Détection et prévention des chutes pour le soin de la mémoire grâce à l'intelligence artificielle en temps réel appliquée à la vidéo
Détection et prévention des chutes pour les soins de la mémoire grâce à l'intelligence artificielle en temps réel appliquée à la vidéo : un essai contrôlé randomisé
Le but de la recherche est d'étudier un nouveau système de surveillance de la sécurité développé par SafelyYou pour aider à prendre soin d'un proche atteint de démence. L'objectif est d'offrir une meilleure prise en charge des chutes sans témoin.
Le système SafelyYou est basé sur des caméras compatibles avec l'IA qui détectent les événements liés aux chutes et téléchargent la vidéo uniquement lorsque ces événements sont détectés. L'ajout d'un Human in the Loop (HIL) alertera le personnel de l'établissement lorsqu'un événement est détecté par le système.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Ce processus permet au personnel de connaître les chutes sans obliger les résidents à porter un appareil et de voir comment les chutes se produisent pour les résidents qui ne peuvent pas se défendre tout en protégeant la vie privée des résidents en ne téléchargeant une vidéo que lorsque des événements critiques pour la sécurité sont détectés. Voir comment le résident est allé au sol (1) évite le besoin de visites aux urgences lorsque les résidents se sont intentionnellement déplacés au sol sans risque et (2) permet à l'équipe de soins de déterminer ce qui a causé un événement comme une chute et quels changements peuvent être apportés pour réduire le risque.
PREUVE PRELIMINAIRE. L'étude proposée fait suite à une série de projets pilotes. Dans le pilote 1, nous avons montré la faisabilité technique de la détection des chutes par vidéo avec 200 chutes simulées par des sujets sains. Dans le pilote 2, dans un établissement de 40 résidents, nous avons démontré l'acceptation des compromis entre confidentialité et sécurité et montré une réduction de 80 % du nombre total de chutes dans l'établissement en fournissant le système pour 10 chuteurs répétés. Dans le pilote 3, nous avons abordé la répétabilité de la réduction des chutes dans une cohorte de 87 résidents avec ADRD dans 11 établissements de trois réseaux partenaires. Dans le pilote 4 (NIH SBIR Phase I), nous avons démontré que les chutes peuvent être détectées de manière fiable en temps réel dans les installations partenaires. Nous avons détecté 93 % des chutes ; réduit le temps passé au sol de 42 % ; ont montré que lorsque la vidéo était disponible, la probabilité d'une visite au SMU était réduite de 50 % ; et la facilité totale réduite chute de 38 %.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Glen Xiong, MD
- Numéro de téléphone: 115 415-579-3630
- E-mail: gxiong@safely-you.com
Lieux d'étude
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California
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San Francisco, California, États-Unis, 94107
- SafelyYou
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Contact:
- Jason Panganiban
- Numéro de téléphone: 415-579-3630
- E-mail: jason@safely-you.com
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Contact:
- Glen Xiong
- Numéro de téléphone: 115 4155793630
- E-mail: gxiong@safely-you.com
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
La population à l'étude comprend des résidents d'établissements de soins à haut risque de chute, avec un accent particulier sur les établissements de soins à forte population de personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer et de démences apparentées. Il n'y a aucune exigence de sexe, de race, d'origine ethnique, de langue ou d'alphabétisation pour participer et tous les résidents sont éligibles.
Critères d'inclusion - Vivre dans un établissement de soins infirmiers qualifié participant ou équivalent, CCRC,
Critère d'exclusion
- 18 ans ou moins
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: SUPPORTIVE_CARE
- Répartition: ALÉATOIRE
- Modèle interventionnel: PARALLÈLE
- Masquage: DOUBLE
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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EXPÉRIMENTAL: Intervention
Détection de chute de caméra activée par l'IA avec examen Human-in-the-Loop (HIP)
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Technologie + services d'assurance qualité fournis par SafelyYou
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AUCUNE_INTERVENTION: Contrôle
Pas de détection de caméra
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Taux d'inscription
Délai: Les données sur les inscriptions seront enregistrées lors du recrutement en année 1 et évaluées à la fin de l'année 1
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La détection des chutes sera effectuée avec une vidéo floue, donc avec une confidentialité accrue.
Le résultat attendu sera le changement du taux d'inscription par rapport aux études de faisabilité précédentes (c.-à-d.
impact sur le taux de réponses positives aux efforts de recrutement au sein des établissements).
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Les données sur les inscriptions seront enregistrées lors du recrutement en année 1 et évaluées à la fin de l'année 1
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Taux de chute dû à la détection de transition assis-debout
Délai: Les données seront collectées au cours de l'année 1 et évaluées à la fin de l'année 1.
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Le personnel soignant sera alerté dès que la transition sera détectée (intervention du personnel de première ligne).
Cela peut produire une réduction immédiate des chutes dues à ce type de transition.
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Les données seront collectées au cours de l'année 1 et évaluées à la fin de l'année 1.
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Taux de chute dû à la détection des changements de démarche
Délai: Les données seront collectées tout au long de l'année 1 et évaluées à la fin de l'année 1.
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Comme le système apprend à peut produire un impact immédiat sur le taux de chute par l'intervention du personnel de première ligne lorsque le changement est détecté.
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Les données seront collectées tout au long de l'année 1 et évaluées à la fin de l'année 1.
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (ANTICIPÉ)
Achèvement primaire (ANTICIPÉ)
Achèvement de l'étude (ANTICIPÉ)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (RÉEL)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- SY-NIA-GX001
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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