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モノの医療のインターネットに基づく睡眠呼吸器疾患を合併した慢性閉塞性肺疾患のスクリーニングと早期警告

2021年4月2日 更新者:Peking University Third Hospital
慢性閉塞性肺疾患 (COPD) は、人々の健康を危険にさらす一般的な疾患であり、深刻な経済的負担と治療負担を引き起こしています。 COPD の合併症としての睡眠呼吸病は、COPD の入院率と死亡率を増加させます。 現在、地域の医師は COPD とその合併症に関する知識が不十分であり、標準化されたスクリーニングや関連疾患の管理能力も不足しています。 このトレイルでは、IoT 医療技術を使用して、COPD と睡眠呼吸疾患を組み合わせたスクリーニングを行う予定です。 一次地域病院と上位病院との間に双方向の紹介チャネルを確立し、COPD と睡眠呼吸疾患を組み合わせた早期警告サービスを提供できます。 この試験では、COPD の急性増悪に対する睡眠呼吸疾患の影響を調査し、睡眠呼吸疾患と組み合わされた COPD 患者の理解を深めます。 また、コミュニティ レベルでの COPD の管理とその合併症の管理を改善し、COPD 患者の潜在的なリスクと治療の負担を軽減します。 また、COPD の段階的な診断と治療モデルを調査し、インテリジェントな IoT インフラストラクチャの構築を促進し、中国の草の根レベルで COPD の標準化された診断と治療を強化します。

調査の概要

詳細な説明

本研究は多施設共同研究であり、主に2部構成となっています。 最初に、横断的観察研究を採用して、複数のセンターで安定した COPD 患者を募集しました。 COPD の診断基準は中国の診断ガイドラインに従っており、患者は 40 ~ 80 歳の中から選ばれました。 IoT のモバイル アプリケーションを使用できず、睡眠モニタリングと経過観察を完了できない患者を除外したことに注意してください。 すべての患者は、人口統計学的特徴、肺機能検査、血液ルーチン、生化学、心電図、胸部 X 線写真、COPD 評価スケール、修正された英国医学研究協会の呼吸困難指数、セントジョージの生活の質に関する質問票、睡眠とともに、ウェアラブル デバイスを介して睡眠モニタリング情報を収集します。 Apnea Clinical Score、Berlin Questionnaire、Epworth Sleepiness Scaleなど この研究では、収集した情報から患者の健康状態を推定し、睡眠時無呼吸を診断し、睡眠時無呼吸の有病率を計算します。 具体的には、睡眠モニタリング情報の分析から基準を構築し、機械学習アルゴリズムを適用して OSA スクリーニング モデルを形成します。 第二に、睡眠呼吸病と結合したCOPDコホートを確立し、睡眠呼吸病の診断基準を満たすCOPD患者を選択します。 すべての患者は、ウェアラブル デバイスと IoT テクノロジを使用して情報収集とデータ管理を行います。 早期警戒プラットフォームも構築しており、個人差や地域差に応じてCOPD計画を柔軟に調整することができます。 この調査には、月に 1 回のフォローアップの訪問が必要です。 入院数、急性増悪の発生率、および COPD 患者のその他の二次観察指標を観察することにより、早期警告プラットフォームは、睡眠呼吸器疾患と組み合わされた COPD の急性増悪を分析できます。 以前のプラットフォームに機械学習アルゴリズムを適用することにより、SAO を伴う COPD 患者の疾患および予後モデルを開発します。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

680

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

      • Beijing、中国
        • 募集
        • Peking University Third Hospital
        • コンタクト:

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

40年~80年 (アダルト、OLDER_ADULT)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

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

北京大学第三病院、北京海淀病院、北京中関村病院、北霞関地域保健サービス センター、花園路地域保健サービス センターからの安定した COPD 患者。

説明

包含基準:

COPD の診断基準は、中国の 40 歳から 80 歳までの COPD の診断ガイドラインに沿っています。

除外基準:

IoT のモバイル アプリケーションを使用できず、睡眠モニタリングと経過観察を完了することができない患者。

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
COPDとOSAの合併
すべての患者は、人口統計学的特徴、肺機能検査、血液ルーチン、生化学、心電図、胸部 X 線写真、COPD 評価スケール、修正された英国医学研究協会の呼吸困難指数、セントジョージの生活の質に関する質問票、睡眠とともに、ウェアラブル デバイスを介して睡眠モニタリング情報を収集します。 Apnea Clinical Score、Berlin Questionnaire、Epworth Sleepiness Scaleなど この研究では、収集した情報から患者の健康状態を推定し、睡眠時無呼吸を診断し、睡眠時無呼吸の有病率を計算します。
すべての患者は、ウェアラブル デバイスと IoT テクノロジを使用して情報収集とデータ管理を行います。 具体的には、睡眠モニタリング情報の分析から基準を構築し、機械学習アルゴリズムを適用して OSA スクリーニング モデルを形成します。

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
OSA を合併した COPD のスクリーニング モデルを構築する - 12 か月
時間枠:12ヶ月
モニタリング情報に機械学習技術を適用することにより、OSA と組み合わせた COPD のスクリーニング モデルを構築します。 そして、OSA を伴う COPD の罹患率がスクリーニングモデルを通じて測定される患者状態推定に対するその有効性を評価します。
12ヶ月
OSA を合併した COPD の予後モデルの構築 - 12 か月
時間枠:12ヶ月
OSA と組み合わせた COPD の予後モデルを構築し、それを早期警告プラットフォームに統合します。 COPDの急性増悪の発生率やその他の指標を観察します
12ヶ月

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)

2020年1月1日

一次修了 (予期された)

2021年12月31日

研究の完了 (予期された)

2022年12月31日

試験登録日

最初に提出

2021年4月2日

QC基準を満たした最初の提出物

2021年4月2日

最初の投稿 (実際)

2021年4月6日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2021年4月6日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2021年4月2日

最終確認日

2021年4月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2020-2Z40917

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?

未定

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

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。

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