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Forschung zum Frühwarnmodell für akute Asthmaattacken bei Kindern basierend auf einem tragbaren Handgelenk-Smart-Gerät von Huami

7. Februar 2022 aktualisiert von: LI-HONG SUN, Guangzhou Institute of Respiratory Disease
Asthma im Kindesalter ist die häufigste chronische Atemwegserkrankung im Kindesalter. Die Essenz von Asthma ist eine chronische Entzündung der Atemwege und eine Hyperreaktivität der Atemwege. Die physiologischen Eigenschaften von Kindern und Erwachsenen sind sehr unterschiedlich und die Kompensationsfähigkeit ist sehr stark. Im Frühstadium des Anfalls gibt es oft keine offensichtlichen Symptome oder nur intermittierender oder anhaltender Husten unterschiedlichen Grades ohne typisches Engegefühl in der Brust und Asthma. Zu diesem Zeitpunkt können jedoch bestimmte physiologische Indikatoren wie Blutsauerstoff, Herzfrequenz und Atemfrequenz auftreten deutlich anormal waren. Wenn sich die Krankheit weiter verschlechtert und zur Dekompensation fortschreitet, kann sie schnell von einem asymptomatischen Zustand in ein Versagensstadium übergehen. Daher ist die dynamische und genaue Erfassung von Vitalfunktionen und -bewertung in Echtzeit von großer Bedeutung für die Frühwarnung und Verbesserung der Prognose von Asthmaanfällen bei Kindern. Intelligente tragbare Geräte können verwendet werden, um physiologische Indexdaten von Benutzern in Echtzeit zu erfassen, z. B. Daten zu Herzfrequenz, Blutsauerstoff, Bewegung und Schlafdynamik und dynamische Multi-Szenen-Daten vor und nach Asthmaanfällen können ein Frühwarnmodell für Kinder mit akuten Asthmaanfällen durch tragbare Smart-Armbanduhren etablieren Geräte, die eine wichtige Hilfe bei der Beurteilung des Schweregrads, der Nachsorge und der Prävention und Kontrolle der Krankheit außerhalb des Krankenhauses darstellen können.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

In diesem Projekt werden 200 Fälle von Kindern mit definitiver Asthmadiagnose ausgewählt, Sammlung und Herzfrequenz, Blutsauerstoff, Bewegungs- und Schlafdynamikdaten, Nachbeobachtung für 3 bis 6 Monate (mindestens 3 Monate), Aufzeichnungen über klinische Asthmaanfälle und klinische Daten, durch die Cloud-Datenanalyse und Deep Learning, Analyse von Kindern mit Asthmaanfällen und mehreren physiologischen Parametern (Herzfrequenz, Blutsauerstoff, Bewegung und dynamische Schlafdaten usw.), die Verbindung zwischen dem Aufbau von Asthma-Frühwarnung und dem Schweregrad der Erkrankung Hierarchisches Bewertungsmodell. Wählen Sie dann 200 Diagnosefälle in der klinischen Praxis aus, um die Nachsorge zu bestimmen, Patienten mit Asthmakindern zu beobachten, um die Genauigkeit des Modells der Frühwarnung für Asthmaanfälle zu überprüfen, und anhand der gesammelten Daten das Kalibrierungsmodell weiter zu verbessern , entwickelt, um Kinder mit Familienmitgliedern und medizinischem Personal eines Asthmaanfalls Warnung und Follow-up-Management tragbare Hilfsgeräte und Mann bereitzustellen Management-Plattform.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

200

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

  • Name: Sun K Huang, master
  • Telefonnummer: +86 13512750833
  • E-Mail: amwkdga@163.com

Studienorte

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510120
        • Rekrutierung
        • Guangzhou Institute of Respiratory Disease
        • Kontakt:
        • 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

3 Jahre bis 14 Jahre (Kind)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Kinder mit diagnostiziertem Asthma.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Klinische Diagnose von Asthma.

Ausschlusskriterien:

Schwere chronische Erkrankungen mit Organfunktionsstörungen und Atemnot.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Nur Fall
  • Zeitperspektiven: Interessent

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Pulsschlag
Zeitfenster: bis zu 24 Wochen
Die Nachsorge von bestätigten Asthmapatienten wurde auf der Grundlage intelligenter tragbarer Geräte durchgeführt, und mehrere physiologische Parameter wie die Herzfrequenz wurden in den Stadien vor dem Anfall, dem Anfall und der Remission erfasst
bis zu 24 Wochen
Sauerstoff im Blut
Zeitfenster: bis zu 24 Wochen
Die Nachbeobachtung von bestätigten Asthmapatienten wurde auf der Grundlage intelligenter tragbarer Geräte durchgeführt, und Blutsauerstoff wurde in den Stadien vor dem Anfall, dem Anfall und der Remission gesammelt
bis zu 24 Wochen
die Übung
Zeitfenster: bis zu 24 Wochen
Die Nachbeobachtung von bestätigten Asthmapatienten wurde auf der Grundlage intelligenter tragbarer Geräte durchgeführt, und die Übungen wurden in den Stadien vor dem Anfall, dem Anfall und der Remission erfasst
bis zu 24 Wochen
schlafen
Zeitfenster: bis zu 24 Wochen
Die Nachsorge von bestätigten Asthmapatienten wurde auf der Grundlage intelligenter tragbarer Geräte durchgeführt, und der Schlaf wurde in den Stadien vor dem Anfall, dem Anfall und der Remission erfasst
bis zu 24 Wochen

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Gewicht
Zeitfenster: bis zu 24 Wochen
Gewicht der eingeschriebenen Asthmapatienten
bis zu 24 Wochen
Höhe
Zeitfenster: bis zu 24 Wochen
Körpergröße der eingeschriebenen Asthmapatienten
bis zu 24 Wochen

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Guangzhou Institute of Respiratory Disease

Ermittler

  • Hauptermittler: Qin C Pan, master, Guangzhou Institute of Respiratory Disease

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)

1. Juni 2021

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. Dezember 2024

Studienabschluss (Voraussichtlich)

30. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

15. August 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

7. Februar 2022

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

17. Februar 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

17. Februar 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. Februar 2022

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • GuangzhouIRD-LSUN2

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Nein

Beschreibung des IPD-Plans

Innerhalb von sechs Monaten nach Abschluss der Studie.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

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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