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Automated Apnoea Detection in Preterms on Non-invasive Ventilation

25. August 2026 aktualisiert von: King's College Hospital NHS Trust

Prospective Observational Study of Automated Apnoea Detection in Preterm Infants Receiving Non-invasive Respiratory Support

The aim of this study is to monitor the frequency of apnoeas (pauses in breathing) on various methods of non-invasive respiratory support that are detected by an automated machine-learning (ML) model based on diaphragmatic electromyography (dEMG), in infants born at less than 32 weeks of gestation.

Our hypothesis is that the ML algorithm will improve identification of apnoeic episodes and their classification to central or obstructive.

The study will measure outcomes including the number of apnoeic episodes during the monitoring period, their classification to central and obstructive apnoeas and the predictive ability of the machine-learning algorithm to correctly identify and classify these episodes compared to those documented in nursing charts. Correct classification of apnoeic episodes may help identify underlying causes that require specific intervention.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

When the clinical team identifies an infant is eligible for enrolment to the study and following verbal assent of the attending neonatal consultant, a member of clinical staff will initially approach the parents/ legal guardians of eligible infants and if they agree, a researcher. The parents will be provided with an information sheet about the study. The researchers will answer questions and respond to any concerns in a face-to-face meeting. Written informed consent will be obtained.

Electrical activity of the diaphragm, airway pressure, flow and peripheral oxygen saturation levels will be recorded for a duration of eight hours. Transcutaneous diaphragm EMG (sEMG) will be monitored using three surface electrodes (3M Red Dot Foam monitoring electrode 2228, 3M, United Kingdom) that are placed on the infant's abdomen and sternum. The electrodes are connected to a small battery-operated measuring device (SERA, DEMCON; Makawi Medical Systems, the Netherlands) that amplifies and pre-processes the signals received from the electrodes. The pre-processed signals are sent via a Bluetooth connection to a receiving unit that performs higher level processing to derive the EMG signal and other measurements. These results are communicated via a wired connection to a bedside computer running SERA Graphical User Interface (GUI) software.

Airway pressure and flow signals will be measured by a flow sensor and pressure tube (Sensirion AG, Stäfa, Switzerland) that will be placed between the exit of the SLE6000/ SLE6000N ventilators (Inspiration Healthcare, Croydon, UK) and the tubing that is attached to the patient. This will ensure pressure and flow data are recorded simultaneously with the sEMG signal. These data will also be fed to the SERA measuring device.

An SpO2 cable (SLE uSpO2, Inspiration Healthcare, Croydon, UK) will be connected to the patient and the ventilator for continuous (second by second) recording of SpO2 levels. These data will be time synced using post processing.

Participants will also be connected to the standard bedside monitor (Phillips Intellivue MX750) for the whole duration of the study.

Surface EMG, pressure, flow and SpO2 data will be synchronised. Two researchers will identify all apnoeic episodes and classify them as central, obstructive or noise.

The ML algorithm will also be used to identify and classify apnoeic episodes that occurred during the study duration.

Comparisons will be made between the apnoeic episodes identified the researchers, the ML algorithm and the nursing staff electronic patient records. These records include classification of an episode as apnoea or desaturation or bradycardia, its duration and any actions taken.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

30

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Infants admitted and cared for at the Neonatal Intensive Care Unit at King's College Hospital

Beschreibung

Inclusion Criteria:

Preterm infants <32 weeks of gestation at birth and up to 36 weeks postmenstrual age, on non-invasive respiratory support including:

  • non-invasive positive pressure ventilation (NIPPV)
  • nasal continuous positive airway pressure (CPAP)
  • heated humidified high flow nasal cannula (HHFNC) oxygen, either as primary or post extubation respiratory support.

Exclusion Criteria:

  • Infants born above 32 weeks of gestation.
  • Infants with known major congenital abnormalities.
  • Infants above 36 weeks postmenstrual age (PMA).
  • Non-English speakers.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Number of apnoeic episodes correctly identified by the automated machine learning model
Zeitfenster: From enrollment to the end of monitoring at eight hours
From enrollment to the end of monitoring at eight hours

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
The proportion of apnoeas correctly classified as central or obstructive by the automated machine learning model
Zeitfenster: From enrollment to the end of monitoring at eight hours
From enrollment to the end of monitoring at eight hours

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Ermittler

  • Hauptermittler: Anne Greenough, Professor, King's College Hospital NHS Trust

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

7. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

27. Juli 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

27. Juli 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. August 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. August 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

31. August 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

31. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

25. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 371040

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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