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

Digital intelligent assistent til sygeplejeapplikation (DIANA)

24. august 2022 opdateret af: Thomas Munzer, MD, PhD, Geriatrische Klinik St. Gallen

Digital intelligent assistent til sygeplejeapplikationsevaluering af 3-dimensionel sensorteknologi i langtidspleje og akut geriatri. Et enkelt center observationsstudie

Dette er et observationsstudie, der har til hensigt at sammenligne fald- eller fald-risiko-relaterede alarmer afledt af et tredimensionelt sensorsystem med den kliniske virkelighed, der er defineret af behandlende sygeplejersker.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

Tredimensionel sensorteknologi (3DS) er tilgængelig til falddetektering og faldforebyggelse (f.eks. uønsket at rejse sig hos personer med risiko for hyppige fald) i flere institutioner i Europa og Schweiz. 3DS er i stand til at analysere fuldstændig anonymiserede data og advare sygeplejersker mod en farlig (fald) eller potentielt farlig (at stå ud af sengen) hændelse i løbet af dagen og natten. Multisensorteknologi er blevet anvendt til at vurdere dagligdagsaktiviteter hos personers kognitive problemer, der bor hjemme. Så vidt vi ved, er 3DS-teknologi ikke blevet undersøgt som en del af en struktureret klinisk protokol. Derudover kan kombinationen af ​​to digitale teknologier (3DS og en serverbaseret software) som en integrativ platform hjælpe med at udvikle algoritmer til at analysere komplekse menneskelige aktiviteter såsom at bruge et toilet. Automatiserede analyser af sådanne komplekse aktiviteter har potentiale til at understøtte plejepersonalet i fremtiden.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Forventet)

25

Kontakter og lokationer

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

Studiekontakt

Studiesteder

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

75 år og ældre (OLDER_ADULT)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

På grund af observationsdesignet vil vi ikke have nogen kontrolgruppe. Alle personer, der har adgang til værelserne udstyret med denne nye teknologi, bedes deltage.

Beskrivelse

Inklusionskriterier Informeret samtykke givet af person eller pårørende Patienter indlagt

  • med eller uden kognitiv tilbagegang uanset årsag
  • med akutte og/eller kroniske lidelser
  • efter enhver form for operation

Ekskluderingskriterier:

  1. Til faldvurdering med 3D-sensorer:

    • Baseret på den multifaktorielle risiko for fald er der ingen eksklusionskriterier for faldvurdering

  2. Til udvikling af toiletalgoritmer:

    • svær urin- eller fækal inkontinens
    • permanent indlagt urinkateter
    • permanent urin- eller tarmstomi

Studieplan

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

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Falddetekteringshastighed
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 6 måneder
Antal fald registreret af systemet sammenlignet med fald registreret af plejepersonale
Gennem studieafslutning i gennemsnit 6 måneder

Andre resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Vurdering af toiletbesøg
Tidsramme: Gennem studieafslutning i gennemsnit 6 måneder
3D-sensorsystemdata vil blive brugt til at udvikle en algoritme til en kompleks aktivitet, såsom at bruge et toilet. Senorresultaterne vil blive sammenlignet med en sygeplejerske ledet 12-trins observationsprotokol. Dele af aktivitetsmodellen omfatter: (1) gå ind i rummet, (2) gå på toilettet, (3) tage tøj af, (4) sidde på toilettet, (5) gøre rent, (6) stå op, ( 7) tage tøj på, (8) skylle toilettet ud, (9) gå til håndvasken, (10) vaske hænder, (11) tørre hænder, (12) forlade rummet, samt nødsituationer.
Gennem studieafslutning i gennemsnit 6 måneder

Samarbejdspartnere og efterforskere

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

Sponsor

Geriatrische Klinik St. Gallen

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 (FAKTISKE)

1. maj 2021

Primær færdiggørelse (FORVENTET)

30. april 2023

Studieafslutning (FORVENTET)

31. juli 2023

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

11. maj 2020

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

13. maj 2020

Først opslået (FAKTISKE)

19. maj 2020

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (FAKTISKE)

25. august 2022

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

24. august 2022

Sidst verificeret

1. august 2022

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • BASEC 20-00904

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

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 .

Abonner