Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Automated Apnoea Detection in Preterms on Non-invasive Ventilation

tiistai 25. elokuuta 2026 päivittänyt: King's College Hospital NHS Trust

Prospective Observational Study of Automated Apnoea Detection in Preterm Infants Receiving Non-invasive Respiratory Support

The aim of this study is to monitor the frequency of apnoeas (pauses in breathing) on various methods of non-invasive respiratory support that are detected by an automated machine-learning (ML) model based on diaphragmatic electromyography (dEMG), in infants born at less than 32 weeks of gestation.

Our hypothesis is that the ML algorithm will improve identification of apnoeic episodes and their classification to central or obstructive.

The study will measure outcomes including the number of apnoeic episodes during the monitoring period, their classification to central and obstructive apnoeas and the predictive ability of the machine-learning algorithm to correctly identify and classify these episodes compared to those documented in nursing charts. Correct classification of apnoeic episodes may help identify underlying causes that require specific intervention.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Ei vielä rekrytointia

Yksityiskohtainen kuvaus

When the clinical team identifies an infant is eligible for enrolment to the study and following verbal assent of the attending neonatal consultant, a member of clinical staff will initially approach the parents/ legal guardians of eligible infants and if they agree, a researcher. The parents will be provided with an information sheet about the study. The researchers will answer questions and respond to any concerns in a face-to-face meeting. Written informed consent will be obtained.

Electrical activity of the diaphragm, airway pressure, flow and peripheral oxygen saturation levels will be recorded for a duration of eight hours. Transcutaneous diaphragm EMG (sEMG) will be monitored using three surface electrodes (3M Red Dot Foam monitoring electrode 2228, 3M, United Kingdom) that are placed on the infant's abdomen and sternum. The electrodes are connected to a small battery-operated measuring device (SERA, DEMCON; Makawi Medical Systems, the Netherlands) that amplifies and pre-processes the signals received from the electrodes. The pre-processed signals are sent via a Bluetooth connection to a receiving unit that performs higher level processing to derive the EMG signal and other measurements. These results are communicated via a wired connection to a bedside computer running SERA Graphical User Interface (GUI) software.

Airway pressure and flow signals will be measured by a flow sensor and pressure tube (Sensirion AG, Stäfa, Switzerland) that will be placed between the exit of the SLE6000/ SLE6000N ventilators (Inspiration Healthcare, Croydon, UK) and the tubing that is attached to the patient. This will ensure pressure and flow data are recorded simultaneously with the sEMG signal. These data will also be fed to the SERA measuring device.

An SpO2 cable (SLE uSpO2, Inspiration Healthcare, Croydon, UK) will be connected to the patient and the ventilator for continuous (second by second) recording of SpO2 levels. These data will be time synced using post processing.

Participants will also be connected to the standard bedside monitor (Phillips Intellivue MX750) for the whole duration of the study.

Surface EMG, pressure, flow and SpO2 data will be synchronised. Two researchers will identify all apnoeic episodes and classify them as central, obstructive or noise.

The ML algorithm will also be used to identify and classify apnoeic episodes that occurred during the study duration.

Comparisons will be made between the apnoeic episodes identified the researchers, the ML algorithm and the nursing staff electronic patient records. These records include classification of an episode as apnoea or desaturation or bradycardia, its duration and any actions taken.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

30

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Lapsi

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Infants admitted and cared for at the Neonatal Intensive Care Unit at King's College Hospital

Kuvaus

Inclusion Criteria:

Preterm infants <32 weeks of gestation at birth and up to 36 weeks postmenstrual age, on non-invasive respiratory support including:

  • non-invasive positive pressure ventilation (NIPPV)
  • nasal continuous positive airway pressure (CPAP)
  • heated humidified high flow nasal cannula (HHFNC) oxygen, either as primary or post extubation respiratory support.

Exclusion Criteria:

  • Infants born above 32 weeks of gestation.
  • Infants with known major congenital abnormalities.
  • Infants above 36 weeks postmenstrual age (PMA).
  • Non-English speakers.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Aikaikkuna
Number of apnoeic episodes correctly identified by the automated machine learning model
Aikaikkuna: From enrollment to the end of monitoring at eight hours
From enrollment to the end of monitoring at eight hours

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Aikaikkuna
The proportion of apnoeas correctly classified as central or obstructive by the automated machine learning model
Aikaikkuna: From enrollment to the end of monitoring at eight hours
From enrollment to the end of monitoring at eight hours

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Tutkijat

  • Päätutkija: Anne Greenough, Professor, King's College Hospital NHS Trust

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Arvioitu)

Maanantai 7. syyskuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Tiistai 27. heinäkuuta 2027

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Tiistai 27. heinäkuuta 2027

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Tiistai 25. elokuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 25. elokuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Maanantai 31. elokuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Maanantai 31. elokuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 25. elokuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Lauantai 1. elokuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

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 .

Tilaa