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

Digitale app voor spraak- en gezondheidsmonitoring

7 september 2026 bijgewerkt door: University of Edinburgh

Digitale app voor spraak- en gezondheidsmonitoring bij neurodegeneratieve aandoeningen

Veel mensen met neurodegeneratieve aandoeningen zoals dementie, motorneuronziekte (MND), multiple sclerose (MS) en de ziekte van Parkinson (PD) hebben last van spraakproblemen. Met behulp van gewone digitale technologieën zoals smartphone-apps kunnen de onderzoekers spraak in detail opnemen en analyseren om nieuwe informatie te verschaffen aan mensen die met deze aandoeningen leven, onderzoekers en professionals in de gezondheidszorg. Deze studie zal het gebruik van deze digitale spraakopnames onderzoeken om deze aandoeningen te helpen diagnosticeren en monitoren.

Om deel te nemen, moeten de deelnemers een diagnose van dementie, motorneuronziekte, de ziekte van Parkinson of Multiple Sclerose hebben, OF ze hebben geen diagnose van een neurologische aandoening. Onderzoekers zullen mensen met een diagnose van een neurologische aandoening vergelijken met mensen zonder.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Dit project heeft tot doel nieuwe, op spraak gebaseerde oplossingen te creëren voor: 1) Vroege detectie, 2) Monitoring en 3) Stratificatie van neurodegeneratieve aandoeningen, waaronder dementie, motorneuronziekte (MND), de ziekte van Parkinson (PD) en multiple sclerose (MS). De onderzoekers zullen proof-of-concept en vroege-stadium-algoritmen ontwikkelen en valideren die zijn afgeleid van akoestische gegevens, die zullen worden geschaald en getest in diep-fenogetypeerde populaties.

2.2 Doelstellingen Primaire doelstellingen

  1. Het inzetten en itereren van een digitaal platform, gecoproduceerd met mensen die leven met neurodegeneratieve aandoeningen, voor het verwerven van spraakgegevens van goed gekarakteriseerde cohorten van mensen die leven met neurodegeneratieve aandoeningen (dementie, motorneuronziekte, multiple sclerose, de ziekte van Parkinson), en een gezond controlecohort (bestaande uit familieleden/verzorgers en vrijwilligers zonder een neurologische diagnose), gekoppeld aan onze zeer goed samengestelde klinische registers in de Anne Rowling Regenerative Neurology Clinic.
  2. Het verzamelen van een grote hoeveelheid akoestische spraakgegevens van goed gekarakteriseerde cohorten van mensen die leven met neurodegeneratieve aandoeningen (dementie, MND/ALS, multiple sclerose, de ziekte van Parkinson) en een gezond controlecohort (bestaande uit familieleden/verzorgers en vrijwilligers zonder neurologische diagnose) , gekoppeld aan zeer samengestelde klinische registers.
  3. Machine learning-benaderingen rechtstreeks toepassen op akoestische en taalkundige signalen van stemmen van mensen met dementie, MND, MS, Parkinson en gezonde controlepersonen (bestaande uit familieleden/verzorgers en vrijwilligers zonder neurologische diagnose), en prosodische patronen karakteriseren (ritme, intonatie, en vloeiendheid) zonder expliciete verwijzing naar de tekst die wordt gesproken, wat krachtige aanwijzingen geeft over de gezondheid van de spreker.
  4. Vergelijk op spraak gebaseerde digitale uitkomstmaten met de huidige klinische standaarden om hun klinimetrische eigenschappen te karakteriseren en te valideren.

Secundaire doelstellingen

  1. Beoordeel de haalbaarheid en aanvaardbaarheid van een platform voor digitale uitkomstmetingen bij mensen die leven met neurodegeneratieve aandoeningen, voor gebruik in de klinische zorg en onderzoek.
  2. Een opslagplaats creëren van goed gekarakteriseerde akoestische stemvoorbeelden voor open toegang delen/samenwerken met onderzoeks- en industriële partners.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

150

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

  • Naam: Christine R Weaver, MSc
  • Telefoonnummer: 01314659512
  • E-mail: cweaver@ed.ac.uk

Studie Locaties

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

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Deelnemers met neurodegeneratieve aandoeningen en hun familieleden of verzorgers zonder diagnose van een neurodegeneratieve aandoening.

Beschrijving

Inclusiecriteria - Een van de volgende:

  • Een persoon met een diagnose van motorneuronziekte, dementie, multiple sclerose of de ziekte van Parkinson.
  • Een familielid of verzorger van bovengenoemde personen die niet meldt een neurologische aandoening te hebben.
  • Een gezonde vrijwilliger die niet meldt een neurologische aandoening te hebben.

Uitsluitingscriteria:

  • Leeftijd <16 jaar
  • Aanzienlijke en ongecorrigeerde visuele of auditieve beperking (met uitsluiting van gebruik van de App).
  • Gebrek aan capaciteit om in te stemmen met project vanwege cognitieve stoornissen (waardoor begrip van het onderzoek en gebruik van de app wordt uitgesloten).

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

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Dementie
Ziekte van Parkinson
Multiple sclerose
Verzorgers/familieleden/gezond - Geen diagnose van een neurodegeneratieve aandoening
Motorneuronziekte

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Primaire uitkomstmaten
Tijdsspanne: 24 maanden
Area under the curve (AUC) van de receiver operating karakteristieke (ROC) curve voor elk van de 4 binaire classificatoren die onderscheid maken tussen een ziektepositieve groep en een gezonde controlegroep.
24 maanden

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Secundaire uitkomstmaat
Tijdsspanne: 24 maanden
Gevoeligheid, specificiteit, positieve en negatieve voorspellende waarden voor elk van de 4 binaire classificatoren die onderscheid maken tussen een ziektepositieve groep en een gezonde controlegroep.
24 maanden
Secundaire uitkomstmaat
Tijdsspanne: 24 maanden
Gemiddelde kwadratische fout van 4 regressiemodellen die voorspellingen doen van aandoeningspecifieke klinische beoordelingsscores (ACE-III, ALSFRS-R, EDSS, MDS-UPDRS)
24 maanden

Medewerkers en onderzoekers

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

Medewerkers

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Suvankar Pal, Prof, University of Edinburgh

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.

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)

12 juli 2024

Primaire voltooiing (Geschat)

30 januari 2029

Studie voltooiing (Geschat)

1 juni 2029

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

9 februari 2024

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

3 juni 2024

Eerst geplaatst (Werkelijk)

10 juni 2024

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

10 september 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

7 september 2026

Laatst geverifieerd

1 september 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

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