Sosiaalisten muistihäiriöiden ja unihäiriöiden välinen suhde lapsilla, joilla on autismispektrihäiriö
Unen karan aaltojen osallisuus sosiaalisten muistihäiriöiden apudiagnostiikkaan lapsilla, joilla on autismispektrihäiriöitä
Tutkimus tausta ja hankeperusta
Autismispektrihäiriö (ASD) on elinikäinen hermoston kehityshäiriö, jolle on ominaista sosiaaliset häiriöt ja toistuva stereotyyppinen käyttäytyminen. Sosiaalisen muistin heikkeneminen on ASD-potilaiden merkittävä piirre, ja ASD-potilaiden sosiaalisen muistin heikkenemisen spesifinen patogeneesi on tällä hetkellä epäselvä, eikä sosiaalisen muistin tason mittaamiseen ole objektiivisia indikaattoreita. Unen karaaalto on erityinen aivoaalto unessa, joka liittyy läheisesti muistin lujittamiseen. Kukaan ei kuitenkaan ole vielä tutkinut unipyörien vaikutusta sosiaaliseen muistiin.
Tutkimuksen tarkoitus
Unikarojen ja väestön sosiaalisen muistin välisen korrelaation selvittäminen, tarjoamalla viitteitä ASD-lasten sosiaalisten muistihäiriöiden apudiagnostiikkaan.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Tila
Ehdot
Ehdot
Interventio / Hoito
Interventio / Hoito
Yksityiskohtainen kuvaus
Opintotyyppi
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Ilmoittautuminen
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
Opiskeluyhteys
- Nimi: Dongqi Cui, PhD
- Puhelinnumero: 18501059233
- Sähköposti: 18501059233@163.com
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Xiaodan Wang, PhD
- Puhelinnumero: 13720418610
- Sähköposti: m19834513386@163.com
Opiskelupaikat
-
-
Shaanxi
-
Xi'an, Shaanxi, Kiina, 710061
- Rekrytointi
- First Afflicated Hospital Xian Jiaotong University
-
Ottaa yhteyttä:
- Yan Li, MD., PhD.
- Puhelinnumero: 13720418610
- Sähköposti: liyanxjtu@xjtu.edu.cn
-
Ottaa yhteyttä:
- Dongqi Cui, PhD.
- Puhelinnumero: 18501059233
- Sähköposti: 18501059233@163.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Lapset, joilla on DSM-V:n kautta diagnosoitu ASD (terveillä kontrolleilla ei ole tätä vaatimusta)
- ÄO-pisteet ≥ 75 (WISC-IV, Wechslerin älykkyysasteikko lapsille)
- Ikä: 6-18
- Ei saa psykotrooppisia lääkkeitä (tai lääkityksen lopettaminen vähintään 2 viikkoa ennen koetta)
Poissulkemiskriteerit:
- ASD:n lisäksi yhdistetään myös muita mielenterveyssairauksia
- Unihäiriö, uniapnea, säännölliset jalkojen liikkeet unen aikana tai epätyypilliset EEG-kuviot
- Vasenkätinen
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Ryhmien/kohorttien lukumäärä
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/KohorttiRyhmä/Kohortti |
Interventio / HoitoInterventio / Hoito |
|---|---|
|
ASD ryhmä
Diagnosoitu ASD:ksi DSM-V:n diagnostisten kriteerien perusteella ja yhdistettynä kliinisiin oireisiin.
|
Tarkista kasvojentunnistuksen muistitesti ja autontunnistuksen muistitesti.
Tallenna sitten yöaikaiset EEG-tallenteet kahden tehtävän jälkeen ja suorita myöhemmät kara-analyysit. Suorita siis korrelaatio sosiaalisen muistin tasojen ja EEG:n karojen tason välillä käyttämällä mallintamiseen koneoppimista.
|
|
Kontrolliryhmä
Terveet lapset
|
Tarkista kasvojentunnistuksen muistitesti ja autontunnistuksen muistitesti.
Tallenna sitten yöaikaiset EEG-tallenteet kahden tehtävän jälkeen ja suorita myöhemmät kara-analyysit. Suorita siis korrelaatio sosiaalisen muistin tasojen ja EEG:n karojen tason välillä käyttämällä mallintamiseen koneoppimista.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tunnistuksen tarkkuus
Aikaikkuna: Kasvojen ja auton tunnistustehtävän suorittamisen kautta, keskimäärin 2–4 päivää.
|
Tunnistustarkkuus autojen ja kasvojentunnistuksen arviointiindikaattorina. Auton ja kasvojen tunnistustehtävä sisälsi oppimisvaiheen ensimmäisenä yönä (noin 30 minuuttia ennen nukkumaanmenoa) ja tunnistustestin toisena aamuna (noin 30 minuuttia heräämisen jälkeen). Oppimisvaihe sisälsi 11 kuvaa aikuisten kasvoista (319 × 432 pikseliä). Oppimisvaiheen aikana kuvia esitettiin satunnaisesti 3 sekuntia ärsykkeiden välissä 2 sekuntia. Testivaiheessa esitettiin kaksi kuvaa samanaikaisesti, ja tutkimusluettelon kuva (kutsuttiin "vanhaksi") pariksi näkemättömän kuvan kanssa (kutsuttiin "uusiksi") satunnaisessa järjestyksessä vasemmalle oikealle. Osallistujia pyydettiin valitsemaan aiemmin näkemänsä kuva painamalla vasenta ja oikeaa painiketta. Ja seuraava ärsyke esitettiin heti osallistujan vastauksen jälkeen. Tunnistustarkkuus laskettiin oikeiden vastausten (osumien) lukumääränä. |
Kasvojen ja auton tunnistustehtävän suorittamisen kautta, keskimäärin 2–4 päivää.
|
|
Vastauksen viiveaika
Aikaikkuna: Kasvojen ja auton tunnistustehtävän suorittamisen kautta, keskimäärin 2–4 päivää.
|
Reaktioaikaa käytetään yleisesti kognitiivisten kykyjen arvioinnissa.
Oikeille vastauksille (osumat) laskettiin keskimääräiset reaktioajat (ms), mikä on vasteviiveaika.
|
Kasvojen ja auton tunnistustehtävän suorittamisen kautta, keskimäärin 2–4 päivää.
|
|
Unikaran tiheys
Aikaikkuna: 12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
Unikaran aallontunnistus ja tietojenkäsittely käyttävät Pythoniin perustuvaa YASA (Yet Another Spindle Algorithm) -työkalupakkia kohdistamaan unikaran aaltojen automaattisen EEG-unitunnistuksen.
Laske unikarojen tiheys (N/min).
|
12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
|
Unikaran keskimääräinen kesto
Aikaikkuna: 12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
Laske yhden karan keskimääräinen kesto (s).
|
12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
|
Unikaran amplitudi
Aikaikkuna: 12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
Amplitudi (μV) viittaa karan aallon enimmäisenergia-arvoon.
|
12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
|
Nukkumiskaran taajuus
Aikaikkuna: 12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
Taajuus (Hz) tarkoittaa, kuinka monta kertaa kara-aalto värähtelee toistuvasti sekunnissa.
|
12 tunnin EEG-tallennuksen valmistuttua keskimäärin 5-12 päivää.
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
Tutkijat
- Opintojohtaja: Yan Li, PhD, First Afflicated Hospital of Xian Jiaotong University
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Lai M, Lee J, Chiu S, Charm J, So WY, Yuen FP, Kwok C, Tsoi J, Lin Y, Zee B. A machine learning approach for retinal images analysis as an objective screening method for children with autism spectrum disorder. EClinicalMedicine. 2020 Nov 5;28:100588. doi: 10.1016/j.eclinm.2020.100588. eCollection 2020 Nov.
- Georgescu AL, Koehler JC, Weiske J, Vogeley K, Koutsouleris N, Falter-Wagner C. Machine Learning to Study Social Interaction Difficulties in ASD. Front Robot AI. 2019 Nov 29;6:132. doi: 10.3389/frobt.2019.00132. eCollection 2019.
- Das S, Zomorrodi R, Mirjalili M, Kirkovski M, Blumberger DM, Rajji TK, Desarkar P. Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2023 Apr 20;123:110705. doi: 10.1016/j.pnpbp.2022.110705. Epub 2022 Dec 24.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Opiskelun aloitus
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
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
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
Muut tutkimustunnusnumerot
- XJTU1AF2023LSK-481
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
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 .