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Vorhersage über das Wiederauftreten von manischen und depressiven Episoden bei bipolarer Störung

4. Mai 2023 aktualisiert von: National Taiwan University Hospital
Stimmungsstörungen (einschließlich bipolarer Störungen und Major Depression) sind chronische psychische Störungen mit hoher Rezidivrate. Je höher die Zahl der Rezidive ist, desto schlechter ist die Langzeitprognose. Diese Studie zielt darauf ab, ein Vorhersagemodell für das Wiederauftreten von manischen und depressiven Episoden bei affektiven Störungen zu erstellen, mit der Hoffnung, das Wiederauftreten eines Rückfalls so früh wie möglich für eine rechtzeitige klinische Intervention zu erkennen. Wir werden eine tragbare Smartwatch einsetzen, um bei 100 Patienten mit bipolarer Störung ein Jahr lang Herzfrequenz, Schlafmuster, Aktivitätsniveau sowie emotionalen Status zu erfassen und ihren Stimmungsstatus (d. h. manische Episode, depressive Episode und euthymischer Zustand) zu kommentieren ). Wir erwarten, Vorhersagemodelle zu etablieren, um das Wiederauftreten von Stimmungsepisoden vorherzusagen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

100

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Taiwan
      • Taipei, Taiwan
        • Rekrutierung
        • National Taiwan University Hospital
        • 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

  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Wir werden 100 Patienten mit Stimmungsstörungen aus der psychiatrischen Abteilung und den ambulanten Diensten der Abteilung für Psychiatrie des National Taiwan University Hospital rekrutieren. Alle Teilnehmer werden ein Jahr lang verfolgt, um das tägliche Aktivitätsniveau, die Schlafmuster, die Herzfrequenz durch Aktigrafie sowie den Standort, den Stimmungsbericht, die Medikamenteneinnahme und das Gesichtsfoto über die von Co-PI Lai entwickelte Smartphone-App zu erfassen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • DSM-5 Bipolare Störung oder depressive Störung
  • 20~60 Jahre alt
  • Bereitschaft, Smartwatch und Smartphone die meiste Zeit zu tragen

Ausschlusskriterien:

  • Komorbid mit Substanzgebrauchsstörung
  • Smartwatch und Smartphone können nicht verwendet werden

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
BP
100 Patienten mit Stimmungsstörungen aus der psychiatrischen Abteilung und den ambulanten Diensten der Abteilung für Psychiatrie des National Taiwan University Hospital
Gerät: Tragbarer Aktivitätstracker
Die Garmin Smartwatch zeichnet Funktionen wie Aktivitäten, Herzfrequenz und Schlaf über die Smartphone-App auf

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwicklung und Verifizierung eines Algorithmus zur Vorhersage von Stimmungsepisoden
Zeitfenster: 1 Jahr
Die gesammelten Daten gelten für den Lernalgorithmus Random Forest, der zur Trainingszeit eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen erstellt und eine Klasse ausgibt, die der Modus der Klassen der einzelnen Bäume ist. Die Leistung des trainierten Vorhersagemodells wurde bewertet, indem die Genauigkeit, Empfindlichkeit, Spezifität und die Fläche unter der Kurve des Modells bewertet wurden. In einem maschinellen Lernprozess wird ein Teil der Daten für das Modelltraining und der andere Teil für das Testen des Modells verwendet.
1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

National Taiwan University Hospital

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)

2. März 2020

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2024

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. April 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. April 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. April 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Schätzen)

8. Mai 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. Mai 2023

Zuletzt verifiziert

1. März 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 202002006RINA

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Alle Daten in dieser Studie werden unter Wahrung der Privatsphäre und Vertraulichkeit angemessen aufbewahrt. Alle personenbezogenen Daten werden durch die Forschungs-ID-Nummer ersetzt.

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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