- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT03826407
Desarrollo de un sistema de punto de atención para el pronóstico de coma automatizado
Desarrollo de un sistema de punto de atención para el pronóstico de coma automatizado: un estudio de cohorte prospectivo
Descripción general del estudio
Estado
Descripción detallada
El Problema: Coma es un estado de inconsciencia con una variedad de causas. Las pruebas tradicionales para la predicción del resultado del coma se basan principalmente en un conjunto de observaciones clínicas (p. ej., constricción pupilar). Sin embargo, recientemente, los potenciales relacionados con eventos (ERP, que son respuestas electroencefalográficas [EEG] transitorias a estímulos auditivos, visuales o táctiles) se han introducido como predictores útiles de un resultado positivo de coma (es decir, emergencia). Sin embargo, tales pruebas requieren un neurofisiólogo experto, y esas personas son escasas. Además, ninguno de los enfoques actuales tiene suficientes precisiones predictivas positivas y negativas para proporcionar pronósticos definitivos en el entorno clínico.
Objetivo: Los investigadores aplicarán métodos innovadores de aprendizaje automático para analizar los EEG de los pacientes (50 pacientes y 40 controles sanos) para desarrollar un sistema de punto de atención simple, objetivo, replicable y económico que pueda mejorar significativamente la precisión del pronóstico del coma en relación con los métodos actuales. . Los requisitos físicos del sistema propuesto consisten únicamente en un sistema de EEG (económico en términos de equipo médico) y una computadora portátil convencional.
Metodología: los investigadores tienen la intención de ampliar los algoritmos más nuevos del equipo y desarrollar herramientas de aprendizaje automático para el análisis y la detección automáticos de componentes de ERP. Los resultados preliminares del equipo a este respecto han sido muy prometedores. Las características más destacadas (es decir, biomarcadores) extraídas del ERP se identificarán y combinarán de manera óptima para brindar un indicador preciso del pronóstico. Las características se extraerán de las redes cerebrales en estado de reposo y de las trayectorias de red asociadas con el procesamiento de señales ERP.
Importancia: el trabajo propuesto permitirá a los médicos de cuidados intensivos evaluar el pronóstico del coma con rapidez y precisión. Por lo tanto, las familias y su equipo de atención médica recibirán la información más precisa posible para guiar las discusiones sobre los objetivos de la atención y las terapias de soporte vital en el contexto del tratamiento de las consecuencias de una lesión neurológica devastadora.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Ontario
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Hamilton, Ontario, Canadá, L8L 2X2
- McMaster University Hamilton Health Sciences / Hamilton General Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
El grupo Coma/DOC incluirá 50 pacientes de las unidades de cuidados intensivos, la unidad de reducción neurológica o la unidad de cuidados coronarios del Hospital General de Hamilton (Ontario, Canadá) que están en coma (puntuación de GCS = 3-8) o que tienen otros trastornos de la conciencia (MCS o UWS).
El grupo de control de 40 controles sanos emparejados se reclutará principalmente de la comunidad de Hamilton (Ontario, Canadá).
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes (≥ 18 años de edad) admitidos principalmente en las Unidades de Cuidados Intensivos, la Unidad de Reducción Neurológica o la Unidad de Cuidados Coronarios en el Hospital General de Hamilton que están en coma con una puntuación de la Escala de Coma de Glasgow (GCS) de 3-8, o;
- Pacientes (≥ 18 años de edad) que tienen otros trastornos de la conciencia, principalmente estado de conciencia mínima (MCS) o síndrome de vigilia sin respuesta (UWS; también conocido como estado vegetativo).
Criterio de exclusión:
- Insuficiencia hepática grave (es decir, Child-Pugh Clase C)
- Insuficiencia renal grave (es decir, urea ≥ 40)
- Lesión anterior de cabeza abierta
- Neoplasia maligna primaria y secundaria conocida del sistema nervioso central
- Discapacidad auditiva conocida
- Patología intracraneal previa que requirió intervenciones neuroquirúrgicas en las últimas 72 horas
- Cualquiera que los intensivistas asistentes consideren médicamente inadecuado para este estudio.
Controles saludables:
Inclusión:
- ≥ 18 años de edad
- sin problemas visuales, de lenguaje, de aprendizaje o auditivos
- sin antecedentes de trastorno neurológico o psiquiátrico
- no tomar actualmente ningún medicamento que actúe sobre el sistema nervioso central, como antidepresivos, ansiolíticos o antiepilépticos
Exclusión:
(Solo durante la pandemia de COVID-19)
- ≥ 60 años de edad
- tener un sistema inmunológico debilitado
- tiene una o más de las condiciones médicas de alto riesgo de COVID-19, según el sitio web del gobierno de Canadá: https://www.canada.ca/en/public-health/services/publications/diseases-conditions/people-high- riesgo-de-enfermedad-grave-covid-19.html.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
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Pacientes DOC
Pacientes en coma (puntuación GCS de 3-8) o con otro trastorno de la conciencia, principalmente estado de conciencia mínima (MCS) o síndrome de vigilia sin respuesta (UWS; también conocido como estado vegetativo)
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Control Saludable
Controles sanos emparejados sin diagnósticos neurológicos actuales
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Cambio en múltiples medidas electrofisiológicas en puntos de tiempo específicos durante el coma
Periodo de tiempo: hasta 30 días a partir de la fecha de contratación
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Los potenciales relacionados con eventos (ERP) y los períodos de estado de reposo se evaluarán en los intervalos especificados como una diferencia entre puntos de tiempo sucesivos.
Las medidas de ERP incluirán valores de amplitud y latencia de N1, P2, MMN, P3a, P3b y N400 para evaluar diferentes niveles de procesamiento consciente y presencia de signos de un estado consciente predictivo de emergencia posterior.
Además, se obtendrán medidas de EEG en reposo a intervalos regulares.
Los datos de EEG/ERP se registrarán durante un máximo de 24 horas consecutivas en un máximo de 5 puntos de tiempo que abarcan 30 días a partir de la fecha de reclutamiento para realizar un seguimiento de la progresión de los participantes.
La fecha de la evaluación inicial se indicará como Día 0, y las evaluaciones posteriores se realizarán idealmente el Día 3, el Día 10, el Día 20 y el Día 30, a menos que haya un cambio de ≥ 2 puntos en la puntuación GCS del paciente.
El cambio en todas las medidas especificadas se evaluará en las grabaciones de hasta 24 horas tomadas en 5 puntos de tiempo diferentes.
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hasta 30 días a partir de la fecha de contratación
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Cambio en múltiples medidas electrofisiológicas en puntos de tiempo específicos durante MCS o UWS
Periodo de tiempo: hasta 6 meses a partir de la fecha de contratación
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Los potenciales relacionados con eventos (ERP) y los períodos de estado de reposo se evaluarán en los intervalos especificados como una diferencia entre puntos de tiempo sucesivos.
Las medidas de ERP incluirán valores de amplitud y latencia de N1, P2, MMN, P3a, P3b y N400 para evaluar diferentes niveles de procesamiento consciente y presencia de signos de un estado consciente predictivo de emergencia posterior.
Además, se obtendrán medidas de EEG en reposo a intervalos regulares.
Los datos de EEG/ERP se registrarán durante un período inicial de hasta 24 horas consecutivas, seguido de registros de hasta 2 horas de duración que pueden realizarse aproximadamente una vez a la semana hasta que el paciente recupere la conciencia o ya no se encuentre dentro del Hamilton Health Sistema de Ciencias, o hasta 6 meses a partir de la fecha de su inscripción en el estudio, lo que ocurra primero.
El cambio en todas las medidas especificadas se evaluará a través de las grabaciones realizadas en cada punto de tiempo.
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hasta 6 meses a partir de la fecha de contratación
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Correlación entre las medidas conductuales y electrofisiológicas después de la aparición del coma/DOC
Periodo de tiempo: Dentro de un período de tiempo de 30 días posterior al reclutamiento
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La emergencia del paciente se controlará mediante la Escala de resultados de Glasgow (GOS).
En el caso de la emergencia del paciente, se registran los procedimientos de prueba electrofisiológicos completos para correlacionarlos con las medidas conductuales tradicionales.
Las medidas electrofisiológicas obtenidas en este momento (emergencia) se compararán con las mismas medidas obtenidas en los diferentes momentos durante el coma/DOC (Resultado 1/2) para detectar cambios clínicamente relevantes y posibles marcadores de pronóstico que se pueden haber obtenido en un momento dado. punto de prueba anterior.
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Dentro de un período de tiempo de 30 días posterior al reclutamiento
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Sensibilidad y especificidad de las capacidades pronósticas de las medidas electrofisiológicas
Periodo de tiempo: Dentro de un período de tiempo de 30 días posterior al reclutamiento
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Los análisis compararán las medidas electrofisiológicas como predictores de resultados con las herramientas tradicionales basadas en el comportamiento.
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Dentro de un período de tiempo de 30 días posterior al reclutamiento
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Viabilidad del procedimiento
Periodo de tiempo: hasta 6 meses a partir de la fecha de contratación
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El equipo también evaluará si las sesiones de EEG repetidas, que duran hasta 24 horas, durante la duración del coma/DOC es un enfoque factible para predecir la aparición y el resultado del coma.
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hasta 6 meses a partir de la fecha de contratación
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Correlación entre los factores individuales del paciente, los resultados del EEG y el resultado del coma
Periodo de tiempo: hasta 30 días a partir de la fecha de contratación
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El estudio también recopila datos demográficos, antecedentes médicos, información sobre lesiones y otros marcadores fisiológicos del registro de salud del paciente y la evaluación fisiológica concurrente durante el período de estudio.
Los análisis evaluarán las correlaciones entre estos factores y el resultado del coma y los hallazgos del EEG.
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hasta 30 días a partir de la fecha de contratación
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Correlaciones entre factores de pacientes individuales, resultados de EEG y resultados de DOC
Periodo de tiempo: hasta 6 meses a partir de la fecha de contratación
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El estudio también recopila datos demográficos, antecedentes médicos, información sobre lesiones y otros marcadores fisiológicos del registro de salud del paciente y la evaluación fisiológica concurrente durante el período de estudio.
Los análisis evaluarán las correlaciones entre estos factores y el resultado DOC y los hallazgos del EEG.
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hasta 6 meses a partir de la fecha de contratación
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: John F Connolly, PhD, McMaster University
- Silla de estudio: Alison Fox-Robichaud, MD, Hamilton Health Sciences - Hamilton General site
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Jones C. Glasgow coma scale. Am J Nurs. 1979 Sep;79(9):1551-3. No abstract available.
- Chiappa KH, Hill RA. Evaluation and prognostication in coma. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1998 Feb;106(2):149-55. doi: 10.1016/s0013-4694(97)00118-1.
- de Sousa LC, Colli BO, Piza MR, da Costa SS, Ferez M, Lavrador M. Auditory brainstem response: prognostic value in patients with a score of 3 on the Glasgow Coma Scale. Otol Neurotol. 2007 Apr;28(3):426-8. doi: 10.1097/MAO.0b013e3180326170.
- Logi F, Fischer C, Murri L, Mauguiere F. The prognostic value of evoked responses from primary somatosensory and auditory cortex in comatose patients. Clin Neurophysiol. 2003 Sep;114(9):1615-27. doi: 10.1016/s1388-2457(03)00086-5.
- Lew HL, Poole JH, Castaneda A, Salerno RM, Gray M. Prognostic value of evoked and event-related potentials in moderate to severe brain injury. J Head Trauma Rehabil. 2006 Jul-Aug;21(4):350-60. doi: 10.1097/00001199-200607000-00006.
- Kane NM, Butler SR, Simpson T. Coma outcome prediction using event-related potentials: P(3) and mismatch negativity. Audiol Neurootol. 2000 May-Aug;5(3-4):186-91. doi: 10.1159/000013879.
- Morlet D, Fischer C. MMN and novelty P3 in coma and other altered states of consciousness: a review. Brain Topogr. 2014 Jul;27(4):467-79. doi: 10.1007/s10548-013-0335-5. Epub 2013 Nov 27.
- Fischer C, Morlet D, Bouchet P, Luaute J, Jourdan C, Salord F. Mismatch negativity and late auditory evoked potentials in comatose patients. Clin Neurophysiol. 1999 Sep;110(9):1601-10. doi: 10.1016/s1388-2457(99)00131-5.
- Holeckova I, Fischer C, Giard MH, Delpuech C, Morlet D. Brain responses to a subject's own name uttered by a familiar voice. Brain Res. 2006 Apr 12;1082(1):142-52. doi: 10.1016/j.brainres.2006.01.089.
- Garrido MI, Kilner JM, Stephan KE, Friston KJ. The mismatch negativity: a review of underlying mechanisms. Clin Neurophysiol. 2009 Mar;120(3):453-63. doi: 10.1016/j.clinph.2008.11.029. Epub 2009 Jan 31.
- Sonnadara RR, Alain C, Trainor LJ. Occasional changes in sound location enhance middle latency evoked responses. Brain Res. 2006 Mar 3;1076(1):187-92. doi: 10.1016/j.brainres.2005.12.093. Epub 2006 Feb 17.
- Duncan CC, Barry RJ, Connolly JF, Fischer C, Michie PT, Naatanen R, Polich J, Reinvang I, Van Petten C. Event-related potentials in clinical research: guidelines for eliciting, recording, and quantifying mismatch negativity, P300, and N400. Clin Neurophysiol. 2009 Nov;120(11):1883-1908. doi: 10.1016/j.clinph.2009.07.045. Epub 2009 Sep 30.
- Schnakers C, Vanhaudenhuyse A, Giacino J, Ventura M, Boly M, Majerus S, Moonen G, Laureys S. Diagnostic accuracy of the vegetative and minimally conscious state: clinical consensus versus standardized neurobehavioral assessment. BMC Neurol. 2009 Jul 21;9:35. doi: 10.1186/1471-2377-9-35.
- Guldenmund P, Stender J, Heine L, Laureys S. Mindsight: diagnostics in disorders of consciousness. Crit Care Res Pract. 2012;2012:624724. doi: 10.1155/2012/624724. Epub 2012 Nov 14.
- Giacino JT, Fins JJ, Laureys S, Schiff ND. Disorders of consciousness after acquired brain injury: the state of the science. Nat Rev Neurol. 2014 Feb;10(2):99-114. doi: 10.1038/nrneurol.2013.279. Epub 2014 Jan 28.
- Laureys S, Celesia GG, Cohadon F, Lavrijsen J, Leon-Carrion J, Sannita WG, Sazbon L, Schmutzhard E, von Wild KR, Zeman A, Dolce G; European Task Force on Disorders of Consciousness. Unresponsive wakefulness syndrome: a new name for the vegetative state or apallic syndrome. BMC Med. 2010 Nov 1;8:68. doi: 10.1186/1741-7015-8-68.
- Armanfard N, Komeili M, Reilly JP, Mah R, Connolly JF. Automatic and continuous assessment of ERPs for mismatch negativity detection. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2016 Aug;2016:969-972. doi: 10.1109/EMBC.2016.7590863.
- Ghosh-Dastidar S, Adeli H, Dadmehr N. Principal component analysis-enhanced cosine radial basis function neural network for robust epilepsy and seizure detection. IEEE Trans Biomed Eng. 2008 Feb;55(2 Pt 1):512-8. doi: 10.1109/TBME.2007.905490.
- Guler I, Ubeyli ED. Multiclass support vector machines for EEG-signals classification. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2007 Mar;11(2):117-26. doi: 10.1109/titb.2006.879600.
- Cao C, Tutwiler RL, Slobounov S. Automatic classification of athletes with residual functional deficits following concussion by means of EEG signal using support vector machine. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2008 Aug;16(4):327-35. doi: 10.1109/TNSRE.2008.918422.
- Ravan M, Hasey G, Reilly JP, MacCrimmon D, Khodayari-Rostamabad A. A machine learning approach using auditory odd-ball responses to investigate the effect of Clozapine therapy. Clin Neurophysiol. 2015 Apr;126(4):721-30. doi: 10.1016/j.clinph.2014.07.017. Epub 2014 Aug 27.
- Khodayari-Rostamabad A, Reilly JP, Hasey GM, de Bruin H, Maccrimmon DJ. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin Neurophysiol. 2013 Oct;124(10):1975-85. doi: 10.1016/j.clinph.2013.04.010. Epub 2013 May 15.
- Wijdicks EF, Bamlet WR, Maramattom BV, Manno EM, McClelland RL. Validation of a new coma scale: The FOUR score. Ann Neurol. 2005 Oct;58(4):585-93. doi: 10.1002/ana.20611.
- Jennett B, Bond M. Assessment of outcome after severe brain damage. Lancet. 1975 Mar 1;1(7905):480-4. doi: 10.1016/s0140-6736(75)92830-5.
- Armanfard N, Reilly JP, Komeili M. Local Feature Selection for Data Classification. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2016 Jun;38(6):1217-27. doi: 10.1109/TPAMI.2015.2478471. Epub 2015 Sep 14.
- Armanfard N, Reilly JP, Komeili M. Logistic Localized Modeling of the Sample Space for Feature Selection and Classification. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst. 2018 May;29(5):1396-1413. doi: 10.1109/TNNLS.2017.2676101. Epub 2017 Mar 21.
- Connolly JF, Reilly JP, Fox-Robichaud A, Britz P, Blain-Moraes S, Sonnadara R, Hamielec C, Herrera-Diaz A, Boshra R. Development of a point of care system for automated coma prognosis: a prospective cohort study protocol. BMJ Open. 2019 Jul 17;9(7):e029621. doi: 10.1136/bmjopen-2019-029621.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
Finalización primaria (ACTUAL)
Finalización del estudio (ANTICIPADO)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (ACTUAL)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Desordenes mentales
- Enfermedades Cerebrales
- Enfermedades del Sistema Nervioso Central
- Enfermedades del Sistema Nervioso
- Manifestaciones neurológicas
- Manifestaciones neuroconductuales
- Trastornos neurocognitivos
- Daño Cerebral Crónico
- Inconsciencia
- Trastornos de la conciencia
- Estado vegetativo persistente
- Coma
Otros números de identificación del estudio
- ComaML2018
- CPG158287 (OTHER_GRANT: Canadian Institutes of Health Research)
- CHRP 523461-18 (OTHER_GRANT: Natural Sciences and Engineering Research Council)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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Ensayos clínicos sobre Trastorno de la conciencia
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Queens College, The City University of New YorkReclutamientoPublicación de artículos enviados al American Journal of Public HealthEstados Unidos
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Children's Healthcare of AtlantaTerminadoNiños que se sometieron a un trasplante de corazón antes de los 18 años | Atención recibida en Children's Healthcare of AtlantaEstados Unidos