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Auf künstlicher Intelligenz basierende Mortalitätsvorhersage bei Krebspatienten auf der Hospizstation

6. Mai 2021 aktualisiert von: Shabbir Syed Abdul, Taipei Medical University

Auf künstlicher Intelligenz basierende Aktivitätserkennung und Mortalitätsvorhersage mithilfe des zirkadianen Rhythmus bei Krebspatienten auf der Hospizstation

Der Zweck dieser Studie ist die Entwicklung eines neuartigen Deep-Learning-basierten Überlebensvorhersagemodells unter Verwendung von Patientenaktivitätsdaten, die von einem tragbaren Gerät aufgezeichnet wurden.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Ziel dieser Studie ist die Entwicklung eines Deep-Learning-basierten Überlebensvorhersagemodells, das Bewegungsdaten von Patienten bei der Aufnahme nutzt, um ihre klinischen Ergebnisse vorherzusagen: entweder Tod oder Entlassung bei stabilem Zustand. Objektive Daten der Patienten werden durch ein tragbares Gerät erfasst und als Parameter der körperlichen Aktivität, des Winkels und der Drehung dokumentiert. Neben objektiven Daten dokumentieren die Forscher auch den von klinischen Ärzten subjektiv beurteilten Karnofsky-Leistungsstatus der Patienten. Schließlich wollen die Forscher die Anwendbarkeit, das Potenzial und die Grenzen des Überlebensvorhersagemodells basierend auf Patientenbewegungsdaten als einfachen prognostischen Parameter im klinischen Umfeld untersuchen und beschreiben.

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.

Studienkontakt

Studienorte

  • Taiwan
    • TW - Taiwan
      • Taipei City, TW - Taiwan, Taiwan, 110
        • Rekrutierung
        • Taipei Medical University
        • 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

20 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten ab 20 Jahren, die mit mindestens einer Diagnose von soliden Tumorerkrankungen im Endstadium in die Hospizstation des Taipei Medical University Hospital eingeliefert wurden.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Teilnehmer ab 20 Jahren werden in die Hospizstation des Taipei Medical University Hospital aufgenommen
  • Bei den Teilnehmern wurde mindestens eine solide Tumorerkrankung im Endstadium diagnostiziert
  • Die Teilnehmer stimmten der Hospizpflege zu

Ausschlusskriterien:

  • Teilnehmer unter 20 Jahren
  • Teilnehmer, bei denen Leukämie oder Karzinom unbekannter Ursache diagnostiziert wurde
  • Teilnehmer mit offensichtlichen Anzeichen eines bevorstehenden Todes bei der Aufnahme
  • Teilnehmer ohne Vitalzeichen bei Aufnahme
  • Teilnehmer, die trotz Aufnahme in die Hospizstation weiterhin aggressive Behandlung erhielten

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

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Spezifität und Sensitivität der Verwendung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Modellen zur Vorhersage klinischer Ergebnisse von Krebspatienten im Endstadium mithilfe von Aktigraphiedaten
Zeitfenster: Vom Datum der Aufnahme in die Hospizstation bis zum Datum der ersten dokumentierten Entlassung aus dem Krankenhaus oder dem Datum des Todes aus irgendeinem Grund, je nachdem, was zuerst eintrat, wird ein Zeitraum von bis zu 1 Monat geschätzt
Das primäre Ergebnis der Studie wird darin bestehen, zu bewerten, ob die Analyse der mit einem Aktigraphiegerät erfassten Bewegungsdaten dazu beitragen kann, mithilfe einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Vorhersagemodellierung klinische Ergebnisse mit hoher Spezifität und Sensitivität vorherzusagen, sei es verstorben oder lebend aus dem Krankenhaus entlassen.
Vom Datum der Aufnahme in die Hospizstation bis zum Datum der ersten dokumentierten Entlassung aus dem Krankenhaus oder dem Datum des Todes aus irgendeinem Grund, je nachdem, was zuerst eintrat, wird ein Zeitraum von bis zu 1 Monat geschätzt

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Taipei Medical University

Mitarbeiter

Taipei Medical University Hospital
National Yang Ming University
Ministry of Science and Technology, Taiwan

Ermittler

  • Hauptermittler: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University

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 (Tatsächlich)

11. Dezember 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. August 2021

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. April 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

6. Mai 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

12. Mai 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

12. Mai 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

6. Mai 2021

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • N201910041

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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