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
2024年9月18日 更新者：Danna Chen、Changsha Medical University
がん治療の現在の段階は完了しました。その後は定期的に検査し、栄養に注意を払う必要があります。
そこで私たちは、AI が栄養管理に役立つかどうかを確認するためにこの研究を開始しました。
主なオプション: オプション 1: AI を使用して栄養管理を支援します。オプション 2: ご自身の状況に応じた栄養管理について、病院の栄養士チームに連絡してください。
オプション 3: 最初の 2 つの管理方法は採用しません。
特別なステートメント: 選択してください。がん検診のデータは統計分析に使用されますが、個人のプライバシーが明らかになることはありません。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
500
段階
- 適用できない
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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Zhengzhou、中国
- First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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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
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 悪性腫瘍患者
除外基準:
- いいえ
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
- 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）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
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
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
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
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。
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
- 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
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)
2021年1月1日
一次修了 (実際)
2024年6月30日
研究の完了 (実際)
2024年6月30日
試験登録日
最初に提出
2024年9月11日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年9月18日
最初の投稿 (推定)
2024年9月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2024年9月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年9月18日
最終確認日
2024年9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
- 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?
はい
IPD プランの説明
より多くの人が研究結果を知ることができるように論文を公開します。
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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。