SHIFT-Sairaala liikkeessä
SHIFT-Hospital in Motion: Validointitutkimus äskettäin kehitetylle algoritmille liiketunnistukseen aktiivisuusantureita käyttävillä akuuttihoidon sairaalapotilailla
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Yksityiskohtainen kuvaus
Sairaalapotilaat viettävät suurimman osan ajastaan passiivisesti istuen tai makuulla. Liikkumattomuus on yleinen ongelma sairaaloissa oleville potilaille, mikä aiheuttaa usein komplikaatioita ja heikentää toipumista, koska se voi johtaa ongelmiin, kuten pienentynyt veren määrä, epätasainen verenpaine seistessä, heikommat lihakset ja suurempi riski saada infektioita, veritulppia, ja muita terveysongelmia. Liikuntakyvyttömyyteen liittyvät kehon muutokset yhdessä luonnollisen ikääntymisprosessin, sairaalassa olemisen stressin, huonon ravitsemustilanteen ja mahdollisesti ajattelu-, muisti- ja ymmärrysongelmien tai masennuksen kanssa heikentävät kykyä uusiutua, ja fysiologiset toimintahäiriöt ovat yleisesti heikentyneet. joustavuutta.
Sairaalapotilaiden fyysisen aktiivisuuden määrittämiseksi aktiivisuusantureiden kyky erottaa makaaminen, istuminen, seisominen ja kävely on tärkeä vaatimus. Pilottitutkimuksessa, johon osallistui 40 potilasta, tutkittiin aktiivisuusanturien käytön toteutettavuutta ja tehokkuutta kliinisissä olosuhteissa. Tutkimuksessa keskityttiin tiettyjen toimintojen ja liikemallien havaitsemiseen käyttämällä eri kehon osiin kiinnitettyjä antureita, ja nilkka tunnistettiin pitkäaikaiseen seurantaan. Useimmat osallistujat pitivät anturien käyttöä siedettävänä, mikä osoittaa tämän lähestymistavan käytännöllisyyden laajennetussa potilaan toiminnan seurannassa.
Tämän havainnollisen, yhden keskuksen tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena on validoida äskettäin kehitettyjen algoritmien tarkkuus eri liikeparametrien havaitsemiseksi. Kahta erilaista nilkassa olevaa anturia käytetään tallentamaan makuu-, istuma-/seisomisen kestoa sekä kävellessä ja portaiden kiipeämisessä (ylös/alas) otettujen askelten lukumäärän. Validointi perustuu tästä ja pilottitutkimuksesta kerättyihin liiketietoihin ja se suoritetaan kahdessa vaiheessa:
- vaihe 1 (mallin parantaminen): Algoritmien robustisuuden lisääminen opetusdatan avulla
- vaihe 2 (mallin validointi): Algoritmien validointi testidatan avulla
Toissijaiset tavoitteet ovat:
- määrittääksesi, parantavatko korkeustiedot algoritmien tarkkuutta portaiden kiipeämisen ja kävelyn välillä
- arvioida anturien käyttömukavuutta
Tämän tutkimuksen tulokset edistävät terveydenhuoltoa kehittämällä algoritmin, joka määrittää tarkasti sairaalassa olevien potilaiden toimintamallit, mikä parantaa potilaiden liikkuvuuden seurantaa ja ymmärtämistä sairaalaympäristössä.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Basel-Stadt
-
Basel, Basel-Stadt, Sveitsi, 4031
- Universitiy Hospital Basel, Division of Internal Medicine
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- potilaan on täytynyt pystyä kävelemään ennen sairaalahoitoa (apuvälineiden kanssa tai ilman)
- potilaan on kyettävä kognitiivisesti noudattamaan ohjeita (jos kognitiivinen arviointi on suoritettu, tämä raja-arvo lasketaan, jos arviointia ei ole saatavilla, kognitiivista heikkenemistä ei oletetaan)
- ≥ 18 vuotta
- allekirjoitettu tietoinen suostumus
Poissulkemiskriteerit:
- potilas ei pysty liikkumaan ennen sairaalaan tuloa
- ennen osallistumista tutkimukseen
- purkaminen samana päivänä
- kyvyttömyys tai vasta-aiheet osallistua tutkimukseen tai noudattaa tutkimusmenetelmiä, esim. johtuen tietyistä neurologisista häiriöistä (kuten parkinsonismi, hemiplegia, vaikea MS-tauti), puhehäiriöt, mielenterveyden häiriöt tai kognitiiviset häiriöt
- eristetty potilas (ei pysty suorittamaan testiakkua kokonaan)
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Liikeparametrien havaitsemiseen käytettävän luokitusalgoritmin tarkkuuden arviointi
Aikaikkuna: sairaalahoidon aikana (enintään 1 tunti)
|
Molempien tutkimusvaiheiden aikana potilaan liike tallennetaan käyttämällä kahta anturia ei-vaurioituneen/dominoivan nilkan puolella. Alaraajat on kuvattu tarkkaa tietojen merkintää varten. Vaiheessa 1 (mallin parantaminen) potilaille tehdään testiakku, jolla parannetaan pilottitutkimuksessa kehitetyn algoritmin tarkkuutta liikkeen ja toiminnan havaitsemiseksi. Testiakku sisältää kiinteän liikesarjan, mukaan lukien makaamisen, istumisen, seisomisen, kävelyn ja portaiden kiipeämisen. Vaiheessa 2 (mallin validointi) käytetään vähemmän rajoittavaa testiakkua algoritmin tarkkuuden vahvistamiseen. Potilaat suorittavat liikkeitä, kuten makuua, istumista, seisomista, kävelyä ja portaiden kiipeämistä jopa 15 minuutin ajan. Jaksoa ja kestoa ei ole ennalta määritetty. Algoritmin tarkkuus arvioidaan moniluokkaisen sekavuusmatriisin avulla. Rivit näyttävät todelliset luokat, sarakkeet ennustavat luokat. Diagonaali sisältää havaintoja, joissa ennustettu vastaa todellista (tosi positiivinen). Tarkkuus [%]= (lävistäjäelementtien summa/havainnot yhteensä)*100. |
sairaalahoidon aikana (enintään 1 tunti)
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Algoritmin tarkkuuden vertailu korkeusmittaritietojen kanssa ja ilman
Aikaikkuna: sairaalahoidon aikana (enintään 1 tunti)
|
Tässä tutkimuksessa käytetään kahta erilaista anturia. Yksi näistä antureista tallentaa korkeusmittarin tiedot gyroskoopin ja kiihtyvyysmittarin tietojen lisäksi. Vertailun tavoitteena on selvittää, parantaako korkeusmittarin data algoritmin tarkkuutta portaiden kiipeämisen ja kävelyn välillä. Algoritmin tarkkuus lasketaan käyttämällä moniluokkaista sekaannusmatriisia. Rivit ovat todellisia luokkia ja sarakkeet ennustettuja luokkia. Matriisin diagonaali sisältää havainnot, joissa ennustettu luokka vastaa todellista luokkaa (tosi positiivinen). Tarkkuus [%] = diagonaalielementtien summa / havaintojen kokonaismäärä * 100. Lopussa verrataan algoritmin tarkkuutta korkeusmittaritietojen kanssa ja ilman. |
sairaalahoidon aikana (enintään 1 tunti)
|
|
Anturien käyttöön liittyvän mukavuustason arviointi
Aikaikkuna: sairaalahoidon aikana (enintään 10 min)
|
Antureiden käyttömukavuutta arvioidaan molempien tutkimusvaiheiden jälkeen kyselylomakkeella.
Potilaiden vastauksia kerätään koskien anturien käytön epämukavuutta tai kiinnitysongelmia.
|
sairaalahoidon aikana (enintään 10 min)
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Joris Kirchberger, University Hospital, Basel, Switzerland
- Opintojen puheenjohtaja: Jens Eckstein, Prof. Dr. med., University Hospital, Basel, Switzerland
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- 2024-00594; am24Eckstein
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 .