公衆衛生

科学分野:

• 臨床試験
• 遠隔データ収集
• 認知トレーニング

背景:

• 遠隔データ収集は、移動能力や時間の制約がある集団の研究アクセスを拡大します。
• 多様な遠隔モダリティ（受動的および能動的）を利用することで、データの質と精度が向上します。
• 本研究では、複数の遠隔データ収集技術を採用した2つのランダム化比較試験のデザイン、方法論、およびコンプライアンスについて詳述します。

研究 の 目的:

• 臨床試験における遠隔データ収集の実現可能性とコンプライアンスを評価すること。
• 日常機能に対する認知トレーニング効果のモデレーターとメカニズムを調べること。
• 複雑な遠隔データ収集プロトコルの実施における成功と課題を特定すること。

主な方法:

• 382人の参加者（55～85歳）が参加した2つのランダム化比較試験（EFITおよびENACT）。
• ラップトップベースの評価、毎日のスマートフォンを用いた生態学的瞬間評価（EMA）、およびオプションのバイオマーカー/神経画像測定を含む、6～9ヶ月にわたるマルチモーダルデータ収集。
• 参加者は認知トレーニングに従事し、さまざまな認知、ライフスタイル、心理社会、健康評価を遠隔で完了した。

主要な成果:

• 研究全体を通じて、脱落率は15%～29%と低かった。
• ラップトップおよびEMA評価において90%以上の高いコンプライアンスが示されたが、欠損データは主に技術的な問題によるものであった。
• 脱落の一般的な理由としては、時間の制約、介入への不満、技術的な困難が挙げられた。

結論:

• 遠隔データ収集は、複雑な臨床試験プロトコルにとって実現可能な方法です。
• 参加者およびスタッフからのフィードバックは、将来の遠隔研究における改善点を明らかにしました。
• 遠隔方法は、アルツハイマー病および関連認知症の早期発見および予防研究において、中年成人を募集および維持するための貴重なツールを提供します。