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SENSING-AI-Kohorte: Retrospektive Studie (SENSING-AI)

14. Februar 2025 aktualisiert von: Adhera Health, Inc.

Retrospektive Datenerfassung für SENSING-AI: eine tragbare Plattform zur Frühdiagnose emotionaler Störungen und Exazerbationen bei Patienten mit Long-COVID durch den Einsatz künstlicher Intelligenz

Die retrospektive Studie wird verwendet, um ein Modell der künstlichen Intelligenz zur Risikostratifizierung physiologischer und psychologischer Komplikationen zu entwickeln, die sich aus den in der elektronischen Krankenakte und im Erstkonsultationsbericht verfügbaren Informationen ergeben, um Patienten und medizinisches Fachpersonal dabei zu unterstützen, den Gesundheitsprozess für Patienten, bei denen diagnostiziert wurde, besser zu verwalten langes COVID.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die personalisierte Stratifizierung des Risikos von Komplikationen im Zusammenhang mit persistierendem COVID sowohl physiologisch als auch psychologisch würde das Kosteneffizienzmodell für die Behandlung dieser Patienten optimieren. Ebenso würde die Früherkennung von Komplikationen im Zusammenhang mit persistierendem COVID bei Patienten, die gefährdeten Gruppen angehören, die Behandlungszeiten und damit die Prognose des Patienten verbessern.

Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, anonymisierte retrospektive Daten von Patienten mit Long-COVID zu sammeln, um zur Bildung der SENSING-AI-Kohorte beizutragen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

103

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Spanien
      • Seville, Spanien, 41009
        • Virgen Macarena University Hospital

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

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Stichprobengröße für die retrospektive Studie, die ausreicht, um eine erste Version der Risikostratifizierungsmodelle zu erstellen, wird etwa 100 Fälle betragen. Die Zielpopulation wird so ausgewogen wie möglich aus Probanden sein, die 1 Monat, 3 Monate, 6 Monate und 1 Jahr nach der Langzeitkomplikation aufgrund von Langzeit-COVID-19-Komplikationen (entweder fachärztliche Konsultationen oder eine ungeplante Krankenhauseinweisung) eine spezielle Behandlung benötigten Personen, die eine COVID-19-Diagnose haben, und diejenigen, die keine solche spezielle Pflege benötigten.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Volljährig
  • Im letzten Jahr wurde langes COVID-19 diagnostiziert
  • Bei Vorliegen eines dieser Symptome:
  • Asthenie (Müdigkeit)
  • Dyspnoe
  • Kurzatmigkeit
  • Angst
  • Stress
  • Depression
  • Schlafstörung

Ausschlusskriterien:

  • Besuchte eine spezialisierte Pflegeberatung
  • Wurde im letzten Jahr aufgrund eines Problems, das nicht mit den COVID-Komplikationen zusammenhängt, ins Krankenhaus eingeliefert

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
Retrospektive Long-COVID-Fälle
Die Zielpopulation wird so ausgewogen wie möglich aus Probanden sein, die 1 Monat, 3 Monate, 6 Monate und 1 Jahr nach der Langzeitkomplikation aufgrund von Langzeit-COVID-19-Komplikationen (entweder fachärztliche Konsultationen oder eine ungeplante Krankenhauseinweisung) eine spezielle Behandlung benötigten Personen, die eine COVID-19-Diagnose haben, und diejenigen, die keine solche spezielle Pflege benötigten.
Sonstiges: Überprüfung der verfügbaren klinischen Datenquellen im Zusammenhang mit Anwendungsfällen
Es wird eine Überprüfung der verfügbaren klinischen Datenquellen im Zusammenhang mit Anwendungsfällen geben. Darüber hinaus werden diese Informationen durch eine Kohorte anonymisierter retrospektiver Daten von 100 Fällen ergänzt, die aus den klinischen Informationen stammen, die sich aus der Unterstützung von COVID-19-Patienten ergeben, die vom Primary Care Health District von Sevilla Norte und der Abteilung für Infektionskrankheiten der Virgen verwaltet werden Universitätskrankenhaus Macarena

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Retrospektive SENSING-AI-Kohorte
Zeitfenster: 1 Monat
Die retrospektive SENSING-AI-Kohorte wird aus klinischen Informationen von 100 Fällen von Patienten mit langer COVID-19-Erkrankung gespeist.
1 Monat

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Adhera Health, Inc.

Mitarbeiter

Hospital Universitario Virgen Macarena

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)

18. Januar 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

25. Februar 2022

Studienabschluss (Tatsächlich)

25. Februar 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

31. Januar 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

31. Januar 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

7. Februar 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. März 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

14. Februar 2025

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • SEN-0121

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

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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