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Ein Vergleich des auf Computer Vision basierenden Ansatzes mit dem Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Scan zur Messung des Körperfettanteils

14. Februar 2022 aktualisiert von: Centennial Medical Group

Ein Vergleich des auf Computer Vision basierenden Ansatzes mit dem Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Scan zur Messung des Körperfetts

Diese Studie wird durchgeführt, um zu testen, ob eine auf Computer Vision basierende Softwareanwendung von HealthReel den Körperfettanteil mit der gleichen Genauigkeit schätzen kann wie ein Ganzkörper-Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Scan.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Diese Studie wird durchgeführt, um zu testen, ob eine auf Computer Vision basierende Softwareanwendung den Körperfettanteil mit der gleichen Genauigkeit schätzen kann wie ein Ganzkörper-Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Scan. Bei der Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie-Untersuchung liegt man etwa 6–10 Minuten lang auf einer Maschine. Es handelt sich um ein offenes Design. In der Studie wird auch untersucht, ob die Messung des Taillenumfangs die Genauigkeit der Schätzung des Körperfettanteils durch die auf Computer Vision basierende Anwendung verbessert. Insgesamt sind etwa 492 Probanden für die Teilnahme an dieser Studie in einem Studienzentrum geplant.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

492

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

    • Maryland
      • Elkridge, Maryland, Vereinigte Staaten, 21075
        • Centennial Medical Group

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 bis 100 Jahre (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Männer und Frauen im Alter zwischen 18 und 100 Jahren

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Sie haben die Möglichkeit, vor allen studienbezogenen Aktivitäten eine Einverständniserklärung abzugeben
  • Männlich oder weiblich, Alter > = 18 zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Einverständniserklärung
  • Sie haben Zugriff auf ein Smartphone und können es nutzen, um von zu Hause aus ein 15-sekündiges Video aufzunehmen

Ausschlusskriterien:

  • Schwangerschaft zum Zeitpunkt des Screenings
  • Bekannte Osteoporose mit einem T-Score von <-2,5 an Hüfte oder Wirbelsäule oder pathologischer Bruch der Wirbelsäule
  • Leberzirrhose oder Vorhandensein von Aszites

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Computerbasiertes Sehen
Am Forschungsstandort wird mit einem Smartphone oder Tablet ein 15 Sekunden langes Video aufgenommen. Anschließend werden die Probanden einem Ganzkörper-Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Scan unterzogen. Dann geht die Testperson nach Hause und nimmt ein zweites 15 Sekunden langes Video auf. Die Videos werden dann durch eine computergestützte Bildverarbeitungsanwendung analysiert und der durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie-Scan gemessene Körperfettanteil wird verglichen.
Patienten werden durch computergestützte Analyse eines Videos sowie durch Dexa-Scan getestet.
Die Probanden erhalten einen Ganzkörper-Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Scan, um ihren Körperfettanteil zu messen
Andere Namen:
  • Dexa-Scan

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Unterschiede im Körperfettanteil zwischen Computervision-Anwendung und Dexa-Scan
Zeitfenster: 8 Monate
Abweichung zwischen dem per Smartphone-App gemessenen Körperfettanteil und dem per DEXA-Scan gemessenen Körperfettanteil
8 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Bauchumfang
Zeitfenster: 8 Monate
Es wird eine Analyse durchgeführt, um festzustellen, ob die Varianz zwischen der Anwendung und der Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie verringert wird, wenn der Bauchumfang in die Anwendung einbezogen wird, oder ob die Einbeziehung des Bauchumfangs die Varianz nicht verringert.
8 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Ermittler

  • Hauptermittler: Steven Geller, Centennial Medical Group

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)

23. April 2020

Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)

31. Dezember 2021

Studienabschluss (TATSÄCHLICH)

31. Dezember 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

20. September 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. September 2020

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

24. September 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

2. März 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

14. Februar 2022

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • U1111-1250-0418

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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