Prognozowanie śmiertelności w oparciu o sztuczną inteligencję wśród chorych na raka w oddziale hospicyjnym
Rozpoznawanie aktywności i prognozowanie śmiertelności w oparciu o sztuczną inteligencję z wykorzystaniem rytmu okołodobowego wśród pacjentów onkologicznych na oddziale hospicyjnym
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Szczegółowy opis
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Shabbir Syed-Abdul, PhD
- Numer telefonu: 1514 886 2-6638-2736
- E-mail: drshabbir@tmu.edu.tw
Lokalizacje studiów
-
-
TW - Taiwan
-
Taipei City, TW - Taiwan, Tajwan, 110
- Rekrutacyjny
- Taipei Medical University
-
Kontakt:
- Shabbir Syed Abdul
- Numer telefonu: 1501 +886-2-66382736
- E-mail: drshabbir@tmu.edu.tw
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Uczestnicy w wieku 20 lat lub starsi przyjęci na oddział opieki hospicyjnej w Taipei Medical University Hospital
- Uczestnicy, u których zdiagnozowano co najmniej jedną schyłkową chorobę guza litego
- Uczestnicy wyrazili zgodę na objęcie opieką hospicyjną
Kryteria wyłączenia:
- Uczestnicy w wieku poniżej 20 lat
- Uczestnicy z rozpoznaną białaczką lub rakiem o nieznanej pierwotnej postaci
- Uczestnicy z wyraźnymi oznakami zbliżającej się śmierci w momencie przyjęcia
- Uczestnicy bez oznak życia przy przyjęciu
- Uczestnicy, którzy pomimo przyjęcia na oddział hospicyjny nadal otrzymywali agresywne leczenie
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kohorta
- Perspektywy czasowe: Spodziewany
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Specyfika i czułość wykorzystania modeli opartych na sztucznej inteligencji do prognozowania wyników klinicznych pacjentów ze schyłkową chorobą nowotworową z wykorzystaniem danych aktygraficznych
Ramy czasowe: Od dnia przyjęcia na oddział hospicyjny do dnia pierwszego udokumentowanego wypisu ze szpitala lub daty zgonu z dowolnej przyczyny, w zależności od tego, co nastąpi wcześniej, ocenia się do 1 miesiąca
|
Podstawowym wynikiem badania będzie ocena, czy analiza danych dotyczących ruchu zarejestrowanych za pomocą urządzenia do aktygrafii może pomóc w przewidywaniu wyników klinicznych dotyczących zgonu lub wypisu żywego ze szpitala, z wysoką specyficznością i czułością, przy użyciu modelowania predykcyjnego opartego na sztucznej inteligencji.
|
Od dnia przyjęcia na oddział hospicyjny do dnia pierwszego udokumentowanego wypisu ze szpitala lub daty zgonu z dowolnej przyczyny, w zależności od tego, co nastąpi wcześniej, ocenia się do 1 miesiąca
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University
Publikacje i pomocne linki
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
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 (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
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
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- N201910041
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .