La piattaforma di shopping immersiva in realtà virtuale della Cleveland Clinic per la valutazione delle attività strumentali della vita quotidiana
Summary
La realtà virtuale (VR) è un approccio potente ma sottoutilizzato per far progredire la diagnosi e il trattamento delle malattie neurologiche. La piattaforma Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping combina contenuti VR all’avanguardia con un tapis roulant omnidirezionale per quantificare le attività strumentali della vita quotidiana, un marcatore prodromico proposto di malattia neurologica.
Abstract
Un declino nello svolgimento delle attività strumentali della vita quotidiana (IADL) è stato proposto come marcatore prodromico della malattia neurologica. Le valutazioni IADL cliniche e basate sulle prestazioni esistenti non sono fattibili per l’integrazione nella medicina clinica. La realtà virtuale (VR) è uno strumento potente ma sottoutilizzato che potrebbe far progredire la diagnosi e il trattamento delle malattie neurologiche. Un ostacolo all’adozione e al ridimensionamento della VR nella neurologia clinica è la malattia correlata alla VR derivante da incongruenze sensoriali tra i sistemi visivo e vestibolare (cioè il problema della locomozione).
La piattaforma Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) tenta di risolvere il problema della locomozione accoppiando un tapis roulant omnidirezionale con contenuti VR ad alta risoluzione, consentendo all’utente di navigare fisicamente in un negozio di alimentari virtuale per simulare lo shopping. Il CC-VRS è costituito da esperienze di acquisto di base e complesse; entrambi richiedono di camminare per 150 m e recuperare cinque oggetti. L’esperienza Complex ha scenari aggiuntivi che aumentano le esigenze cognitive e motorie del compito per rappresentare meglio il continuum di attività associate allo shopping nel mondo reale. La piattaforma CC-VRS fornisce risultati biomeccanici e cognitivi oggettivi e quantitativi relativi alle prestazioni IADL dell’utente. I dati iniziali indicano che il CC-VRS provoca una malattia VR minima ed è fattibile e tollerabile per gli anziani e i pazienti con malattia di Parkinson (PD). Vengono esaminate le considerazioni alla base dello sviluppo, della progettazione e della tecnologia hardware e software e vengono forniti i modelli iniziali di integrazione nell’assistenza primaria e nella neurologia.
Introduction
Nel 2008, la National Academy of Engineering ha identificato 14 grandi sfide per l’ingegneria nel 21° secolo1. Uno di questi era l’integrazione della realtà virtuale (VR) in medicina. Sono stati compiuti progressi nell’uso della VR per la formazione per gli studenti di medicina 2,3, pianificazione chirurgica3, riduzione dell’ansia associata alle interazioni mediche4, assistenza nella gestione del dolore acuto5 e correlato al cancro6 e aumento del recupero motorio dopol’ictus 7. Nonostante queste promettenti applicazioni, l’utilità della VR in medicina non è stata pienamente realizzata, in particolare nel campo della valutazione e del trattamento delle malattie neurologiche. Mentre i progressi nella tecnologia VR hanno ridotto al minimo le barriere come i costi, il comfort delle cuffie e le funzionalità di usabilità intuitive, la malattia VR continua a impedire l’integrazione della VR nella medicina8.
La malattia della realtà virtuale si riferisce a sentimenti simili alla cinetosi (ad esempio, nausea, vomito, vertigini)9,10,11 che sorgono durante le esperienze VR. Sebbene non sia stata concordata una singola teoria nello spiegare la malattia VR, la teoria del conflitto sensoriale è una spiegazione principale12. In breve, la teoria del conflitto sensoriale suggerisce che la malattia VR deriva da disparità sensoriali; le informazioni sul flusso visivo indicano il movimento in avanti del corpo attraverso lo spazio mentre il sistema vestibolare indica che il corpo è fermo13. Questa discrepanza nelle informazioni sensoriali si traduce in scarso equilibrio, disorientamento spaziale e movimenti posturali incontrollabili che sono precursori della malattia VR. Mentre il meccanismo preciso alla base della malattia VR è dibattuto, ridurre la discrepanza tra le fonti di informazioni sensoriali è probabile che riduca la malattia VR14 e faciliti l’adozione della VR in un ambiente medico.
La locomozione accoppiata alla VR è stata a lungo proposta come approccio per ridurre la discrepanza sensoriale immergendo sia fisicamente che visivamente l’utente nell’ambiente virtuale15,16. Diversi studi su anziani con e senza malattie neurologiche hanno accoppiato con successo sistemi VR immersivi e non immersivi con tapis roulant unidirezionali tradizionali 17,18,19. Questi studi dimostrano che un intervento VR e unidirezionale sul tapis roulant è in genere ben tollerato18 e l’intervento può ridurre la frequenza di caduta17,19. Questi risultati forniscono una base promettente per l’integrazione di successo di locomozione e VR. Tuttavia, la stimolazione del motore esterno di un tapis roulant unidirezionale non consente all’utente di modificare la velocità o eseguire curve per interagire con ambienti virtuali realistici più complessi.
Negli ultimi due decenni, i progressi nell’hardware e nel software di tracciamento del movimento hanno facilitato lo sviluppo di ambienti virtuali più coinvolgenti e interattivi. Un importante progresso è stato lo sviluppo del tapis roulant omnidirezionale20. In breve, un tapis roulant omnidirezionale utilizza contemporaneamente movimenti lineari e rotazionali per consentire all’utente di deambulare in qualsiasi direzione a un ritmo autoselezionato. Generalmente utilizzati nel settore dei giochi, i tapis roulant omnidirezionali ampliano le opportunità di sfruttare gli ambienti VR in ambito clinico sia affrontando il problema della malattia VR sia facilitando la creazione di ambienti realistici che sfidano meglio le capacità fisiche dell’utente, come girare o cambiare direzione. In particolare, le repliche virtuali di ambienti quotidiani su larga scala possono facilitare la valutazione del funzionamento cognitivo e motorio durante lo svolgimento delle attività strumentali della vita quotidiana (IADL).
Le attività strumentali della vita quotidiana (IADL) sono compiti funzionali (ad esempio, fare la spesa, assumere farmaci, preparare il cibo) che sono fondamentali per mantenere una vita indipendente21. La capacità di realizzare IADL comuni è stata proposta come marcatore prodromico per le malattie neurologiche. Dati recenti provenienti da studi prospettici a lungo termine indicano che il declino delle IADL probabilmente precede una diagnosi di malattia di Parkinson (PD) di 5-7 anni 22,23 e una diagnosi di malattia di Alzheimer 24,25. A differenza delle attività di base della vita quotidiana (BADL)26, gli IADL richiedono in genere l’esecuzione simultanea di due compiti che richiedono attenzione (ad esempio, motorio-cognitivo, motorio-motorio o cognitivo-cognitivo)27. La stragrande maggioranza delle attività quotidiane della famiglia e della comunità sono svolte in condizioni di doppio compito28,29.
Sebbene i cali a doppio compito abbiano chiaramente un impatto sulle prestazioni IADL, le valutazioni motorie cliniche tradizionali 30,31,32 e i test neuropsicologici 33,34 sono insufficienti per valutare gli IADL, poiché queste valutazioni separano la funzione in componenti discreti senza considerare la loro interdipendenza. Gli attuali metodi di valutazione diretta IADL si basano su questionari di auto-segnalazione inclini a pregiudizi35 o su valutazioni lunghe e onerose basate sulle prestazioni36. Nessuno dei due approcci fornisce approfondimenti oggettivi e quantitativi sul livello di funzione IADL di un individuo nell’ambiente della comunità.
I progressi nella tecnologia VR, insieme ai progressi ingegneristici alla base dei tapis roulant omnidirezionali, offrono l’opportunità di creare un ambiente interattivo e coinvolgente. Un negozio di alimentari virtuale e un’attività di spesa sono stati creati per valutare contemporaneamente le prestazioni motorie, cognitive, cognitivo-motorie e IADL. La piattaforma Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) è stata sviluppata in collaborazione da un team di ingegneri biomedici, sviluppatori di software, fisioterapisti, terapisti occupazionali e neurologi.
È stata selezionata un’attività di spesa per quantificare le prestazioni IADL in base alle raccomandazioni dell’American Occupational Therapy Association26. Il Virtual Multiple Errands Task (VMET)37, il Timed Instrumental ADL Scale38 e il Penn Parkinson’s Daily Activities Questionnaire-15 (PDAQ-15)39 riconoscono lo shopping come un importante indicatore delle prestazioni motorie e non motorie associate alle malattie neurologiche. Altri hanno utilizzato un auricolare VR immersivo per creare un ambiente di negozio di alimentari nel tentativo di stimare le prestazioni IADL 37,40,41. Tuttavia, non sono riusciti a valutare una componente importante della spesa: la locomozione. Generalmente, gli attuali paradigmi dei negozi di alimentari VR richiedono al partecipante di utilizzare un controller portatile per teletrasportarsi o navigare in un avatar in tutto il negozio di alimentari. Abbiamo mirato a integrare la locomozione nell’esperienza di acquisto virtuale dell’utente. Il processo di sviluppo cc-VRS è iniziato con un’analisi formale delle attività di una tipica esperienza di un negozio di alimentari. Come indicato nella Figura 1, nove componenti fondamentali del compito riflettono una miscela di elementi che possono essere caratterizzati come attività motorie, cognitive o cognitivo-motorie necessarie per prestazioni di successo, come è caratteristico di tutti gli IADL.
Figura 1: Analisi delle attività di spesa. È stata eseguita un’analisi delle attività per identificare la sequenza di azioni e la natura di tali azioni per la spesa di successo nel mondo reale. Sono state identificate nove sequenze primarie che sono state utilizzate per informare lo sviluppo delle attività di acquisto di base e complesse . Le sequenze sono state classificate come motorie (blu), cognitive (giallo) e cognitivo-motorie (verde); i dettagli relativi ai risultati corrispondenti sono forniti nella Tabella 1. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
La piattaforma CC-VRS replica un negozio di alimentari realistico e di medie dimensioni tramite un visore VR immersivo. Mentre cammina su un tapis roulant omnidirezionale, l’utente segue un percorso continuo e designato attraverso il negozio, individua gli articoli in una lista della spesa e inserisce gli articoli in un carrello virtuale. Fornire un percorso designato standardizza la distanza percorsa attraverso l’archivio virtuale, riduce il numero di errori di navigazione e facilita una maggiore precisione nel dissociare potenziali cambiamenti nelle prestazioni IADL da errori di navigazione o strategie di ricerca non ottimali utilizzate dall’utente. Il percorso di 150 m richiede più curve, il che aumenta la complessità motoria42,43 e la probabilità di innescare il congelamento dell’andatura nelle popolazioni di pazienti neurologici, poiché i congelamenti sono più frequentemente osservati durante la svolta rispetto alla camminata in linea retta44,45. Sia la distanza del percorso di navigazione che il numero di articoli nella lista della spesa possono essere configurati dal medico in modo che corrispondano alle capacità dell’utente o agli obiettivi della sessione di valutazione.
Ogni utente completa uno scenario di acquisto di base e uno di acquisto complesso. Lo scenario di base richiede semplicemente di seguire il percorso e selezionare gli articoli dalla lista della spesa. Nello scenario complesso, all’utente viene fornito un elenco di diversi prodotti alimentari mentre segue lo stesso percorso attraverso il negozio, ma vengono introdotte ulteriori richieste cognitive e motorie (richiamo verbale ritardato, confronto dei prezzi e attività di evitamento degli ostacoli descritte nella sezione protocollo di seguito). Il rumore del negozio di alimentari ambientale in entrambi gli scenari di base e complessi completa l’esperienza immersiva. I dati di riepilogo e dettaglio sulle prestazioni dell’utente, inclusi gli articoli corretti e non corretti raccolti, il numero e la frequenza delle attivazioni della lista della spesa, la durata dell’arresto e le metriche dell’andatura, vengono generati automaticamente e disponibili per la revisione da parte del medico.
L’obiettivo del CC-VRS è quello di quantificare oggettivamente le prestazioni degli IADL negli anziani e negli individui a rischio o con diagnosi di malattie neurologiche. Il CC-VRS fornisce un’esperienza immersiva e realistica per l’utente e produce risultati precisi e biomeccanicamente basati sulla funzione cognitiva e motoria che hanno il potenziale per fungere da marcatori prodromici di malattie neurologiche o misure oggettive di progressione della malattia. Il CC-VRS è attualmente utilizzato in tre progetti correlati volti a: (1) comprendere gli effetti dell’invecchiamento sano e delle malattie neurologiche sulle prestazioni IADL, (2) determinare la fattibilità dell’integrazione clinica nelle cure primarie e in una clinica per disturbi del movimento e (3) identificare la firma neurale alla base del congelamento dell’andatura nei pazienti con PD avanzato con sistemi di stimolazione cerebrale profonda (DBS). Collettivamente, questi progetti utilizzeranno la piattaforma CC-VRS e i risultati associati per comprendere meglio come l’invecchiamento e le malattie neurologiche influiscono sugli aspetti delle prestazioni IADL. Questo manoscritto descrive in dettaglio lo sviluppo, la progettazione e la tecnologia hardware e software del CC-VRS e i suoi nuovi risultati che possono facilitare l’integrazione nell’assistenza sanitaria.
Protocol
Representative Results
Discussion
La piattaforma CC-VRS, ad oggi, sembra affrontare nel modo più efficace il problema della locomozione in VR combinando contenuti VR all’avanguardia con un tapis roulant omnidirezionale. Un aspetto critico dell’ambiente perfettamente immersivo del CC-VRS è garantire una corretta comunicazione tra il tapis roulant e il software VR. La corretta configurazione di tutti gli aspetti del sistema VR, comprese le stazioni base, i tracker per piedi e vita e i controller manuali, è imperativa. Se il tracciamento è incoerente o inaffidabile, è necessario regolare l’orientamento e il posizionamento delle stazioni base o aggiungere un’altra unità della stazione base. Una corretta copertura dello spazio fisico fornisce una sincronizzazione stabile tra l’hardware VR e il tapis roulant omnidirezionale e garantisce che i dati di posizione e orientamento dei dispositivi VR siano completi, accurati e precisi52. La calibrazione del tapis roulant omnidirezionale è consigliata all’inizio di ogni sessione di raccolta dati per garantire una responsività ottimale durante la navigazione nell’ambiente virtuale.
La familiarizzazione del paziente con il tapis roulant è fondamentale prima di somministrare il CC-VRS. Sebbene intuitivo e semplice da usare, il tapis roulant omnidirezionale richiede la familiarizzazione dell’utente che è meglio fare prima dell’introduzione del visore VR e delle conseguenti sfide di orientamento spaziale. Per soddisfare le esigenze del singolo utente e gli obiettivi della presente valutazione, le seguenti caratteristiche sono configurabili per ogni scenario CC-VRS: 1) tapis roulant bassa o alta velocità massima, 2) ripetizione del modulo tutorial, 3) lunghezza del percorso attraverso il negozio e 4) numero di articoli nella lista della spesa. Queste modifiche ottimizzano la valutazione delle capacità cognitive, motorie e dual-tasking di un’ampia gamma funzionale di pazienti.
La mancanza di una tecnologia a piattaforma singola in grado di standardizzare le prestazioni IADL utilizzando risultati oggettivi e quantitativi che caratterizzano il funzionamento cognitivo e motorio rappresenta una barriera critica nell’identificazione precoce e nel trattamento efficace delle malattie neurologiche legate all’età come il PD o il morbo di Alzheimer. Gli attuali metodi che stimano la funzione IADL utilizzando questionari di auto-segnalazione, sebbene facili da amministrare, sono suscettibili di pregiudizi. Durante l’auto-segnalazione, gli anziani tendono a sovrastimare o sottovalutare le capacità IADL53. Allo stesso modo, gli informatori che completano le query IADL spesso giudicano erroneamente le capacità a causa delle percezioni errate degli osservatori o delle lacune di conoscenza35.
Un’alternativa ai questionari self-report e informant-rated è la valutazione IADL basata sulle prestazioni. Le valutazioni basate sulle prestazioni sono in genere completate da un terapista occupazionale o fisico qualificato. Sebbene siano disponibili numerosi test e guide sulle prestazioni, non favoriscono l’integrazione nell’assistenza clinica, spesso richiedono ampio tempo e spazio specializzato e attrezzature che non si trovano in genere nell’ufficio di un fornitore di cure primarie o neurologia. Una delle valutazioni basate sulle prestazioni più utilizzate, la valutazione diretta dello stato funzionale (DAFS), richiede circa 40 minuti per essere amministrata e il suo punteggio si basa in gran parte sull’opinione di esperti dell’amministratore del test. Sebbene il DAFS sia utile nella stadiazione della malattia di Alzheimer, manca di sensibilità e non rileva il declino della IADL allo stadio di decadimento cognitivo lieve24. La fusione del mondo virtuale e reale combinando la realtà virtuale con un tapis roulant omnidirezionale offre l’opportunità di catturare le prestazioni IADL in condizioni cognitive complesse che replicano meglio gli ambienti del mondo reale, potenzialmente con conseguenti diagnosi precoci di malattia neurologica54.
La piattaforma CC-VRS affronta il divario clinico fornendo un approccio standardizzato, sistematico, oggettivo e quantitativo per caratterizzare le capacità IADL negli anziani e in quelli con malattie neurologiche. Sulla base di test e dati preliminari di usabilità, gli scenari CC-VRS di base e complessi possono essere completati complessivamente in meno di 30 minuti. Simile ad altri studi immersivi di VR con PD18, la maggior parte delle persone con PD sperimenta lievi sintomi di cinetosi. Dal punto di vista dell’usabilità, il CC-VRS ha ricevuto una valutazione SUS complessiva di 75,7, corrispondente a un grado di lettera “B” e che rientra tra le categorie di descrittori “buono” e “eccellente”55. Per fare un confronto, una recente valutazione delle applicazioni per telefoni e tablet più diffuse riporta un punteggio SUS medio di 77,7 per le prime 10 applicazioni su tutte le piattaforme56, comprese le applicazioni mobili come The Weather Channel e YouTube. I commenti dei partecipanti hanno indicato che la maggior parte degli utenti ha apprezzato il realismo e la capacità di interagire con la piattaforma CC-VRS. È importante sottolineare che i partecipanti si sono sentiti sfidati da un aspetto fisico e cognitivo, indicando che il design ha raggiunto il suo obiettivo di creare una piattaforma dinamica che ricreasse un’esperienza IADL complessa.
Abbiamo già dimostrato in precedenza che la tecnologia può essere integrata con successo nei flussi di lavoro clinici nella valutazione dei pazienti con commozione cerebrale57 e in un servizio neurologico occupato per i pazienti con sclerosi multipla (SM)58. Inoltre, l’uso della tecnologia nella gestione della commozione cerebrale ha migliorato i risultati e ridotto i costi59, mentre il suo uso nel trattamento della SM ha portato a un risparmio del 27% nel tempo trascorso a documentare nella cartella clinica elettronica per ognipaziente 60. Considerando il continuo obiettivo di ridurre il costo della fornitura di cure61 e che il tempo trascorso a documentare nella cartella clinica elettronica è spesso citato per il burnoutdel medico 62, l’integrazione della piattaforma CC-VRS nell’assistenza clinica è probabile che fornisca un valore aggiunto sostanziale ai sistemi ospedalieri. Sono in corso due progetti in cui la piattaforma CC-VRS è integrata in 1) un centro regionale di assistenza primaria per la salute familiare che tratta principalmente anziani sani e 2) una clinica specializzata in disturbi del movimento presso la Cleveland Clinic.
L’assenza di un biomarcatore fisiologico o digitale accurato e affidabile per il PD e la malattia di Alzheimer causa grandi difficoltà nella diagnosi precoce e nella misurazione della progressione della malattia63,64. La piattaforma CC-VRS ha il potenziale per fornire un biomarcatore digitale sotto un’unica piattaforma tecnologica che migliorerà l’assistenza clinica e potrebbe portare a studi clinici più brevi ed efficienti riducendo la dipendenza da esiti clinici soggettivi e altamente variabili (ad esempio, Movement Disorder Society – Unified Parkinson’s disease Rating Scale motor portion (MDS-UPDRS III)). La valutazione della funzione motoria e cognitiva nel campo della neurologia clinica non è progredita drammaticamente negli ultimi tre decenni in termini di valutazione degli individui con PD e dei sintomi motori cardinali associati, per non parlare dei problemi cognitivi o dual-task. Il progresso più celebrato nella valutazione degli individui con PD è la revisione della scala di valutazione clinica soggettiva (MDS-UPDRS III). È importante sottolineare che non crediamo che il CC-VRS sostituirà l’MDS-UPDRS III. Piuttosto, crediamo che il suo più grande valore possa essere realizzato nelle pratiche di assistenza primaria fornendo un approccio standardizzato e oggettivo alla quantificazione degli IADL. Mentre è prematuro credere che il CC-VRS nella sua forma attuale sia un marcatore prodromico di malattia neurologica, i risultati potrebbero essere utilizzati per sollevare una bandiera “rossa” o “gialla” in termini di funzionamento neurologico che può innescare una consultazione da parte di un disturbo del movimento, neuropsicologia o specialista geriatrico. In termini di utilizzo nella cura clinica del PD, si prevede che il CC-VRS potrebbe essere utilizzato nella titolazione di farmaci o nell’eventuale programmazione di dispositivi di stimolazione cerebrale profonda. Sia i casi d’uso specifici di Primary Care che quelli specifici per PD sono attualmente in fase pilota. Immergendo veramente l’utente in un ambiente realistico e misurando aspetti significativi e importanti della funzione cognitiva e motoria, il CC-VRS rappresenta un primo passo nella creazione di un biomarcatore digitale potenzialmente efficace e scalabile per le malattie neurologiche.
Il campo della neurologia clinica, in particolare i disturbi del movimento, è pieno di esempi di tecnologia sviluppata per quantificare un singolo sintomo isolato di PD tramite accelerometro o altre tecnologie di sensori 65,66,67,68,69. Per quanto ne sappiamo, nessuno di questi approcci, a parte il nostro equilibrio 70,71,72,73 e le applicazioni di tremore74, è stato integrato nell’assistenza clinica di routine per il PD. La tecnologia precedente spesso è valida e affidabile; tuttavia, l’attenzione si è concentrata sullo sviluppo tecnologico con poco riguardo alla fattibilità dell’integrazione clinica75,76. Pazienti, fornitori, ospedali e organismi di regolamentazione sono sempre più interessati a misure di esito che quantificano i cambiamenti nelle azioni quotidiane significative 77,78,79,80. L’integrazione clinica di misure precise e significative dei sintomi neurologici e delle prestazioni IADL è necessaria per valutare sistematicamente l’efficacia complessiva di un intervento o determinare il potenziale di un intervento per rallentare la progressione della malattia. Lo sviluppo di un approccio standardizzato alla valutazione IADL adatto per l’uso clinico di routine è interessante per facilitare la comprensione completa e il trattamento delle malattie neurologiche su attività significative.
L’approccio CC-VRS alla valutazione delle prestazioni IADL per aiutare nella diagnosi e nella gestione delle malattie neurologiche ha il potenziale per trasformare l’assistenza sanitaria attraverso la diagnosi precoce e un monitoraggio più preciso della progressione della malattia. Tuttavia, è pienamente riconosciuto che il sistema non è privo di limitazioni. Il costo del tapis roulant omnidirezionale è sostanziale e può servire da barriera per l’adozione diffusa senza studi sistematici di economia sanitaria per identificare il potenziale punto di “pareggio” tra il costo della valutazione rispetto al valore della diagnosi precoce o il monitoraggio più preciso della progressione della malattia. In particolare, le lacune nell’acquisizione di risultati incentrati sul paziente PD con la tecnologia sono state evidenziate dal National Institute of Neurological Disorders and Stroke PD Conference78, MDS Task Force on Technology77 e FDA. Hanno chiesto una tecnologia che misuri attività significative di PD e l’integrazione di questi risultati nell’assistenza clinica. Attualmente stiamo valutando l’integrazione del CC-VRS in un ambiente di assistenza primaria e in un centro per i disturbi del movimento presso la Cleveland Clinic; queste implementazioni utilizzeranno tapis roulant omnidirezionali più convenienti. La raccolta di dati di successo richiede un investimento iniziale di tempo da parte del clinico per imparare come configurare e utilizzare il sistema. I progetti pilota clinici in corso informeranno meglio la quantità di formazione necessaria per diventare un utente competente. Si potrebbe immaginare un modello in cui un tecnico è impiegato per far funzionare il sistema e i pazienti completano le attività di spesa piuttosto che sedersi in una sala d’attesa prima di un appuntamento. Tali dati potrebbero quindi essere integrati istantaneamente nella cartella clinica elettronica prima di vedere il loro fornitore. Questi tipi di applicazioni hanno il potenziale per diventare la sala d’attesa del futuro per i pazienti.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Questo studio è stato sponsorizzato dalla Michael J. Fox Foundation for Parkinson’s Research (MJFF-020020) e dalla Edward and Barbara Bell Family Chair. Ringraziamo Elm Park Labs (Detroit, MI) per l’assistenza nella costruzione dell’ambiente VR e il collegamento con il tapis roulant omnidirezionale. Ringraziamo anche Evelyn Thoman e Brittney Moser per la loro assistenza nello sviluppo e nell’esecuzione del progetto.
Materials
| Cleanbox | Cleanbox | UV hygienic cleaning system used for disenfecting the VR headset | |
| Desktop PC | Dell | High-end gaming desktop | |
| Infinadeck Omnidirectional Treadmill | Infinadeck | Omnidirectional treadmill allows you walk in any direction | |
| Safety Harness | Ymachray | Standard saftey harness to prevent the patient from falling | |
| Valve Index Base Stations x3 | Valve | Tracking of the headset/controllers and trackers | |
| Valve Index Controllers (one set of 2) | Valve | Hand controllers to interact with the digital content | |
| Valve Index VR headset | Valve | VR headset | |
| Vive tracker 3.0 x3 | HTC | Placed on feet and waist to track position and control movement of treadmill | |
| Vive tracker straps | Skywin VR | Secures the Vive tracker around the waist | |
| Zip ties | Used to affix Vive trackers to shoelaces |
References
- Grand Challenges for Engineering. National Academy of Sciences Available from: https://16mhpx3atvadrnpip2kwi9or-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2016/12/GrandChallenges.pdf (2008)
- 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).
- Chen, T., et al. Virtual reality as a learning tool in spinal anatomy and surgical techniques. North American Spine Society Journal. 6, 100063 (2021).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Reason, J. T. Motion sickness adaptation: a neural mismatch model. Journal of the Royal Society of Medicine. 71 (11), 819-829 (1978).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Guo, H. J., Sapra, A. . Instrumental Activity of Daily Living. , (2021).
- Darweesh, S. K., et al. Trajectories of prediagnostic functioning in Parkinson’s disease. Brain. 140 (2), 429-441 (2017).
- 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).
- 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).
- 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).
- American Occupational Therapy Association. Occupational therapy practice framework: domain and process. American Journal of Occupational Therapy. 56 (6), 609-639 (2002).
- MacPherson, S. E. Definition: Dual-tasking and multitasking. Cortex. 106, 313-314 (2018).
- 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).
- Romero-Ayuso, D., et al. Assessment of cognitive instrumental activities of daily living: a systematic review. Disability and Rehabilitation. 43 (10), 1342-1358 (2019).
- 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).
- Perlmutter, J. S. Assessment of Parkinson disease manifestations. Current Protocols in Neuroscience. , 1382-1387 (2009).
- 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).
- Neisser, U. On "Social Knowing". Personality and Social Psychology Bulletin. 6 (4), 601-604 (1980).
- Neisser, U. . Memory Observed: Remembering in Natural Contexts. , (1982).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Porffy, L. A., et al. A novel virtual reality assessment of functional cognition: validation study. Journal of Medical Internet Research. 24 (1), 27641 (2022).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Brooke, S. . Usability Evaluation in Industry. , 189-194 (1996).
- Lewis, J. R., Sauro, J. The factor structure of the system usability scale. Human Centered Design. , 94-103 (2009).
- Sauro, J., Lewis, J. R. . Quantifying the User Experience: Practical Statistics for User Research. 2nd ed. , (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Rhodes, J. K., et al. Multiple Sclerosis performance test: technical development and usability. Advances in Therapy. 36 (7), 1741-1755 (2019).
- Alberts, J. L., et al. A technology-enabled concussion care pathway reduces costs and enhances care. Physical Therapy. 100 (1), 136-148 (2020).
- Macaron, G., et al. Technology-enabled assessments to enhance multiple sclerosis clinical care and research. Neurology Clinical Practice. 10 (3), 222-231 (2020).
- Porter, M. E. What is value in health care. The New England Journal of Medicine. 363 (26), 2477-2481 (2010).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ozinga, S. J., Alberts, J. L. Quantification of postural stability in older adults using mobile technology. Experimental Brain Research. 232 (12), 3861-3872 (2014).
- Ozinga, S. J., et al. Three-dimensional evaluation of postural stability in Parkinson’s disease with mobile technology. NeuroRehabilitation. 41 (1), 211-218 (2017).
- 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).
- 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).
- 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).
- Lingaiah, A., et al. Improving anxiety in Parkinson’s disease: A cautionary tale about mobile health technologies. Parkinsonism & Related Disorders. 73, 50-51 (2020).
- di Biase, L., et al. Quantitative analysis of bradykinesia and rigidity in Parkinson’s disease. Frontiers in Neurology. 9, 121 (2018).
- Espay, A. J., et al. Technology in Parkinson’s disease: Challenges and opportunities. Movement Disorders. 31 (9), 1272-1282 (2016).
- 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).
- 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).
- Papadopoulos, E., Buracchio, T. Drug Development Tool (DDT) COA #000142. U.S. Food & Drug Administration. , (2021).
