Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Restartování hodnocení bolesti u kojenců: Použití strojového učení k exponenciálnímu zlepšení praxe na jednotce intenzivní péče u novorozenců (BabyAI)

11. října 2022 aktualizováno: RRiddell, York University
Mnohonárodní multidisciplinární tým bude spolupracovat na vytvoření algoritmu strojového učení, který bude rozlišovat mezi stavy úzkosti předčasně narozených dětí na jednotce intenzivní péče pro novorozence.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Detailní popis

Nezvládnutá bolest u hospitalizovaných kojenců má vážné dlouhodobé komplikace. Náš mezinárodní tým uživatelů znalostí a výzkumníků v oblasti zdraví/přírodních věd/inženýrství/společenských věd se spojil, aby vytvořili algoritmus strojového učení, který se naučí rozlišovat invazivní a neinvazivní stres. Vzorek 400 předčasně narozených dětí (300 z nemocnice Mount Sinai Hospital a 100 z University College London Hospital [UCLH]) a jejich matek bude sledován během rutinního bolestivého zákroku (kopání paty). Indikátory bolesti (grimasy v obličeji [ukazatele chování], srdeční frekvence, hladiny saturace kyslíkem [fyziologické indikátory], elektrická aktivita mozku) během bolestivého postupu budou použity k trénování algoritmu k rozlišení mezi různými typy úzkosti (s bolestí související a nesouvisející s bolestí). související s bolestí).

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Očekávaný)

400

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

  • Jméno: Rebecca Pillai Riddell, PhD
  • Telefonní číslo: 416736200
  • E-mail: rpr@yorku.ca

Studijní záloha kontaktů

  • Jméno: Lorenzo Fabrizi, PhD
  • Telefonní číslo: 51888) 02031081888
  • E-mail: l.fabrizi@ucl.ac.uk

Studijní místa

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

6 měsíců až 7 měsíců (DÍTĚ)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Předčasně narozené děti

Popis

  • KVALITATIVNÍ ROZHOVORY
  • Kritéria pro zařazení:
  • rodiče dítěte v současné době na JIP popř
  • zdravotníci, kteří v současné době pracují na NICU.
  • Kritéria vyloučení:
  • Účastníci, kteří neumějí plynule komunikovat v angličtině
  • KVANTITITATIVNÍ SNÍMÁNÍ DAT (video, eeg, EKG, SPo2)
  • Kritéria pro zařazení:
  • Děti narozené mezi 28. 0/7 týdnem 32. 6/7 týdnem gestačního věku
  • Kojenci, kteří jsou do 6 týdnů po narození
  • Kojenci, kteří podstupují rutinní kopí do paty
  • Kritéria vyloučení:
  • Kojenci s vrozenými vývojovými vadami
  • Kojenci užívající v době studie analgetika nebo sedativa (kromě sacharózy),
  • Kojenci s anamnézou perinatální hypoxie/ischémie v době studie.
  • Kojenci s plenkovou vyrážkou nebo odřeným zadečkem

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Kojenci hospitalizováni na JIP
Děti narozené mezi 28. 0/7 týdnem 32. 6./7 týdnem gestačního věku, které jsou ve věku do 6 týdnů po narození, a jejich pečovatel a/nebo zdravotník budou přijati ke kvalitativnímu pohovoru.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Behaviorální korelát úzkosti
Časové okno: NFCS-P kódované v 1-5 minutových epochách, více než 2 hodiny obklopující bolestivou proceduru (doba uzamčena do kopí paty; přibližně 1 hodinu před až 1 hodinu po kopání paty)
Bude analyzováno pomocí strojového učení prostřednictvím videografie u lůžka: Obličejové grimasy pomocí systému novorozeneckého kódování obličeje (podmnožina NFCS-P; Bucsea et al., připravuje se)
NFCS-P kódované v 1-5 minutových epochách, více než 2 hodiny obklopující bolestivou proceduru (doba uzamčena do kopí paty; přibližně 1 hodinu před až 1 hodinu po kopání paty)
Kortikální korelát úzkosti
Časové okno: Po dobu 2 hodin kolem bolestivého zákroku (doba uzamčena na kopí do paty; přibližně 1 hodinu před až 1 hodinu po kopání do paty)
K analýze pomocí strojového učení prostřednictvím monitorování u lůžka: Kontinuální sběr dat EEG
Po dobu 2 hodin kolem bolestivého zákroku (doba uzamčena na kopí do paty; přibližně 1 hodinu před až 1 hodinu po kopání do paty)
Srdeční koreláty úzkosti
Časové okno: Více než 2 hodiny kolem bolestivé procedury (čas zablokován na kopí pod patou)
K analýze pomocí strojového učení prostřednictvím monitorování u lůžka: srdeční frekvence, variabilita srdeční frekvence
Více než 2 hodiny kolem bolestivé procedury (čas zablokován na kopí pod patou)
Kyslíkový saturační korelát úzkosti
Časové okno: Více než 2 hodiny kolem bolestivého zákroku (doba uzamčena na kopí do paty; přibližně 1 hodinu před až 1 hodinu po kopnutí do paty)
K analýze pomocí strojového učení prostřednictvím monitorování u lůžka: množství hemoglobinu přenášejícího kyslík v krvi v poměru k množství hemoglobinu, který kyslík nepřenáší
Více než 2 hodiny kolem bolestivého zákroku (doba uzamčena na kopí do paty; přibližně 1 hodinu před až 1 hodinu po kopnutí do paty)

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Polostrukturovaný rozhovor
Časové okno: Tyto rozhovory probíhají na začátku studie a budou kvalitativně analyzovány. Nejsou spojeny s kojenci, jejichž údaje shromažďujeme primární výsledky.
Zdravotníci a pečovatelé budou dotázáni na jejich názor na používání umělé inteligence pro hodnocení bolesti kojenců
Tyto rozhovory probíhají na začátku studie a budou kvalitativně analyzovány. Nejsou spojeny s kojenci, jejichž údaje shromažďujeme primární výsledky.

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

York University

Spolupracovníci

University College London Hospitals
University College, London
McMaster University
University of Calgary
MOUNT SINAI HOSPITAL

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Rebecca Pillai Riddell, PhD, York University/Mount Sinai Hospital

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (AKTUÁLNÍ)

1. listopadu 2020

Primární dokončení (OČEKÁVANÝ)

1. prosince 2025

Dokončení studie (OČEKÁVANÝ)

1. prosince 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

24. prosince 2020

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

11. října 2022

První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)

13. října 2022

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)

13. října 2022

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

11. října 2022

Naposledy ověřeno

1. října 2022

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • 19-0252-A

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Klinické studie na Akutní bolest

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Togo

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

3
Předplatit