Un essai clinique contrôlé pour former la plateforme de détection de dépression Aiberry AI
8 juin 2023 mis à jour par: Aiberry, Inc
Un essai clinique contrôlé pour former la plate-forme de détection de dépression Aiberry AI sur un ensemble diversifié de populations dans un environnement vivant et améliorer encore la précision de la détection
Cet essai multicentrique contrôlé formera et validera la capacité de la plateforme Aiberry à détecter la dépression dans une population de patients diversifiée.
Jusqu'à 10 sites aux États-Unis participeront à ce protocole.
Les adultes et les enfants peuvent participer (13 à 79 ans).
Un total de 1 000 sujets éligibles effectueront des dépistages de dépression et un entretien vidéo Aiberry enregistré lors d'une visite à la clinique.
L'analyse sera stratifiée selon le statut de diagnostic de la dépression, la race/l'origine ethnique et l'âge.
Les sujets participeront à un questionnaire de base pour recueillir des informations démographiques et des antécédents médicaux.
Aperçu de l'étude
Statut
Résilié
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Aiberry développe une plate-forme d'IA propriétaire qui tire parti de l'apprentissage automatique pour dépister les maladies mentales à l'aide d'une approche multimodale qui fusionne de riches informations visuelles, audio, textuelles, gestuelles et oculaires.
Notre objectif dans cette étude est de valider les algorithmes qui prédisent comment les individus répondront aux questionnaires d'auto-évaluation utilisés pour dépister le trouble dépressif majeur (TDM) et le trouble anxieux général (TAG).
Avant l'inscription, les participants participeront à un questionnaire de dépistage de base pour recueillir des informations démographiques, des antécédents médicaux et la gravité actuelle de la dépression.
Si les participants répondent aux critères d'éligibilité et aux objectifs démographiques de recrutement, ils seront invités à une seule visite d'étude virtuelle au cours de laquelle ils réaliseront un entretien enregistré de 10 à 15 minutes avec un membre du personnel de l'étude ainsi que trois brefs questionnaires d'auto-évaluation : 1) le Quick Inventory of Depression Symptoms Self Report (QIDS-SR-16), 2) le General Anxiety Disorder (GAD-7), et 3) la mini-version du Mood and Anxiety Questionnaire (mini-MASQ), qui sera utilisé comme une vérification de la validité de la cohérence des réponses des participants entre ce questionnaire et les deux questionnaires précédents.
Nous évaluerons dans quelle mesure la technologie de l'IA est capable de prédire les symptômes autodéclarés de dépression et d'anxiété en analysant les caractéristiques faciales, audio et textuelles des vidéos d'entretien.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
800
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.
Lieux d'étude
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Arizona
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Tucson, Arizona, États-Unis, 85719
- University of Arizona
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District of Columbia
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Washington, District of Columbia, États-Unis, 20057
- Georgetown University
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New York
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New York, New York, États-Unis, 10022
- Hapworth Research Inc.
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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
13 ans à 79 ans (Enfant, Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Oui
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Personnes avec ou sans diagnostic préalable de santé mentale.
La description
Critère d'intégration:
- De 13 à 79 ans
- anglophone
Critère d'exclusion:
- Ancien participant à l'étude
- Individus incapables de répondre verbalement à des questions standardisées
- Les personnes qui ne peuvent pas participer à une visite virtuelle car elles ne disposent pas du matériel adéquat (téléphone/ordinateur portable) ou n'ont pas de connexion Internet
- Individus incapables de donner leur consentement
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: Autre
- Perspectives temporelles: Éventuel
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Entretien et dépistage de la dépression
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Aiberry est une société d'intelligence artificielle (IA) de nouvelle génération qui exploite la technologie profonde pour dépister les troubles de santé mentale et les troubles cérébraux.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Prédiction du score de dépression à partir d'un instrument d'auto-évaluation
Délai: Évaluation unique
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Erreur lors de la prédiction de la gravité de la dépression (aucune, légère, modérée, sévère) basée sur QIDS-SR-16.
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Évaluation unique
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Classification de la dépression modérée à sévère
Délai: Évaluation unique
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Précision, sensibilité, spécificité et valeur prédictive positive et négative lors de la classification si les participants répondent au critère de coupure établi pour un TDM suspecté (QIDS> 10)
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Évaluation unique
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Classification de l'anxiété modérée à sévère
Délai: Évaluation unique
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Précision, sensibilité, spécificité et valeur prédictive positive et négative lors de la classification si les participants répondent au critère de coupure établi pour le TAG suspecté (GAD-7 > 9)
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Évaluation unique
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Prédiction du score d'anxiété à partir d'un instrument d'auto-évaluation
Délai: Évaluation unique
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Erreur lors de la prédiction de la gravité de l'anxiété (aucune, légère, modérée, sévère) basée sur GAD-7.
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Évaluation unique
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Autres mesures de résultats
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Prédiction de symptômes spécifiques d'anxiété et de dépression
Délai: Évaluation unique
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Erreur lors de la prédiction des réponses à des éléments individuels sur le QIDS-SR ou le GAD-7.
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Évaluation unique
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
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)
22 septembre 2022
Achèvement primaire (Réel)
6 avril 2023
Achèvement de l'étude (Réel)
6 avril 2023
Dates d'inscription aux études
Première soumission
30 juillet 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
30 juillet 2021
Première publication (Réel)
6 août 2021
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
9 juin 2023
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
8 juin 2023
Dernière vérification
1 février 2023
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- Aiberry
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
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
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 .