섬망 입원 환자의 조기 낙상 위험 감지 및 낙상 예방 (QumPreFall)
2026년 5월 15일 업데이트: University Department of Geriatric Medicine FELIX PLATTER
섬망이 있는 입원 환자의 조기 낙상 위험 감지 및 낙상 예방을 위한 새로운 기술 지원 방법의 탐색 및 비교
섬망 동안 환자는 방치된 침대 퇴실로 인해 낙상으로 인해 심각한 피해를 입을 위험이 있습니다.
이 연구는 비접촉식 침대 출구 경보 장치(Qumea®)와 비교하여 경보 접촉 매트(CareMat®)가 무인 침대 출구 및 낙상 위험을 줄이는 데 얼마나 효과적인지 알아보고자 합니다.
연구 개요
상세 설명
섬망은 의학적 상태로 인해 주의력과 인지력이 갑작스럽고 가역적으로 감소하는 신경 정신 장애입니다.8
섬망은 환자, 가족 및 의료진의 정서적 고통과 관련이 있습니다.3-5
정신 착란 중에 환자는 방치된 침대 퇴실과 그에 따른 낙상으로 인해 심각한 피해를 입을 위험이 있습니다.6,
7 세계적인 전략으로 섬망 환자의 피해를 예방하기 위해 시터를 사용합니다.
그러나 시터의 효과에 대한 증거는 부족합니다.9
FELIX PLATTER 섬망 장치(DelirUnit)는 앞서 언급한 단점을 극복하기 위해 노력하고 있습니다.
DelirUnit에는 환자가 침대에서 나가는 것을 방지하는 침대 난간과 같은 물리적 장벽이 없습니다.
바닥 침대는 환자가 자리를 비울 때 부상을 최소화합니다.
전문 간호사와 간호 보조원이 이 취약한 환자 그룹을 돌봅니다.
시터는 금지되어 있습니다.
간호원의 대안으로 간호사는 침대 옆이나 침대 앞에 있는 전자 알람 접촉 매트(CareMat®) 또는 새로운 비접촉식 레이더 기반 침대 퇴실 모니터링 시스템(Qumea®)을 통해 환자의 퇴원 예정에 대해 알 수 있습니다. .
지금까지 낙상 위험 예방을 위한 기술 장치의 효과에 대한 증거는 낮습니다.
이 연구는 접촉 매트(CareMat®) 또는 비접촉식 침대 출구 경보 장치(Qumea®)가 낙상 위험 감지 및 낙상 방지에 얼마나 효과적인지 알아보고자 합니다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
170
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
-
Basel, 스위스, 4055
- Universitäre Altersmedizin Felix Platter
-
-
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
65년 이상 (고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
섬망 전문 병동에 입원한 섬망 환자
설명
포함 기준:
DelirUnit 입학 또는 편입. Covid 전염병 동안 환자는 두 번째 음성 Covid 면봉(PCR) 후 연구에 등록됩니다.
제외 기준:
동의 여부와 관계없이 분할되어 시설에서 치료를 받아야 하는 환자(정신 건강법에 따라)(Fürsorgliche Unterbringung).
언어 장벽으로 인해 대리 동의가 불가능합니다.
가족 인맥 부족 시 법정대리인 부재
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 |
|---|---|
|
평상시 관리
Qumea 넘어짐 감지와 함께 침대 출구 감지용 접촉 매트(CareMat®).
|
|
|
간섭
Qumea 넘어짐 감지와 함께 침대 출구 감지를 위한 비접촉식 모션 센서(Qumea®).
|
Qumea 넘어짐 감지와 함께 침대 출구 감지를 위한 비접촉식 모션 센서(Qumea®).
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
폭포
기간: 6 개월
|
병실에서 넘어진 환자 수
|
6 개월
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
퇴원 패턴
기간: 6 개월
|
Qumea®는 'STANDING', 'SITTING, 'LYING' 또는 'OUT_OF_BED'와 같은 침대 퇴실 패턴 카테고리를 제공합니다. 단위는 퇴원 패턴의 수/백분율입니다. 인공 지능 알고리즘은 3차원 레이더(Qumea®)를 통해 자동으로 감지된 병상 출구 패턴을 제공합니다. |
6 개월
|
|
간호사의 업무량
기간: 6 개월
|
업무량은 간호사가 각 환자의 병실에 있는 환자당 시간(분) 및 하루(24시간)로 정의됩니다.
이것은 각 환자의 병실에서 간호사가 Hospicall(병원의 환자 호출 시스템) 프레즌스 버튼을 활성화(간호사가 병실에 들어감)와 비활성화(간호사가 병실을 나감) 사이의 시간으로 측정됩니다.
Hospicall은 현재 상태 버튼이 활성화 및 비활성화될 때 Hospicall 운영 체제의 로그북에 타임 스탬프를 자동으로 생성합니다.
|
6 개월
|
|
병실에 간호사가 있는 CareMat® / Qumea® 경고를 확인할 시간
기간: 6 개월
|
병상 퇴실 감시 시스템(Qumea® 또는 CareMat®)에서 Hospicall(분산형, 확장형 환자 호출 시스템)까지 병상 퇴실 경고의 병실에 있는 존재 버튼으로 경고 시작과 경고 확인 사이의 타임스탬프(초) 사이의 시간차. 간호사가 병상 감시 시스템의 병상 경고를 확인해야 하는 시간입니다. |
6 개월
|
|
섬망의 심각도
기간: 6 개월
|
섬망의 중증도는 섬망 등급 척도 개정판 98(DRS-R-98)로 측정한 13개 항목 4점(0-3) Lickert 척도에서 0~39점 사이의 점수입니다.
컷오프 점수 15.5점은 섬망을 나타냅니다.
점수가 높을수록 섬망이 더 심한 것입니다.
예측 모델의 경우 DRS-R-98 점수(1) 입원 시, (2) 섬망 과정의 평균값 및 (3) 입원과 퇴원 간의 차이가 계산됩니다.
측정은 섬망 병동에 머무는 동안(월, 수, 금)과 퇴원 전날에 연구팀(PI 또는 연구조교)이 실시한다.
|
6 개월
|
|
섬망 기간
기간: 6 개월
|
섬망의 지속 시간을 결정하기 위해 먼저 수정된 응급실 혼란 평가 방법(mCAM-ED)을 사용하여 섬망의 존재 및/또는 심각도를 측정합니다.
mCAM-ED는 다음 범주를 제공합니다. (0) 섬망 없음 (1) 가능한 섬망 (2) 확정 섬망.
섬망 기간은 첫 번째 섬망 양성 mCAM-ED 평가(범주 1 또는 2)와 마지막 섬망 양성(범주 1 또는 2) mCAM-ED 평가 사이의 일수로 측정됩니다.
mCAM-ED 평가는 월요일, 수요일, 금요일 및 퇴원 전날에 연구팀(PI 또는 연구 보조원)이 실시합니다.
|
6 개월
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Wolfgang Hasemann, PhD, University Department of Geriatric Medicine FELIX PLATTER
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)
2022년 11월 1일
기본 완료 (실제)
2024년 10월 30일
연구 완료 (실제)
2024년 10월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 5월 20일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 5월 20일
처음 게시됨 (실제)
2022년 5월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 5월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 5월 15일
마지막으로 확인됨
2026년 5월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .