- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT02431780
Eine multizentrische klinische Untersuchung eines Entscheidungsunterstützungsalgorithmus zur Erkennung von Anfällen bei Neugeborenen (ANSeR)
Eine multizentrische, randomisierte, kontrollierte, klinische Untersuchung eines eigenständigen Entscheidungsunterstützungsalgorithmus zur Erkennung von Anfällen bei Neugeborenen
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Hierbei handelt es sich um eine offene, zweiarmige, parallele, randomisierte, kontrollierte Untersuchung des ANSeR-Softwaresystems als eigenständiges Entscheidungsunterstützungstool zur Erkennung von Anfällen bei Neugeborenen. Reifgeborene Neugeborene, die eine EEG-Überwachung benötigen, werden nach Rekrutierungsstandort geschichtet und dann randomisiert, um entweder eine EEG-Überwachung mit dem ANSeR-Softwaresystem oder eine EEG-Überwachung ohne das ANSeR-Softwaresystem zu erhalten.
Es wird vorgeschlagen, dass die Rate echter Erkennungen (Sensitivität) des Untersuchungspersonals, das das ANSeR-Softwaresystem in der klinischen Praxis verwendet, mindestens 25 % höher sein wird als die Rate des Untersuchungspersonals, das das ANSeR-Softwaresystem in der klinischen Routinepraxis nicht verwendet. Darüber hinaus gehen wir davon aus, dass die Spezifität des Ermittlungspersonals, das das ANSeR-Softwaresystem verwendet, nicht schlechter als 10 % geringer ist als die des Ermittlungspersonals, das das ANSeR-Softwaresystem nicht verwendet. Dies sollte zu einem angemesseneren und rechtzeitigeren Einsatz von Antiepileptika (AED) führen.
Randomisierung Unmittelbar nach der Aufnahme in die Untersuchung wird jedem Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip zugewiesen, ob er entweder eine EEG-Überwachung mit dem ANSeR-Softwaresystem oder ohne das ANSeR-Softwaresystem erhält. Die Randomisierung wird nach Rekrutierungsstandorten mit einem Zuteilungsverhältnis von 1:1 für jede Gruppe geschichtet. Es wird eine Block-Randomisierung mit unterschiedlichen Blockgrößen verwendet und die Randomisierung und Zuteilung erfolgt zentral über ein webbasiertes elektronisches System.
Verblindung Da es sich um eine Untersuchung eines medizinischen Geräts (Software) handelt, weiß das Untersuchungspersonal, welcher Gruppe der Teilnehmer zugeordnet wird. Das Expertengremium, das den diagnostischen Referenzstandard darstellt, ist für die Gruppenzuordnung blind. Der Biostatistiker ist während der Analyse der Daten auch hinsichtlich der Gruppenzuordnung blind.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Dublin, Irland
- Rotunda Maternity Hospital
-
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Cork
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Wilton, Cork, Irland
- Cork University Maternity Hospital
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Utrecht, Niederlande, KE 04.123.1, Po Box 85090
- University Medical Centre Utrecht, Wilhelmina Children's Hospital
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Stockholm
-
Huddinge, Stockholm, Schweden, K78 141 86
- Karolinska Institutet and University Hospital
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-
London, Vereinigtes Königreich, NW1 2BU
- University College London Hospitals Nhs Foundation Trust
-
London, Vereinigtes Königreich, E9 6SR.
- The London and Homerton Hospital
-
London, Vereinigtes Königreich, WC1N3JH
- Great Ormond Street Hospital
-
London, Vereinigtes Königreich, E1 1BB
- Barts and the London NHS Trust,
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Neugeborene im korrigierten Gestationsalter von 36 Wochen bis 44 Wochen, bei denen eine EEG-Überwachung indiziert ist, weil sie als solche gelten
- bei hohem Anfallsrisiko bzw
- unter Anfällen leiden
Ausschlusskriterien:
- • Keine Zustimmung der Eltern/Erziehungsberechtigten
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Kein Eingriff: Nicht-ANSeR-Softwaresystem
Routinemäßige klinische EEG-Überwachung
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|
Experimental: ANSeR-Softwaresystem
Die beabsichtigte Verwendung des ANSeR-Softwaresystems besteht darin, ein Entscheidungsunterstützungstool in Echtzeit zur Unterstützung der Diagnose von Anfällen bei Neugeborenen (korrigiertes Alter zwischen 36 und 44 Wochen) bereitzustellen und ein Überprüfungstool für EEG- und Anfallsanalysen bereitzustellen.
ANSeR soll ein zuverlässiges, wirksames, objektives und intuitives Mittel zur Erkennung von Anfällen bieten
|
Das ANSeR-Softwaresystem ist ein eigenständiges medizinisches Softwaregerät für die Entscheidungsunterstützung bei Anfällen bei Neugeborenen
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Die Anfallserkennungsrate für alle im Untersuchungszweig aufgenommenen Neugeborenen im Vergleich zur Anfallserkennungsrate für alle Neugeborenen im Kontrollarm.
Zeitfenster: 12-18 Monate
|
Die Rate der echten Anfallserkennung (Sensitivität), wie auf einem Anfallsprotokollformular aufgezeichnet, war im Untersuchungsarm um 25 % höher als in der Kontrollgruppe (übliche klinische Praxis).
Der Expertenausschuss wird als diagnostischer Referenzstandard verwendet.
|
12-18 Monate
|
|
Die Falscherkennungen pro Stunde (Empfindlichkeit) für alle im Untersuchungsarm aufgenommenen Neugeborenen im Vergleich zur Falscherkennungsrate für alle Neugeborenen im Kontrollarm.
Zeitfenster: 12-18 Monate
|
Die Fehlerkennungen pro Stunde (Spezifität), wie auf einem Anfallsprotokollformular aufgezeichnet, waren im Untersuchungsarm um 10 % höher als in der Kontrollgruppe (übliche klinische Praxis).
Der Expertenausschuss wird als diagnostischer Referenzstandard verwendet.
|
12-18 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Anfallslast (min) für alle im Untersuchungsarm aufgenommenen Neugeborenen im Vergleich zur Anfallslast (min) für alle Neugeborenen im Kontrollarm.
Zeitfenster: 12-18 Monate
|
Quantifizierung der Anfallslast (min.) im Untersuchungsarm und im Kontrollarm.
|
12-18 Monate
|
|
Anzahl der Neugeborenen, denen im Untersuchungsarm Antiepileptika (AED) verabreicht wurden, im Vergleich zur Anzahl der Neugeborenen, denen im Kontrollarm Antiepileptika (AED) verabreicht wurden.
Zeitfenster: 12-18 Monate
|
12-18 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Janet Rennie, Doctor, University College London Hospitals
- Hauptermittler: Geraldine Boylan, PhD, University College Cork, Cork, Ireland
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Pavel AM, Rennie JM, de Vries LS, Blennow M, Foran A, Shah DK, Pressler RM, Kapellou O, Dempsey EM, Mathieson SR, Pavlidis E, van Huffelen AC, Livingstone V, Toet MC, Weeke LC, Finder M, Mitra S, Murray DM, Marnane WP, Boylan GB. A machine-learning algorithm for neonatal seizure recognition: a multicentre, randomised, controlled trial. Lancet Child Adolesc Health. 2020 Oct;4(10):740-749. doi: 10.1016/S2352-4642(20)30239-X. Epub 2020 Aug 27.
- Pavel AM, O'Toole JM, Proietti J, Livingstone V, Mitra S, Marnane WP, Finder M, Dempsey EM, Murray DM, Boylan GB; ANSeR Consortium. Machine learning for the early prediction of infants with electrographic seizures in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy. Epilepsia. 2023 Feb;64(2):456-468. doi: 10.1111/epi.17468. Epub 2022 Dec 20.
- Pavel AM, Mathieson SR, Livingstone V, O'Toole JM, Pressler RM, de Vries LS, Rennie JM, Mitra S, Dempsey EM, Murray DM, Marnane WP, Boylan GB; ANSeR Consortium. Heart rate variability analysis for the prediction of EEG grade in infants with hypoxic ischaemic encephalopathy within the first 12 h of birth. Front Pediatr. 2023 Jan 4;10:1016211. doi: 10.3389/fped.2022.1016211. eCollection 2022.
- Pavel AM, Rennie JM, de Vries LS, Blennow M, Foran A, Shah DK, Pressler RM, Kapellou O, Dempsey EM, Mathieson SR, Pavlidis E, Weeke LC, Livingstone V, Murray DM, Marnane WP, Boylan GB. Neonatal Seizure Management: Is the Timing of Treatment Critical? J Pediatr. 2022 Apr;243:61-68.e2. doi: 10.1016/j.jpeds.2021.09.058. Epub 2021 Oct 7.
Nützliche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Geschätzt)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
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Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- GB01/14UCC
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