声-COVID-19
COVID-19 感染が疑われる患者における緊急対応を必要とする臨床的特徴の音声ベースの識別 (VOICE-COVID) I および II 研究
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
この研究は、非盲検、前向き、クロスオーバー無作為化研究です。
VOICE-COVID I: マギル大学保健センターの心不全 (HF) クリニックに入るすべての人に参加を求めます。 参加者 (従業員または患者) に Amazon Alexa デバイスと話すように指示するポスター。 参加者は、デバイスから 6 フィート離れたままになります。 Amazon Alexa がアンケートの質問をします。 次に、調査コーディネーターが同じ質問と、Amazon Alexa のユーザビリティに関する追加の質問をします。 VOICE-COVID II: 次に、52 人の 2 番目のコホートが無作為に割り付けられ、Amazon Alexa またはコーディネーターを使用して COVID-19 の症状についてスクリーニングされます。 K 2 乗統計検定とスクリーニング質問一致を使用して、Alexa の応答と調査コーディネーターへの応答との相関関係を調査します。
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
連絡先と場所
研究場所
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Quebec
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Montreal、Quebec、カナダ、H4A 3J1
- Muhc-Rimuhc
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 成人 >= 18 歳で HF クリニックに入る
- 英語またはフランス語を話す
除外基準:
- なし
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:コホート
- 時間の展望:見込みのある
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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Amazon Alexa を使用してキャプチャされたデータと、手動 (人間) で収集されたデータとの相関関係。
時間枠:1日目
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参加者からの回答を適切にキャプチャし、研究コーディネーターが取得した回答と関連付ける Amazon Alexa デバイスの能力を判断します。
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1日目
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その他の成果指標
その他の成果指標
結果測定 |
時間枠 |
|---|---|
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Amazon Alexaデバイスを使用する際の快適さに関するLikertスケールの自己報告
時間枠:1日目
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1日目
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協力者と研究者
スポンサー
スポンサー
協力者
協力者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Abhinav Sharma, MD、McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- 2020-6583
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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