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Prédiction de la mortalité basée sur l'intelligence artificielle chez les patients atteints de cancer dans le service de soins palliatifs

6 mai 2021 mis à jour par: Shabbir Syed Abdul, Taipei Medical University

Reconnaissance d'activité basée sur l'intelligence artificielle et prédiction de la mortalité à l'aide du rythme circadien, chez les patients atteints de cancer dans le service de soins palliatifs

Le but de cette étude est de développer un nouveau modèle de prédiction de survie basé sur l'apprentissage en profondeur utilisant des données d'activité du patient enregistrées par un appareil portable.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Description détaillée

Cette étude vise à développer un modèle de prédiction de survie basé sur l'apprentissage en profondeur qui utilise les données sur les mouvements des patients lors de leur admission pour prédire leurs résultats cliniques : soit le décès, soit la sortie avec un état stable. Les données objectives des patients sont enregistrées par un appareil portable et documentées en tant que paramètres d'activité physique, d'angle et de rotation. En plus des données objectives, les enquêteurs documentent également l'état de performance Karnofsky des patients évalué subjectivement par les médecins cliniciens. Enfin, les chercheurs visent à explorer et à décrire l'applicabilité, le potentiel et les limites du modèle de prédiction de survie basé sur les données de mouvement des patients en tant que paramètre pronostique simple en milieu clinique.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

80

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

  • Nom: Shabbir Syed-Abdul, PhD
  • Numéro de téléphone: 1514 886 2-6638-2736
  • E-mail: drshabbir@tmu.edu.tw

Lieux d'étude

  • Taïwan
    • TW - Taiwan
      • Taipei City, TW - Taiwan, Taïwan, 110
        • Recrutement
        • Taipei Medical University
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

20 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Patients âgés de 20 ans ou plus qui ont été admis à l'unité de soins palliatifs de l'hôpital universitaire médical de Taipei avec au moins un diagnostic de tumeurs solides en phase terminale.

La description

Critère d'intégration:

  • Participants âgés de 20 ans ou plus admis à l'unité de soins palliatifs de l'hôpital universitaire médical de Taipei
  • Participants diagnostiqués avec au moins une tumeur solide en phase terminale
  • Les participants ont consenti à recevoir des soins palliatifs

Critère d'exclusion:

  • Participants âgés de moins de 20 ans
  • Participants diagnostiqués avec une leucémie ou un carcinome primitif inconnu
  • Participants présentant des signes évidents de mort imminente à l'admission
  • Participants sans signes vitaux à l'admission
  • Participants qui ont continué à recevoir un traitement agressif malgré leur admission à l'unité de soins palliatifs

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Modèles d'observation: Cohorte
  • Perspectives temporelles: Éventuel

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Spécificité et sensibilité de l'utilisation de modèles basés sur l'intelligence artificielle pour la prédiction des résultats cliniques des patients atteints d'un cancer en phase terminale à l'aide de données d'actigraphie
Délai: De la date d'admission au service de soins palliatifs jusqu'à la date de la première sortie documentée de l'hôpital ou la date du décès quelle qu'en soit la cause, selon la première éventualité, évaluée jusqu'à 1 mois
Le principal résultat de l'étude sera d'évaluer si l'analyse des données de mouvement capturées à l'aide d'un dispositif d'actigraphie peut aider à prédire les résultats cliniques, qu'ils soient décédés ou sortis vivants de l'hôpital, avec une spécificité et une sensibilité élevées, en utilisant une modélisation de prédiction basée sur l'intelligence artificielle.
De la date d'admission au service de soins palliatifs jusqu'à la date de la première sortie documentée de l'hôpital ou la date du décès quelle qu'en soit la cause, selon la première éventualité, évaluée jusqu'à 1 mois

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Taipei Medical University

Collaborateurs

Taipei Medical University Hospital
National Yang Ming University
Ministry of Science and Technology, Taiwan

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University

Publications et liens utiles

La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.

Publications générales

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

11 décembre 2019

Achèvement primaire (Anticipé)

31 août 2021

Achèvement de l'étude (Anticipé)

31 décembre 2021

Dates d'inscription aux études

Première soumission

28 avril 2021

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

6 mai 2021

Première publication (Réel)

12 mai 2021

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

12 mai 2021

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

6 mai 2021

Dernière vérification

1 mai 2021

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Autres numéros d'identification d'étude

  • N201910041

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

produit fabriqué et exporté des États-Unis.

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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