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Évaluation d'un système de capteurs à domicile pour détecter la décompensation de la santé chez les patients âgés ayant des antécédents d'ICC ou de MPOC

9 mai 2023 mis à jour par: Sensorum Health Inc.

Faisabilité d'une technologie de capteur passif ambiant à domicile pour fournir une alerte précoce de la décompensation de la santé en détectant les déviations dans les activités de la vie quotidienne (AVQ) des sujets âgés atteints d'une maladie chronique diagnostiquée

Sensorum Health (Sensorum) mène une étude pilote pour déterminer si le réseau de capteurs passifs exclusif de Sensorum peut être utilisé pour identifier les signaux de décompensation précoce de la santé chez les sujets avant une hospitalisation pour exacerbation de maladie chronique ou d'autres conditions sensibles aux soins ambulatoires. Une détection précoce réussie offrirait une fenêtre d'opportunité pour intervenir en dehors du cadre aigu dans de futures études interventionnelles.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

100

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

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • États-Unis
    • New Jersey
      • Neptune, New Jersey, États-Unis, 07753
        • Recrutement
        • Jersey Shore University Medical Center, Hackensack Meridian Health
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Swapnel Patel, MD
        • Sous-enquêteur:
          • Elliot Frank, MD

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

  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Patients admis en hospitalisation au centre médical de l'université de Jersey Shore

La description

Critère d'intégration:

  • 65 ans ou plus
  • Capable de consentir
  • Antécédents documentés de diagnostic de maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) et/ou d'insuffisance cardiaque congestive (ICC)
  • Actuellement admis à JSUMC pour observation ou en tant que patient hospitalisé avec un diagnostic ≥ 1 événements antérieurs d'utilisation de l'hôpital avec un diagnostic (hospitalisations, séjours d'observation en établissement ou visites à l'urgence) au cours des 12 derniers mois

Critère d'exclusion:

  • Maladie valvulaire cardiaque importante
  • Insuffisance rénale terminale (IRT)
  • CHF en phase finale
  • MPOC en phase terminale

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

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Surveillance passive
Aucune intervention
Autre: Collecte de données
Collecte de données de signaux cliniquement pertinents à l'aide d'un système de capteurs à domicile

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Rappel de l'IA dans le système de capteur passif
Délai: 90 jours
Évaluation de la capacité de l'IA à détecter de manière prospective l'événement d'utilisation de l'hôpital
90 jours
Précision de l'IA dans un système de capteur passif
Délai: 90 jours
Évaluation de la capacité de l'IA à prédire avec précision l'événement d'utilisation de l'hôpital
90 jours

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Rappel de l'examen des données du capteur par des infirmières formées
Délai: 90 jours
Évaluation de la capacité de l'infirmière à détecter de manière prospective un événement d'utilisation de l'hôpital
90 jours
Précision de l'examen des données des capteurs par des infirmières formées
Délai: 90 jours
Évaluation de la capacité de l'infirmière à prédire avec précision l'événement d'utilisation de l'hôpital
90 jours

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Sensorum Health Inc.

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Swapnel Patel, MD, Jersey Shore University Medical Center, Hackensack Meridian Health

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)

28 septembre 2022

Achèvement primaire (Anticipé)

6 juin 2024

Achèvement de l'étude (Anticipé)

6 juin 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

3 mai 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

9 mai 2023

Première publication (Réel)

18 mai 2023

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

18 mai 2023

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

9 mai 2023

Dernière vérification

1 mai 2023

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • Sensorum P-001

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

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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