COVID-19 Advanced Respiratory Physiology (CARP)-Studie (CARP)
Die erwartete zweite Welle von COVID-19-Fällen wird das Gesundheitssystem vor Herausforderungen stellen, einschließlich der Notwendigkeit, eine große Anzahl von Patienten auf sich verschlechterndes Atemversagen zu überwachen. Eine steigende Atemfrequenz kann eine Verschlechterung erkennen, die eine Eskalation der Pflege erfordert. Die ständige Überwachung der Atemfrequenz kann jedoch aufgrund der Machbarkeit und Ungenauigkeit intermittierender Messungen außerhalb von Intensivstationen eine Herausforderung darstellen.
Tragbare Biosensoren, die eine Patientenfernüberwachung von RR ermöglichen, sind daher attraktiv, insbesondere wenn sie in einem Dashboard mit zusammenfassenden klinischen Daten kombiniert werden. Dadurch würden Quelldaten und eine Infrastruktur für das Training und die Validierung von Modellen für maschinelles Lernen geschaffen, mit Risikovorhersagen zur Entscheidungsunterstützung, die Warnungen und klinische Überprüfungen priorisieren.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Altair Medical hat einen tragbaren (an der Brust getragenen) Biosensor entwickelt, der die kontinuierliche Atemfrequenz und Atmungsereignisse messen kann. Es wurde verifiziert, dass dieser Sensor eine gute Korrelation mit Referenz-Impedanz-Plethysmographiedaten aufweist.
Einschlusskriterien:
Alle stationären Patienten der QEUH mit respiratorischer Insuffizienz jeglicher Ursache.
Ausschlusskriterien:
Mangelnde Zustimmungsfähigkeit
Physiologische Daten werden mit Ereigniszeitverlaufsdaten korreliert, einschließlich Sauerstoff- und Atemunterstützungsanforderungen, Verschlechterung, Krankenhausentlassung und Status 28 Tage und 90 Tage nach der Entlassung.
Bei einer kleinen Untergruppe von Patienten werden weitere Untersuchungen durchgeführt – parasternales EMG; thorakale elektrische Impedanztomographie; erzwungene Oszillometrie und Altair- und Fitbit-Daten nach der Entladung.
Die Studienanalyse umfasst die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen mit dem Ziel, Risikovorhersagen für klinisch signifikante Verschlechterungen zu entwickeln.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Chris Carlin
- Telefonnummer: 01414516088
- E-Mail: Christopher.Carlin@ggc.scot.nhs.uk
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Jacqueline Anderson
- Telefonnummer: 01414516088
- E-Mail: Jacqueline.Anderson@ggc.scot.nhs.uk
Studienorte
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Glasgow, Vereinigtes Königreich, G12 0XH
- Rekrutierung
- NHS Greater Glasgow and Clyde
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Kontakt:
- Jacqueline Anderson
- E-Mail: Jacqueline.Anderson@ggc.scot.nhs.uk
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Einschlusskriterien
- Erwachsene Patienten mit respiratorischer Insuffizienz jeglicher Ursache, die eine Krankenhauseinweisung, eine Sauerstofftherapie und routinemäßige physiologische NEWS-2-Beobachtungen erfordern.
- Detaillierte CARP-Unterstudie Erwachsene Patienten mit Atemversagen, die für opportunistisch erworbene detaillierte Physiologie-Serienmessungen geeignet sind, die neben der routinemäßigen klinischen Versorgung durch das Studienteam durchgeführt werden.
- CARP-Fernüberwachungs-Follow-up-Teilstudie Erwachsene Patienten mit Atemversagen, die ihre Einverständniserklärung abgegeben haben und über ein Smartphone verfügen, um sich mit Fitbit- und Lenus-Konten zu verbinden, um Daten mit tragbaren Geräten nach der Entlassung zu erfassen.
Ausschlusskriterien:
- Ausschlusskriterien • Fehlende Fähigkeit oder Unfähigkeit, die Einwilligung nach Aufklärung zu verstehen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Modellentwicklung für maschinelles Lernen
Zeitfenster: 1 Jahr
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Entwicklung von Risikovorhersagen für klinisch signifikante Verschlechterungen
|
1 Jahr
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
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
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- INGN20RM136
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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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