Získávání a analýza vztahů mezi longitudinálními emočními signály produkovanými algoritmem umělé inteligence a sebedotazníky používanými při psychiatrickém sledování pacientů s poruchami nálady a/nebo úzkostnými poruchami: studie z reálného prostředí. (EMOACQ-1)
Celosvětová prevalence úzkosti a deprese během pandemie masivně vzrostla s 25% nárůstem počtu pacientů trpících psychickými potížemi. Psychiatři, a tím spíše praktičtí lékaři, potřebují měřicí nástroje, které jim umožní na dálku sledovat psychický stav jejich pacientů a být automaticky upozorněni v případě poruchy chování.
V této studii navrhujeme sbírat klinická data spolu s longitudinálním měřením emocí pacientů. Emobot navrhuje analyzovat vývoj poruch nálady v průběhu času pasivním studiem emočního chování lidí. Cílem EMOACQ-1 je získat znalosti a vytvořit kvantitativní spojení mezi emočním projevem a poruchami nálady, což v konečném důsledku usnadní pochopení a zvládnutí těchto poruch.
Prostřednictvím této studie by mohlo být vyvinuto technologické řešení na podporu zdravotníků a pacientů v psychiatrii, v oboru známém jako „špatný vztah medicíny“ a postrádající zdroje. Takové řešení by umožnilo lepší porozumění, dálkové a nepřetržité sledování poruch a v konečném důsledku lepší léčbu těchto poruch.
Data zpracujeme provedením řady analýz, včetně deskriptivních, srovnávacích a korelačních analýz dat z výsledků autodotazníku a emočních signálů zachycených zařízeními.
Nakonec bude cílem předpovědět skóre dotazníku z vytvořených emočních signálů.
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
- Jméno: Tanel Petelot
- Telefonní číslo: +33 +33 51 44 26 67
- E-mail: tanel.petelot@emobot.fr
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
První kohortě 20 účastníků bude poskytnuto 20 měřicích embedded zařízení, budeme moci sbírat konkrétní data v cílených časech a pro konkrétní aktivity.
Druhá kohorta vytvořená se zbývajícími účastníky obdrží software na jejich osobním počítači, což nám umožní zachytit obecnější data a analyzovat vzorce chování v méně kontrolovaných kontextech.
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Osoby starší 18 let, které se dobrovolně zúčastní výzkumu
- Musíte mít přístup k počítači s připojením k internetu,
- Porozumění francouzskému textu.
Kritéria vyloučení:
- N/A
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Skupina hardwaru (palubní kamera)
Fyzické zařízení vybavené kamerou a vestavěným softwarem pro získávání/monitorování.
Umístěný v obytném prostoru bude možné zachytit výrazy obličeje člověka v ekologii, například při sledování televizního programu nebo čtení.
|
Pomocí nástroje vyvinutého společností Emobot je EMOACQ-1 studie, která pasivně a neintervenčně sbírá data zachycováním výrazů obličeje pacientů v průběhu dne a poté měří korelaci mezi emočními signály a výsledky měřicích dotazníků používaných v psychiatrii.
|
|
Skupina pouze pro software (běžící na PC nebo tabletu a využívající dostupnou webovou kameru)
Software běžící na počítači připojeném k fotoaparátu (webové kameře) počítače.
Pokud osoba pracuje na dálku na PC, očekává se, že snímky budou pořizovány během interakcí typu videokonference.
|
Pomocí nástroje vyvinutého společností Emobot je EMOACQ-1 studie, která pasivně a neintervenčně sbírá data zachycováním výrazů obličeje pacientů v průběhu dne a poté měří korelaci mezi emočními signály a výsledky měřicích dotazníků používaných v psychiatrii.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Opakovaná měření Korelace mezi emočními signály a studovanými poruchami standardizované testy.
Časové okno: 10 měsíců
|
Opakovaná měření Korelace mezi emočními signály a studovanými poruchami standardizované testy.
|
10 měsíců
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Publikace a užitečné odkazy
Užitečné odkazy
- D. Agarwal et al. From Multimodal to Unimodal Attention in Transformers using Knowledge Distillation. Nov 2021, Virtual, United States.
- Mamadou Dia et al. A Novel Stochastic Transformer-based Approach for Post-Traumatic Stress Disorder Detection using Audio Recording of Clinical Interviews, CBMS, June 2023.
- E. Garcia-Ceja et al. Depression: A Motor Activity Database of Depression Episodes in Unipolar and Bipolar Patients
- J. Gratch et al. The Distress Analysis Interview Corpus of Human and Computer Interviews.
- X. Kong et al. Automatic Identification of Depression Using Facial Images with Deep Convolutional Neural Network.
- Mundt JC, Vogel AP, Feltner DE, Lenderking WR. Vocal acoustic biomarkers of depression severity and treatment response.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Odhadovaný)
Primární dokončení (Odhadovaný)
Dokončení studie (Odhadovaný)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 2023-A01589-36
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
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 .