Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Un sondaggio aperto basato su Internet e un progetto di elaborazione del linguaggio naturale che analizza i monologhi scritti di pazienti con mal di testa (NLPH-OPEN)

7 dicembre 2023 aggiornato da: University Hospital, Ghent

NLP Headache Open: un sondaggio aperto basato su Internet e un progetto di elaborazione del linguaggio naturale che analizza monologhi scritti da pazienti con mal di testa

I disturbi del mal di testa sono tra le condizioni mediche più diffuse in tutto il mondo. La diagnosi dei disturbi della cefalea si basa sull'anamnesi. Soluzioni digitali come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono essere di aiuto per comprendere gli aspetti linguistici dell'attacco di cefalea e le descrizioni della disabilità correlata alla cefalea da parte dei pazienti. I partecipanti forniranno una descrizione scritta del loro disturbo di cefalea. Si spera che i risultati portino a una migliore comprensione del potenziale utilizzo della PNL nei disturbi del mal di testa.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

500

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

  • Nome: Koen Paemeleire, M.D., Ph.D.
  • Numero di telefono: 093324529

Luoghi di studio

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

18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti con disturbi di cefalea

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • 18 anni o più
  • Avere un disturbo di cefalea con almeno un attacco di cefalea negli ultimi tre mesi
  • partecipazione volontaria
  • ha accettato la scheda informativa del paziente e ha dato il consenso informato

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: Ecologico o comunitario
  • Prospettive temporali: Trasversale

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Partecipanti
Partecipanti che compilano i questionari
Altro: Questionari
Descrizioni degli attacchi di cefalea, Descrizioni delle disabilità correlate alla cefalea, Questionari, MIDAS, MSQv2.1, SF36

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Diversità lessicale e differenze tra emicrania e cefalea a grappolo
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Misurazione del chi-quadrato di un token di parola utilizzato dai pazienti con emicrania rispetto ai pazienti con cefalea a grappolo
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza degli esperimenti di machine learning per la corretta classificazione dei disturbi della cefalea
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Esperimenti di machine learning per studiare il potenziale per costruire algoritmi di modellazione che classifichino accuratamente la diagnosi autosomministrata dal paziente in base al testo.
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Punteggi F1 di esperimenti di apprendimento automatico per la corretta classificazione dei disturbi del mal di testa
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Esperimenti di machine learning per studiare il potenziale per costruire algoritmi di modellazione che classifichino accuratamente la diagnosi autosomministrata dal paziente in base al testo.
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
La parola conta
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Conteggi di token di parole di diversi gruppi di disturbi del mal di testa
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Le frasi contano
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Conteggio dei token di frase di diversi gruppi di disturbi del mal di testa
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Il paragrafo conta
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Conteggi dei token di paragrafo di diversi gruppi di disturbi del mal di testa
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Punteggi di frequenza del documento inversi a termine-frequenza (TF-IDF)
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Punteggi TF-IDF di token di parole di diversi gruppi di disturbi del mal di testa
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Calcolo del punteggio di valutazione della disabilità dell'emicrania [MIDAS] con input di testo
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Esperimenti di machine learning per studiare la possibilità di costruire algoritmi di modellazione che prevedano con precisione il punteggio di impatto da Migraine Disabillity Assessment [MIDAS] basato sul testo.
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Calcolo del punteggio del questionario specifico per l'emicrania versie 2.1 [MSQv2.1] con input di testo
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Esperimenti di machine learning per studiare il potenziale per costruire algoritmi di modellazione che prevedano con precisione il punteggio di impatto dal questionario specifico per l'emicrania versie 2.1 [MSQv2.1] basato sul testo.
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
RAND SF-36 Calcolo del punteggio della versione olandese con immissione di testo
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
Esperimenti di machine learning per studiare il potenziale per costruire algoritmi di modellazione che prevedono con precisione il punteggio di impatto dalla versione olandese RAND SF-36 basata sul testo.
attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

University Hospital, Ghent

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 ottobre 2021

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2023

Completamento dello studio (Stimato)

1 gennaio 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

1 ottobre 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

29 novembre 2021

Primo Inserito (Effettivo)

10 dicembre 2021

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

8 dicembre 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

7 dicembre 2023

Ultimo verificato

1 dicembre 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • BC-10635

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

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

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 .

Prove cliniche su Questionari

Cerca prove simili

Sponsor e collaboratori

Condizioni mediche

Interventi farmacologici

CROs by country

CROs in Ukraine

Condizioni

Malattie rare

Interventi farmacologici

Supplementi dietetici

Sponsor / Collaboratori

Sedi

3
Sottoscrivi