- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05340933
Voce, dispnea e insufficienza respiratoria acuta (LocuPnée-H)
Discorso e voce come biomarcatori dello stato fisiologico in pazienti con malattie respiratorie: prova di concetto nella malattia respiratoria acuta gestita in un ospedale polmonare
La respirazione è una funzione vitale automatica che ha la particolarità di essere controllabile in modo volontario per azioni diverse dalla respirazione. La produzione del linguaggio è un esempio caratteristico di utilizzo del sistema respiratorio per scopi non respiratori. Affinché il linguaggio possa essere prodotto e modulato adeguatamente è necessario un sistema respiratorio sano. Nei pazienti con malattie respiratorie, diventa difficile interferire con un controllo automatico della respirazione intensamente attivo per compensare l'insufficienza respiratoria. La produzione del linguaggio è ostacolata e, viceversa, il linguaggio può generare dispnea. Questo studio esplora l'ipotesi che i cambiamenti longitudinali nelle caratteristiche del linguaggio andranno in parallelo con l'evoluzione clinica degli episodi respiratori acuti. Lo scopo è quello di validare tali cambiamenti come indicatori prognostici, nella prospettiva delle future applicazioni della telemedicina. L’ipotesi sperimentata è quella di un’associazione tra:
- anomalie vocali all'inclusione (valutate in relazione ai dati noti all'interno di una popolazione normale (database di soggetti sacri già costituito) e alla gravità clinica iniziale (valutata secondo i consueti criteri clinici e gasometrici):
- l'evoluzione delle anomalie vocali durante la degenza e l'evoluzione clinica.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Paris, Francia, 75013
- Departement of Respiratory Medicine , Pitié-Salpêtrière Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- pazienti ricoverati presso il Dipartimento di Pneumologia di Pitié-Salpêtrière con una malattia respiratoria acuta (polmonite da qualsiasi causa, polmonite da COVID a seconda del contesto epidemico, scompenso BPCO, ecc.);
- il cui stato consente scambi di conversazione con il personale infermieristico nell'ambito dell'assistenza abituale;
- adulti, non protetti;
- capire e parlare correntemente il francese;
- affiliato al sistema di previdenza sociale;
- aver letto e compreso il foglio illustrativo;
- non opporsi all'utilizzo dei propri dati;
Criteri di esclusione:
- una condizione clinica al momento del ricovero troppo grave per consentire al paziente di rispondere alle consuete domande dell'esame anamnestico e clinico
- pazienti con problemi di udito non corretti
- pazienti con patologia neurologica, otorinolaringoiatrica o psichiatrica
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Braccio 1
intervento corrispondono alla registrazione vocale
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Registrazione vocale
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Caratterizzare l'analisi della voce come biomarcatore dello stato respiratorio e la sua evoluzione nei pazienti ricoverati in pneumologia utilizzando algoritmi di machine learningricoverati in pneumologia
Lasso di tempo: 1 mese
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algoritmi di apprendimento automatico addestrati sul database audio ottenuto dalla discussione dei pazienti con il personale medico.
I parametri vocali: ritmi e intensità respiratoria e prestazioni articolatorie, saranno estratti dalla registrazione vocale, combinati e analizzati dagli algoritmi.
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1 mese
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Correlazione dell'uso di algoritmi basati sulla voce e sulla diagnosi medica.
Lasso di tempo: 1 mese
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La diagnosi medica basata su parametri fisiologici (frequenza cardiaca (bpm) ; saturazione di ossigeno (%) ; frequenza respiratoria (cicli/min)) sarà effettuata nelle cure di routine e correlata con i risultati degli algoritmi.
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1 mese
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Thomas SIMILOWSKI, MD, PhD, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
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Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- APHP211210
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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