Previsão de mortalidade baseada em inteligência artificial entre pacientes com câncer na enfermaria de cuidados paliativos
6 de maio de 2021 atualizado por: Shabbir Syed Abdul, Taipei Medical University
Reconhecimento de atividades baseado em inteligência artificial e previsão de mortalidade usando ritmo circadiano, entre pacientes com câncer na enfermaria de cuidados paliativos
O objetivo deste estudo é desenvolver um novo modelo de previsão de sobrevivência baseado em aprendizado profundo, empregando dados de atividade do paciente registrados por um dispositivo vestível.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Descrição detalhada
Este estudo visa desenvolver um modelo de previsão de sobrevivência baseado em aprendizado profundo que utiliza dados de movimento do paciente na admissão para prever seus resultados clínicos: morte ou alta com condição estável.
Os dados objetivos dos pacientes são registrados por um dispositivo vestível e documentados como parâmetros de atividade física, ângulo e giro.
Além dos dados objetivos, os investigadores também documentam o Karnofsky Performance Status dos pacientes avaliados subjetivamente por médicos clínicos.
Por fim, os investigadores pretendem explorar e descrever a aplicabilidade, o potencial e as limitações do modelo de previsão de sobrevivência com base nos dados de movimento do paciente como um parâmetro prognóstico simples em ambientes clínicos.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Antecipado)
80
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
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
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
20 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Pacientes com 20 anos ou mais que foram internados na unidade de cuidados paliativos do Taipei Medical University Hospital com pelo menos um diagnóstico de doenças tumorais sólidas em estágio terminal.
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
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
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
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
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Shabbir Syed-Abdul, PhD, Taipei Medical University
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
11 de dezembro de 2019
Conclusão Primária (Antecipado)
31 de agosto de 2021
Conclusão do estudo (Antecipado)
31 de dezembro de 2021
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
28 de abril de 2021
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
6 de maio de 2021
Primeira postagem (Real)
12 de maio de 2021
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
12 de maio de 2021
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
6 de maio de 2021
Última verificação
1 de maio de 2021
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- N201910041
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
produto fabricado e exportado dos EUA
Não
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