子供のADHDの神経生理学的マーカー
2024年2月16日 更新者：Junwon Kim、Daegu Catholic University Medical Center
小児における注意欠陥多動性障害の神経生理学的マーカー
この研究では、注意欠陥多動性障害 (ADHD) を評価するための補助ツールとして、定量的脳波 (QEEG) サブタイプを調査しました。
患者は、韓国語版の子供の診断面接スケジュール バージョン IV を使用して評価され、ADHD、ADHD-Not Other Specific (NOS)、および定型神経 (NT) の 3 つのグループのいずれかに割り当てられました。
調査員は、19 チャネルで絶対的および相対的な EEG パワーを測定し、聴覚連続パフォーマンス テストを実施しました。
調査官は、周波数範囲に従って QEEG を分析しました: デルタ (1 ～ 4 Hz)、シータ (4 ～ 8 Hz)、スロー アルファ (8 ～ 10 Hz)、ファースト アルファ (10 ～ 13.5 Hz)、およびベータ (13.5 ～ 30 Hz)。
ヘルツ）。
次に、非類似度を測定するために二乗ユークリッド距離を使用して、ウォードのクラスター分析法によって被験者をグループ化しました。
調査の概要
状態
完了
詳細な説明
DSM-5基準に従ってADHDと診断された7歳から12歳までの参加者が研究に含まれました。
ADHD の診断は、構造化された面接ツールである韓国版の診断面接スケジュール バージョン IV (DISC-IV) に基づいており、これらの診断は複数の児童および思春期の精神科医によって確認されました。
参加者が DSM-IV および DISC-IV の ADHD 診断基準を満たしていない場合、彼らは定型発達 (NT) グループに割り当てられました。
DISC-IV テストの結果に基づいて、参加者は ADHD または非その他指定 (NOS) グループに割り当てられました。
DSM-IV で ADHD の診断基準を満たしているが、スコアが 6 を超えず、DISC-IV の注意欠陥または多動性/不動性スケールで 3 を超える患者は、NOS グループに含まれていました。
脳損傷、神経障害、遺伝性障害、物質依存、てんかん、またはその他の精神障害の病歴を持つ子供は参加から除外されました。
Korean-Wechsler Intelligence Scale for Children (第 4 版) による IQ が 70 以下の子供、または薬物治療を受けている子供も、この研究から除外されました。
SynAmps2 直流 (DC) アンプと 10 ～ 20 レイアウトの 64 チャネル Quick-Cap 電極配置システム (Neuroscan Inc.、ノースカロライナ州、米国) を使用して、EEG 記録を実行しました。
EEG データは、国際 10-20 システムに従って配置された 19 個の金カップ電極からデジタル記録されました。
インピーダンスは 5 kΩ 未満に維持され、サンプリング レートは 1000 Hz でした。
調査員は、リンクされたマストイド基準と 2 つの追加のバイポーラ電極を使用して、水平方向と垂直方向の眼球運動を測定します。
録音中、各参加者は薄暗い、電気的にシールドされた、防音された部屋に横になりました。
安静時の EEG 記録は、参加者の目を閉じて 3 分後に記録されました。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
140
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Jun Won Kim, M.D. Ph.D.
- 電話番号：+82-53-630-4780
- メール：f_affection@naver.com
研究場所
-
-
Nam-gu
-
Daegu、Nam-gu、大韓民国、42471
- Daegu Catholic University Medical Center
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
5年～10年 (子)
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
注意欠陥・多動性障害の疑いのある患者はQEEGを実施し、DISC-IVと診断されました
説明
包含基準:
- DSM-5基準に従ってADHDと診断された7歳から12歳の参加者が研究に含まれました
除外基準:
- 脳損傷、神経障害、遺伝性障害、物質依存、てんかん、またはその他の精神障害の病歴を持つ子供は参加から除外されました。
- Korean-Wechsler Intelligence Scale for Children (第 4 版) による IQ が 70 以下の子供、または薬物治療を受けている子供も、この研究から除外されました。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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：ケースのみ
- 時間の展望：回顧
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
ADHD
|
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
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ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
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目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
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ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
KARS は、韓国の子供の ADHD の標準化されたスクリーニング ツールであり、親が記入する評価尺度です。
DISC-IV は、小児および青年の疫学研究で使用するために開発された構造化された診断ツールです。
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NT NeuroTypical
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次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
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目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
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ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
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次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
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目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
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最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
KARS は、韓国の子供の ADHD の標準化されたスクリーニング ツールであり、親が記入する評価尺度です。
DISC-IV は、小児および青年の疫学研究で使用するために開発された構造化された診断ツールです。
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ADHD NOS
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
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次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
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次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
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最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
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次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
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目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
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最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
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まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
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次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
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最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) と EEGLAB ツールボックスを使用して、EEG 記録を前処理および分析しました。
まず、EEG データを 250 Hz にダウンサンプリングしました。
次に、EEG データのトレンドを除去し、平均値を減算して DC 成分を除去しました。
目と電気ノイズを除去するために、1 Hz のハイパス フィルターと 60 Hz のノッチ フィルターが適用されました。
次に、独立成分分析 (ICA) を実行して、アーティファクトの明確に定義されたソースを除去しました。
ICA は、目や筋肉の動き、心臓の雑音によって引き起こされるアーティファクトを確実に分離することが示されています (23)。
最後に、臨床精神科医と脳波の専門家が、修正された脳波を視覚的に検査しました。
分析のために、3 分間の記録から 2 分以上のアーティファクトのない EEG 測定値を選択しました。
KARS は、韓国の子供の ADHD の標準化されたスクリーニング ツールであり、親が記入する評価尺度です。
DISC-IV は、小児および青年の疫学研究で使用するために開発された構造化された診断ツールです。
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Neuroguide ソフトウェアを使用した、標準値 (z スコア) との統計的比較の結果の QEEG 地形プロット
時間枠：研究完了まで、平均1年
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調査員は、最初の外来診療所で QEEG を測定し、マッピングのためのトポグラフィーを実施します
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研究完了まで、平均1年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2018年8月8日
一次修了 (実際)
2021年2月28日
研究の完了 (実際)
2021年2月28日
試験登録日
最初に提出
2020年7月1日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年7月8日
最初の投稿 (実際)
2020年7月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年2月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年2月16日
最終確認日
2024年2月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。