Evaluación de un sistema de sensores domiciliario para detectar descompensaciones de salud en pacientes ancianos con antecedentes de ICC
12 de enero de 2024 actualizado por: Sensorum Health Inc.
Viabilidad de la tecnología de sensor pasivo ambiental basado en el hogar para proporcionar una advertencia temprana de descompensación de la salud mediante la detección de desviaciones en las actividades de la vida diaria (AVD) de sujetos mayores con insuficiencia cardíaca crónica diagnosticada
Sensorum Health (Sensorum) está realizando un estudio piloto para determinar si la red de sensores pasivos patentada de Sensorum se puede usar para identificar señales de descompensación temprana de la salud en sujetos antes de una hospitalización por exacerbación de enfermedades crónicas u otras condiciones delicadas de atención ambulatoria.
La detección temprana exitosa brindaría una ventana de oportunidad para intervenir fuera del entorno agudo en futuros estudios de intervención.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
20
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: Christine Fernandez
- Número de teléfono: (973) 786-3573
- Correo electrónico: christine@sensorum.ai
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Andrew Hotchkiss
- Número de teléfono: (973) 946-8382
- Correo electrónico: andrew@sensorum.ai
Ubicaciones de estudio
-
-
New York
-
New York, New York, Estados Unidos, 10021
- Reclutamiento
- Weill Cornell Medicine
-
Contacto:
- Kate Zarzuela
- Número de teléfono: 646-962-5909
- Correo electrónico: kaz4004@med.cornell.edu
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Paciente actual de la clínica de PI en Weill Cornell Medicine
Descripción
Criterios de inclusión:
- Paciente actual en Weill Cornell Medicine
- 55 años o más
- Capaz de consentir
- Diagnóstico documentado de insuficiencia cardíaca congestiva (CHF)
- Al menos 1 de los siguientes eventos anteriores de utilización del hospital en los últimos 12 meses
- Ingreso hospitalario por cualquier motivo
- Estancia en observación de las instalaciones por cualquier motivo
- Visita a urgencias por cualquier motivo
Criterio de exclusión:
- Enfermedad valvular cardiaca significativa
- Enfermedad renal en etapa terminal (ESRD)
- CHF terminal
- EPOC en etapa terminal
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
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Monitoreo pasivo
Sin intervención
|
Recopilación de datos de señales clínicamente relevantes utilizando un sistema de sensores en el hogar
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Retirada de la IA en el sistema de sensores pasivos
Periodo de tiempo: 6 meses
|
Evaluación de la capacidad de la IA para detectar prospectivamente eventos de utilización hospitalaria
|
6 meses
|
|
Precisión de la IA en el sistema de sensores pasivos
Periodo de tiempo: 6 meses
|
Evaluación de la capacidad de la IA para predecir con precisión el evento de utilización del hospital
|
6 meses
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Recuperación de la revisión de datos del sensor por parte de enfermeras capacitadas
Periodo de tiempo: 6 meses
|
Evaluación de la capacidad de la enfermera para detectar prospectivamente un evento de utilización del hospital
|
6 meses
|
|
Precisión de la revisión de datos del sensor por enfermeras capacitadas
Periodo de tiempo: 6 meses
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Evaluación de la capacidad de la enfermera para predecir con precisión el evento de utilización del hospital
|
6 meses
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Parag Goyal, M.D., MSc, Weill Medical College of Cornell University
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)
28 de noviembre de 2022
Finalización primaria (Estimado)
1 de agosto de 2024
Finalización del estudio (Estimado)
1 de septiembre de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
9 de mayo de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
9 de mayo de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
18 de mayo de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
15 de enero de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de enero de 2024
Última verificación
1 de enero de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- Sensorum P-002
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
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. .