- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT04755504
El desarrollo de un algoritmo para detectar la estructura del sueño con un monitor de EEG portátil en una población de edad avanzada
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Leuven, Bélgica, 3000
- UZ Leuven
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Sujetos planeados para someterse a una polisomnografía diagnóstica
- > 60 años
Criterio de exclusión:
- Pacientes incapaces de dar su consentimiento informado
Plan de estudios
¿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 |
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Experimental: Evaluación EEG
Todos los pacientes serán evaluados durante 1 noche mediante polisomnografía estándar y adicionalmente se evaluará EEG mediante 2 electrodos detrás de cada oreja conectados a un dispositivo de grabación (Sensor Dot)
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2 electrodos adicionales detrás de cada oído registrarán EEG
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Algoritmo de sueño
Periodo de tiempo: 1 noche
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Desarrollar un algoritmo para caracterizar la arquitectura del sueño basado en la medición de EEG mediante 2 electrodos detrás de cada oído. Para clasificar las etapas del sueño se utilizará un algoritmo de aprendizaje profundo. El algoritmo aprenderá una función compleja, transformando una entrada en una salida, basándose en varios ejemplos. En este caso específico, la entrada son épocas de EEG de 30 s y la salida son etapas de sueño. Para clasificar la señal medida en la etapa de sueño correcta, el algoritmo de aprendizaje profundo aprenderá a extraer características útiles de los datos. |
1 noche
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- S64190
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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