Artificial Neural Network Directed Therapy of Severe Obstructive Sleep Apnea
The investigators have developed a simple, accurate, and a point-of-care, computer-based clinical decision support system (CDSS) not only to detect the presence of sleep apnea but also to predict its severity. The CDSS is based on deploying an artificial neural network (ANN) derived from anthropomorphic and clinical characteristics.
The investigators hypothesize that patients with severe OSA defined as AHI≥30 can be diagnosed with the use of ANN without undergoing a sleep study, and that empiric management with auto-CPAP has similar outcomes to those who undergo a formal sleep study.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Phase
Phase
- Phase 3
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
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New York
-
Buffalo, New York, Vereinigte Staaten, 14215
- Veterans Affairs Medical Center in Buffalo
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Must be an adult (≥18 years old)
- Must have symptoms suggestive of OSA, and be considered for sleep study by the sleep specialist provider.
Exclusion Criteria:
- Pregnancy or breast feeding
- Patients with severe congestive heart failure (eg, NYHA Class IV, ejection fraction < 35%).
- Patients with end-stage renal disease on hemodialysis
- Patients with CVA, Parkinson, neuromuscular degenerative disease.
- Patient on narcotics.
- Patients with severe lung disease requiring oxygen at night and/or during the day.
- Patient with predominant insomnia or sleep hygiene problems, and who are not considered for PSG by the sleep specialist.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: artificial neural network
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Diagnosis of Sleep apnea and treatment guidance will rely on a computer model prediction.
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Aktiver Komparator: Polysomnogram
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Diagnosis of sleep apnea will rely on polysomnogram
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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To demonstrate that using an ANN directed management of OSA is not inferior to PSG directed management of OSA in terms of sleepiness related functional outcome
Zeitfenster: 6 weeks
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6 weeks
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Ali El-Solh, MD, MPH, State University of New York at Buffalo
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Schätzen)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- ANN02
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