Ennusta sängystä poistumisen lähitulevaisuus (BEDEXIT)
Ennusta lähitulevaisuudessa sängystä poistumisen alkaminen, jotta voidaan tehokkaasti puuttua yöaikaan kaatumisen välttämiseksi kuviontunnistusalgoritmeilla käyttämällä huomaamatonta liikkeiden ja elintoimintojen seurantaa
Sängyssä läsnäoloa/poissaoloa sekä sydämenlyöntiä, hengitystä ja voimakasta liikettä sängyssä mitataan 48 Budd Terracen asukkaalla, joka on Emory Healthcaren pitkäaikaishoitolaitos. Mittaus tehdään käyttämällä vain paineherkkiä mattoja, jotka ovat patjan alla ja eivät koskaan kosketa potilasta. Emoryn henkilökunta kerää PHI-tiedot. Tämä PHI on rajoitettu seuraaviin: ikä osallistumishetkellä; sairaudet; ja lääkkeet. PHI tallennetaan lukittuun tiedostoon lukitun oven takana. Tiedonhallinta tarjoaa jokaiselle osallistujalle yksilöllisen tunnisteen, joka on linkitetty nimeen, joka säilytetään erillään kokoomatiedoista.
Sänkytunnistimesta kerätyt tiedot käsitellään offline-tilassa ja erillään PHI:stä, jotta voidaan tehdä konseptiarvioinnin todiste koneoppimisteknologian käytöstä, jotta voidaan ennustaa sängystä poistumiset 1–5 minuuttia etuajassa.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Kaatumiset ja putoamiseen liittyvät vammat ovat suurin tapaturmakuolemien syy ikääntyneiden aikuisten keskuudessa. Tämä ehdotus auttaa estämään kaatumista yöllä kehittämällä uuden hälytysjärjestelmän. Nykyiset sängynpoistumishälytysjärjestelmät soivat, kun potilas on puolivälissä sängystä tai maassa. Tarvitsemme varoituksen, kun potilas yrittää poistua sängystä.
Tutkijat uskovat, että potilaiden syke tai hengitys muuttuu ennen nukkumaanmenoa. Ne voivat myös alkaa liikkua sängyn sisällä. Tämä on lyhyt tutkimus hoitokodin potilaiden osallistujien kanssa. Ensisijainen kiinnostava tulos on vuodepoistuminen, ja enintään 10 osallistujaa seurataan kerrallaan keskimäärin 6 viikon ajan (vähemmän kuin heidän odotettu oleskelunsa), johon asti on kirjattu 250 vuodepoistumista. Lähes kaikilla osallistujilla on fyysisiä ja/tai henkisiä vammoja ja heillä on suuri kaatumisriski.
Tutkijat valvovat potilasta tutkimuslaitteen avulla patjan alla olevan pehmusteen avulla. Tätä näyttöä kutsutaan "Early-Sense 5:ksi". Järjestelmä toimii kuin mikrofoni erittäin matalille äänille. Se muuttaa sydämen, keuhkojen ja liikevärähtelyn pieniksi sähköisiksi signaaleiksi. Johdin kuljettaa nämä signaalit ohjausrasiaan.
Laatikossa kerätyt tiedot tallennetaan ja tarkistetaan myöhemmin. Käytämme viittä erilaista matemaattista kuvausta kuvioiden tunnistamiseen. Yksi tai useampi näistä voi olla hyödyllinen antamaan 1–5 minuutin varhaisvaroitus, että potilas on poistumassa sängystä.
Suunnitelmana on selvittää, voidaanko erot kolmella alueella (syke, hengitystaajuus ja kehon liike) tunnistaa ja luottaa siihen, että ne varoittavat meitä vuoteesta poistumisesta tai vuodelta poistumisyrityksestä.
Opintokohteita on neljä. Ensimmäinen on kehittää viisi mahdollista matemaattista kuvausta. Toinen on käyttää loput tiedot sen testaamiseen, millä kuvauksilla on merkityksellinen kyky ennustaa, että potilas on nousemassa sängystä. Kolmas on osoittaa, että varoitusajat ovat yhdestä viiteen minuuttia. Neljäs on testata parhaita matemaattisia kuvauksia väärille hälytyksille ja todelliselle putoamisen ehkäisylle.
Se, kuinka toteutettavissa vaihe I on, riippuu siitä, kuinka hyvin voimme ennustaa, että potilas on nousemassa sängystä. Jos voimme tunnistaa mallin helposti, niin vaiheen II tutkimus esitetään.
Tätä tutkimusta tukee National Institute on Aging (SBIR-I).
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Georgia
-
Atlanta, Georgia, Yhdysvallat, 30329
- Budd Terrace
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällytä:
- Avohoitopotilas voi poistua sängystä.
- Halukkuus suostua ja osallistua 30 yön tutkimukseen
Poissulkeminen:
- Suostumuskyvyn puute ilman tunnistettavaa sijaisjäsentä.
- Terminaalin ennuste
- Epävakaa terveys päätutkijan, lääkärin tai sairaanhoitajan määrittämänä.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Kohortti
- Aikanäkymät: Tulevaisuuden
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Sängyn uloskäynti
Osallistujia on enintään 60 avohoitoa Budd Terracen asukasta. Sisällyttäminen/poissulkeminen: Sisällytä:
Poissulkeminen:
|
Ehdotetussa tutkimuksessa käytetään EarlySensen tutkimuslaitetta, joka koostuu paineherkästä pietsosähköisestä tyynystä, jonka koko on 350 mm x 226 mm x 12 mm tai hieman alle 9 x 13 tuumaa ja alle puolen tuuman paksuinen ja joka on kytketty puhelinjohtoa muistuttavaan johtoon ohjaimeen. 10,3 x 10,5 x 5,5 tuumaa, joka puolestaan liitetään tavalliseen pistorasiaan. Virtajohto on modulaarinen, joten on mahdollista valita riittävän pitkä johto ilman ylimääräistä pituutta. Taulukon ja näytön välisessä liitännässä on nopea irrotus, kuten modulaarisessa puhelimessa. Tämä järjestelmä on suunniteltu keräämään erittäin huomaamattomasti syke-, hengitys-, liike- ja sängystä poistumistiedot ilman potilaalle aiheutuvaa riskiä tai haittaa.
Muut nimet:
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Sängyn uloskäynti
Aikaikkuna: Monitoreista jatkuvasti enintään 24 viikon ajan kerätyt tiedot ladataan suojatulle palvelimelle tai muistitikulle noin kerran viikossa joko langattomasti huoneen ulkopuolelta tai potilaan ollessa muusta syystä huoneen ulkopuolella.
|
Hengitystiheyden, pulssin, sängyn liikkeen ja sängyn läsnäolon mittauksia kerätään jatkuvasti koehenkilöiden osallistumisen aikana.
Analyysin datajaksot voivat olla niin lyhyitä kuin 1 sekunti.
Tietojen kerääminen tapahtuu paineherkkien mattojen kautta, jotka sijaitsevat patjan alla ja eivät koskaan kosketa potilasta.
Emoryn henkilökunta kerää ja ylläpitää PHI-tiedot.
|
Monitoreista jatkuvasti enintään 24 viikon ajan kerätyt tiedot ladataan suojatulle palvelimelle tai muistitikulle noin kerran viikossa joko langattomasti huoneen ulkopuolelta tai potilaan ollessa muusta syystä huoneen ulkopuolella.
|
|
Sängyn uloskäynti
Aikaikkuna: Seurataan jatkuvasti jopa 24 viikon ajan
|
Pitsosähköinen matto havaitsee ruumiin läsnäolon tai puuttumisen sängyssä.
|
Seurataan jatkuvasti jopa 24 viikon ajan
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Liikettä sängyssä
Aikaikkuna: Mitattu jatkuvasti potilaan ollessa vuoteessa 24 tuntia vuorokaudessa 24 viikkoon asti
|
Sängyssä liikkumista arvioidaan pitsosähköisellä matolla, ja sitä käytetään ennustajamuuttujana sängystä poistumisen analyysissä.
|
Mitattu jatkuvasti potilaan ollessa vuoteessa 24 tuntia vuorokaudessa 24 viikkoon asti
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Thomas Whalen, CDIC, Inc
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Vandenberg AE, van Beijnum BJ, Overdevest VGP, Capezuti E, Johnson TM 2nd. US and Dutch nurse experiences with fall prevention technology within nursing home environment and workflow: A qualitative study. Geriatr Nurs. 2017 Jul-Aug;38(4):276-282. doi: 10.1016/j.gerinurse.2016.11.005. Epub 2016 Dec 10.
- Johnson TM, Capezuti E, Whalen T, Vandenberg AE, Taylor T, Cohen M. Predicting resident bed exits in long-term care. Journal of the American Geriatrics Society. 2016; 64(S1): S183.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Arvio)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- 1R21EB015943-01
- 0664699330000 (Rekisterin tunniste: Orginization DUNS)
- R43AG042237-01 (Yhdysvaltain NIH-apuraha/sopimus)
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 .