- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT05340933
Stem, kortademigheid en acuut ademhalingsfalen (LocuPnée-H)
Spraak en stem als biomarkers van fysiologische status bij patiënten met luchtwegaandoeningen: proof of concept bij acute luchtwegaandoeningen beheerd in een longziekenhuis
Ademen is een automatische vitale functie die als bijzonderheid controleerbaar is voor andere handelingen dan ademen. Spraakproductie is een karakteristiek voorbeeld van het gebruik van het ademhalingssysteem voor niet-respiratoire doeleinden. Een gezond ademhalingssysteem is noodzakelijk om spraak adequaat te produceren en te moduleren. Bij patiënten met aandoeningen aan de luchtwegen wordt het moeilijk om de automatische controle van de ademhaling te verstoren, die intensief actief is om de ademhalingsdeficiëntie te compenseren. Spraakproductie wordt belemmerd, en omgekeerd kan spraak kortademigheid veroorzaken. Deze studie onderzoekt de hypothese dat longitudinale veranderingen in spraakkarakteristieken parallel zullen lopen met de klinische evolutie van acute ademhalingsepisodes. Het doel is om dergelijke veranderingen te valideren als prognostische indicatoren, in het perspectief van toekomstige toepassingen van telegeneeskunde. De geteste hypothese is die van een verband tussen:
- stemafwijkingen bij opname (beoordeeld in relatie tot bekende gegevens binnen een normale populatie (database van reeds samengestelde heilige proefpersonen) en de aanvankelijke klinische ernst (beoordeeld volgens de gebruikelijke klinische en gasometrische criteria):
- de evolutie van stemafwijkingen tijdens het verblijf en de klinische evolutie.
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Studietype
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Paris, Frankrijk, 75013
- Departement of Respiratory Medicine , Pitié-Salpêtrière Hospital
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- patiënten die zijn opgenomen in de afdeling Pneumologie van Pitié-Salpêtrière met een acute luchtwegaandoening (longontsteking ongeacht de oorzaak, COVID-longontsteking afhankelijk van de epidemische context, COPD-decompensatie, enz.);
- wiens toestand gesprekswisselingen met het verplegend personeel toelaat in het kader van de gebruikelijke zorg;
- volwassenen, niet beschermd;
- vloeiend Frans begrijpen en spreken;
- aangesloten bij de sociale zekerheid;
- de bijsluiter gelezen en begrepen hebben;
- geen bezwaar maken tegen het gebruik van hun gegevens;
Uitsluitingscriteria:
- een klinische toestand bij opname die te ernstig is om de patiënt in staat te stellen de gebruikelijke vragen van het anamnestische en klinische onderzoek te beantwoorden
- patiënten met ongecorrigeerde gehoorproblemen
- patiënten met neurologische, otorhinolaryngologische of psychiatrische pathologie
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Diagnostisch
- Toewijzing: NVT
- Interventioneel model: Opdracht voor een enkele groep
- Masker: Geen (open label)
Wapens en interventies
Deelnemersgroep / Arm |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Experimenteel: Arm 1
tussenkomst komt overeen met de stemregistratie
|
Stem registratie
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Karakteriseren van stemanalyse als een biomarker van de ademhalingsstatus en de evolutie ervan bij patiënten die in het pneumologisch ziekenhuis zijn opgenomen, met behulp van machine learning-algoritmen die in het pneumologisch ziekenhuis zijn opgenomen
Tijdsspanne: 1 maand
|
machine learning-algoritmen getraind op de audiodatabase die is verkregen uit patiëntenbesprekingen met medisch personeel.
Stemparameters: ademhalingsritmes en -intensiteit, en articulatieprestaties zullen uit de stemopname worden gehaald, gecombineerd en geanalyseerd door de algoritmen.
|
1 maand
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Correlatie van het gebruik van algoritmen op basis van stem en medische diagnose.
Tijdsspanne: 1 maand
|
Medische diagnose op basis van fysiologische parameters (hartslag (bpm) ; zuurstofverzadiging (%); ademhalingsfrequentie (cyclus/min)) zal worden uitgevoerd in de routinezorg en gecorreleerd met de algoritmeresultaten.
|
1 maand
|
Medewerkers en onderzoekers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Thomas SIMILOWSKI, MD, PhD, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Geschat)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- APHP211210
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
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 .