SHIFT-Hospital en Movimiento
SHIFT-Hospital in Motion: estudio de validación de un algoritmo recientemente desarrollado para la detección de movimiento mediante sensores de actividad en pacientes hospitalizados de cuidados intensivos
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Los pacientes en los hospitales pasan la mayor parte del tiempo inactivos, sentados o acostados. No estar activo es un problema común para los pacientes en los hospitales, que a menudo causa complicaciones y perjudica la recuperación, ya que puede provocar problemas como reducción del volumen sanguíneo, presión arterial inestable al estar de pie, músculos más débiles y un mayor riesgo de infecciones, coágulos sanguíneos, y otros problemas de salud. Los cambios en el cuerpo relacionados con la inactividad en combinación con el proceso natural de envejecimiento, el estrés de estar en el hospital, un estado nutricional deficiente y posiblemente problemas con el pensamiento, la memoria y la comprensión o la depresión disminuyen la capacidad de regeneración con compromisos fisiológicos generales comprometidos. resiliencia.
Para cuantificar la cantidad de actividad física de los pacientes hospitalizados, la capacidad de los sensores de actividad para distinguir entre acostarse, sentarse, estar de pie y caminar es un requisito importante. Un estudio piloto en el que participaron 40 pacientes examinó la viabilidad y eficacia del uso de sensores de actividad en entornos clínicos. El estudio se centró en detectar actividades específicas y patrones de movimiento utilizando sensores colocados en varias partes del cuerpo, identificando el tobillo como el lugar preferido para el seguimiento a largo plazo. La mayoría de los participantes encontraron tolerable el uso de los sensores, lo que indica la practicidad de este enfoque para la monitorización prolongada de la actividad del paciente.
El objetivo principal de este estudio observacional de un solo centro es validar la precisión de algoritmos recientemente desarrollados para la detección de varios parámetros de movimiento. Se utilizan dos sensores diferentes colocados en el tobillo para registrar la duración de estar acostado, sentado/de pie y el número de pasos dados al caminar y subir escaleras (arriba/abajo). La validación se basa en los datos de movimiento recopilados de este y del estudio piloto y se llevará a cabo en dos fases:
- Fase 1 (mejora del modelo): aumentar la solidez de los algoritmos utilizando datos de entrenamiento.
- Fase 2 (validación del modelo): Validación de los algoritmos utilizando datos de prueba.
Los objetivos secundarios son:
- para determinar si los datos de altitud mejoran la precisión de los algoritmos para distinguir entre subir escaleras y caminar
- para evaluar la comodidad de llevar los sensores
Los resultados de este estudio impulsarán la atención médica mediante el desarrollo de un algoritmo que determine con precisión los patrones de actividad de los pacientes hospitalizados, mejorando así el seguimiento y la comprensión de la movilidad de los pacientes en entornos hospitalarios.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Basel-Stadt
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Basel, Basel-Stadt, Suiza, 4031
- Universitiy Hospital Basel, Division of Internal Medicine
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- El paciente debe haber podido caminar antes de la hospitalización (con o sin ayuda).
- el paciente debe ser cognitivamente capaz de seguir instrucciones (si se ha realizado una evaluación cognitiva, este valor de corte cuenta; si no hay evaluación disponible, no se asume ningún deterioro cognitivo)
- ≥ 18 años
- consentimiento informado firmado
Criterio de exclusión:
- Paciente incapaz de moverse antes del ingreso al hospital.
- inclusión previa en el estudio
- alta el mismo día
- incapacidad o contraindicaciones para participar en el estudio o seguir los procedimientos del estudio, p.e. debido a ciertos trastornos neurológicos (como parkinsonismo, hemiplejía, esclerosis múltiple grave), problemas del habla, trastornos mentales o deterioros cognitivos
- Paciente aislado (incapaz de completar la batería de pruebas por completo)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Evaluación de la precisión del algoritmo de clasificación para la detección de parámetros de movimientos.
Periodo de tiempo: durante la hospitalización (hasta 1 hora)
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Durante ambas fases del estudio, el movimiento del paciente se registra utilizando dos sensores en el lado del tobillo dominante o no afectado. Se filman las extremidades inferiores para anotar datos precisos. En la fase 1 (mejora del modelo), los pacientes se someten a una batería de pruebas para mejorar la precisión del algoritmo desarrollado en el estudio piloto para la detección de movimiento y actividad. La batería de pruebas contiene una secuencia fija de movimientos, que incluyen acostarse, sentarse, pararse, caminar y subir escaleras. En la fase 2 (validación del modelo), se utiliza una batería de pruebas menos restrictiva para validar la precisión del algoritmo. Los pacientes realizan movimientos como acostarse, sentarse, pararse, caminar y subir escaleras durante hasta 15 minutos. La secuencia y la duración no están predefinidas. La precisión del algoritmo se evalúa mediante una matriz de confusión de clases múltiples. Las filas muestran clases reales, las columnas muestran clases previstas. La diagonal contiene observaciones donde las coincidencias predichas son reales (verdaderos positivos). Precisión [%]= (Suma de elementos diagonales/Total de observaciones)*100. |
durante la hospitalización (hasta 1 hora)
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Comparación de la precisión del algoritmo con y sin el uso de datos de altímetro
Periodo de tiempo: durante la hospitalización (hasta 1 hora)
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En este estudio se utilizan dos sensores diferentes. Uno de estos sensores registra datos del altímetro además de los datos del giroscopio y del acelerómetro. El objetivo de la comparación es determinar si los datos del altímetro mejoran la precisión del algoritmo para distinguir entre subir escaleras y caminar. La precisión del algoritmo se calcula utilizando una matriz de confusión de clases múltiples. Las filas son las clases reales y las columnas son las clases previstas. La diagonal de la matriz contiene las observaciones donde la clase predicha coincide con la clase real (verdadero positivo). Precisión [en %]= Suma de los elementos de la diagonal / Número total de observaciones * 100. Al final, se compara la precisión del algoritmo con y sin el uso de datos del altímetro. |
durante la hospitalización (hasta 1 hora)
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Evaluación del nivel de comodidad asociado con el uso de los sensores.
Periodo de tiempo: durante la hospitalización (hasta 10 min)
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La comodidad de llevar los sensores se evalúa después de ambas fases del estudio mediante un cuestionario.
Se están recopilando respuestas de los pacientes sobre la incomodidad de llevar los sensores o cualquier problema con el accesorio.
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durante la hospitalización (hasta 10 min)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Joris Kirchberger, University Hospital, Basel, Switzerland
- Silla de estudio: Jens Eckstein, Prof. Dr. med., University Hospital, Basel, Switzerland
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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
Otros números de identificación del estudio
- 2024-00594; am24Eckstein
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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