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Analyse der Videobildgebung bei Neugeborenen

16. Februar 2022 aktualisiert von: Lama Charafeddine, American University of Beirut Medical Center

Nichtinvasive Überwachung und Diagnose von physiologischen Störungen bei termin- und frühgeborenen Neugeborenen unter Verwendung von Videoanalysetechniken

Videoaufzeichnungen für termin- und frühgeborene Neugeborene, die auf der Neugeborenen-Intensivstation des AUBMC untergebracht sind, werden gesammelt. Die Videos erfassen Bewegungen, Veränderungen der Hautfarbe, Positionierung und andere Merkmale, die für die betreffende Diagnose relevant sind. Aufgezeichnete Videobilder werden von einer Computersoftware unter Verwendung der Eulerschen Videovergrößerungstechnologie analysiert; dann werden Bilder mit gleichzeitig aufgezeichneten physiologischen Parametern (Herzfrequenz, Atemfrequenz und Sättigung) korreliert. Die Bilder werden vom Kliniker kommentiert. Die Korrelation zwischen den Differenzen der Hautfärbung und annotierten physiologischen Parametern kann physiologische Indizes erstellen. Diese können verwendet werden, um das Vorhandensein oder Fehlen von Krankheitszuständen zu extrapolieren.

Studienübersicht

Status

Suspendiert

Detaillierte Beschreibung

Jüngste medizinische und technologische Fortschritte führen zunehmend zu erhöhten Überlebensraten von Termin- und Frühgeborenen. Dieses Projekt befasst sich mit der Erkennung früher Anzeichen physiologischer Störungen bei termin- und frühgeborenen Babys auf der Grundlage von Eulerscher Videovergrößerung, statistischer Analyse und Expertenwissen. Videoaufzeichnungen von Unterschieden in der Hautfärbung bei normalen und kranken Neugeborenen können verwendet werden, um Normen für jede der beiden Hauptpopulationen festzulegen. Diese und möglicherweise andere Merkmale werden verwendet, um ein automatisches kontaktloses, nichtinvasives Überwachungs- und Diagnosesystem zu entwickeln, das frühe Anzeichen einer Krankheit erkennen kann. Die Früherkennung kann zu einer frühen Diagnose und vorbeugenden Behandlung führen, was zu einem besseren Ergebnis und geringeren Kosten für medizinische Eingriffe führt. Ziel dieses Projekts ist es, die Eulersche Videovergrößerung für die Überwachung physiologischer Veränderungen und die anschließende Diagnose potenzieller Störungen bei Termin- und Frühgeborenen unterschiedlichen Gestationsalters anzupassen. EVM verwendet Videoaufzeichnungen von vergrößerten Hautfarbensignalen über die Zeit und ermöglicht so die Analyse von physiologischen Zustandsänderungen wie Herzfrequenz und Durchblutung. Diese Änderungen würden dann mit bestimmten Zustands- oder Krankheitszuständen zum Zwecke einer automatischen Frühdiagnose und Alarmausgabe korreliert. Da das vorgeschlagene System kontaktlos und nicht-invasiv ist, wäre es besonders hilfreich bei gefährdeten Bevölkerungsgruppen wie kranken Neugeborenen. Dies kann zu einer früheren Behandlung, einem verbesserten Ergebnis und möglicherweise einem kürzeren Krankenhausaufenthalt führen.

Eltern von Säuglingen, die auf der Neugeborenen-Intensivstation (NICU) des AUBMC aufgenommen wurden, werden von ihrem behandelnden Arzt über die Studie informiert. Die wissenschaftliche Hilfskraft wird nur auf interessierte und potentielle Teilnehmer zugehen. Vor der Anmeldung wird eine Einwilligungserklärung eingeholt. Alle auf der NICU zugelassenen Säuglinge sind förderfähig. Diese werden in vier gleich große Gruppen eingeteilt: 1) „normale“ Frühgeborene, 2) „normale“ Frühgeborene, 3) „kranke“ Frühgeborene und 4) „kranke“ Frühgeborene, wobei ein „normaler“ Gesundheitszustand durch die definiert ist Ärzteteam als "physiologisch stabil". Das medizinische Team betrachtet den Zustand als „krank“ unter anderem auf der Grundlage pathologischer Symptome wie Bradykardie, Apnoe und Hypotonie. Wir zielen darauf ab, Videoaufzeichnungen von insgesamt 80 Babys als Pilotnummer über einen Zeitraum von acht Monaten zu sammeln. Jedes Baby wird mindestens 24 Stunden lang aufgezeichnet. Eine Untergruppe der 80 Babys wird als Referenz-Kontrollgruppe betrachtet. Die Kontrollgruppe wird basierend auf einem normalen physiologischen Zustand ausgewählt, ausgenommen Babys mit Sepsis, Atemnot und angeborenen Anomalien.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

80

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

      • Beirut, Libanon, 1107 2020
        • American University of Beirut

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

1 Stunde bis 4 Monate (Kind)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Reif- und Frühgeborene, die auf der Neugeborenen-Intensivstation des AUBMC untergebracht sind.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Babys, die auf der Neugeborenen-Intensivstation (NICU) des AUBMC aufgenommen wurden.

Ausschlusskriterien:

  • Babys mit Sepsis, Atemnot und angeborenen Anomalien.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Sonstiges
  • Zeitperspektiven: Querschnitt

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anpassung der Eulerschen Videovergrößerungsüberwachungstechnik für gesunde termingeborene und frühgeborene Neugeborene.
Zeitfenster: 2 Jahre
Unter Verwendung der EVM-Technologie werden Variationen in vergrößerten Hautfarbunterschieden verwendet, um Normen festzulegen, indem Bildvariationssignale mit physiologischen Parametern bei gesunden Säuglingen korreliert werden.
2 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Adaption der Eulerschen Videovergrößerungs-Überwachungstechnik für erkrankte Termin- und Frühgeborene.
Zeitfenster: 2 Jahre
Unter Verwendung der EVM-Technologie werden Variationen in vergrößerten Hautfarbunterschieden bei erkrankten Säuglingen mit den zuvor etablierten Normen verglichen, um eine frühzeitige Erkennung von Veränderungen der physiologischen Parameter bei erkrankten Säuglingen zu ermöglichen.
2 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

Mitarbeiter

Ermittler

  • Hauptermittler: Lama Charafeddine, MD FAAP, American University of Beirut Medical Center

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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. September 2015

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

1. Januar 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

1. Februar 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

20. Dezember 2016

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

22. Dezember 2016

Zuerst gepostet (Schätzen)

29. Dezember 2016

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

17. Februar 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

16. Februar 2022

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • PED.LC.06

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Nein

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