Formazione di un modello di machine learning per rilevare le malattie venose utilizzando la tecnologia PPG
Uno studio pilota che utilizza tecniche di apprendimento automatico e tecnologia PPG per il rilevamento delle malattie venose
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Sergio Da Silva, PhD
- Numero di telefono: 01483477199
- Email: people@thewhiteleyclinic.co.uk
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Serah Duro, MSc
- Email: serah.duro@thewhiteleyclinic.co.uk
Luoghi di studio
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Guildford, Regno Unito, GU2 7RF
- The Whiteley Clinic
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- I pazienti si presentano per indagini su sospetta malattia venosa. I pazienti devono essere in grado di camminare e muoversi normalmente e avere una buona integrità della pelle della parte inferiore della gamba, dove è attaccato il PPG.
Tutti i pazienti che frequentano la TWC hanno 18 anni o più.
Criteri di esclusione:
- Saranno esclusi i soggetti con malattia occlusiva arteriosa nota o disabilità fisica che influisce sull'andatura o sul movimento della caviglia.
Verranno esclusi i pazienti che non possono avere un PPG attaccato alla parte inferiore della gamba (cioè: ulcerazione attiva).
Pazienti incapaci di dare il consenso. Femmina incinta.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Individui con CVD (gruppo di trattamento)
Partecipanti a cui è stata diagnosticata la malattia venosa cronica (CVD).
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Lo studio indaga la competenza venosa attraverso tre distinti esercizi che utilizzano la tecnologia della fotopletismografia (PPG) per registrare il flusso sanguigno nelle vene delle gambe di 20 soggetti, divisi in due gruppi: quelli con malattia venosa cronica (CVD) e quelli senza.
L'ipotesi nulla è che non ci sarà alcuna differenza significativa nei tempi di riempimento venoso (VFT) e nelle variazioni del tracciato PPG tra soggetti con CVD e quelli senza in diverse condizioni fisiche.
L’ipotesi alternativa suggerisce che gli individui con CVD mostreranno modelli PPG distinti, in particolare VFT più breve e variazioni di pressione variabili, indicativi di reflusso venoso o ostruzione.
Questa ipotesi viene scelta sulla base di prove precedenti che suggeriscono differenze osservabili nella funzione venosa tra individui affetti e non affetti.
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Individui senza CVD (gruppo di controllo)
Partecipanti a cui non è stata diagnosticata una CVD.
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Lo studio indaga la competenza venosa attraverso tre distinti esercizi che utilizzano la tecnologia della fotopletismografia (PPG) per registrare il flusso sanguigno nelle vene delle gambe di 20 soggetti, divisi in due gruppi: quelli con malattia venosa cronica (CVD) e quelli senza.
L'ipotesi nulla è che non ci sarà alcuna differenza significativa nei tempi di riempimento venoso (VFT) e nelle variazioni del tracciato PPG tra soggetti con CVD e quelli senza in diverse condizioni fisiche.
L’ipotesi alternativa suggerisce che gli individui con CVD mostreranno modelli PPG distinti, in particolare VFT più breve e variazioni di pressione variabili, indicativi di reflusso venoso o ostruzione.
Questa ipotesi viene scelta sulla base di prove precedenti che suggeriscono differenze osservabili nella funzione venosa tra individui affetti e non affetti.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Accuratezza diagnostica di un modello AI per il rilevamento di malattie venose utilizzando segnali PPG
Lasso di tempo: Giugno 2024 - settembre 2024
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La misura dell'esito principale di questo studio è valutare l'accuratezza diagnostica di un modello AI nel rilevamento della malattia venosa attraverso l'utilizzo di segnali PPG.
Ciò sarà quantificato valutando la sensibilità e la specificità del modello AI durante l'analisi dei segnali PPG di partecipanti sani senza malattia venosa e di partecipanti non sani con malattia venosa, senza la necessità dell'intervento diretto di un consulente vascolare.
Questi risultati aiuteranno a valutare il modello di intelligenza artificiale in termini di precisione con cui può identificare la malattia venosa.
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Giugno 2024 - settembre 2024
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Mark Whiteley, The Whiteley Clinic
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Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- TWC-SD-2024-05
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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