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Wirksamkeit eines auf künstlicher Intelligenz basierenden mHealth-Systems zur Reduzierung von Blutungsereignissen bei ACS-Patienten nach PCI

8. November 2018 aktualisiert von: Yun Dai Chen, Chinese PLA General Hospital

Wirksamkeit eines auf künstlicher Intelligenz basierenden mHealth-Systems (Managementsystem für chronische Krankheiten) zur Reduzierung von Blutungsereignissen bei ACS-Patienten nach PCI: Parallele randomisierte kontrollierte Studie

Die vorliegende Studie wurde entwickelt, um die Wirksamkeit eines auf künstlicher Intelligenz basierenden mHealth-Systems (Managementsystem für chronische Krankheiten) zur Reduzierung von Blutungsereignissen bei ACS-Patienten, die sich einer PCI unterziehen, zu beobachten.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

420

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China
        • Rekrutierung
        • The General Hospital of PLA
        • Kontakt:

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

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Alter≥18 Jahre, männlich oder weiblich; bestätigte Patienten mit akutem Koronarsyndrom; sich einer perkutanen Koronarinterventionsbehandlung (PCI) unterziehen; Personen mit guten Smartphone-Kenntnissen stimmen der Teilnahme an dieser klinischen Studie zu und unterzeichnen eine schriftliche Einverständniserklärung.

Ausschlusskriterien:

ACS-Einweisung gilt als sekundär zu anderen Ursachen wie Verkehrsunfällen, Traumata, schweren oberen Magen-Darm-Blutungen, Operationen oder Eingriffen; Patienten, die nicht beabsichtigen, an einer einjährigen Folgestudie teilzunehmen, oder Prüfärzte stellen fest, dass Patienten nicht in der Lage sind, die Anforderungen der Studie zu erfüllen; schwangere Frauen oder stillende Frauen; Die Forscher berücksichtigen Patienten, die aus anderen Gründen nicht für eine Teilnahme geeignet waren

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

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

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Kein Eingriff: normale Follow-up-Gruppe
normale Nachsorge bei ACS-Patienten nach PCI
Experimental: KI-basierte Follow-up-Gruppe für mHealth-Systeme
KI-basiertes mHealth-System-Follow-up bei ACS-Patienten nach PCI. ACS-Patienten in dieser Gruppe erhalten eine Nachricht, um auf Blutungsereignisse stärker aufmerksam zu machen.
Verhalten: KI-basiertes mHealth-System
Ein KI-basiertes mHealth-System wird verwendet, um Kontrollbotschaften zur Selbstverwaltung und zur Gesundheitserziehung zu übermitteln, um Patienten auf Blutungsereignisse nach PCI aufmerksam zu machen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
das Auftreten schwerer Blutungen bei jedem Besuch zwischen der normalen Gruppe und der Smartphone-basierten Gruppe
Zeitfenster: 3 Monate
Blutungsdefinition: Gemäß dem Blutungsstandard des Academic Research Congress (BARC).
3 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Chinese PLA General Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Yundai Chen, Master, The General Hospital of PLA

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 (Voraussichtlich)

10. November 2018

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

1. April 2019

Studienabschluss (Voraussichtlich)

1. Januar 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

8. November 2018

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. November 2018

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

13. November 2018

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

13. November 2018

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. November 2018

Zuletzt verifiziert

1. November 2018

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI-mHealth-pilot

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UNENTSCHIEDEN

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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