음성, 호흡 곤란 및 급성 호흡 부전 (LocuPnée-H)
2024년 9월 30일 업데이트: Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
호흡기 질환 환자의 생리적 상태의 바이오마커로서의 말과 음성: 폐 병원에서 관리되는 급성 호흡기 질환의 개념 증명
호흡은 호흡 이외의 행동에 대해 자발적으로 제어할 수 있는 특성을 가진 자동 생명 기능입니다. 음성 생성은 비호흡 목적으로 호흡 시스템을 사용하는 특징적인 예입니다. 말이 적절하게 생성되고 조절되려면 건강한 호흡 시스템이 필요합니다. 호흡기 질환이 있는 환자의 경우 호흡 부전을 보상하기 위해 격렬하게 활동하는 자동 호흡 제어를 방해하기 어려워집니다. 음성 생성이 지연되고, 반대로 음성이 호흡 곤란을 유발할 수 있습니다. 이 연구는 음성 특성의 종단적 변화가 급성 호흡기 에피소드의 임상적 진화와 평행할 것이라는 가설을 탐구합니다. 목표는 미래의 원격 의료 응용 프로그램의 관점에서 예후 지표와 같은 변화를 검증하는 것입니다. 테스트된 가설은 다음 사이의 연관성입니다.
- 포함 시 음성 이상(정상 모집단(이미 구성된 성스러운 대상의 데이터베이스) 내에서 알려진 데이터와 관련하여 평가됨) 및 초기 임상 중증도(일반적인 임상 및 가스측정 기준에 따라 평가됨):
- 머무는 동안 음성 이상의 진화 및 임상적 진화.
연구 개요
상세 설명
이 문서의 "간단한 요약" 섹션에 설명된 개념적 프레임워크에서 이 관찰 종단 단일 중심 연구에는 급성 호흡기 에피소드에 대해 전문 호흡기 의학 병동에 입원한 연속 환자가 포함됩니다.
이러한 모든 에피소드는 "신생" 또는 근본적인 만성 호흡기 질환을 합병증으로 간주합니다.
보컬 녹음은 매일 진행되며 현장 기준에 따라 분석됩니다.
임상 매개변수도 매일 기록됩니다(활력 징후, 치료 강도, 결과 - 치료 강화 요구 사항 포함, ICU로 이송, 사망, 재활 시설로 퇴원, 집으로 퇴원).
음성 분석이 본질적인 예후 가치를 갖는지, 단독으로 또는 임상 징후와 조합하여 결정하기 위해 임상적 후속 조치 및 음성 후속 조치에 직면하게 됩니다.
연구 유형
중재적
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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Paris, 프랑스, 75013
- Departement of Respiratory Medicine , Pitié-Salpêtrière Hospital
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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
설명
포함 기준:
- 급성 호흡기 질환으로 Pitié-Salpêtrière 폐렴과에 입원한 환자(모든 원인의 폐렴, 전염병 상황에 따른 COVID 폐렴, COPD 대상 부전 등);
- 일상적인 치료의 틀 내에서 간호 직원과 대화를 나눌 수 있는 상태;
- 보호받지 못하는 성인;
- 프랑스어를 유창하게 이해하고 구사합니다.
- 사회 보장 제도에 가입;
- 정보 전단지를 읽고 이해했습니다.
- 데이터 사용에 반대하지 마십시오.
제외 기준:
- 환자가 기억 상실 및 임상 검사의 일반적인 질문에 답할 수 없을 정도로 입원 당시의 임상 상태
- 교정되지 않은 청력 문제가 있는 환자
- 신경학적, 이비인후과적 또는 정신과적 병리를 가진 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 팔 1
개입은 음성 등록에 해당합니다.
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음성 등록
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기계 학습 알고리즘을 사용하여 폐렴에 입원한 환자의 호흡 상태 및 그 진화의 바이오마커로 음성 분석을 특성화합니다.
기간: 1 개월
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의료진과의 환자 토론에서 얻은 오디오 데이터베이스에서 훈련된 기계 학습 알고리즘.
음성 매개변수: 호흡 리듬 및 강도, 조음 성능은 음성 녹음에서 추출되고 알고리즘에 의해 결합 및 분석됩니다.
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1 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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음성기반 알고리즘과 의학적 진단의 상관관계.
기간: 1 개월
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생리적 매개변수(심박수(bpm), 산소 포화도(%), 호흡수(주기/분))를 기반으로 하는 의학적 진단이 일상적인 치료에서 수행되고 알고리즘 결과와 연관됩니다.
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1 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Thomas SIMILOWSKI, MD, PhD, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
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 (추정된)
2025년 6월 1일
기본 완료 (추정된)
2026년 2월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 1월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 4월 15일
처음 게시됨 (실제)
2022년 4월 22일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 10월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 9월 30일
마지막으로 확인됨
2024년 9월 1일
추가 정보
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