluklar, Ulusal Nörolojik Bozukluklar Enstitüsü ve İnme PD Konferansı78, MDS Teknoloji Görev Gücü77 ve FDA tarafından vurgulanmıştır. Anlamlı PD aktivitelerini ölçen teknoloji ve bu sonuçların klinik bakıma entegrasyonu çağrısında bulundular. Şu anda CC-VRS'nin birinci basamak sağlık ortamına ve Cleveland Clinic'teki bir hareket bozuklukları merkezine entegrasyonunu değerlendiriyoruz; Bu dağıtımlar daha uygun fiyatlı çok yönlü koşu bantları kullanacaktır. Verilerin başarılı bir şekilde toplanması, klinisyenin sistemin nasıl kurulacağını ve çalıştırılacağını öğrenmek için ilk zaman yatırımını gerektirir. Devam eden klinik pilotlar, yetkin bir kullanıcı olmak için gereken eğitim miktarını daha iyi bilgilendirecektir. Sistemi çalıştırmak için bir teknisyenin istihdam edildiği ve hastaların randevudan önce bir bekleme odasında oturmak yerine alışveriş görevlerini tamamladığı bir model hayal edilebilir. Bu veriler daha sonra sağlayıcılarını görmeden önce elektronik sağlık kaydına anında entegre edilebilir. Bu tür uygulamalar hastalar için geleceğin bekleme odası olma potansiyeline sahiptir.

Açıklamalar

JLA, MMK ve ABR, CC-VRS platformuyla ilgili Cleveland Clinic Innovations'a bir Buluş Bilgilendirme Formu gönderdi.

Teşekkürler

Bu çalışma Michael J. Fox Parkinson Araştırma Vakfı (MJFF-020020) ve Edward ve Barbara Bell Aile Başkanı tarafından desteklenmiştir. VR ortamını oluşturma ve çok yönlü koşu bandı ile bağlantı kurma konusundaki yardımları için Elm Park Labs'a (Detroit, MI) teşekkür ederiz. Ayrıca Evelyn Thoman ve Brittney Moser'a proje geliştirme ve yürütme konusundaki yardımları için teşekkür ederiz.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
CleanboxCleanboxVR kulaklığın sökülmesi için kullanılan UV hijyenik temizleme sistemi
Masaüstü PCDellÜst düzey oyun masaüstü
Infinadeck Çok Yönlü Koşu BandıInfinadeckÇok yönlü koşu bandı her yöne yürümenizi sağlar
Emniyet Kemeri Hastanın düşmesini önlemek içinYmachray
Valf İndeksi Baz İstasyonları x3/kontrolörlerin ve izleyicilerinValf
Takibi Valve Index Kontrol Cihazları (2'li bir set)Dijital içerikle etkileşim kurmak için Valve
Valve Index VR kulaklıkValveVR kulaklık
Vive izleyici 3.0 x3HTCKoşu bandının konumunu izlemek ve hareketini kontrol etmek için ayaklara ve bele yerleştirilir
Vive izleyici kayışlarıSkywin VRVive izleyiciyi bel çevresine sabitler
FermuarlarVive izleyicilerini ayakkabı bağcıklarına takmak için kullanılır
Standart emniyet kemeri Kulaklık El kumandaları

Kaynaklar

  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).

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

Omnidirectional Koşu BandıKognitif DeğerlendirmeParkinson HastalığıAlzheimer HastalığıSimülatör HastalığıGünlük Yaşam AktiviteleriBiyomekanik SonuçlarÇift Görev Performansı
Günlük Yaşamın Enstrümantal Aktivitelerinin Değerlendirilmesi için Sürükleyici Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışveriş Platformu
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.