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

Walidacja algorytmu monitorowania snu w oparciu o inteligentne zegarki

17 listopada 2024 zaktualizowane przez: National Taiwan University Hospital
W ostatnich latach nastąpił gwałtowny wzrost liczby urządzeń do noszenia, które umożliwiają nie tylko monitorowanie stanu zdrowia, ale także ocenę efektywności snu. Aby zweryfikować algorytm oceny fazy snu i jego efektywności, w tym badaniu wykorzystany zostanie dedykowany prototyp do uzyskania fotopletyzmogramu (PPG), ruchów ciała, temperatury skóry i reakcji galwanicznej skóry, w ramach rekrutacji 35 osób. PSG będzie stosowane jako złoty standard w analizach statystycznych.

Przegląd badań

Szczegółowy opis

Efektywność snu ma ogromny wpływ na wydajność pracy i nauki w ciągu dnia. Osoby, które przez dłuższy czas nie śpią, mogą być podatne na utratę pamięci i niestabilność emocjonalną. Tradycyjnie najlepszym sposobem na ocenę efektywności snu okazała się polisomnografia (PSG). Jednakże, aby dokonać oceny, badani proszeni są o spanie w certyfikowanym laboratorium snu lub ośrodkach snu. Badani pod nadzorem pielęgniarek przykładają do ciała wiele samoprzylepnych elektrod i podłączają przewody do PSG, co powoduje dyskomfort. W ostatnich latach nastąpił gwałtowny wzrost liczby urządzeń do noszenia, które umożliwiają nie tylko monitorowanie stanu zdrowia, ale także ocenę efektywności snu. Aby zweryfikować algorytm oceny fazy snu i jego efektywności, w tym badaniu wykorzystany zostanie dedykowany prototyp do uzyskania fotopletyzmogramu (PPG), ruchów ciała, temperatury skóry i reakcji galwanicznej skóry, w ramach rekrutacji 35 osób. PSG będzie stosowane jako złoty standard w analizach statystycznych.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Rzeczywisty)

35

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

      • Taipei, Tajwan, 100
        • National Taiwan 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

Tak

Opis

Kryteria włączenia:

  1. Spośród osób odwiedzających Wydział Lekarski w celu kontroli stanu zdrowia rekrutuje się czterdziestu pacjentów płci męskiej i żeńskiej
  2. Osoby w wieku od 20 do 65 lat

Kryteria wykluczenia:

  1. Odmów udziału
  2. Niemiarowość
  3. Aktywna infekcja
  4. Aktywne zdarzenie neurologiczne
  5. Pracownik zmianowy
  6. Nadużywanie substancji
  7. Wyposażone w wszczepialną elektronikę medyczną, taką jak rozruszniki serca i defibrylatory

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: Diagnostyczny
  • Przydział: Nie dotyczy
  • Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: inteligentny zegarek
W badaniu tym wykorzystany zostanie prototyp (MediaTek Sleep Watch) do pomiaru PPG, ruchów ciała, temperatury skóry i przewodności skóry w celu sprawdzenia algorytmu oceny fazy snu i oceny jego efektywności. PSG będzie stosowane jako złoty standard w analizach statystycznych.
Uczestnicy zostaną poproszeni o jednoczesne noszenie dwóch inteligentnych zegarków. Pierwszy inteligentny zegarek to dedykowany prototyp algorytmu walidującego opracowanego przez firmę MediaTek. Drugim inteligentnym zegarkiem jest Basis Peak. Zegarki te będą rejestrować PPG, ruchy ciała, temperaturę skóry i przewodność skóry.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
etapy snu pochodzące ze smartwatcha
Ramy czasowe: 12 miesięcy
Porównanie faz snu wykrytych przez smartwatch (gg:mm) z fazami snu nocnego PSG (N1 (%), N2 (%), N3 (%), REM (%), wskaźnik pobudzenia (/h) w celu sprawdzenia poprawności skuteczność smartwatcha.
12 miesięcy

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
efektywność snu na podstawie smartwatcha
Ramy czasowe: 12 miesięcy
Porównanie efektywności snu (%) wykrytej przez smartwatch z wydajnością snu (%) z nocnego PSG w celu sprawdzenia skuteczności smartwatcha.
12 miesięcy

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Śledczy

  • Główny śledczy: Pei-Lin Lee, M.D., PhD, Department of Internal Medicine

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)

14 grudnia 2015

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

24 stycznia 2017

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

30 kwietnia 2017

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

29 czerwca 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

17 listopada 2024

Pierwszy wysłany (Szacowany)

20 listopada 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)

20 listopada 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

17 listopada 2024

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2017

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

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

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