재택 노인의 건강 위험 선별을 위한 eHealth: 전향적 연구 (Proxi)
재택 노인의 건강 위험 선별을 위한 eHealth: 전향적 관찰 연구
서론: 전 세계적으로 인구 고령화와 만성 질환 및 인지 장애의 유병률 증가로 인해 노인 증후군의 노쇠 조기 선별 및 평가를 위한 적절한 도구가 필요합니다. 인공 지능을 기반으로 한 디지털 도구는 노인의 건강 위험 평가 및 선별을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
목적: 본 연구는 노인의 노인증후군 선별에 있어서 PRESAGE CARE 설문지의 유효성을 평가하고, 종합 노인병 평가(CGA)의 표준화된 시험 점수와의 상관관계를 평가하는 것을 목표로 합니다.
방법: 2023년 10월부터 2024년 7월까지 프랑스 Charles-Foix 병원의 당일 입원 서비스를 받는 노인들을 대상으로 단일 중심 전향적 관찰 연구를 실시할 예정입니다. 노인과의 상담 중에 조사관은 환자의 가정 간병인에게 PRESAGE CARE 애플리케이션을 사용하여 PRESAGE CARE 설문지를 작성하도록 요청할 것입니다. 신청서에 설문지가 작성되면 PRESAGE 플랫폼은 각 노인에 대한 특정 위험을 자동으로 기록합니다. 이후 조사관은 당일 실시된 표준화된 테스트에서 데이터를 검색하고 각 환자에 대한 결과를 플랫폼에 입력합니다.
일차 결과는 표준화된 시험 점수와 Presage Care 시스템에서 계산한 우울증 위험, 영양결핍 위험, 인지 장애 위험, 일상 생활 활동의 자율성 상실 위험 간의 상관관계입니다.
이차 결과는 Présage Care 설문지에서 AUC(중간 곡선 아래 면적)와 인공 지능(AI) 기반 모델의 민감도, 특이도 및 긍정적 예측 값을 비교하는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Jacques-Henry Veyron, MS
- 전화번호: +33 0622152004
- 이메일: jhveyron@presage.care
연구 연락처 백업
- 이름: Charlotte THERY, PhD
- 이메일: cthery@presage.care
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준 :
- 65세 이상 개인의 가족,
- Charles-Foix 병원의 당일 입원 서비스에 참여하는 사람
- 사전 동의를 제공할 수 있습니다.
비포함 기준
- 연구 참여에 대한 동의를 거부합니다.
- 아니면 인지 장애가 있거나
- 또는 가끔 간병인입니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 실험적
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환자의 기능적 및 임상적 자율성(예: 일상 생활 활동), 가능한 의학적 증상(예: 피로, 낙상 및 통증), 행동 변화(예: 인식 및 공격성)에 초점을 맞춰 가족 간병인이 작성한 선별 설문지 , 친척이나 주변 사람들과의 의사소통.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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표준화된 시험 점수와 PRESAGE 설문지로 식별된 해당 위험 간의 상관 관계.
기간: 6 개월
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Présage Care 알고리즘으로 계산된 위험도와 관련 표준화 척도 결과 간의 상관관계를 분석하기 위해 Kendall의 상관계수(Tau 테스트)를 사용합니다.
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6 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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건강 위험 감지를 위한 Presage Care 설문지의 예측 성능
기간: 6 개월
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2차 결과의 경우 Chi2 테스트를 사용하여 고위험 비율과 각 위험에 대한 진단 비율을 비교합니다.
Presage Care 위험은 이진 예/아니오 변수(위험 있음/위험 없음) 또는 순서형 변수(다양한 위험 수준)로 표시됩니다.
표준화된 MNA, GDS15 및 MMSE 테스트의 점수는 문헌에 설명된 각 테스트의 임계값에 따라 이진 변수로 그룹화되며 0 = "정상" 점수입니다.
IADL 및 ADL 척도의 경우 정의된 임계값은 전체 자율성(점수를 매긴 각 도메인의 독립성)을 나타냅니다.
예측 성능은 관련 척도 점수와 함께 각 Presage 위험에 대해 곡선 아래 중앙값, 민감도, 특이성, 양성 예측 값, 음성 예측 값, Youden 지수로 평가됩니다.
데이터 분석은 R studio(버전 2022.07.2+576) 및 Python 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다.
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6 개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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