두통 환자의 서면 독백을 분석하는 개방형 인터넷 기반 설문조사 및 자연어 처리 프로젝트 (NLPH-OPEN)
2024년 5월 14일 업데이트: University Hospital, Ghent
NLP Headache Open: 두통 환자의 서면 독백을 분석하는 개방형 인터넷 기반 설문조사 및 자연어 처리 프로젝트
두통 장애는 전 세계적으로 가장 널리 퍼진 의학적 상태 중 하나입니다.
두통 장애의 진단은 병력 청취를 기반으로 합니다.
자연어 처리(NLP)와 같은 디지털 솔루션은 두통 발작의 언어적 측면과 환자의 두통 관련 장애 설명을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
참가자는 두통 장애에 대한 서면 설명을 제공합니다.
결과는 두통 장애에서 NLP의 잠재적 사용에 대한 더 나은 이해로 이어지기를 바랍니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
1150
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Ghent, 벨기에, 9000
- University Hospital, Ghent: Department of Neurology
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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
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
두통 장애가 있는 환자
설명
포함 기준:
- 18세 이상
- 지난 3개월 동안 최소 1번의 두통 발작이 있는 두통 장애가 있음
- 자발적 참여
- 환자 정보 시트를 수락하고 정보에 입각 한 동의를했습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 생태 또는 커뮤니티
- 시간 관점: 단면
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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참가자들
설문지를 작성하는 참가자들
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두통 발작 설명, 두통 관련 장애 설명, 설문지, MIDAS, MSQv2.1,
SF36
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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편두통과 군집성 두통의 어휘 다양성과 차이점
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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편두통 환자 대 군집성 두통 환자가 사용하는 단어 토큰의 카이제곱 측정
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학업 수료까지 평균 1년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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두통 질환의 정확한 분류를 위한 기계 학습 실험의 정확도
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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텍스트를 기반으로 환자의 자가 진단을 정확하게 분류하는 모델링 알고리즘을 구축할 수 있는 가능성을 조사하기 위한 기계 학습 실험.
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학업 수료까지 평균 1년
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두통 장애의 정확한 분류를 위한 기계 학습 실험의 F1 점수
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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텍스트를 기반으로 환자의 자가 진단을 정확하게 분류하는 모델링 알고리즘을 구축할 수 있는 가능성을 조사하기 위한 기계 학습 실험.
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학업 수료까지 평균 1년
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단어 수
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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다양한 두통 장애 그룹의 단어 토큰 수
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학업 수료까지 평균 1년
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문장 수
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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다양한 두통 장애 그룹의 문장 토큰 수
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학업 수료까지 평균 1년
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단락 수
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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다양한 두통 장애 그룹의 단락 토큰 수
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학업 수료까지 평균 1년
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용어 빈도 역 문서 빈도 점수(TF-IDF)
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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다양한 두통 장애 그룹의 단어 토큰의 TF-IDF 점수
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학업 수료까지 평균 1년
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편두통 장애 평가 [MIDAS] 텍스트 입력으로 점수 계산
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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텍스트를 기반으로 편두통 장애 평가[MIDAS]의 영향 점수를 정확하게 예측하는 모델링 알고리즘을 구축할 수 있는 가능성을 조사하기 위한 기계 학습 실험.
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학업 수료까지 평균 1년
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Migraine Specific Questionaire 버전 2.1 [MSQv2.1] 텍스트 입력을 통한 점수 계산
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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Migraine Specific Questionaire 버전 2.1[MSQv2.1]에서 영향 점수를 정확하게 예측하는 모델링 알고리즘을 구축할 수 있는 가능성을 조사하기 위한 기계 학습 실험
텍스트를 기반으로 합니다.
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학업 수료까지 평균 1년
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텍스트 입력으로 RAND SF-36 네덜란드어 버전 점수 계산
기간: 학업 수료까지 평균 1년
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텍스트를 기반으로 RAND SF-36 네덜란드어 버전의 영향 점수를 정확하게 예측하는 모델링 알고리즘을 구축할 수 있는 가능성을 조사하기 위한 기계 학습 실험.
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학업 수료까지 평균 1년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 10월 11일
기본 완료 (실제)
2023년 12월 31일
연구 완료 (실제)
2024년 1월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 10월 1일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 11월 29일
처음 게시됨 (실제)
2021년 12월 10일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 5월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 5월 14일
마지막으로 확인됨
2024년 5월 1일
추가 정보
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