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Efficacité de l'IA-Supporter dans la réduction des infections des voies urinaires

23 septembre 2024 mis à jour par: China Medical University Hospital

Test de l'efficacité de l'IA-Supporter dans la réduction des infections des voies urinaires, de la dermatite associée à l'incontinence et des coûts de soins pour les patients souffrant d'incontinence

Le « AI Supporter », un robot intelligent de gestion des excrétions, exploite la reconnaissance visuelle basée sur l'intelligence artificielle pour détecter et nettoyer de manière autonome les zones affectées, puis sécher et changer la couche, réduisant ainsi la fatigue du soignant et améliorant la qualité des soins. Cette étude vise à évaluer l'efficacité du « AI Supporter » pour diminuer l'incidence des infections des voies urinaires et de la dermatite associée à l'incontinence chez les patients incontinents, en plus d'explorer sa rentabilité.

Adoptant une conception expérimentale (deux groupes) et longitudinale, cette recherche utilise à la fois des stratégies d'échantillonnage pratique et aléatoire. L'étude prévoit de recruter 60 sujets féminins alités depuis plus de trois mois souffrant d'incontinence urinaire et/ou fécale. Les participants utiliseront AI Supporter par intermittence sur une période de 14 jours. Les outils de mesure comprennent l’analyse d’urine de routine.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

Contexte : À mesure que Taiwan progresse sur le plan médical, le vieillissement démographique est devenu un défi important, conduisant à une augmentation de la population handicapée. Le manque de personnel soignant constitue un goulot d’étranglement critique dans la fourniture de soins de longue durée. Le changement des couches, une tâche quotidienne et exigeante pour les soignants, implique des mouvements de flexion qui présentent un risque de blessures musculo-squelettiques. Par conséquent, le développement impératif de technologies de soins automatisés est apparu. Le « AI Supporter », un robot intelligent de gestion des excrétions, exploite la reconnaissance visuelle basée sur l'intelligence artificielle pour détecter et nettoyer de manière autonome les zones affectées, puis sécher et changer la couche, réduisant ainsi la fatigue du soignant et améliorant la qualité des soins.

Objectif : Cette étude vise à évaluer l'efficacité du « AI Supporter » pour diminuer l'incidence des infections des voies urinaires et de la dermatite associée à l'incontinence chez les patients incontinents, en plus d'explorer sa rentabilité.

Méthodes : Adoptant une conception expérimentale (deux groupes) et longitudinale, cette recherche utilise à la fois des stratégies d'échantillonnage pratique et aléatoire. Prévue de novembre 2024 à octobre 2025 dans un établissement de soins de longue durée du centre de Taiwan, l'étude prévoit de recruter 60 sujets féminins alités depuis plus de trois mois souffrant d'incontinence urinaire et/ou fécale. Les participants utiliseront AI Supporter par intermittence sur une période de 14 jours. Les outils de mesure comprennent des analyses d'urine de routine, des échelles d'évaluation des dermatites associées à l'incontinence, des évaluations des escarres, des mesures du pH cutané, des heures de soins et des analyses des coûts relatifs aux couches et à AI Supporter. La principale méthode analytique utilisée sera les équations d'estimation généralisées (GEE), avec une signification statistique définie à p <0,05.

Résultats attendus : L'IA Supporter devrait réduire considérablement l'apparition d'infections des voies urinaires et de dermatites associées à l'incontinence chez les patients, allégeant simultanément la charge de travail des soignants et diminuant les coûts associés.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

60

Phase

  • N'est pas applicable

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

  • Nom: Jing-ya Fu
  • Numéro de téléphone: 7102 886422053366

Lieux d'étude

  • Taïwan
      • Taichung, Taïwan
        • Recrutement
        • Rom A Master List, Extracted From This Organization'S Records.
        • 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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

La description

Critères d'intégration :

  • Les participants doivent être alités depuis au moins 3 mois et souffrir d'incontinence urinaire et/ou fécale.
  • Participantes âgées de plus de 20 ans.
  • Les participants doivent être capables de porter l'appareil AI-supporter pendant la période d'étude.

Critères d'exclusion :

  • Participants souffrant d'affections cutanées graves sans rapport avec l'incontinence.
  • Participants présentant actuellement des infections des voies urinaires ou une dermatite associée à l'incontinence au moment de l'inscription.
  • Les participants qui ne sont pas en mesure de donner leur consentement éclairé ou d'avoir un représentant légal pour le faire.

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

  • Objectif principal: Recherche sur les services de santé
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: Supporteur de l'IA
Les participants utiliseront le support de l'IA pour les processus de détection, de nettoyage et de séchage des excrétions.
Dispositif: Supporteur de l'IA
Les participants du groupe expérimental utiliseront AI-supporter, un robot intelligent de gestion des excrétions. Cet appareil utilise une technologie de reconnaissance visuelle basée sur l'IA pour détecter automatiquement l'urine et les selles, suivi d'un processus de nettoyage et de séchage. Lorsque le supporteur de l’IA détecte une excrétion, il active une séquence automatisée qui lave, sèche et désinfecte la zone périnéale sans que le soignant n’ait à retirer la couche. Le partisan de l’IA enregistre également des données pertinentes, telles que l’heure, la fréquence et le poids de l’excrétion, pour une analyse plus approfondie. Cette intervention est conçue pour réduire l'incidence des infections des voies urinaires (IVU) et de la dermatite associée à l'incontinence (IAD), ainsi que pour alléger la charge de travail des soignants.
Autres noms:
  • couche traditionnelle
Aucune intervention: Couches traditionnelles
Les participants utiliseront les couches traditionnelles pour les processus de détection, de nettoyage et de séchage des excrétions.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
globules blancs
Délai: 14 jours après l'intervention
analyse d'urine
14 jours après l'intervention
Nombre de bactéries
Délai: 14 jours après l'intervention
analyse d'urine
14 jours après l'intervention

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

China Medical University Hospital

Les enquêteurs

  • Directeur d'études: Kwo-Chen Lee, ph.D, 011+886+4+22053366#7102

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

Liens utiles

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 juillet 2024

Achèvement primaire (Estimé)

31 octobre 2025

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 octobre 2025

Dates d'inscription aux études

Première soumission

18 septembre 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

23 septembre 2024

Première publication (Réel)

26 septembre 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

26 septembre 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

23 septembre 2024

Dernière vérification

1 septembre 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • CMUH113-REC3-109

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 .

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