Umfassende Analyse respiratorischer Ereignisse mithilfe von Smartphone-Systemen (CARESS)
Evaluierung neuartiger proprietärer Biometrie als Hilfsmittel beim Screening und der Diagnose von Schlafatmungsstörungen
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Obstruktive Schlafapnoe (OSA) ist eine Form der schlafbezogenen Atmungsstörung (SDB), bei der es bei 9 % der Frauen mittleren Alters und 25 % der Männer mittleren Alters zu Atemaussetzern während des Schlafs kommt. Mit unbehandelter Schlafapnoe werden große gesundheitliche Probleme und Risiken in Verbindung gebracht, darunter medikamentenresistenter Bluthochdruck, Fettleibigkeit, Herzinsuffizienz und Diabetes.
Das Bewusstsein der Patienten für diese Erkrankung wächst, aber die Beschaffung ausreichender Daten stößt weiterhin auf Hindernisse. Der Goldstandard für Schlaftests ist das klinische Polysomnogramm (PSG) über Nacht, bei dem über 20 Sensoren an einem Patienten angebracht werden und die Vitalfunktionen im Verlauf eines 6-8-stündigen Schlaftests überwacht und aufgezeichnet werden.
Dies ist eine prospektive klinische Leistungsstudie, um die Fähigkeit proprietärer Algorithmen, die Schlafaufzeichnungen von Smartphones analysieren, mit von der FDA zugelassenen Heimschlaftestgeräten (HST) der Stufe III zu vergleichen, um Patienten mit obstruktiver Schlafapnoe (OSA) zu identifizieren.
Konsekutiven Patienten, die zum Heimschlaftest (HST) auf mögliche OSA überwiesen werden, wird die Teilnahme angeboten. Teilnehmer, die eine Einverständniserklärung abgeben, füllen einen Fragebogen aus und fahren dann mit der HST bei ihnen zu Hause fort. Während des HST werden zusätzliche Tonaufnahmen gemacht mit entweder:
Android-Smartphone mit einer Aufnahmeanwendung (App). Das Telefon wird auf einem Tisch 50–100 cm (20–40 Zoll) vom Mund des Patienten entfernt platziert.
oder
- Smartphone vom Typ IPhone mit einer Aufnahmeanwendung (App). Das Telefon wird auf einem Tisch 50–100 cm (20–40 Zoll) vom Mund des Patienten entfernt platziert
Die über Smartphones gewonnenen Tonaufnahmen werden von den proprietären Algorithmen elektronisch auf OSA analysiert. Dies wird von Ingenieuren bei Resonea, Inc., dem Studiensponsor, durchgeführt, die keinen Einblick in die mit dem HST-Gerät der Stufe III erzielten Ergebnisse haben
Die HST wird mit einem Heimschlafmonitor vom Typ III durchgeführt, der von der FDA zugelassen und zur Unterstützung der Diagnose von OSA validiert wurde. HST-Ergebnisse werden gemäß den für das verwendete Gerät festgelegten Standards interpretiert. HST-Tests werden von Schlafmedizinern an den Studienorten interpretiert, die für die Beurteilung durch die proprietären Algorithmen blind sind.
Anschließend werden die unabhängig ermittelten Ergebnisse der HST- und proprietären Algorithmenanalyse verglichen.
Die Ergebnisse der proprietären Algorithmustests werden denjenigen, die HST anbieten, nicht bekannt sein und die proprietäre Algorithmusanalyse wird nicht im klinischen Management der Studienteilnehmer verwendet
Die Hauptziele sind: (a) zu zeigen, dass die Aufnahme von Aufnahmen zu Hause zur Verwendung mit der proprietären Klanganalysesoftware machbar und sicher ist; und (b) Vergleich der Ergebnisse des proprietären Algorithmus-Scores mit HST für die Diagnose von OSA.
Die sekundären Ziele sind: (a) Vergleich der aufgezeichneten Schalldaten mit verschiedenen Bewertungsmetriken des HST; und (b) um zu zeigen, dass die Verwendung der Geräuschanalysesoftware auf Smartphones für Patienten in der häuslichen Schlafumgebung möglich ist; und (c) die proprietäre Software zu verwenden, um schlafbezogene Atmungsstörungen über OSA hinaus zu identifizieren, einschließlich zentraler Schlafapnoe, Schnarchen und anderen Erkrankungen.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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California
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Burlingame, California, Vereinigte Staaten, 94010
- Peninsula Sleep Center
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Santa Monica, California, Vereinigte Staaten, 90404
- Santa Monica Clinical Trials
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New York
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New York, New York, Vereinigte Staaten, 10006
- Blue Sleep
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Washington
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Kirkland, Washington, Vereinigte Staaten, 98034
- Sounds Sleep Health
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Überweisung zur Polysomnographie (PSG) wegen möglicher obstruktiver Schlafapnoe (OSA)
besitzt/besitzt ein Smartphone zur Nutzung während der Studie. Muss sein:
- Android-Modelle mit dem Android-Betriebssystem Samsung Galaxy 5 oder höher
- iPhone-Modelle mit iOS 6 oder höher
Ausschlusskriterien:
- vorheriger PSG- oder Home-Sleep-Test (HST) zur Bestätigung von OSA
- vorherige Operation wegen Schnarchen oder OSA
- medizinische Kontraindikation von HST, sofern zutreffend
- kognitive Beeinträchtigung, die die Einholung einer Einwilligung nach Aufklärung oder das Ausfüllen des klinischen Fragebogens beeinträchtigen könnte
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Grad der Übereinstimmung zwischen dem Sleep Breathing Index Score, der aus der Analyse des proprietären Algorithmus ermittelt wurde, und dem Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI), der von HST ermittelt wurde, mit einem Grenzwert von 15
Zeitfenster: sofort
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Grad der Übereinstimmung zwischen dem Sleep Breathing Index Score, der durch die Analyse mit dem proprietären Algorithmus ermittelt wurde, und dem Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI), der durch HST ermittelt wurde, mit einem Grenzwert von 15.
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sofort
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Jon Freudman, MD, Resonea, Inc
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Karunajeewa AS, Abeyratne UR, Hukins C. Multi-feature snore sound analysis in obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome. Physiol Meas. 2011 Jan;32(1):83-97. doi: 10.1088/0967-3334/32/1/006. Epub 2010 Nov 30.
- Abeyratne UR, de Silva S, Hukins C, Duce B. Obstructive sleep apnea screening by integrating snore feature classes. Physiol Meas. 2013 Feb;34(2):99-121. doi: 10.1088/0967-3334/34/2/99. Epub 2013 Jan 23.
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 (Tatsächlich)
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
- Caress
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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