- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05340933
Stimme, Dyspnoe und akutes Atemversagen (LocuPnée-H)
Sprache und Stimme als Biomarker des physiologischen Status bei Patienten mit Atemwegserkrankungen: Proof of Concept bei akuten Atemwegserkrankungen, die in einem Lungenkrankenhaus behandelt werden
Die Atmung ist eine automatische, lebenswichtige Funktion, die die Besonderheit aufweist, dass sie für andere Handlungen als die Atmung willkürlich kontrollierbar ist. Die Sprachproduktion ist ein charakteristisches Beispiel für die Nutzung des Atmungssystems für nichtrespiratorische Zwecke. Damit die Sprache angemessen produziert und moduliert werden kann, ist ein gesundes Atmungssystem erforderlich. Bei Patienten mit Atemwegserkrankungen wird es schwierig, in eine automatische Steuerung der Atmung einzugreifen, die intensiv aktiv ist, um die Atemdefizite auszugleichen. Die Sprachproduktion ist beeinträchtigt, und im Gegenzug kann Sprache Atemnot hervorrufen. Diese Studie untersucht die Hypothese, dass longitudinale Veränderungen der Sprachmerkmale mit der klinischen Entwicklung akuter respiratorischer Episoden einhergehen. Ziel ist es, solche Veränderungen als prognostische Indikatoren im Hinblick auf zukünftige telemedizinische Anwendungen zu validieren. Die getestete Hypothese ist die eines Zusammenhangs zwischen:
- Stimmliche Anomalien bei der Aufnahme (bewertet in Bezug auf bekannte Daten innerhalb einer Normalpopulation (bereits zusammengestellte Datenbank heiliger Probanden) und des anfänglichen klinischen Schweregrads (bewertet nach den üblichen klinischen und gasometrischen Kriterien):
- die Entwicklung von Stimmanomalien während des Aufenthalts und die klinische Entwicklung.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Paris, Frankreich, 75013
- Departement of Respiratory Medicine , Pitié-Salpêtrière Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die in der pneumologischen Abteilung von Pitié-Salpêtrière mit einer akuten Atemwegserkrankung (Lungenentzündung jeglicher Ursache, COVID-Pneumonie je nach epidemischem Kontext, COPD-Dekompensation usw.) stationär aufgenommen werden;
- deren Zustand einen Gesprächsaustausch mit dem Pflegepersonal im Rahmen der üblichen Pflege zulässt;
- Erwachsene, nicht geschützt;
- fließend Französisch verstehen und sprechen;
- dem Sozialversicherungssystem angeschlossen;
- die Informationsbroschüre gelesen und verstanden zu haben;
- der Nutzung ihrer Daten nicht widersprechen;
Ausschlusskriterien:
- ein klinischer Zustand bei der Aufnahme, der zu schwerwiegend ist, als dass der Patient die üblichen Fragen der anamnestischen und klinischen Untersuchung beantworten könnte
- Patienten mit unkorrigierten Hörproblemen
- Patienten mit neurologischen, otorhinolaryngologischen oder psychiatrischen Pathologien
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Arm 1
Der Eingriff entspricht der Stimmregistrierung
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Sprachregistrierung
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Charakterisieren Sie die Stimmanalyse als Biomarker des Atemwegsstatus und seiner Entwicklung bei in der Pneumologie hospitalisierten Patienten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen, die in der Pneumologie hospitalisiert sind
Zeitfenster: 1 Monat
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Algorithmen für maschinelles Lernen, die auf der Audiodatenbank trainiert wurden, die aus Patientengesprächen mit medizinischem Personal gewonnen wurde.
Stimmparameter: Atemrhythmen und -intensität sowie Artikulationsleistungen werden aus der Stimmaufzeichnung extrahiert, kombiniert und von den Algorithmen analysiert.
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1 Monat
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Korrelation des Einsatzes sprachbasierter Algorithmen und medizinischer Diagnose.
Zeitfenster: 1 Monat
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Eine medizinische Diagnose basierend auf physiologischen Parametern (Herzfrequenz (Schläge pro Minute); Sauerstoffsättigung (%); Atemfrequenz (Zyklus/Minute)) wird in der Routineversorgung durchgeführt und mit den Ergebnissen des Algorithmus korreliert.
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1 Monat
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Mitarbeiter und Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Thomas SIMILOWSKI, MD, PhD, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- APHP211210
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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