- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06207929
Wearable Assisted Viral Evidence (WAVE)-Studie Eine dezentrale, prospektive Studie, die den Zusammenhang zwischen passiv erfassten Daten von tragbaren Aktivitätsgeräten und respiratorischen Virusinfektionen untersucht (WAVE)
4. September 2024 aktualisiert von: Evidation Health
Ziel dieser dezentralen Beobachtungsstudie ist die Rekrutierung und Beobachtung von Erwachsenen in den Vereinigten Staaten während der Grippesaison 2023–2024.
Die Hauptziele der Studie bestehen darin, einen Datensatz aus gepaarten tragbaren Daten, selbst gemeldeten Symptomen und respiratorischen Virusinfektionen (RVI) aus PCR-Tests während der Grippesaison 2023–2024 zu erstellen und einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, asymptomatische und symptomatische RVI genau zu klassifizieren und die Leistungsmetriken des Algorithmus verstehen.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
18157
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
California
-
San Mateo, California, Vereinigte Staaten, 94402
- Evidation Health
-
-
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
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Erwachsene Teilnehmer (ab 18 Jahren), die in den angrenzenden Vereinigten Staaten wohnen
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Lebt in den Vereinigten Staaten
- Spricht, liest und versteht Englisch
- Besitzt und verwendet derzeit ein tragbares Verbrauchergerät (Apple Watch, Garmin oder Fitbit) mit mindestens den erforderlichen Schritt- und Herzfrequenzdaten oder ist bereit, ein von der Studie bereitgestelltes Gerät zu tragen und die Fitbit-App herunterzuladen
- Bereit, ihr tragbares Gerät mit der Evidation-Plattform zu verbinden und es während der Dauer der Studie täglich mindestens 10 Stunden lang zu tragen
- Besitzt ein Smartphone mit installiertem Apple iOS 15 oder höher ODER Android Version 9.0 oder höher oder ist bereit für ein Update
- Bereit, über einen Zeitraum von 10 Wochen täglich und wöchentlich Fragebögen zu beantworten
- Bereit, zu Hause Nasenabstrichtests durchzuführen und die Nasenabstrichproben innerhalb von 24 Stunden nach Aufforderung zurückzusenden
- Erfüllt die Anforderungen an die Datendichte für tragbare Geräte
Ausschlusskriterien:
- Selbstberichtete Diagnose von Grippe und COVID durch einen Arzt oder durch einen Heimtest in den letzten 3 Monaten
- Derzeit an einer anderen Interventionsstudie zur Vorbeugung oder Behandlung von COVID-19 oder an einem anderen von Evidation durchgeführten Grippeprogramm beteiligt (Personen, die derzeit am FluSmart-Programm von Evidation teilnehmen, werden darüber informiert, dass ihre Teilnahme pausiert wird)
- Verfügt über eine primäre Postanschrift, bei der es sich um ein Postfach, eine Adresse eines Army Post Office (APO), eines Fleet Post Office (FPO) oder eines Diplomatic Post Office (DPO) oder eine US-Militärbasis im Ausland oder US-Territorien (Puerto Rico, U.S. Virgin) handelt Inseln, Guam, Nördliche Marianeninsel oder Amerikanisch-Samoa)
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 |
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Studienpopulation
Erwachsene Teilnehmer (ab 18 Jahren), die in den angrenzenden Vereinigten Staaten wohnen
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Die Hauptziele bestehen darin, einen Datensatz aus gepaarten tragbaren Daten, selbst gemeldeten Symptomen und bestätigten respiratorischen Virusinfektionen zu entwickeln und den Datensatz zur Entwicklung eines Algorithmus zur Klassifizierung asymptomatischer/symptomatischer RVIs zu verwenden
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums ca. 10 Monate
|
In dieser Studie werden Daten tragbarer Geräte erfasst, darunter Herzfrequenz, Schlaf, Aktivität und andere Datentypen von kommerziell erhältlichen tragbaren Aktivitäts-Trackern und Smartwatches (z. B.
Apple Watch, Fitbit, Garmin-Geräte) sowie selbstberichtete Daten im Zusammenhang mit dem Auftreten von Symptomen im Zusammenhang mit respiratorischen Virusinfektionen und koppeln diese Daten mit den Ergebnissen von PCR-Tests von seriellen Nasenabstrichen zu Hause auf SARS-CoV- 2, Influenza A, Influenza B und Respiratory Syncytial Virus (RSV).
Diese Daten werden verwendet, um zu bestimmen, ob diese Datentypen zur Entwicklung eines Algorithmus zur Klassifizierung von asymptomatischem und symptomatischem RVI verwendet werden können.
Die Leistung des Algorithmus wird in verschiedenen Dimensionen bewertet, darunter ROC AUC, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV.
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Bis zum Abschluss des Studiums ca. 10 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Das sekundäre Ziel dieser Beobachtungsstudie besteht darin, festzustellen, ob die Algorithmusleistung in verschiedenen demografischen Gruppen unterschiedlich ist
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums ca. 10 Monate
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Wir werden die Leistung des Algorithmus für verschiedene Teilnehmergruppen testen, um besser zu verstehen, ob die Leistung des Algorithmus je nach Demografie der Teilnehmer unterschiedlich ist.
Beispielsweise werden wir Leistungsmetriken in verschiedenen Untergruppen in Bezug auf Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit und Alter testen.
Für jede Untergruppe berichten wir über ROC-AUC, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV. wie angemessen.
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Bis zum Abschluss des Studiums ca. 10 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Ernesto Ramirez, PhD, Evidation Health
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
- Tokars JI, Olsen SJ, Reed C. Seasonal Incidence of Symptomatic Influenza in the United States. Clin Infect Dis. 2018 May 2;66(10):1511-1518. doi: 10.1093/cid/cix1060.
- Wiemken TL, Khan F, Puzniak L, Yang W, Simmering J, Polgreen P, Nguyen JL, Jodar L, McLaughlin JM. Seasonal trends in COVID-19 cases, hospitalizations, and mortality in the United States and Europe. Sci Rep. 2023 Mar 8;13(1):3886. doi: 10.1038/s41598-023-31057-1.
- Temple DS, Hegarty-Craver M, Furberg RD, Preble EA, Bergstrom E, Gardener Z, Dayananda P, Taylor L, Lemm NM, Papargyris L, McClain MT, Nicholson BP, Bowie A, Miggs M, Petzold E, Woods CW, Chiu C, Gilchrist KH. Wearable Sensor-Based Detection of Influenza in Presymptomatic and Asymptomatic Individuals. J Infect Dis. 2023 Apr 12;227(7):864-872. doi: 10.1093/infdis/jiac262.
- Mezlini A, Shapiro A, Daza EJ, Caddigan E, Ramirez E, Althoff T, Foschini L. Estimating the Burden of Influenza-like Illness on Daily Activity at the Population Scale Using Commercial Wearable Sensors. JAMA Netw Open. 2022 May 2;5(5):e2211958. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.11958.
- Shapiro A, Marinsek N, Clay I, Bradshaw B, Ramirez E, Min J, Trister A, Wang Y, Althoff T, Foschini L. Characterizing COVID-19 and Influenza Illnesses in the Real World via Person-Generated Health Data. Patterns (N Y). 2020 Dec 13;2(1):100188. doi: 10.1016/j.patter.2020.100188. eCollection 2021 Jan 8.
- Hunter V, Shapiro A, Chawla D, Drawnel F, Ramirez E, Phillips E, Tadesse-Bell S, Foschini L, Ukachukwu V. Characterization of Influenza-Like Illness Burden Using Commercial Wearable Sensor Data and Patient-Reported Outcomes: Mixed Methods Cohort Study. J Med Internet Res. 2023 Mar 23;25:e41050. doi: 10.2196/41050.
- Merrill MA, Safranchik E, Kolbeinsson A, et al. Homekit2020: A Benchmark for Time Series Classification on a Large Mobile Sensing Dataset with Laboratory Tested Ground Truth of Influenza Infections. Conference on Health, Inference, and Learning PMLR 209:207-228. 2023 Jun.
- Mayer C, Tyler J, Fang Y, Flora C, Frank E, Tewari M, Choi SW, Sen S, Forger DB. Consumer-grade wearables identify changes in multiple physiological systems during COVID-19 disease progression. Cell Rep Med. 2022 Apr 19;3(4):100601. doi: 10.1016/j.xcrm.2022.100601. eCollection 2022 Apr 19.
- Nestor B, Hunter J, Kainkaryam R, Drysdale E, Inglis JB, Shapiro A, Nagaraj S, Ghassemi M, Foschini L, Goldenberg A. Machine learning COVID-19 detection from wearables. Lancet Digit Health. 2023 Apr;5(4):e182-e184. doi: 10.1016/S2589-7500(23)00045-6. No abstract available.
- Shandhi MMH, Cho PJ, Roghanizad AR, Singh K, Wang W, Enache OM, Stern A, Sbahi R, Tatar B, Fiscus S, Khoo QX, Kuo Y, Lu X, Hsieh J, Kalodzitsa A, Bahmani A, Alavi A, Ray U, Snyder MP, Ginsburg GS, Pasquale DK, Woods CW, Shaw RJ, Dunn JP. A method for intelligent allocation of diagnostic testing by leveraging data from commercial wearable devices: a case study on COVID-19. NPJ Digit Med. 2022 Sep 1;5(1):130. doi: 10.1038/s41746-022-00672-z.
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)
21. Januar 2024
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
7. August 2024
Studienabschluss (Tatsächlich)
7. August 2024
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
20. Dezember 2023
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
4. Januar 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
17. Januar 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
5. September 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
4. September 2024
Zuletzt verifiziert
1. September 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- WAVE Study
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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UNENTSCHIEDEN
Beschreibung des IPD-Plans
Wir haben Bestimmungen in unserem Studienprotokoll und stimmen der Weitergabe codierter Studiendaten an zugelassene externe Forschungspartner zu.
Der Freigabeprozess ist noch nicht abgeschlossen.
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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