Predicción de mortalidad basada en inteligencia artificial entre pacientes con cáncer en la sala de cuidados paliativos
6 de mayo de 2021 actualizado por: Shabbir Syed Abdul, Taipei Medical University
Reconocimiento de actividad basado en inteligencia artificial y predicción de mortalidad utilizando el ritmo circadiano, entre pacientes con cáncer en la sala de cuidados paliativos
El propósito de este estudio es desarrollar un nuevo modelo de predicción de supervivencia basado en el aprendizaje profundo que emplee datos de actividad del paciente registrados por un dispositivo portátil.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Descripción detallada
Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo de predicción de supervivencia basado en el aprendizaje profundo que utilice datos de movimiento del paciente al momento de la admisión para predecir sus resultados clínicos: muerte o alta con condición estable.
Los datos objetivos de los pacientes se registran mediante un dispositivo portátil y se documentan como parámetros de actividad física, ángulo y giro.
Además de los datos objetivos, los investigadores también documentan el estado funcional de Karnofsky de los pacientes evaluado subjetivamente por médicos clínicos.
Finalmente, los investigadores tienen como objetivo explorar y describir la aplicabilidad, el potencial y las limitaciones del modelo de predicción de supervivencia basado en los datos de movimiento del paciente como un parámetro de pronóstico simple en entornos clínicos.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
80
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Shabbir Syed-Abdul, PhD
- Número de teléfono: 1514 886 2-6638-2736
- Correo electrónico: drshabbir@tmu.edu.tw
Ubicaciones de estudio
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TW - Taiwan
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Taipei City, TW - Taiwan, Taiwán, 110
- Reclutamiento
- Taipei Medical University
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Contacto:
- Shabbir Syed Abdul
- Número de teléfono: 1501 +886-2-66382736
- Correo electrónico: drshabbir@tmu.edu.tw
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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
20 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes de 20 años o más que ingresaron en la unidad de cuidados paliativos del Hospital de la Universidad Médica de Taipei con al menos un diagnóstico de enfermedades de tumores sólidos en etapa terminal.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Participantes de 20 años o más admitidos en la unidad de cuidados paliativos del Hospital de la Universidad Médica de Taipei
- Participantes diagnosticados con al menos una enfermedad de tumor sólido en etapa terminal
- Los participantes dieron su consentimiento para recibir cuidados paliativos
Criterio de exclusión:
- Participantes menores de 20 años
- Participantes diagnosticados con leucemia o carcinoma de origen primario desconocido
- Participantes con signos evidentes de muerte cercana al ingreso
- Participantes sin signos vitales al ingreso
- Participantes que continuaron recibiendo tratamiento agresivo a pesar de la admisión a la unidad de cuidados paliativos
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
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Futuro
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Especificidad y sensibilidad del uso de modelos basados en inteligencia artificial para la predicción de resultados clínicos de pacientes con cáncer en etapa terminal utilizando datos de actigrafía
Periodo de tiempo: Desde la fecha de ingreso a la sala de cuidados paliativos hasta la fecha del primer alta documentada del hospital o la fecha de muerte por cualquier causa, lo que ocurra primero, evaluado hasta 1 mes
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El resultado principal del estudio será evaluar si el análisis de los datos de movimiento capturados con el dispositivo de actigrafía puede ayudar a predecir los resultados clínicos, ya sea fallecidos o dados de alta vivos del hospital, con una alta especificidad y sensibilidad, utilizando modelos de predicción basados en inteligencia artificial.
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Desde la fecha de ingreso a la sala de cuidados paliativos hasta la fecha del primer alta documentada del hospital o la fecha de muerte por cualquier causa, lo que ocurra primero, evaluado hasta 1 mes
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
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)
11 de diciembre de 2019
Finalización primaria (Anticipado)
31 de agosto de 2021
Finalización del estudio (Anticipado)
31 de diciembre de 2021
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
28 de abril de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
6 de mayo de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
12 de mayo de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
12 de mayo de 2021
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
6 de mayo de 2021
Última verificación
1 de mayo de 2021
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- N201910041
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
producto fabricado y exportado desde los 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. .