Artificial Neural Network Directed Therapy of Severe Obstructive Sleep Apnea
The investigators have developed a simple, accurate, and a point-of-care, computer-based clinical decision support system (CDSS) not only to detect the presence of sleep apnea but also to predict its severity. The CDSS is based on deploying an artificial neural network (ANN) derived from anthropomorphic and clinical characteristics.
The investigators hypothesize that patients with severe OSA defined as AHI≥30 can be diagnosed with the use of ANN without undergoing a sleep study, and that empiric management with auto-CPAP has similar outcomes to those who undergo a formal sleep study.
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Typ studiów
Faza
Faza
- Faza 3
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
New York
-
Buffalo, New York, Stany Zjednoczone, 14215
- Veterans Affairs Medical Center in Buffalo
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Opis
Inclusion Criteria:
- Must be an adult (≥18 years old)
- Must have symptoms suggestive of OSA, and be considered for sleep study by the sleep specialist provider.
Exclusion Criteria:
- Pregnancy or breast feeding
- Patients with severe congestive heart failure (eg, NYHA Class IV, ejection fraction < 35%).
- Patients with end-stage renal disease on hemodialysis
- Patients with CVA, Parkinson, neuromuscular degenerative disease.
- Patient on narcotics.
- Patients with severe lung disease requiring oxygen at night and/or during the day.
- Patient with predominant insomnia or sleep hygiene problems, and who are not considered for PSG by the sleep specialist.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Diagnostyczny
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Liczba ramion
Broń i interwencje
Grupa uczestników / ArmGrupa uczestników / Arm |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: artificial neural network
|
Diagnosis of Sleep apnea and treatment guidance will rely on a computer model prediction.
|
|
Aktywny komparator: Polysomnogram
|
Diagnosis of sleep apnea will rely on polysomnogram
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
To demonstrate that using an ANN directed management of OSA is not inferior to PSG directed management of OSA in terms of sleepiness related functional outcome
Ramy czasowe: 6 weeks
|
6 weeks
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: Ali El-Solh, MD, MPH, State University of New York at Buffalo
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Oszacować)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Oszacować)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- ANN02
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .