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

Et kontrolleret klinisk forsøg for at træne Aiberry AI Depression Detection Platform

8. juni 2023 opdateret af: Aiberry, Inc

Et kontrolleret klinisk forsøg for at træne Aiberry AI-depressionsdetektionsplatformen på en forskelligartet befolkningsgruppe i en live-indstilling og yderligere forbedre detektionsnøjagtigheden

Dette kontrollerede, multicenterforsøg vil træne og validere Aiberry-platformens evne til at opdage depression i en mangfoldig patientpopulation. Op til 10 steder i USA vil deltage i denne protokol. Voksne og børn kan deltage (i alderen 13-79). I alt 1.000 kvalificerede forsøgspersoner vil gennemføre depressionsscreeninger og et Aiberry-videooptaget interview under 1 klinikbesøg. Analyse vil blive stratificeret efter depressionsdiagnosestatus, race/etnicitet og alder. Forsøgspersonerne vil deltage i et baseline-spørgeskema for at indsamle demografiske oplysninger og helbredshistorie.

Studieoversigt

Status

Afsluttet

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

Aiberry udvikler en proprietær AI-platform, der udnytter maskinlæring til at screene for psykisk sygdom ved hjælp af en multimodal tilgang, der kombinerer rig visuel, lyd-, tekst-, gestus- og øjenblikinformation. Vores mål i denne undersøgelse er at validere algoritmer, der forudsiger, hvordan individer vil reagere på selvrapporteringsspørgeskemaer, der bruges til at screene for svær depressiv lidelse (MDD) og generel angstlidelse (GAD). Forud for tilmelding vil deltagerne deltage i et baseline-screeningsspørgeskema for at indsamle demografiske oplysninger, helbredshistorie og den aktuelle sværhedsgrad af depression. Hvis deltagerne opfylder kvalifikationskrav og demografiske rekrutteringsmål, vil de blive inviteret til et enkelt virtuelt studiebesøg, hvor de vil gennemføre et 10-15 minutters optaget interview med en undersøgelsesmedarbejder sammen med tre korte selvrapporteringsspørgeskemaer: 1) Quick Inventory of Depression Symptoms Self Report (QIDS-SR-16), 2) den generelle angstlidelse (GAD-7) og 3) miniversionen af ​​Mood and Anxiety Questionnaire (mini-MASQ), som vil blive brugt som et validitetstjek af, at deltagernes svar stemmer overens mellem dette og de to foregående spørgeskemaer. Vi vil evaluere, hvor godt AI-teknologien er i stand til at forudsige selvrapporterede symptomer på depression og angst ved at analysere ansigts-, lyd- og teksttræk fra interviewvideoer.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Faktiske)

800

Kontakter og lokationer

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

Studiesteder

  • Forenede Stater
    • Arizona
      • Tucson, Arizona, Forenede Stater, 85719
        • University of Arizona
    • District of Columbia
      • Washington, District of Columbia, Forenede Stater, 20057
        • Georgetown University
    • New York
      • New York, New York, Forenede Stater, 10022
        • Hapworth Research Inc.

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

13 år til 79 år (Barn, Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ja

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Personer med eller uden forudgående mental sundhed diagnose.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Alder 13 til 79 år
  • Engelsktalende

Ekskluderingskriterier:

  • Tidligere deltager i undersøgelsen
  • Personer, der ikke er i stand til at svare verbalt på standardiserede spørgsmål
  • Enkeltpersoner, der ikke kan deltage i et virtuelt besøg, da de ikke har den rigtige hardware (telefon/laptop) eller ingen internetforbindelse
  • Enkeltpersoner, der ikke er i stand til at give samtykke

Studieplan

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

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Observationsmodeller: Andet
  • Tidsperspektiver: Fremadrettet

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
Interview & depressionsscreening
Andet: Aiberry Depression Detection AI-platform
Aiberry er en næste generations kunstig intelligens (AI) virksomhed, der udnytter dyb teknologi til at screene for mental sundhed og hjernerelaterede lidelser.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Forudsigelse af depressionsscore fra et selvrapporteringsinstrument
Tidsramme: Enkeltvurdering
Fejl ved forudsigelse af sværhedsgraden af ​​depression (ingen, mild, moderat, svær) baseret på QIDS-SR-16.
Enkeltvurdering

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Klassificering af moderat-svær depression
Tidsramme: Enkeltvurdering
Nøjagtighed, sensitivitet, specificitet og positiv og negativ prædiktiv værdi ved klassificering af, om deltagere opfylder etablerede cut-off-kriterium for mistanke om MDD (QIDS > 10)
Enkeltvurdering
Klassificering af moderat-svær angst
Tidsramme: Enkeltvurdering
Nøjagtighed, sensitivitet, specificitet og positiv og negativ prædiktiv værdi ved klassificering af, om deltagere opfylder etableret cut-off-kriterium for mistanke om GAD (GAD-7 > 9)
Enkeltvurdering
Forudsigelse af angstscore fra et selvrapporteringsinstrument
Tidsramme: Enkeltvurdering
Fejl ved forudsigelse af angstens sværhedsgrad (ingen, mild, moderat, svær) baseret på GAD-7.
Enkeltvurdering

Andre resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Forudsigelse af specifikke angst- og depressionssymptomer
Tidsramme: Enkeltvurdering
Fejl ved forudsigelse af svar på individuelle elementer på QIDS-SR eller GAD-7.
Enkeltvurdering

Samarbejdspartnere og efterforskere

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

Sponsor

Aiberry, Inc

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)

22. september 2022

Primær færdiggørelse (Faktiske)

6. april 2023

Studieafslutning (Faktiske)

6. april 2023

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

30. juli 2021

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

30. juli 2021

Først opslået (Faktiske)

6. august 2021

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

9. juni 2023

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

8. juni 2023

Sidst verificeret

1. februar 2023

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • Aiberry

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 .

Kliniske forsøg med Depression

Kliniske forsøg med Aiberry Depression Detection AI-platform

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Japan

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner