Tekoälyyn perustuva kuolleisuuden ennuste syöpäpotilaiden keskuudessa saattoosastolla
Tekoälyyn perustuva toiminnan tunnistus ja kuolleisuuden ennustaminen vuorokausirytmiä käyttäen, syöpäpotilaiden keskuudessa saattoosastolla
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Tila
Ehdot
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Opintotyyppi
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Odotettu)
Ilmoittautuminen
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
Opiskeluyhteys
- Nimi: Shabbir Syed-Abdul, PhD
- Puhelinnumero: 1514 886 2-6638-2736
- Sähköposti: drshabbir@tmu.edu.tw
Opiskelupaikat
-
-
TW - Taiwan
-
Taipei City, TW - Taiwan, Taiwan, 110
- Rekrytointi
- Taipei Medical University
-
Ottaa yhteyttä:
- Shabbir Syed Abdul
- Puhelinnumero: 1501 +886-2-66382736
- Sähköposti: drshabbir@tmu.edu.tw
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 20-vuotiaat tai sitä vanhemmat osallistujat on otettu Taipein yliopistollisen sairaalan saattohoitoyksikköön
- Osallistujat, joilla on diagnosoitu vähintään yksi loppuvaiheen kiinteä kasvainsairaus
- Osallistujat suostuivat saatavaan hoitoon
Poissulkemiskriteerit:
- Alle 20-vuotiaat osallistujat
- Osallistujat, joilla on diagnosoitu leukemia tai tuntemattoman primaarisen karsinooma
- Osallistujat, joilla on selviä merkkejä lähestyvästä kuolemasta sisäänpääsyn yhteydessä
- Osallistujat, joilla ei ole elintoimintoja sisäänpääsyn yhteydessä
- Osallistujat, jotka jatkoivat aggressiivista hoitoa saattohoitoyksikköön saapumisesta huolimatta
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Kohortti
- Aikanäkymät: Tulevaisuuden
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tekoälypohjaisten mallien käytön spesifisyys ja herkkyys loppuvaiheen syöpäpotilaiden kliinisten tulosten ennustamiseen aktigrafiatietojen avulla
Aikaikkuna: Saattoosastolle saapumispäivästä siihen päivään, jolloin ensimmäinen dokumentoitu sairaalasta kotiutus tai mistä tahansa syystä kuolinpäivä, sen mukaan kumpi tuli ensin, arvioituna enintään 1 kuukausi
|
Tutkimuksen ensisijaisena tuloksena on arvioida, voiko aktigrafialaitteella kerättyjen liiketietojen analyysi auttaa ennustamaan kliinisiä tuloksia joko kuolleena tai elossa sairaalasta kotiutuneena korkealla spesifisyydellä ja herkkyydellä käyttämällä tekoälyyn perustuvaa ennustemallinnusta.
|
Saattoosastolle saapumispäivästä siihen päivään, jolloin ensimmäinen dokumentoitu sairaalasta kotiutus tai mistä tahansa syystä kuolinpäivä, sen mukaan kumpi tuli ensin, arvioituna enintään 1 kuukausi
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
Tutkijat
- Päätutkija: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Opiskelun aloitus
Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)
Ensisijainen valmistuminen
Opintojen valmistuminen (Odotettu)
Opintojen valmistuminen
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Ensimmäinen Lähetetty
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin päivitys julkaistu
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muut tutkimustunnusnumerot
Muut tutkimustunnusnumerot
- N201910041
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Yhdysvalloissa valmistettu ja sieltä viety tuote
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .