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Cohorte SENSING-AI : étude rétrospective (SENSING-AI)

14 février 2025 mis à jour par: Adhera Health, Inc.

Collecte de données rétrospectives pour SENSING-AI : une plateforme portable pour le diagnostic précoce des troubles émotionnels et des exacerbations chez les patients atteints de COVID long grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle

L'étude rétrospective sera utilisée pour développer un modèle d'intelligence artificielle de stratification des risques de complications physiologiques et psychologiques découlant des informations disponibles dans le dossier médical électronique et le rapport de première consultation pour aider les patients et les professionnels de la santé à mieux gérer le processus de soins de santé pour les patients diagnostiqués avec longue COVID.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

La stratification du risque de complications liées au COVID persistant tant physiologiques que psychologiques de manière personnalisée optimiserait le modèle coût-efficacité pour la prise en charge de ces patients. De même, la détection précoce des complications liées au COVID persistant chez les patients appartenant à des groupes vulnérables améliorerait les délais de prise en charge et donc le pronostic du patient.

L'objectif principal de cette étude est de recueillir des données rétrospectives anonymisées de patients souffrant de COVID long afin de contribuer à la génération de la cohorte SENSING-AI.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

103

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

  • Espagne
      • Seville, Espagne, 41009
        • Virgen Macarena University Hospital

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
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

La taille de l'échantillon pour l'étude rétrospective, suffisante pour générer une première version des modèles de stratification des risques, sera d'environ 100 cas. La population cible sera la plus équilibrée possible entre les sujets ayant eu besoin de soins spécialisés en raison de complications longues du COVID-19 (soit des consultations de soins spécialisés, soit de toute hospitalisation non planifiée) à 1 mois, 3 mois, 6 mois et 1 an après la longue Diagnostic COVID-19 et ceux qui n’ont pas besoin de tels soins spécialisés.

La description

Critère d'intégration:

  • Adulte légal
  • Diagnostiqué de COVID-19 long au cours de la dernière année
  • En présence de l'un de ces symptômes :
  • Asthénie (fatigue)
  • Dyspnée
  • Essoufflement
  • Anxiété
  • Stresser
  • Dépression
  • Troubles du sommeil

Critère d'exclusion:

  • Assisté à une consultation de soins spécialisés
  • A été admis à l’hôpital au cours de la dernière année en raison d’un problème non lié aux complications du COVID

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
Cas rétrospectifs de COVID longs
La population cible sera la plus équilibrée possible entre les sujets ayant eu besoin de soins spécialisés en raison de complications longues du COVID-19 (soit des consultations de soins spécialisés, soit de toute hospitalisation non planifiée) à 1 mois, 3 mois, 6 mois et 1 an après la longue Diagnostic COVID-19 et ceux qui n’ont pas besoin de tels soins spécialisés.
Autre: Examen des sources de données cliniques disponibles liées aux cas d'utilisation
Il y aura un examen des sources de données cliniques disponibles liées aux cas d'utilisation. De plus, ces informations seront complétées par une cohorte de données rétrospectives anonymisées de 100 cas obtenues à partir des informations cliniques résultant de l'assistance aux patients COVID-19 gérées par le District de Santé de Soins Primaires de Sevilla Norte et le Département des Maladies Infectieuses de la Virgen. Hôpital universitaire Macarena

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Cohorte rétrospective SENSING-AI
Délai: 1 mois
La cohorte rétrospective SENSING-AI sera alimentée à partir des informations cliniques de 100 cas de patients atteints de COVID-19 long.
1 mois

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Adhera Health, Inc.

Collaborateurs

Hospital Universitario Virgen Macarena

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)

18 janvier 2022

Achèvement primaire (Réel)

25 février 2022

Achèvement de l'étude (Réel)

25 février 2022

Dates d'inscription aux études

Première soumission

31 janvier 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

31 janvier 2024

Première publication (Réel)

7 février 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

25 mars 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

14 février 2025

Dernière vérification

1 février 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • SEN-0121

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

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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