Akustische Analyse-Apps für intelligentes Telegesundheits-Screening – Erstellen von Big Data
Entwicklung und Validierung einer Bibliothek des Hustenspektrums anhand eines Ziels von 1000 Hustenakustiken. In die Studie werden Husten aufgrund von Infektionen der oberen Atemwege, Infektionen der unteren Brust, Asthma und allergischen Erkrankungen einbezogen. Dazu gehört auch der akustische Husten ohne Vorliegen einer Atemwegserkrankung.
Dies ist eine prospektive Beobachtungskohortenstudie, in der Kinder unter 16 Jahren in zwei Armen rekrutiert werden: (1) Patienten mit Atemwegserkrankungen, die sich mit Husten vorstellen, und (2) gesunde Patienten ohne aktiven Husten.
Studienübersicht
Status
Detaillierte Beschreibung
Husten ist eine häufige Erscheinung im Kindesalter. Es ist eines der frühen Symptome von Atemwegserkrankungen wie Infektionen der oberen Atemwege, Husten-Asthma, allergischer Rhinitis, Bronchitis und Lungenentzündung. Diese Erkrankungen sind häufige Beschwerden im Kindesalter. Die Vorgeschichte des Hustens und die Beschreibung des Hustens durch Betreuer und Patienten sind oft vage und die Beurteilung der Hustenqualität ist oft subjektiv. Die Hustenqualität wird häufig einer dichotomen Kategorie von trockenem Husten und feuchtem Husten zugeordnet.
In den letzten Jahren wurde die computergestützte Hustenanalyse entwickelt, um die subjektive Klassifizierung von Husten zu erleichtern. Das Klangspektrum und die Frequenzen des Hustens werden erforscht, um die Qualität des Hustens besser definieren zu können. Die Qualität des Hustens gibt aussagekräftige Informationen über den Zustand der Atemwege. Mithilfe der Hustengeräuschanalyse und der Unterscheidung von nassem und trockenem Husten lässt sich nachweislich eine Lungenentzündung beim Menschen schnell diagnostizieren.
Die Forscher gehen davon aus, dass jede Atemwegserkrankung ihre eigenen spektralen Hustenmerkmale aufweist. Die Analyse des Hustenspektrums und der Vergleich mit einer Bibliothek von Hustenspektrendaten können bei der Differenzierung der Grunderkrankungen für die verschiedenen Hustenspektren helfen und so die Behandlung erleichtern.
Ziel der Studie ist die Entwicklung einer Computerverarbeitungstechnik für Hustengeräusche und die Bestimmung ihrer spektralen Eigenschaften für die häufigsten Hustenursachen, um eine unterstützte Analyse des Hustenspektrums für eine objektive Beurteilung von Husten abzuleiten.
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Singapore, Singapur, 229899
- Rekrutierung
- KKWCH
-
Kontakt:
- Siti Nur Diyanah
- Telefonnummer: 8459 65-63948459
- E-Mail: Siti.Nur.Diyanah@kkh.com.sg
-
Kontakt:
- Hwan Ing Hee
- Telefonnummer: 3019 65-63943019
- E-Mail: hee.hwan.ing@singhealth.com.sg
-
Hauptermittler:
- Hwan Ing Hee, MBBCH BAO
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Hierbei handelt es sich um eine prospektive Beobachtungskohortenstudie, in der Kinder unter 16 Jahren rekrutiert werden.
Es wird zwei Arme geben: (1) Patienten mit Atemwegserkrankungen, die sich mit Husten vorstellen, und (2) gesunde Patienten ohne Husten.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Hustenarm 1. Kinder unter 16 Jahren mit Husten bei der Vorstellung – Patienten mit aktivem, chronischem oder Resthusten
Nun, Arm
1. Kinder im Alter von 16 Jahren und darunter, denen es gut geht und die keinen Husten zeigen.
Ausschlusskriterien:
- Kinder mit schwerem Verhalten
- Tröpfchenisolierte Fälle gemäß Protokoll des Krankenhauses
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
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Hustenarm
Kinder unter 16 Jahren mit Husten bei der Vorstellung – Patienten mit aktivem, chronischem oder Resthusten
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Nun, Arm
Kinder im Alter von 16 Jahren und darunter, denen es gut geht und die keinen Husten zeigen
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Analyse des akustischen Akute-Phase-Spektrums
Zeitfenster: Tag 0-7
|
Akustische Klassifikatoren
|
Tag 0-7
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Analyse des akustischen Spektrums der Wiederherstellung oder chronischen Phase
Zeitfenster: Tag 7-30
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Akustische Klassifikatoren
|
Tag 7-30
|
Mitarbeiter und Ermittler
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Hwan Ing Hee, MBBCH BAO, KK Women's and Children's Hospital
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- KKWCH 2016/2416
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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