- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT01775826
Máquina de Validación - Clasificadores Aprendidos de Comportamiento Sedentario y Actividad Física (iWatch)
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
California
-
La Jolla, California, Estados Unidos, 92093
- UCSD
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
Criterios de inclusión para participantes de 6 a 17 años:
- proporcionar el consentimiento por escrito de los padres para completar los protocolos del estudio;
- proporcionar consentimiento verbal para completar los protocolos de estudio;
- voluntad de completar 2 visitas a las oficinas de UCSD;
- voluntad de usar múltiples dispositivos sensores en 7 días durante 12 horas por día;
- voluntad de usar acelerómetro de muñeca los 7 días durante las 24 horas del día;
- voluntad de que se les mida la altura y el peso;
- ser capaz de caminar sin ayuda
- capaz de leer y comprender materiales de estudio en inglés.
Criterios de inclusión para participantes de 18 a 64 años:
- proporcionar consentimiento por escrito para completar los protocolos del estudio;
- voluntad de completar 2 visitas a las oficinas de UCSD;
- voluntad de usar múltiples dispositivos sensores en 7 días durante 12 horas por día;
- voluntad de usar acelerómetro de muñeca los 7 días durante las 24 horas del día;
- completar una encuesta evaluando sus características demográficas;
- voluntad de que se les mida la altura y el peso;
- ser física y cognitivamente capaz de caminar sin ayuda,
- capaz de leer y comprender materiales de estudio en inglés.
Criterios de inclusión para participantes de 65 a 85 años:
- proporcionar consentimiento por escrito para completar los protocolos del estudio;
- responder correctamente preguntas verbales sobre su comprensión del consentimiento informado;
- voluntad de completar 2 visitas a las oficinas de UCSD;
- voluntad de usar múltiples dispositivos sensores en 7 días durante 12 horas por día;
- voluntad de usar acelerómetro de muñeca los 7 días durante las 24 horas del día;
- completar una encuesta evaluando su demografía;
- voluntad de que se les mida la altura y el peso;
- ser física y cognitivamente capaz de caminar sin la ayuda de otra persona (se permiten ayudas para caminar)
- capaz de leer y comprender materiales de estudio en inglés.
Criterio de exclusión:
- incapaz de deambular;
- asiste a un lugar de trabajo o escuela en los días de monitoreo que prohíbe que se tomen imágenes estáticas con una SenseCam que se lleva alrededor del cuello del participante;
- Embarazo en segundo o tercer trimestre.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Ciencia básica
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Otro: Todos los Propósitos
Todos los participantes.
|
Medición del comportamiento habitual (día a día) con sensores corporales.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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clasificación del comportamiento de la actividad física utilizando sensores de estudio (acelerómetros, Sensecam y GPS)
Periodo de tiempo: Base
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Usando un conjunto de datos anotados de imágenes SenseCam en tres subgrupos de población de vida libre, compararemos la sensibilidad, la especificidad y el porcentaje de acuerdo entre los clasificadores de comportamiento derivados de: (a) acelerómetros de un solo eje frente a multieje; (b) recuentos de movimientos agregados frente a datos de aceleración sin procesar; (c) acelerómetros montados en la cadera frente a la muñeca. Determinar (a) la medida en que la adición de datos de GPS mejora la precisión de la discriminación en comparación con la clasificación de comportamiento solo del acelerómetro (es decir, el mejor clasificador resultante del Objetivo 1); y (b) la medida en que la adición de datos GIS mejora la precisión de la discriminación en comparación con la clasificación del comportamiento del acelerómetro y el GPS solo (es decir, el mejor clasificador resultante del Objetivo 2a). |
Base
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Moghimi, Mohammad**; Kerr, Jacqueline; Johnson, Eileen; Godbole, Suneeta; Belongie, Serge Discriminative Regions: A Substrate for Analyzing Life-Logging Image Sequences MultiMedia Modeling 2015 357-368.
- Kerr J, Patterson RE, Ellis K, Godbole S, Johnson E, Lanckriet G, Staudenmayer J. Objective Assessment of Physical Activity: Classifiers for Public Health. Med Sci Sports Exerc. 2016 May;48(5):951-7. doi: 10.1249/MSS.0000000000000841.
- Ellis K, Kerr J, Godbole S, Staudenmayer J, Lanckriet G. Hip and Wrist Accelerometer Algorithms for Free-Living Behavior Classification. Med Sci Sports Exerc. 2016 May;48(5):933-40. doi: 10.1249/MSS.0000000000000840.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
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Publicado por primera vez (Estimar)
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Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- 1R01CA164993-01A1 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
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