AI支援による在宅経腸栄養管理による治療3年後の上咽頭癌患者の健康転帰
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
段階
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Zhengzhou、中国
- First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 悪性腫瘍患者
除外基準:
- いいえ
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
- 主な目的:ヘルスサービス研究
- 割り当て:非ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:なし(オープンラベル)
アーム数
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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実験的:グループ 1: AI を使用して栄養管理を支援する
最初のステップ: 予備的な臨床栄養スクリーニングと評価。 患者の年齢、上咽頭がんの進行期、治療段階(放射線療法、化学療法の段階)などの情報を収集し、管理計画を決定します。 2 番目のステップ: AI 支援の HEN 管理モード。 インテリジェントコンピュータ、インテリジェントアプリ体脂肪装置、モバイル通信ネットワーク収集を利用して患者の定期的な栄養モニタリングと追跡調査が実施され、患者の基本的な兆候、栄養状態、栄養リスク、サポートプログラムの実施が管理された。 栄養分析モデルと指標モデルは、インテリジェントな日常監視管理と急性攻撃の早期警告メカニズムを開始するために使用されます。 3 番目のステップ: 監視と警告。 AI システムは、アプリ プラットフォームを通じて患者に栄養の基礎知識を普及させました。 |
グループ1:AIによる栄養管理。
グループ2:伝統的な栄養管理(病院の栄養士による)グループ
3:コントロール。
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実験的:グループ 2: 栄養管理について病院の栄養士チームに連絡する
患者様の状況に応じた栄養管理については、病院の栄養士チームにご相談ください。
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グループ2:伝統的な栄養管理(病院の栄養士による)
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介入なし:グループ 3: 2 つの管理方法を採用しない。
空白のコントロールグループ
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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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生存率
時間枠:治療から3年後
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生存率
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治療から3年後
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地域再発率
時間枠:治療から3年後
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地域再発率
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治療から3年後
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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エプスタイン・バー(EB)ウイルスのDNA陽性率
時間枠:治療から3年後
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エプスタイン・バー(EB)ウイルスのDNA陽性率
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治療から3年後
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体格指数
時間枠:治療から3年後
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データはインテリジェント体脂肪デバイスを通じて取得されました
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治療から3年後
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Muscaritoli M, Arends J, Bachmann P, Baracos V, Barthelemy N, Bertz H, Bozzetti F, Hutterer E, Isenring E, Kaasa S, Krznaric Z, Laird B, Larsson M, Laviano A, Muhlebach S, Oldervoll L, Ravasco P, Solheim TS, Strasser F, de van der Schueren M, Preiser JC, Bischoff SC. ESPEN practical guideline: Clinical Nutrition in cancer. Clin Nutr. 2021 May;40(5):2898-2913. doi: 10.1016/j.clnu.2021.02.005. Epub 2021 Mar 15.
- Bischoff SC, Austin P, Boeykens K, Chourdakis M, Cuerda C, Jonkers-Schuitema C, Lichota M, Nyulasi I, Schneider SM, Stanga Z, Pironi L. ESPEN practical guideline: Home enteral nutrition. Clin Nutr. 2022 Feb;41(2):468-488. doi: 10.1016/j.clnu.2021.10.018. Epub 2021 Nov 24.
- Kulkarni S, Seneviratne N, Baig MS, Khan AHA. Artificial Intelligence in Medicine: Where Are We Now? Acad Radiol. 2020 Jan;27(1):62-70. doi: 10.1016/j.acra.2019.10.001. Epub 2019 Oct 19.
- Mundi MS, Mohamed Elfadil O, Olson DA, Pattinson AK, Epp LM, Miller LD, Seegmiller SL, Schneckloth JM, Baker MR, Abdelmagid MG, Patel A, Wescott BA, Elder LS, Hagenbrock MC, Sefried LE, Hurt RT. Home enteral nutrition: A descriptive study. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 2023 May;47(4):550-562. doi: 10.1002/jpen.2498. Epub 2023 Apr 12.
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 (推定)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
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
- AI-nutrition to NPC patients
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
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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