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

Automated Apnoea Detection in Preterms on Non-invasive Ventilation

25 sierpnia 2026 zaktualizowane przez: King's College Hospital NHS Trust

Prospective Observational Study of Automated Apnoea Detection in Preterm Infants Receiving Non-invasive Respiratory Support

The aim of this study is to monitor the frequency of apnoeas (pauses in breathing) on various methods of non-invasive respiratory support that are detected by an automated machine-learning (ML) model based on diaphragmatic electromyography (dEMG), in infants born at less than 32 weeks of gestation.

Our hypothesis is that the ML algorithm will improve identification of apnoeic episodes and their classification to central or obstructive.

The study will measure outcomes including the number of apnoeic episodes during the monitoring period, their classification to central and obstructive apnoeas and the predictive ability of the machine-learning algorithm to correctly identify and classify these episodes compared to those documented in nursing charts. Correct classification of apnoeic episodes may help identify underlying causes that require specific intervention.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Szczegółowy opis

When the clinical team identifies an infant is eligible for enrolment to the study and following verbal assent of the attending neonatal consultant, a member of clinical staff will initially approach the parents/ legal guardians of eligible infants and if they agree, a researcher. The parents will be provided with an information sheet about the study. The researchers will answer questions and respond to any concerns in a face-to-face meeting. Written informed consent will be obtained.

Electrical activity of the diaphragm, airway pressure, flow and peripheral oxygen saturation levels will be recorded for a duration of eight hours. Transcutaneous diaphragm EMG (sEMG) will be monitored using three surface electrodes (3M Red Dot Foam monitoring electrode 2228, 3M, United Kingdom) that are placed on the infant's abdomen and sternum. The electrodes are connected to a small battery-operated measuring device (SERA, DEMCON; Makawi Medical Systems, the Netherlands) that amplifies and pre-processes the signals received from the electrodes. The pre-processed signals are sent via a Bluetooth connection to a receiving unit that performs higher level processing to derive the EMG signal and other measurements. These results are communicated via a wired connection to a bedside computer running SERA Graphical User Interface (GUI) software.

Airway pressure and flow signals will be measured by a flow sensor and pressure tube (Sensirion AG, Stäfa, Switzerland) that will be placed between the exit of the SLE6000/ SLE6000N ventilators (Inspiration Healthcare, Croydon, UK) and the tubing that is attached to the patient. This will ensure pressure and flow data are recorded simultaneously with the sEMG signal. These data will also be fed to the SERA measuring device.

An SpO2 cable (SLE uSpO2, Inspiration Healthcare, Croydon, UK) will be connected to the patient and the ventilator for continuous (second by second) recording of SpO2 levels. These data will be time synced using post processing.

Participants will also be connected to the standard bedside monitor (Phillips Intellivue MX750) for the whole duration of the study.

Surface EMG, pressure, flow and SpO2 data will be synchronised. Two researchers will identify all apnoeic episodes and classify them as central, obstructive or noise.

The ML algorithm will also be used to identify and classify apnoeic episodes that occurred during the study duration.

Comparisons will be made between the apnoeic episodes identified the researchers, the ML algorithm and the nursing staff electronic patient records. These records include classification of an episode as apnoea or desaturation or bradycardia, its duration and any actions taken.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

30

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

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

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Infants admitted and cared for at the Neonatal Intensive Care Unit at King's College Hospital

Opis

Inclusion Criteria:

Preterm infants <32 weeks of gestation at birth and up to 36 weeks postmenstrual age, on non-invasive respiratory support including:

  • non-invasive positive pressure ventilation (NIPPV)
  • nasal continuous positive airway pressure (CPAP)
  • heated humidified high flow nasal cannula (HHFNC) oxygen, either as primary or post extubation respiratory support.

Exclusion Criteria:

  • Infants born above 32 weeks of gestation.
  • Infants with known major congenital abnormalities.
  • Infants above 36 weeks postmenstrual age (PMA).
  • Non-English speakers.

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

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Ramy czasowe
Number of apnoeic episodes correctly identified by the automated machine learning model
Ramy czasowe: From enrollment to the end of monitoring at eight hours
From enrollment to the end of monitoring at eight hours

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Ramy czasowe
The proportion of apnoeas correctly classified as central or obstructive by the automated machine learning model
Ramy czasowe: From enrollment to the end of monitoring at eight hours
From enrollment to the end of monitoring at eight hours

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Śledczy

  • Główny śledczy: Anne Greenough, Professor, King's College Hospital NHS Trust

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 (Szacowany)

7 września 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

27 lipca 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

27 lipca 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

25 sierpnia 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

25 sierpnia 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

31 sierpnia 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

31 sierpnia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

25 sierpnia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2026

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