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Previsione della mortalità basata sull'intelligenza artificiale tra i malati di cancro nel reparto ospedaliero

6 maggio 2021 aggiornato da: Shabbir Syed Abdul, Taipei Medical University

Riconoscimento dell'attività basato sull'intelligenza artificiale e previsione della mortalità utilizzando il ritmo circadiano, tra i malati di cancro nel reparto ospedaliero

Lo scopo di questo studio è sviluppare un nuovo modello di previsione della sopravvivenza basato sull'apprendimento profondo che utilizzi i dati sull'attività del paziente registrati da un dispositivo indossabile.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Descrizione dettagliata

Questo studio mira a sviluppare un modello di previsione della sopravvivenza basato sull'apprendimento profondo che utilizza i dati sui movimenti dei pazienti al momento del ricovero per prevedere i loro esiti clinici: morte o dimissione con condizioni stabili. I dati oggettivi dei pazienti vengono registrati da un dispositivo indossabile e documentati come parametri di attività fisica, angolo e rotazione. Oltre ai dati oggettivi, gli investigatori documentano anche il Karnofsky Performance Status dei pazienti valutato soggettivamente dai medici clinici. Infine, i ricercatori mirano a esplorare e descrivere l'applicabilità, il potenziale e i limiti del modello di previsione della sopravvivenza basato sui dati di movimento del paziente come semplice parametro prognostico in ambito clinico.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

80

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

  • Nome: Shabbir Syed-Abdul, PhD
  • Numero di telefono: 1514 886 2-6638-2736
  • Email: drshabbir@tmu.edu.tw

Luoghi di studio

  • Taiwan
    • TW - Taiwan
      • Taipei City, TW - Taiwan, Taiwan, 110
        • Reclutamento
        • Taipei Medical University
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

20 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti di età pari o superiore a 20 anni che sono stati ricoverati nell'unità di cura dell'hospice presso l'ospedale universitario medico di Taipei con almeno una diagnosi di malattie da tumore solido allo stadio terminale.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Partecipanti di età pari o superiore a 20 anni ricoverati nell'unità di cura dell'hospice presso il Taipei Medical University Hospital
  • - Partecipanti con diagnosi di almeno una malattia tumorale solida allo stadio terminale
  • I partecipanti hanno acconsentito a ricevere cure in hospice

Criteri di esclusione:

  • Partecipanti di età inferiore ai 20 anni
  • Partecipanti con diagnosi di leucemia o carcinoma di primaria sconosciuta
  • Partecipanti con segni evidenti di avvicinamento alla morte al momento del ricovero
  • Partecipanti senza segni vitali al momento del ricovero
  • Partecipanti che hanno continuato a ricevere un trattamento aggressivo nonostante il ricovero nell'unità di cura dell'hospice

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Prospettiva

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Specificità e sensibilità dell'utilizzo di modelli basati sull'Intelligenza Artificiale per la previsione degli esiti clinici dei pazienti affetti da cancro allo stadio terminale utilizzando dati di actigrafia
Lasso di tempo: Dalla data di ricovero al reparto hospice fino alla data della prima dimissione documentata dall'ospedale o alla data di morte per qualsiasi causa, a seconda di quale delle due si sia verificata per prima, valutata fino a 1 mese
L'esito principale dello studio sarà valutare se l'analisi dei dati di movimento acquisiti utilizzando il dispositivo actigrafico può aiutare a prevedere gli esiti clinici deceduti o dimessi vivi dall'ospedale, con un'elevata specificità e sensibilità, utilizzando la modellazione di previsione basata sull'Intelligenza Artificiale.
Dalla data di ricovero al reparto hospice fino alla data della prima dimissione documentata dall'ospedale o alla data di morte per qualsiasi causa, a seconda di quale delle due si sia verificata per prima, valutata fino a 1 mese

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Taipei Medical University

Collaboratori

Taipei Medical University Hospital
National Yang Ming University
Ministry of Science and Technology, Taiwan

Investigatori

  • Investigatore principale: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

11 dicembre 2019

Completamento primario (Anticipato)

31 agosto 2021

Completamento dello studio (Anticipato)

31 dicembre 2021

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 aprile 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

6 maggio 2021

Primo Inserito (Effettivo)

12 maggio 2021

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

12 maggio 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

6 maggio 2021

Ultimo verificato

1 maggio 2021

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • N201910041

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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