モバイルベースの研究プラットフォームを使用した急性呼吸器感染症の大規模モニタリング
2022年3月4日 更新者：John Brownstein、Boston Children's Hospital
これは、Android スマートフォンで使用するように設計されたモバイル研究プラットフォーム (アプリ) を使用した前向き観察研究です。
研究参加者は、アプリを使用してベースラインの人口統計情報と医療情報を提供し、呼吸器感染症の症状を毎週報告します。
参加者は毎週の調査で予防テクニックの使用状況も報告します。
参加者が適切なデバイス権限を付与している場合、モビリティ データは参加者のスマートフォン上のセンサーを使用して受動的に収集されます。
研究の全体的な目標は、コロナウイルス様疾患（CLI）、インフルエンザ様疾患（ILI）、および非特異的呼吸器疾患（NSRI）の蔓延をほぼリアルタイムで追跡し、感染症の増加に関連する特定の行動を特定することです。またはこれらの症状を発症するリスクが減少します。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
16000
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。
研究場所
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Massachusetts
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Boston、Massachusetts、アメリカ、02115
- Boston Children's Hospital
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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
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
研究対象となるのは、米国内に住む成人の Android モバイル デバイス ユーザーです。
説明
包含基準:
- 18歳以上の成人、Android携帯電話ユーザー、米国在住（米国に自宅住所がある）
除外基準:
- 18 歳未満、Android モバイル デバイスを使用しない、モビリティ データの共有をオプトアウトする、米国内に居住しない
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
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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研究参加者におけるインフルエンザ様疾患（ILI）および新型コロナウイルス様疾患（CLI）の発生率。
時間枠：参加期間は6ヶ月
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ILIの定義は、他に既知の原因がないのに、咳や喉の痛みに加えて発熱を報告する参加者として、CDCガイドラインに基づいて採用されます。
すべての研究分析と結果は、フェデレーション分析を使用して報告されます。
フェデレーション分析では、個別の対象レポートではなく、集約された回答が利用されます。
このため、最終結果を報告する際、発生率の合計が正確に 100% にならない場合があります。
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参加期間は6ヶ月
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研究参加者における新型コロナウイルス様疾患（CLI）の発生率。
時間枠：参加期間は6ヶ月
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CLI は、発熱、咳、息切れ、嗅覚障害と定義されます。
発生率は、過去 7 日間に上記の症状が報告されたこと (以前ではないこと) として定義されます。
すべての研究分析と結果は、フェデレーション分析を使用して報告されます。
フェデレーション分析では、個別の対象レポートではなく、集約された回答が利用されます。
このため、最終結果を報告する際、発生率の合計が正確に 100% にならない場合があります。
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参加期間は6ヶ月
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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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病気の蔓延
時間枠：1年間の学習期間
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モビリティのパターン (例:
CIL および/または ILI を発症している参加者と発症していない参加者における、報告されているマスクの着用や社会的距離などの予防戦略の使用状況が比較されます。
すべての研究分析と結果は、フェデレーション分析を使用して報告されます。
フェデレーション分析では、個別の対象レポートではなく、集約された回答が利用されます。
このため、最終結果を報告する際、有病率の合計が正確に 100% にならない可能性があります。
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1年間の学習期間
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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。
協力者
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
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- Menni C, Valdes AM, Freidin MB, Sudre CH, Nguyen LH, Drew DA, Ganesh S, Varsavsky T, Cardoso MJ, El-Sayed Moustafa JS, Visconti A, Hysi P, Bowyer RCE, Mangino M, Falchi M, Wolf J, Ourselin S, Chan AT, Steves CJ, Spector TD. Real-time tracking of self-reported symptoms to predict potential COVID-19. Nat Med. 2020 Jul;26(7):1037-1040. doi: 10.1038/s41591-020-0916-2. Epub 2020 May 11.
- Fu L, Wang B, Yuan T, Chen X, Ao Y, Fitzpatrick T, Li P, Zhou Y, Lin YF, Duan Q, Luo G, Fan S, Lu Y, Feng A, Zhan Y, Liang B, Cai W, Zhang L, Du X, Li L, Shu Y, Zou H. Clinical characteristics of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in China: A systematic review and meta-analysis. J Infect. 2020 Jun;80(6):656-665. doi: 10.1016/j.jinf.2020.03.041. Epub 2020 Apr 10.
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- Mateus AL, Otete HE, Beck CR, Dolan GP, Nguyen-Van-Tam JS. Effectiveness of travel restrictions in the rapid containment of human influenza: a systematic review. Bull World Health Organ. 2014 Dec 1;92(12):868-880D. doi: 10.2471/BLT.14.135590. Epub 2014 Sep 29.
- Baltrusaitis K, Brownstein JS, Scarpino SV, Bakota E, Crawley AW, Conidi G, Gunn J, Gray J, Zink A, Santillana M. Comparison of crowd-sourced, electronic health records based, and traditional health-care based influenza-tracking systems at multiple spatial resolutions in the United States of America. BMC Infect Dis. 2018 Aug 15;18(1):403. doi: 10.1186/s12879-018-3322-3.
- Bajardi P, Vespignani A, Funk S, Eames KT, Edmunds WJ, Turbelin C, Debin M, Colizza V, Smallenburg R, Koppeschaar CE, Franco AO, Faustino V, Carnahan A, Rehn M, Paolotti D. Determinants of follow-up participation in the Internet-based European influenza surveillance platform Influenzanet. J Med Internet Res. 2014 Mar 10;16(3):e78. doi: 10.2196/jmir.3010.
- Wojcik OP, Brownstein JS, Chunara R, Johansson MA. Public health for the people: participatory infectious disease surveillance in the digital age. Emerg Themes Epidemiol. 2014 Jun 20;11:7. doi: 10.1186/1742-7622-11-7. eCollection 2014.
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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)
2020年11月4日
一次修了 (実際)
2021年12月8日
研究の完了 (実際)
2021年12月8日
試験登録日
最初に提出
2020年12月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年12月5日
最初の投稿 (実際)
2020年12月11日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年3月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年3月4日
最終確認日
2022年3月1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
- P00036213
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?
いいえ
IPD プランの説明
すべての研究データは、フェデレーション分析の集計として報告されます。
私たちは、プロトコルと同意の範囲内で集計データを共有するオプションがあるという文言を用意していますが、それが行われるという保証はありません。
個々の参加者のデータは入手できません。
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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