Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Effektiviteten af ​​kunstigt intelligent baseret mHealth-system til at reducere ACS-patienter blødningshændelser efter PCI

8. november 2018 opdateret af: Yun Dai Chen, Chinese PLA General Hospital

Effektiviteten af ​​kunstigt intelligent baseret mHealth System (Chronic Disease Management System) til at reducere ACS-patienter blødningshændelser efter PCI: Parallel Randomized Controlled Trial

Denne undersøgelse var designet til at observere effektiviteten af ​​kunstigt intelligent baseret mHealth-system (Kronisk sygdomshåndteringssystem) til at reducere blødningshændelser hos ACS-patienter, der gennemgår PCI.

Studieoversigt

Status

Ukendt

Betingelser

Intervention / Behandling

Undersøgelsestype

Interventionel

Tilmelding (Forventet)

420

Fase

  • Ikke anvendelig

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Undersøgelse Kontakt Backup

  • Navn: Yundai Chen, Master

Studiesteder

    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Kina
        • Rekruttering
        • The General Hospital of PLA
        • Kontakt:

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

18 år og ældre (Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

alder ≥18 år, mand eller kvinde; bekræftede patienter med akut koronarsyndrom; gennemgå perkutan koronar intervention (PCI) behandling; god beherskelse af smartphones accepterer at deltage i denne kliniske undersøgelse og underskrive en skriftlig samtykkeerklæring.

Ekskluderingskriterier:

ACS-indlæggelse, der anses for at være sekundær i forhold til andre årsager, såsom trafikulykker, traumer, alvorlig øvre gastrointestinal blødning, operation eller procedure; patienter, der ikke har til hensigt at deltage i 1 års opfølgningsundersøgelse eller efterforskere finder, at patienter ikke er i stand til at overholde undersøgelsens krav; gravide eller ammende kvinder; efterforskere overvejer patienter, der ikke var egnede til deltagelse af andre årsager

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Primært formål: Forebyggelse
  • Tildeling: Randomiseret
  • Interventionel model: Parallel tildeling
  • Maskning: Ingen (Åben etiket)

Våben og indgreb

Deltagergruppe / Arm
Intervention / Behandling
Ingen indgriben: normal følgegruppe
normal opfølgning hos ACS-patienter efter PCI
Eksperimentel: AI baseret mHealth system opfølgningsgruppe
AI baseret mHealth system opfølgning hos ACS patienter efter PCI. ACS-patienter i denne gruppe vil modtage besked om at være mere opmærksomme på blødningshændelser.
AI-baseret mHealth-system bruges til at levere selvstyringskontraord og sundhedsoplysningsmeddelelse for at få patienterne til at lægge mærke til blødningshændelser efter PCI.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
forekomsten af ​​større blødninger under hvert besøg mellem normal gruppe og smartphone-baseret gruppe
Tidsramme: 3 måneder
Blødningsdefinition: I henhold til den blødende Academic Research Congress (BARC) standard
3 måneder

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Efterforskere

  • Ledende efterforsker: Yundai Chen, Master, The General Hospital of PLA

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Forventet)

10. november 2018

Primær færdiggørelse (Forventet)

1. april 2019

Studieafslutning (Forventet)

1. januar 2020

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

8. november 2018

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

8. november 2018

Først opslået (Faktiske)

13. november 2018

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

13. november 2018

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

8. november 2018

Sidst verificeret

1. november 2018

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Andre undersøgelses-id-numre

  • AI-mHealth-pilot

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

UBESLUTET

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .