Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Kohorta SENSING-AI: badanie retrospektywne (SENSING-AI)

14 lutego 2025 zaktualizowane przez: Adhera Health, Inc.

Retrospektywne gromadzenie danych dla SENSING-AI: poręczna platforma do wczesnego diagnozowania zaburzeń emocjonalnych i zaostrzeń u pacjentów z długim okresem Covid-19 za pomocą sztucznej inteligencji

Badanie retrospektywne zostanie wykorzystane do opracowania opartego na sztucznej inteligencji modelu stratyfikacji ryzyka powikłań fizjologicznych i psychicznych wynikających z informacji dostępnych w elektronicznej dokumentacji medycznej i raporcie z pierwszej konsultacji, aby wesprzeć pacjentów i pracowników służby zdrowia w lepszym zarządzaniu procesem opieki zdrowotnej nad pacjentami, u których zdiagnozowano długi Covid.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Stratyfikacja ryzyka powikłań związanych z przetrwałym COVID, zarówno fizjologicznym, jak i psychologicznym, w sposób spersonalizowany zoptymalizowałaby model opłacalności leczenia tych pacjentów. Podobnie wczesne wykrycie powikłań związanych z przetrwałym zakażeniem wirusem Covid-19 u pacjentów należących do grup szczególnie wrażliwych skróciłoby czas opieki, a tym samym poprawiłoby rokowanie pacjenta.

Głównym celem tego badania jest zebranie zanonimizowanych danych retrospektywnych pacjentów cierpiących na długą chorobę Covid-19, aby przyczynić się do stworzenia kohorty SENSING-AI.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

103

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Hiszpania
      • Seville, Hiszpania, 41009
        • Virgen Macarena University Hospital

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Wielkość próby do badania retrospektywnego wystarczająca do wygenerowania pierwszej wersji modeli stratyfikacji ryzyka będzie wynosić około 100 przypadków. Populacja docelowa będzie możliwie zrównoważona pomiędzy pacjentami, którzy wymagali specjalistycznej opieki ze względu na długie powikłania związane z wirusem Covid-19 (albo konsultacje w zakresie opieki specjalistycznej, albo jakiekolwiek nieplanowane przyjęcie do szpitala) po 1 miesiącu, 3 miesiącach, 6 miesiącach i 1 roku od długiego leczenia. zdiagnozowanych u chorych na Covid-19 oraz tych, które nie wymagały tak specjalistycznej opieki.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Legalny dorosły
  • W ciągu ostatniego roku zdiagnozowano długotrwałego wirusa Covid-19
  • W przypadku wystąpienia któregokolwiek z tych objawów:
  • Astenia (zmęczenie)
  • Duszność
  • Duszność
  • Lęk
  • Stres
  • Depresja
  • Zaburzenia snu

Kryteria wyłączenia:

  • Uczęszczał na konsultacje dotyczące opieki specjalistycznej
  • Został przyjęty do szpitala w zeszłym roku z powodu problemu niezwiązanego z powikłaniami Covid-19

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Retrospektywne długie przypadki COVID
Populacja docelowa będzie możliwie zrównoważona pomiędzy pacjentami, którzy wymagali specjalistycznej opieki ze względu na długie powikłania związane z wirusem Covid-19 (albo konsultacje w zakresie opieki specjalistycznej, albo jakiekolwiek nieplanowane przyjęcie do szpitala) po 1 miesiącu, 3 miesiącach, 6 miesiącach i 1 roku od długiego leczenia. zdiagnozowanych u chorych na Covid-19 oraz tych, które nie wymagały tak specjalistycznej opieki.
Inny: Przegląd dostępnych źródeł danych klinicznych związanych z przypadkami użycia
Przeprowadzony zostanie przegląd dostępnych źródeł danych klinicznych związanych z przypadkami użycia. Ponadto informacje te zostaną uzupełnione grupą zanonimizowanych danych retrospektywnych 100 przypadków uzyskanych na podstawie informacji klinicznych wynikających z pomocy udzielonej pacjentom z COVID-19 zarządzanej przez Okręg Podstawowej Opieki Zdrowotnej w Sevilla Norte i Wydział Chorób Zakaźnych stanu Virgen Szpital Uniwersytecki w Macarenie

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Retrospektywna kohorta SENSING-AI
Ramy czasowe: 1 miesiąc
Retrospektywna kohorta SENSING-AI będzie zasilana informacjami klinicznymi dotyczącymi 100 przypadków pacjentów z długotrwałym zakażeniem Covid-19.
1 miesiąc

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Adhera Health, Inc.

Współpracownicy

Hospital Universitario Virgen Macarena

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

18 stycznia 2022

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

25 lutego 2022

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

25 lutego 2022

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

31 stycznia 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

31 stycznia 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

7 lutego 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

25 marca 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

14 lutego 2025

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • SEN-0121

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

Nie

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 .

Subskrybuj