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Evaluación de la Alfombra Inteligente para Detección de Caídas de Personas Mayores DETECT'CHUTE CLINIBED (CLINIBED)

19 de noviembre de 2018 actualizado por: University Hospital, Lille

DETECT'CHUTE CLINIBED es una alfombra inteligente equipada con varios sensores. Posicionado a los pies de la cama, este sistema permite detectar i) la caída del paciente de la cama y ii) cuando el paciente no vuelve a la cama después de cierto tiempo. Cuando se detecta uno de estos dos eventos, el sistema envía un sistema de mensajes cortos (SMS) y/o un correo electrónico al personal médico. El objetivo de este estudio clínico es probar la capacidad del sistema para detectar y transmitir alarmas para ambos eventos.

En este ensayo clínico, los investigadores probarán los valores predictivos positivo y negativo de las alarmas para ambos eventos.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Actual)

4

Fase

  • No aplica

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

70 años y mayores (Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Descripción

Criterios de inclusión:

  • residentes de la instalación libres para levantarse por la noche (sin barrera)
  • los residentes pueden o no estar sufriendo de la enfermedad de Alzheimer o enfermedades relacionadas.
  • haber caído varias veces en los últimos 12 meses y/o con riesgo de caída (time up and go test ≥ 20 segundos).

Criterio de exclusión:

  • Sujeto bajo tutela
  • uso de barreras nocturnas u otras formas de contención física consideradas necesarias por el médico a cargo de la unidad de atención o el paciente
  • Negativa de los familiares del residente.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

  • Propósito principal: Diagnóstico
  • Asignación: N / A
  • Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
  • Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Experimental: Alfombra inteligente
Las alfombras DETECT'CHUTE se colocan por la noche a los pies de la cama y el personal de enfermería las pone en movimiento tan pronto como la persona mayor se acuesta a dormir. Serán retirados a la mañana siguiente del levantamiento del residente. Cada paciente se beneficiará de la colchoneta durante 1 mes.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
el valor predictivo positivo de las alertas
Periodo de tiempo: Durante 30 días
Evaluación del valor predictivo positivo de las alertas emitidas por el sistema. En el caso de una alerta, los cuidadores se trasladarán inmediatamente a la habitación del residente para ver si la alerta indica una caída real o no retorno.
Durante 30 días

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
el valor predictivo negativo de las alertas
Periodo de tiempo: Durante 30 días
Mide el valor predictivo negativo de caídas y alertas de caídas.
Durante 30 días
Límite de tiempo de la intervención de la enfermera
Periodo de tiempo: Durante 30 días

Después de cada recepción de alarma (caída o retorno) se estimará el tiempo de intervención.

Rondas periódicas realizadas por los cuidadores al ritmo habitual, y verá la aparición de una caída no señalada por la alfombra.

Durante 30 días

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: François Puissieux, MD,PhD, University Hospital, Lille

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

23 de mayo de 2018

Finalización primaria (Actual)

19 de noviembre de 2018

Finalización del estudio (Actual)

19 de noviembre de 2018

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

28 de febrero de 2018

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

6 de marzo de 2018

Publicado por primera vez (Actual)

7 de marzo de 2018

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

21 de noviembre de 2018

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

19 de noviembre de 2018

Última verificación

1 de noviembre de 2018

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • 2016_58
  • 2017-A01910-53 (Otro identificador: ID-RCB number, ANSM)

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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