NLP Headache Speech (NLPH-SPEECH): eine Querschnittsstudie zur Verarbeitung natürlicher Sprache bei der Analyse gesprochener Monologe von Kopfschmerzpatienten (NLPH SPEECH)
14. Mai 2024 aktualisiert von: University Hospital, Ghent
Die Forschung sammelt gesprochene Beschreibungen von Kopfschmerzerkrankungen von Teilnehmern mit Kopfschmerzerkrankungen.
Die Sprachaufnahmen werden mit Natural Language Processing (NLP)-Tools analysiert, um sprachliche Eigenschaften der Texte zu analysieren und Einblicke in das Potenzial von NLP-Machine-Learning-Modellen zur Erkennung von Kopfschmerzsyndromen der Teilnehmer zu erhalten.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
2
Phase
- Unzutreffend
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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Gent, Belgien, 9000
- UZ Gent - Dienst Neurologie
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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
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- ist Patientin der tertiären Kopfschmerzklinik des Universitätsklinikums Gent
- ist 18 Jahre oder älter
- hat Niederländisch als Muttersprache
Ausschlusskriterien:
- hat Schwierigkeiten, gesprochene Sprache zu produzieren
- hat nur begrenzte oder keine Kenntnisse der niederländischen Sprache
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: Teilnehmer
Die Teilnehmer werden gesprochene Erzählungen über ihre Kopfschmerzstörung liefern
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Aufzeichnungen werden manuell in geschriebene digitale Textformate transkribiert, auf denen NLP-Tools wie Tokenisierung und lexikalische Analyse durchgeführt werden.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Sprachliche Analyse von Texten
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
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Deskriptive linguistische Analyse von lexikalischen Entscheidungen, Satzbildung und thematischen Inhalten innerhalb der Texte
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Machine-Learning-Modellierung zur Klassifikation von Kopfschmerzerkrankungen
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
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Um das Potenzial zu untersuchen und Erkenntnisse aus der Modellierung des maschinellen Lernens zu gewinnen, um Kopfschmerzerkrankungen basierend auf den Beschreibungen der Teilnehmer zu klassifizieren
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
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Modellierung des maschinellen Lernens zur Schätzung der Auswirkungen von Kopfschmerzen
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
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Untersuchen des Potenzials und Erlernen von Erkenntnissen der maschinellen Lernmodellierung zur Schätzung der Auswirkungen von Kopfschmerzen aus verschiedenen validierten Fragebögen zur Untersuchung der Krankheitslast und der Lebensqualität
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
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. Januar 2022
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
31. Dezember 2023
Studienabschluss (Tatsächlich)
31. Dezember 2023
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
10. Januar 2022
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
10. Januar 2022
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
24. Januar 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
16. Mai 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
14. Mai 2024
Zuletzt verifiziert
1. Mai 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- BC-10619
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Beschreibung des IPD-Plans
Streng gesicherte Speicherung von IPD auf Servern des Universitätskrankenhauses Gent.
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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