AI 기반 가정 경장영양 관리 치료 후 3년 후 비인두암 환자의 건강 결과
2024년 9월 18일 업데이트: Danna Chen, Changsha Medical University
현재 암 치료 단계를 마쳤으므로 정기적으로 점검하고 영양에 주의를 기울여야 합니다.
그래서 우리는 AI가 영양 관리에 도움이 될 수 있는지 알아보기 위해 이 연구를 시작했습니다.
주요 옵션: 옵션 1: AI를 사용하여 영양 관리를 지원합니다. 선택 2: 귀하의 상황에 맞는 영양관리를 위해 병원 영양사팀에 문의하세요.
옵션 3: 처음 두 가지 관리 방법을 채택하지 마십시오.
특별 성명: 선택하십시오; 암 검진 자료는 통계분석을 위해 활용되지만, 개인의 사생활은 일체 공개되지 않습니다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
중재적
등록 (실제)
등록
500
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Zhengzhou, 중국
- First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 악성 종양 환자
제외 기준:
- 아니요
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
팔의 수
3
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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실험적: 그룹 1: AI를 사용하여 영양 관리 지원
첫 번째 단계: 예비 임상 영양 선별 및 평가. 환자의 연령, 비인두암의 병기, 치료단계(방사선요법, 화학요법 단계) 등의 정보를 수집하여 관리계획을 결정하였다. 두 번째 단계: AI 지원 HEN 관리 모드. 지능형 컴퓨터, 지능형 App 체지방 장치 및 이동통신망 수집을 통해 환자의 정기적인 영양 모니터링 및 추적관찰을 실시하고 환자의 기본 징후, 영양 상태, 영양 위험 및 지원 프로그램 구현을 관리했습니다. 영양 분석 모델과 지표 모델은 지능형 일일 모니터링 관리 및 급성 공격 조기 경고 메커니즘을 시작하는 데 사용됩니다. 세 번째 단계: 모니터링 및 경고. AI 시스템은 앱 플랫폼을 통해 환자들에게 영양에 대한 기초 지식을 대중화했습니다. |
그룹 1: AI 지원 영양 관리.
그룹 2: 전통적인 영양관리(병원 영양사를 통한).그룹
3: 통제.
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실험적: 그룹 2: 영양관리를 위해 병원 영양사팀에 문의
환자 본인의 상황에 따른 영양관리를 위해 병원 영양사팀에 문의
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그룹 2: 전통적인 영양 관리(병원 영양사를 통한)
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간섭 없음: 그룹 3: 두 가지 관리 방법을 채택하지 마십시오.
빈 대조군
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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생존율
기간: 치료 후 3년
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생존율
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치료 후 3년
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국소 재발률
기간: 치료 후 3년
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국소 재발률
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치료 후 3년
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Epstein-Barr(EB) 바이러스의 DNA 양성률
기간: 치료 후 3년
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Epstein-Barr(EB) 바이러스의 DNA 양성률
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치료 후 3년
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체질량 지수
기간: 치료 후 3년
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지능형 체지방 장치를 통해 데이터를 얻었습니다.
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치료 후 3년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- 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.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2021년 1월 1일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2024년 6월 30일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2024년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2024년 9월 11일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 9월 18일
처음 게시됨 (추정된)
처음 게시됨
2024년 9월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
마지막 업데이트 게시됨
2024년 9월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 9월 18일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2024년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- AI-nutrition to NPC patients
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
더 많은 사람들이 연구 결과를 알 수 있도록 논문을 공개적으로 게시하세요.
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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