Entwicklung eines Erkennungsalgorithmus für epileptische Anfälle durch kontinuierliche Analyse des Elektrokardiogramms (EPICARD)
16. Dezember 2025 aktualisiert von: University Hospital, Lille
Das Ziel unseres Projekts ist die Entwicklung eines epileptischen Anfallserkennungsalgorithmus basierend auf der kontinuierlichen Analyse des Elektrokardiogramms
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
In einem ersten Schritt wird das Team einen multiparametrischen Algorithmus auf bestehenden Aufzeichnungen aufbauen, die von den Epilepsie-Überwachungseinheiten herausgegeben wurden. Jede ausgewählte Aufzeichnung wird vom medizinischen Team der EMU analysiert, um einen Anfall im EEG zu erkennen. Der Algorithmus passt sich an, um die beste Sensitivität und Spezifität in Bezug auf die Erkennung von Anfällen zu erhalten.
In einem zweiten Schritt wird der Algorithmus an einer Kohorte anderer Aufzeichnungen bei Patienten mit Epilepsie validiert
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
40
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Béthune, Frankreich
- CH Bethune
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Lille, Frankreich
- Hôpital Roger Salengro, CHU
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Salouël, Frankreich
- Chu Amiens Salouël
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Valenciennes, Frankreich
- Ch de Valencienne
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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 und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Patienten mit Epilepsie, für die eine Langzeit-Video-EEG-Überwachung als Teil ihrer Behandlung erforderlich ist
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit Epilepsie
- mit einer Langzeit-Video-EEG-Aufzeichnung
- 1 (oder mehr) Anfall(e) aufgezeichnet
- Anfallsbeginn anhand des EEG klar definiert
Ausschlusskriterien:
- schlechte Qualität der Elektrokardiogrammaufzeichnung
- Schrittmacher
- kein Sinusrhythmus
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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Konstruktion
100 Aufnahmen, die für die Algorithmusentwicklung verwendet werden
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Validierung
100 Aufnahmen zur Validierung des Algorithmus
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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ROC-Kurve für die Anfallserkennung
Zeitfenster: 24 Monate
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Die ROC-Kurve gibt die Beziehung zwischen Erkennungswahrscheinlichkeit und Fehlalarmwahrscheinlichkeit des zu entwickelnden Algorithmus an
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24 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Zeitpunkt der Erkennung von Anfällen
Zeitfenster: 24 Monate
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Zeitpunkt der Erkennung von Anfällen durch den Algorithmus
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24 Monate
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ROC-Kurve für die Erkennung psychogener Anfälle
Zeitfenster: 24 Monate
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ROC-Kurve für die Erkennung psychogener Anfälle
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24 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: William Szurhaj, MD,PhD, University Hospital, Lille
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 (Tatsächlich)
13. Dezember 2017
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
12. Dezember 2019
Studienabschluss (Tatsächlich)
12. Dezember 2019
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
6. Dezember 2017
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
6. Dezember 2017
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
12. Dezember 2017
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
23. Dezember 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
16. Dezember 2025
Zuletzt verifiziert
1. September 2020
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2015_69
- 2017-A00114-49 (Andere Kennung: ID-RCB number, ANSM)
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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