Previsão de mortalidade baseada em inteligência artificial entre pacientes com câncer na enfermaria de cuidados paliativos
Reconhecimento de atividades baseado em inteligência artificial e previsão de mortalidade usando ritmo circadiano, entre pacientes com câncer na enfermaria de cuidados paliativos
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Shabbir Syed-Abdul, PhD
- Número de telefone: 1514 886 2-6638-2736
- E-mail: drshabbir@tmu.edu.tw
Locais de estudo
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TW - Taiwan
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Taipei City, TW - Taiwan, Taiwan, 110
- Recrutamento
- Taipei Medical University
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Contato:
- Shabbir Syed Abdul
- Número de telefone: 1501 +886-2-66382736
- E-mail: drshabbir@tmu.edu.tw
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Participantes com 20 anos ou mais internados na unidade de cuidados paliativos do Taipei Medical University Hospital
- Participantes diagnosticados com pelo menos uma doença tumoral sólida em estágio terminal
- Os participantes consentiram em receber cuidados paliativos
Critério de exclusão:
- Participantes com idade inferior a 20 anos
- Participantes diagnosticados com leucemia ou carcinoma de origem desconhecida
- Participantes com sinais evidentes de aproximação da morte na admissão
- Participantes sem sinais vitais na admissão
- Participantes que continuaram a receber tratamento agressivo apesar da internação na unidade de cuidados paliativos
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Coorte
- Perspectivas de Tempo: Prospectivo
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Especificidade e sensibilidade do uso de modelos baseados em inteligência artificial para previsão de resultados clínicos de pacientes com câncer em estágio terminal usando dados de actigrafia
Prazo: Desde a data de admissão na enfermaria de cuidados paliativos até a data da primeira alta documentada do hospital ou data da morte por qualquer causa, o que ocorrer primeiro, avaliado até 1 mês
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O principal resultado do estudo será avaliar se a análise dos dados de movimento capturados usando o dispositivo de actigrafia pode ajudar a prever desfechos clínicos de óbito ou alta hospitalar com alta especificidade e sensibilidade, usando modelagem de previsão baseada em Inteligência Artificial.
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Desde a data de admissão na enfermaria de cuidados paliativos até a data da primeira alta documentada do hospital ou data da morte por qualquer causa, o que ocorrer primeiro, avaliado até 1 mês
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University
Publicações e links úteis
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Antecipado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- N201910041
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
produto fabricado e exportado dos EUA
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