Entwicklung eines Erkennungsalgorithmus für epileptische Anfälle durch kontinuierliche Analyse des Elektrokardiogramms (EPICARD)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
In einem ersten Schritt wird das Team einen multiparametrischen Algorithmus auf bestehenden Aufzeichnungen aufbauen, die von den Epilepsie-Überwachungseinheiten herausgegeben wurden. Jede ausgewählte Aufzeichnung wird vom medizinischen Team der EMU analysiert, um einen Anfall im EEG zu erkennen. Der Algorithmus passt sich an, um die beste Sensitivität und Spezifität in Bezug auf die Erkennung von Anfällen zu erhalten.
In einem zweiten Schritt wird der Algorithmus an einer Kohorte anderer Aufzeichnungen bei Patienten mit Epilepsie validiert
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: William Szurhaj, MD,PhD
- Telefonnummer: +33 320 44 60 74
- E-Mail: william.szurhaj@chru-lille.fr
Studienorte
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Béthune, Frankreich
- CH Béthune
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Lille, Frankreich
- Hôpital Roger Salengro, CHU
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Salouël, Frankreich
- Chu Amiens Salouël
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Valenciennes, Frankreich
- Ch de Valencienne
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit Epilepsie
- mit einer Langzeit-Video-EEG-Aufzeichnung
- 1 (oder mehr) Anfall(e) aufgezeichnet
- Anfallsbeginn anhand des EEG klar definiert
Ausschlusskriterien:
- schlechte Qualität der Elektrokardiogrammaufzeichnung
- Schrittmacher
- kein Sinusrhythmus
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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Konstruktion
100 Aufnahmen, die für die Algorithmusentwicklung verwendet werden
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Validierung
100 Aufnahmen zur Validierung des Algorithmus
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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ROC-Kurve für die Anfallserkennung
Zeitfenster: 24 Monate
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Die ROC-Kurve gibt die Beziehung zwischen Erkennungswahrscheinlichkeit und Fehlalarmwahrscheinlichkeit des zu entwickelnden Algorithmus an
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24 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Zeitpunkt der Erkennung von Anfällen
Zeitfenster: 24 Monate
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Zeitpunkt der Erkennung von Anfällen durch den Algorithmus
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24 Monate
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ROC-Kurve für die Erkennung psychogener Anfälle
Zeitfenster: 24 Monate
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ROC-Kurve für die Erkennung psychogener Anfälle
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24 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: William Szurhaj, MD,PhD, University Hospital, Lille
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
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 (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
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
- 2015_69
- 2017-A00114-49 (Andere Kennung: ID-RCB number, ANSM)
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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