Clinical Validation of AI-powered Smart Vehicle Assisted Gait Training in Neurodegenerative Disorders
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: BestShape Go Intelligent Generation Transformable Electric Vehicle.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Parkinson's Disease (PD), Dementia. Базовые параметры: 50 лет — 85 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Тайвань
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Обзор
This study aims to verify the safety and preliminary clinical benefits of long-term gait training using AI-powered smart electric vehicles for patients with neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease and dementia.
Подробное описание
This study is a single-center, prospective, open-label clinical intervention trial aimed at verifying the clinical safety and preliminary efficacy of an AI-powered smart electric vehicle in gait training for patients with Parkinson's disease and dementia. It is expected to recruit 120 participants aged 50-85 years, who will be randomly assigned to different training durations (2\~12 weeks), with training sessions conducted two or three times a week, each lasting 30 to 60 minutes. The primary assessment indicators include gait speed, number of falls, and gait confidence scale, while secondary assessments include satisfaction and balance function. All study data will be coded and preserved for 10 years. The study is funded by the "Healthy Taiwan Cultivation Plan."
Вмешательства
- Устройство BestShape Go Intelligent Generation Transformable Electric Vehicle
The specific applications of artificial intelligence in intelligent electric vehicles mainly include gait monitoring and analysis, real-time feedback and guidance, autonomous adaptive assistance, safety prevention and warnings, data collection and longterm tracking, as well as adding interactive and entertainment elements.
Первичные конечные точки
- Gait speed [Срок оценки: Before & after training (the training sessions will last for 2~12 weeks).]
Вторичные конечные точки (5)
- Gait length [Срок оценки: Before & after training (the training sessions will last for 2~12 weeks).]
- Number of falls [Срок оценки: During 2~12 training sessions.]
- Patients' gait confidence scale [Срок оценки: Before & after training (the training sessions will last for 2~12 weeks).]
- Patients' balance function [Срок оценки: Before & after training (the training sessions will last for 2~12 weeks).]
- Patients' feedback [Срок оценки: Before & after training (the training sessions will last for 2~12 weeks).]
Критерии участия
Критерии включения
- Patients with neurodegenerative diseases (such as Parkinson's disease or dementia).
- Age between 50-85 years.
- Capable of walking for at least 10 meters, but may have unsteady gait or history of falls.
- Able to understand the trial procedures and give informed consent.
Критерии исключения
- Severe cardiopulmonary disease or recent major surgery.
- Unable to walk or requiring comprehensive physical support.
- Severe cognitive impairment preventing understanding of the trial procedures or giving informed consent.
- Visual or auditory impairments severe enough to prevent following trial instructions.
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Распределение
- Не применимо
- Модель
- Одна группа
- Маскирование
- Открытое
- Основная цель
- Поддерживающая терапия
Центры проведения
Тайвань · 1 центр
- Taipei Medical University Shuang Ho Hospital — New Taipei City
Идентификаторы
NCT: NCT07230366 · N202510104