Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Op kunstmatige intelligentie gebaseerde sterftevoorspelling bij kankerpatiënten in de hospice-afdeling

6 mei 2021 bijgewerkt door: Shabbir Syed Abdul, Taipei Medical University

Op kunstmatige intelligentie gebaseerde activiteitsherkenning en mortaliteitsvoorspelling met behulp van circadiaans ritme, bij kankerpatiënten in de hospice-afdeling

Het doel van deze studie is het ontwikkelen van een nieuw, op diep leren gebaseerd overlevingsvoorspellingsmodel waarbij gebruik wordt gemaakt van gegevens over de activiteit van patiënten die worden geregistreerd door een draagbaar apparaat.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Gedetailleerde beschrijving

Deze studie heeft tot doel een op deep learning gebaseerd overlevingsvoorspellingsmodel te ontwikkelen dat bewegingsgegevens van patiënten bij opname gebruikt om hun klinische uitkomsten te voorspellen: overlijden of ontslag met een stabiele toestand. Objectieve gegevens van de patiënten worden geregistreerd door een draagbaar apparaat en gedocumenteerd als parameters van fysieke activiteit, hoek en spin. Naast objectieve gegevens documenteren de onderzoekers ook de Karnofsky-prestatiestatus van patiënten die subjectief is beoordeeld door klinische artsen. Ten slotte willen de onderzoekers de toepasbaarheid, het potentieel en de beperkingen van het overlevingsvoorspellingsmodel op basis van patiëntbewegingsgegevens onderzoeken en beschrijven als een eenvoudige prognostische parameter in klinische settings.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

80

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

  • Taiwan
    • TW - Taiwan
      • Taipei City, TW - Taiwan, Taiwan, 110
        • Werving
        • Taipei Medical University
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

20 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patiënten van 20 jaar of ouder die zijn opgenomen in de hospice-afdeling van het Taipei Medical University Hospital met ten minste één diagnose van eindstadium solide tumorziekten.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Deelnemers van 20 jaar of ouder werden opgenomen in de hospice care unit van het Taipei Medical University Hospital
  • Deelnemers gediagnosticeerd met ten minste één solide tumorziekte in het eindstadium
  • De deelnemers stemden in met het ontvangen van hospicezorg

Uitsluitingscriteria:

  • Deelnemers jonger dan 20 jaar
  • Deelnemers gediagnosticeerd met leukemie of carcinoom van onbekende primaire
  • Deelnemers met duidelijke tekenen van naderend overlijden bij opname
  • Deelnemers zonder vitale functies bij opname
  • Deelnemers die agressieve behandeling bleven ontvangen ondanks opname in de hospice-zorgeenheid

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Observatiemodellen: Cohort
  • Tijdsperspectieven: Prospectief

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Specificiteit en gevoeligheid van het gebruik van op kunstmatige intelligentie gebaseerde modellen voor het voorspellen van klinische resultaten van kankerpatiënten in het eindstadium met behulp van actigrafiegegevens
Tijdsspanne: Vanaf de datum van opname op de hospice-afdeling tot de datum van het eerste gedocumenteerde ontslag uit het ziekenhuis of de datum van overlijden door welke oorzaak dan ook, afhankelijk van wat zich het eerst voordeed, beoordeeld tot maximaal 1 maand
Het primaire resultaat van de studie zal zijn om te evalueren of de analyse van de bewegingsgegevens die zijn vastgelegd met behulp van een actigrafie-apparaat, kan helpen bij het voorspellen van klinische uitkomsten, hetzij overleden of levend ontslagen uit het ziekenhuis, met een hoge specificiteit en gevoeligheid, met behulp van op kunstmatige intelligentie gebaseerde voorspellingsmodellen.
Vanaf de datum van opname op de hospice-afdeling tot de datum van het eerste gedocumenteerde ontslag uit het ziekenhuis of de datum van overlijden door welke oorzaak dan ook, afhankelijk van wat zich het eerst voordeed, beoordeeld tot maximaal 1 maand

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Taipei Medical University

Medewerkers

Taipei Medical University Hospital
National Yang Ming University
Ministry of Science and Technology, Taiwan

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

11 december 2019

Primaire voltooiing (Verwacht)

31 augustus 2021

Studie voltooiing (Verwacht)

31 december 2021

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

28 april 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

6 mei 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

12 mei 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

12 mei 2021

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

6 mei 2021

Laatst geverifieerd

1 mei 2021

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Andere studie-ID-nummers

  • N201910041

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren