Auf künstlicher Intelligenz basierende Mortalitätsvorhersage bei Krebspatienten auf der Hospizstation
Auf künstlicher Intelligenz basierende Aktivitätserkennung und Mortalitätsvorhersage mithilfe des zirkadianen Rhythmus bei Krebspatienten auf der Hospizstation
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Shabbir Syed-Abdul, PhD
- Telefonnummer: 1514 886 2-6638-2736
- E-Mail: drshabbir@tmu.edu.tw
Studienorte
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TW - Taiwan
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Taipei City, TW - Taiwan, Taiwan, 110
- Rekrutierung
- Taipei Medical University
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Kontakt:
- Shabbir Syed Abdul
- Telefonnummer: 1501 +886-2-66382736
- E-Mail: drshabbir@tmu.edu.tw
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Teilnehmer ab 20 Jahren werden in die Hospizstation des Taipei Medical University Hospital aufgenommen
- Bei den Teilnehmern wurde mindestens eine solide Tumorerkrankung im Endstadium diagnostiziert
- Die Teilnehmer stimmten der Hospizpflege zu
Ausschlusskriterien:
- Teilnehmer unter 20 Jahren
- Teilnehmer, bei denen Leukämie oder Karzinom unbekannter Ursache diagnostiziert wurde
- Teilnehmer mit offensichtlichen Anzeichen eines bevorstehenden Todes bei der Aufnahme
- Teilnehmer ohne Vitalzeichen bei Aufnahme
- Teilnehmer, die trotz Aufnahme in die Hospizstation weiterhin aggressive Behandlung erhielten
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Spezifität und Sensitivität der Verwendung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Modellen zur Vorhersage klinischer Ergebnisse von Krebspatienten im Endstadium mithilfe von Aktigraphiedaten
Zeitfenster: Vom Datum der Aufnahme in die Hospizstation bis zum Datum der ersten dokumentierten Entlassung aus dem Krankenhaus oder dem Datum des Todes aus irgendeinem Grund, je nachdem, was zuerst eintrat, wird ein Zeitraum von bis zu 1 Monat geschätzt
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Das primäre Ergebnis der Studie wird darin bestehen, zu bewerten, ob die Analyse der mit einem Aktigraphiegerät erfassten Bewegungsdaten dazu beitragen kann, mithilfe einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Vorhersagemodellierung klinische Ergebnisse mit hoher Spezifität und Sensitivität vorherzusagen, sei es verstorben oder lebend aus dem Krankenhaus entlassen.
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Vom Datum der Aufnahme in die Hospizstation bis zum Datum der ersten dokumentierten Entlassung aus dem Krankenhaus oder dem Datum des Todes aus irgendeinem Grund, je nachdem, was zuerst eintrat, wird ein Zeitraum von bis zu 1 Monat geschätzt
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University
Publikationen und hilfreiche Links
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
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- N201910041
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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