- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT04337229
Evaluering av komfortatferdsnivåer hos nyfødte med kunstig intelligens-teknikker
9. april 2020 oppdatert av: DENİZ YİĞİT, Eskisehir Osmangazi University
Denne studien; Det vil bli utført med sikte på å utvikle kunstig intelligens-metoden, som tillater automatisk bestemmelse av komfortnivåer til nyfødte.
Studieoversikt
Status
Ukjent
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Denne studien; Det vil bli utført med sikte på å utvikle kunstig intelligens-metoden, som tillater automatisk bestemmelse av komfortnivåer til nyfødte.
Ansikts- og kroppsbevegelser til nyfødte vil bli registrert med kamera, og bilder vil bli behandlet i datamiljø ved bruk av kunstig intelligens-teknikker.
Som et resultat er det planlagt å lage en teknologi som bestemmer komfortnivået til den nyfødte raskt og enkelt og kan brukes av den mobile enheten.
Studietype
Intervensjonell
Registrering (Forventet)
1000
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
1 time til 4 uker (Barn)
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Foreldres aksept av deres babys deltakelse i studien
- Å ha en baby født i uke 24-42
Ekskluderingskriterier:
- Å ha en baby født før 24 ukers svangerskap eller etter 42 ukers svangerskap.
- Har mottatt smertestillende, muskelavslappende eller beroligende medikamentell behandling som kan påvirke komfort og oppførsel (siste 24 timer)
- Nyfødt har alvorlig nevrologisk skade
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Annen
- Tildeling: N/A
- Intervensjonsmodell: Enkeltgruppeoppdrag
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: kunstig intelligens teknikker
Ansikts- og kroppsbevegelser til nyfødte vil bli registrert med kamera, og bilder vil bli behandlet i datamiljø ved bruk av kunstig intelligens-teknikker.
Som et resultat er det planlagt å lage en teknologi som bestemmer komfortnivået til den nyfødte raskt og enkelt og kan brukes av den mobile enheten.
|
det er planlagt å lage en teknologi som bestemmer komfortnivået til den nyfødte raskt og enkelt, enkel å bruke, tidsbesparende og kan brukes av den mobile enheten.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Bilder av den nyfødte
Tidsramme: 12 timer for hver nyfødt
|
Bilder vil bli tatt for å overføre atferd til nyfødte til datamaskinen.
Det vil bli lagt vekt på å synliggjøre ansikts- og kroppsbevegelser mens du tar bildet. Kameraet vil ta 12 timers visning av hver nyfødt. Denne perioden kan imidlertid forkortes som følge av forarbeid.
|
12 timer for hver nyfødt
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Kunstig intelligens teknikker
Tidsramme: Omtrent 1 uke for hver nyfødt
|
Bildene av den nyfødte vil bli overført til datamaskinen.
Bildene vil bli behandlet av en spesialist på datamaskin ved bruk av kunstig intelligens-teknikker.
|
Omtrent 1 uke for hver nyfødt
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: DENİZ YİĞİT, Res.Asst., ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- Kolcaba K, DiMarco MA. Comfort Theory and its application to pediatric nursing. Pediatr Nurs. 2005 May-Jun;31(3):187-94.
- van Dijk M, Roofthooft DW, Anand KJ, Guldemond F, de Graaf J, Simons S, de Jager Y, van Goudoever JB, Tibboel D. Taking up the challenge of measuring prolonged pain in (premature) neonates: the COMFORTneo scale seems promising. Clin J Pain. 2009 Sep;25(7):607-16. doi: 10.1097/AJP.0b013e3181a5b52a.
- Ambuel B, Hamlett KW, Marx CM, Blumer JL. Assessing distress in pediatric intensive care environments: the COMFORT scale. J Pediatr Psychol. 1992 Feb;17(1):95-109. doi: 10.1093/jpepsy/17.1.95.
- Arroyo-Novoa CM, Figueroa-Ramos MI, Puntillo KA, Stanik-Hutt J, Thompson CL, White C, Wild LR. Pain related to tracheal suctioning in awake acutely and critically ill adults: a descriptive study. Intensive Crit Care Nurs. 2008 Feb;24(1):20-7. doi: 10.1016/j.iccn.2007.05.002. Epub 2007 Aug 6.
- Arslan, H., & Konuk Şener, D. (2009). Stigma, spiritüalite ve konfor kavramlarının Meleis' in kavram geliştirme sürecine göre irdelenmesi. Maltepe Üniversitesi Hemşirelik Bilim ve Sanatı Dergisi, 2(1): 51-58.
- Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22): 155-172.
- Aydın, Ş.E. (2017). Yapay zeka teknolojisi (yapay zekaların dünü bugünü yarını), Yüksek lisans tezi, Çukurova Üniversitesi, Adana.
- Bodur, G., & Kaya, H. (2017). Hemşirelerin gözüyle gelecek: 2050'li yıllar. Ege Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Dergisi, 33 (1): 27-38.
- Coughlin M, Gibbins S, Hoath S. Core measures for developmentally supportive care in neonatal intensive care units: theory, precedence and practice. J Adv Nurs. 2009 Oct;65(10):2239-48. doi: 10.1111/j.1365-2648.2009.05052.x.
- Çınar Yücel Ş. (2011). Kolcaba'nın konfor kuramı. Ege Üniversitesi Hemşirelik Yüksek Okulu Dergisi, 27: 79-88.
- Çimen, Ü. (2016). Solunum seslerinin yapay zekâ ortamında sınıflandırılması, Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar.
- de Sousa Freire NB, Garcia JBS, Lamy ZC. Evaluation of analgesic effect of skin-to-skin contact compared to oral glucose in preterm neonates. Pain. 2008 Sep 30;139(1):28-33. doi: 10.1016/j.pain.2008.02.031. Epub 2008 Apr 22.
- Hunter, J. (2010). Therapeutic positioning: neuromotor, physiologic, and sleep implications. Developmental care of newborns and infants. A guide for health professionals. 2nd edn. Glenview, IL: NANN: 283-312.
- Ista E, van Dijk M, Tibboel D, de Hoog M. Assessment of sedation levels in pediatric intensive care patients can be improved by using the COMFORT "behavior" scale. Pediatr Crit Care Med. 2005 Jan;6(1):58-63. doi: 10.1097/01.PCC.0000149318.40279.1A.
- Kahraman, A., Başbakkal, Z., & Yalaz, M. (2014). Yenidoğan konfor davranış ölçeği'nin Türkçe geçerlik ve güvenirliği. Uluslararası Hakemli Hemşirelik Araştırmaları Dergisi, 1(2).
- Karabacak, Ü., & Acaroğlu, R. (2011). Konfor kuramı. Maltepe Üniversitesi Bilim ve Sanat Dergisi, 4(1): 197-202.
- Karakaplan, S., & Yıldız, H. (2010). Doğum sonu konfor ölçeği geliştirme çalışması. Maltepe Üniversitesi Hemşirelik Bilim ve Sanatı Dergisi, 3(1): 55-65.
- Kaya, U., Yılmaz, A., & Dikmen, Y. (2019). Sağlık alanında kullanılan derin öğrenme yöntemleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (16): 792-808.
- Kolcaba K, Tilton C, Drouin C. Comfort Theory: a unifying framework to enhance the practice environment. J Nurs Adm. 2006 Nov;36(11):538-44. doi: 10.1097/00005110-200611000-00010.
- Kuğuoğlu, S., & Karabacak, Ü. (2008). Genel konfor ölçeğinin Türkçe'ye uyarlanması. İ.Ü.F.N. Hemşirelik Dergisi, 16 (61): 16-23.
- Küçük Alemdar, D., & Güdücü Tüfekçi, F. (2015). Prematüre bebek konfor ölçeği'nin Türkçe geçerlilik ve güvenilirliği. Hemşirelikte Eğitim ve Araştırma Dergisi, 12 (2): 142-148.
- Losacco V, Cuttini M, Greisen G, Haumont D, Pallas-Alonso CR, Pierrat V, Warren I, Smit BJ, Westrup B, Sizun J; ESF Network. Heel blood sampling in European neonatal intensive care units: compliance with pain management guidelines. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2011 Jan;96(1):F65-8. doi: 10.1136/adc.2010.186429. Erratum In: Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2011 Feb;96(2):207. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2012 Jun;97(6):583.
- Mathai S, Natrajan N, Rajalakshmi NR. A comparative study of nonpharmacological methods to reduce pain in neonates. Indian Pediatr. 2006 Dec;43(12):1070-5.
- Mijwel, M. M. (2015). History of artificial intelligence. Computer science, college of science, 1-6.
- Sönmez, D. (2009). Pediatrik yoğun bakım ünitesinde endotrakeal aspirasyon ağrısının değerlendirilmes, Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
- Terzi, B., Kaya, N. (2017). Konfor kuramı ve analizi. Anadolu Hemşirelik ve Sağlık Bilimleri Dergisi, 20: 1.
- Tutar Güven, Ş., & İşler Dalgıç, A. (2017). Prematüre yenidoğanlar için geliştirilmiş bireyselleştirilmiş destekleyici gelişimsel bakım programı. Uluslararası Hakemli Kadın Hastalıkları ve Anne Çocuk Sağlığı Dergisi, 9.
- Uga E, Candriella M, Perino A, Alloni V, Angilella G, Trada M, Ziliotto AM, Rossi MB, Tozzini D, Tripaldi C, Vaglio M, Grossi L, Allen M, Provera S. Heel lance in newborn during breastfeeding: an evaluation of analgesic effect of this procedure. Ital J Pediatr. 2008 Nov 18;34(1):3. doi: 10.1186/1824-7288-34-3.
- Yıldırım, T. (2019). Sağlıkta dönüşüm ve yapay zekânın pediatriye yansımaları. Karadeniz Pediatri Günleri Kongre Özet Kitabı, 2 (1): 1-97.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Forventet)
1. september 2020
Primær fullføring (Forventet)
1. desember 2020
Studiet fullført (Forventet)
1. september 2021
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
2. april 2020
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
3. april 2020
Først lagt ut (Faktiske)
7. april 2020
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
13. april 2020
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
9. april 2020
Sist bekreftet
1. april 2020
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
- DYIGIT
- Ayfer AÇIKGÖZ (Annen identifikator: ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
JA
IPD-planbeskrivelse
På slutten av studien er det sikte på å kunngjøre den kunstige intelligensen utviklet for å måle komfort med erklæringen som skal avgis i internasjonale kongresser.
På denne måten er det tenkt at programmet skal brukes av helsepersonell ved ulike sykehus og nyfødtklinikker på disse sykehusene.
IPD-delingstidsramme
Det vil bli delt etter at studiet er ferdig (omtrent 2 år senere)
Tilgangskriterier for IPD-deling
Å være helsepersonell som jobber med nyfødte
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- STUDY_PROTOCOL
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .