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흉부외과 수술에서 웨어러블 기기의 역할: 수술 후 조기 합병증 예측 및 감지

2026년 5월 24일 업데이트: Chi-Fu Jeffrey Yang, Massachusetts General Hospital
이 연구의 가장 중요한 목표는 심장 흉부 수술 환자의 웨어러블 기술로 ​​수집된 고해상도 데이터의 기계 학습 분석을 사용하여 회복을 평가하고 초기 단계에서 합병증을 감지하는 것입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

이것은 수술 후 합병증을 감지하기 위해 심장 흉부 수술 환자에서 웨어러블 장치를 사용하는 단일 센터 비 무작위 전향적 코호트 연구입니다. 포함 및 제외 기준을 충족하는 심장 흉부 수술을 받는 환자는 이 프로토콜이 IRB에 의해 승인된 시점부터 1,200명의 피험자가 등록될 때까지 구두 사전 동의와 함께 연속적으로 등록됩니다. 수술 전 ~30일에 피험자는 손목에 웨어러블 장치(예: Fitbit)를 착용하고 수술 후 ~180일까지 장치를 착용합니다. 이 장치는 착용하는 동안 활동 및 수면 품질에 관한 데이터를 스마트폰 애플리케이션에 무선으로 전송하고 데이터는 Case Western Reserve University의 공동 작업자가 분석합니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

2400

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 미국
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, 미국, 02114
        • 모병
        • Massachusetts General Hospital
        • 연락하다:

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

관심 있는 장치를 착용할 수 있고 위의 포함 및 제외 기준을 충족하는 심장 흉부 수술을 받는 환자는 정보에 입각한 동의를 위해 접근할 것입니다.

설명

포함 기준:

  1. 심장 흉부 수술을 받는 18세 이상의 남성 또는 임신하지 않은 여성으로 관심 있는 웨어러블 장치(Fitbit, iWatch, Biostrap) 중 하나를 사용할 수 있는 사람.
  2. 정보에 입각한 동의를 제공할 의사가 있고 모든 연구 절차에 대한 능력이 있는 개인

제외 기준:

  1. 연구 프로토콜에 대한 적절한 이해 또는 협력을 방해하는 정신 장애 및/또는 인지 장애가 있는 개인.
  2. 모든 임신 참가자.
  3. 중증의 돌이킬 수 없는 폐고혈압.
  4. 선천성 심장 질환
  5. 만성 신부전 또는 만성 신대체 요법을 받고 있는 환자
  6. 간경화

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
Treatment Group
Adults patients who are scheduled to undergo treatment for a benign or malignant condition and meet the inclusion and exclusion criteria.
장치: Device: Wearable Device
A Wearable Device will be placed on the wrist of the patient ~30 days prior to the patient's scheduled treatment and for up to 5 years following treatment. The device will record activity in terms of steps, sleep quality, heart rate, etc.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Early detection of complications and adverse events using machine learning analysis of patient biometric data.
기간: Five Years
Proportion of complications detected by the machine learning algorithm.
Five Years
Prediction of the quality of recovery after treatment using patient biometric data.
기간: Four Years
Proportion of patients whose quality of recovery is correctly predicted by the machine learning algorithm.
Four Years

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Massachusetts General Hospital

협력자

Case Western Reserve University

수사관

  • 수석 연구원: Chi-Fu Jeffrey Yang, Massachusetts General Hospital

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

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)

2021년 7월 10일

기본 완료 (추정된)

2029년 1월 1일

연구 완료 (추정된)

2029년 6월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 3월 11일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 3월 26일

처음 게시됨 (실제)

2021년 4월 1일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 5월 28일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 5월 24일

마지막으로 확인됨

2026년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2020P002984

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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