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Artificial Neural Network Directed Therapy of Severe Obstructive Sleep Apnea

12. Januar 2016 aktualisiert von: Ali El Solh, State University of New York at Buffalo

The investigators have developed a simple, accurate, and a point-of-care, computer-based clinical decision support system (CDSS) not only to detect the presence of sleep apnea but also to predict its severity. The CDSS is based on deploying an artificial neural network (ANN) derived from anthropomorphic and clinical characteristics.

The investigators hypothesize that patients with severe OSA defined as AHI≥30 can be diagnosed with the use of ANN without undergoing a sleep study, and that empiric management with auto-CPAP has similar outcomes to those who undergo a formal sleep study.

Studienübersicht

Status

Zurückgezogen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Phase

  • Phase 3

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • New York
      • Buffalo, New York, Vereinigte Staaten, 14215
        • Veterans Affairs Medical Center in Buffalo

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

18 Jahre bis 75 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Must be an adult (≥18 years old)
  • Must have symptoms suggestive of OSA, and be considered for sleep study by the sleep specialist provider.

Exclusion Criteria:

  • Pregnancy or breast feeding
  • Patients with severe congestive heart failure (eg, NYHA Class IV, ejection fraction < 35%).
  • Patients with end-stage renal disease on hemodialysis
  • Patients with CVA, Parkinson, neuromuscular degenerative disease.
  • Patient on narcotics.
  • Patients with severe lung disease requiring oxygen at night and/or during the day.
  • Patient with predominant insomnia or sleep hygiene problems, and who are not considered for PSG by the sleep specialist.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: artificial neural network
Sonstiges: computer model
Diagnosis of Sleep apnea and treatment guidance will rely on a computer model prediction.
Aktiver Komparator: Polysomnogram
Sonstiges: Polysomnogram
Diagnosis of sleep apnea will rely on polysomnogram

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
To demonstrate that using an ANN directed management of OSA is not inferior to PSG directed management of OSA in terms of sleepiness related functional outcome
Zeitfenster: 6 weeks
6 weeks

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

State University of New York at Buffalo

Mitarbeiter

VA Office of Research and Development

Ermittler

  • Hauptermittler: Ali El-Solh, MD, MPH, State University of New York at Buffalo

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

1. Januar 2011

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. März 2015

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. Juni 2015

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

27. Januar 2011

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

28. Januar 2011

Zuerst gepostet (Schätzen)

31. Januar 2011

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Schätzen)

13. Januar 2016

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

12. Januar 2016

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2016

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • ANN02

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