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

Wyniki zdrowotne pacjentów z rakiem nosogardzieli trzy lata po leczeniu za pomocą domowego systemu żywienia dojelitowego wspomaganego sztuczną inteligencją

18 września 2024 zaktualizowane przez: Danna Chen, Changsha Medical University
Zakończyłeś obecny etap leczenia nowotworu, po którym musisz regularnie kontrolować i zwracać uwagę na odżywianie. Rozpoczęliśmy więc to badanie, aby sprawdzić, czy sztuczna inteligencja może pomóc w zarządzaniu odżywianiem. Główne opcje: Opcja 1: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do wspomagania zarządzania żywieniem; Opcja 2: Skontaktuj się z zespołem dietetyków szpitala w celu zarządzania żywieniem zgodnie z Twoją sytuacją. Opcja 3: Nie stosuj dwóch pierwszych metod zarządzania. Oświadczenie specjalne: Proszę wybrać; Dane dotyczące badań przesiewowych w kierunku raka są wykorzystywane do analizy statystycznej, ale nie ujawniają żadnej prywatności osobistej.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Rzeczywisty)

500

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

  • Chiny
      • Zhengzhou, Chiny
        • First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

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

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Opis

Kryteria włączenia:

  • Pacjent z nowotworem złośliwym

Kryteria wykluczenia:

  • NIE

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

  • Główny cel: Badania usług zdrowotnych
  • Przydział: Nielosowe
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: grupa 1: Wykorzystaj sztuczną inteligencję do wspomagania zarządzania żywieniem

Pierwszy krok: Wstępna kliniczna diagnostyka i ocena żywienia. Zebrano informacje na temat wieku pacjentów, stopnia zaawansowania raka nosowo-gardłowego, etapu leczenia (radioterapia, etap chemioterapii) i innych informacji, a następnie ustalono plan leczenia.

Drugi krok: tryb zarządzania HEN wspomagany sztuczną inteligencją. Prowadzono regularne monitorowanie odżywienia i obserwację pacjentów za pomocą inteligentnego komputera, inteligentnej aplikacji, urządzenia do pomiaru tkanki tłuszczowej oraz gromadzenia danych z sieci komunikacji mobilnej, a także zarządzano podstawowymi objawami, stanem odżywienia, zagrożeniami żywieniowymi i wdrażaniem programów wsparcia pacjentów. Model analizy żywieniowej i model indeksowy służą do uruchomienia inteligentnego codziennego zarządzania monitorowaniem i mechanizmu wczesnego ostrzegania o ostrych atakach.

Trzeci krok: Monitoruj i ostrzegaj. System AI spopularyzował wśród pacjentów podstawową wiedzę na temat żywienia za pośrednictwem platformy App.
Inny: grupa 1: Wykorzystaj sztuczną inteligencję do wspomagania zarządzania żywieniem
grupa 1: Zarządzanie żywieniem wspomagane sztuczną inteligencją. grupa 2: Tradycyjne zarządzanie żywieniem (przez dietetyka szpitalnego).grupa 3: kontrola.
Eksperymentalny: grupa 2: Skontaktuj się z zespołem dietetyków szpitala w celu zarządzania żywieniem
Skontaktuj się z zespołem dietetyków szpitala w celu zarządzania żywieniem w zależności od sytuacji pacjenta
Inny: grupa 2: Tradycyjne zarządzanie żywieniem (przez dietetyka szpitalnego)
grupa 2: Tradycyjne zarządzanie żywieniem (przez dietetyka szpitalnego)
Brak interwencji: grupa 3: Nie stosuj dwóch metod zarządzania.
pusta grupa kontrolna

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Współczynnik przeżycia
Ramy czasowe: trzy lata po leczeniu
Współczynnik przeżycia
trzy lata po leczeniu
Częstość nawrotów lokalnych
Ramy czasowe: trzy lata po leczeniu
Częstość nawrotów lokalnych
trzy lata po leczeniu

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wskaźnik dodatni DNA wirusa Epsteina-Barra(EB).
Ramy czasowe: trzy lata po leczeniu
Wskaźnik dodatni DNA wirusa Epsteina-Barra(EB).
trzy lata po leczeniu
Wskaźnik masy ciała
Ramy czasowe: trzy lata po leczeniu
Dane uzyskano za pomocą inteligentnego urządzenia do pomiaru tkanki tłuszczowej
trzy lata po leczeniu

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Changsha Medical University

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

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)

1 stycznia 2021

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

30 czerwca 2024

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

30 czerwca 2024

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

11 września 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

18 września 2024

Pierwszy wysłany (Szacowany)

19 września 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)

19 września 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

18 września 2024

Ostatnia weryfikacja

1 września 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • AI-nutrition to NPC patients

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Opis planu IPD

Opublikuj artykuł publicznie, aby więcej osób mogło dowiedzieć się o wynikach badania

Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD

  • PROTOKÓŁ BADANIA

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 .

Badania kliniczne na Odżywianie

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Kyrgyzstan

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj