Artificial Neural Network Directed Therapy of Severe Obstructive Sleep Apnea
The investigators have developed a simple, accurate, and a point-of-care, computer-based clinical decision support system (CDSS) not only to detect the presence of sleep apnea but also to predict its severity. The CDSS is based on deploying an artificial neural network (ANN) derived from anthropomorphic and clinical characteristics.
The investigators hypothesize that patients with severe OSA defined as AHI≥30 can be diagnosed with the use of ANN without undergoing a sleep study, and that empiric management with auto-CPAP has similar outcomes to those who undergo a formal sleep study.
연구 개요
연구 유형
단계
- 3단계
연락처 및 위치
연구 장소
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New York
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Buffalo, New York, 미국, 14215
- Veterans Affairs Medical Center in Buffalo
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
Inclusion Criteria:
- Must be an adult (≥18 years old)
- Must have symptoms suggestive of OSA, and be considered for sleep study by the sleep specialist provider.
Exclusion Criteria:
- Pregnancy or breast feeding
- Patients with severe congestive heart failure (eg, NYHA Class IV, ejection fraction < 35%).
- Patients with end-stage renal disease on hemodialysis
- Patients with CVA, Parkinson, neuromuscular degenerative disease.
- Patient on narcotics.
- Patients with severe lung disease requiring oxygen at night and/or during the day.
- Patient with predominant insomnia or sleep hygiene problems, and who are not considered for PSG by the sleep specialist.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: artificial neural network
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Diagnosis of Sleep apnea and treatment guidance will rely on a computer model prediction.
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활성 비교기: Polysomnogram
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Diagnosis of sleep apnea will rely on polysomnogram
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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To demonstrate that using an ANN directed management of OSA is not inferior to PSG directed management of OSA in terms of sleepiness related functional outcome
기간: 6 weeks
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6 weeks
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Ali El-Solh, MD, MPH, State University of New York at Buffalo
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- ANN02
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