Previsão sobre a recorrência de episódios maníacos e depressivos no transtorno bipolar
30 de julho de 2026 atualizado por: National Taiwan University Hospital
Os transtornos do humor (incluindo transtorno bipolar e transtorno depressivo maior) são transtornos mentais crônicos com alta taxa de recorrência.
Quanto maior o número de recorrências, pior o prognóstico a longo prazo.
Este estudo visa estabelecer um modelo de predição de recorrência de episódios maníacos e depressivos em transtornos de humor, com a esperança de detectar a recaída o mais cedo possível para intervenção clínica oportuna.
Adotaremos um relógio inteligente vestível para coletar frequência cardíaca, padrão de sono, nível de atividade, bem como estado emocional por um ano em 100 pacientes com transtorno bipolar, e anotaremos seu estado de humor (ou seja, episódio maníaco, episódio depressivo e estado eutímico ).
Esperamos estabelecer modelos de previsão para prever a recorrência de episódios de humor.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
100
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: Yi-Ling Chien
- Número de telefone: +886223123456#66013
- E-mail: chienyiling@gmail.com
Locais de estudo
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-
Taipei, Taiwan
- Recrutamento
- National Taiwan University Hospital
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Contato:
- Yi-Ling Chien, MD, PhD
- Número de telefone: +886223123456#66013
- E-mail: chienyiling@gmail.com
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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
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Vamos recrutar 100 pacientes com transtornos de humor da ala psiquiátrica e serviços ambulatoriais do Departamento de Psiquiatria do Hospital da Universidade Nacional de Taiwan.
Todos os participantes serão acompanhados por um ano para coletar o nível de atividade diária, padrões de sono, frequência cardíaca por meio de actigrafia, bem como localização, relatório de humor, adesão a medicamentos e foto facial por meio de aplicativo de smartphone que será desenvolvido pela Co-PI Lai.
Descrição
Critério de inclusão:
- DSM-5 Transtorno bipolar ou transtorno depressivo
- 20~60 anos
- Disposto a carregar smartwatch e smartphone na maioria das vezes
Critério de exclusão:
- Comorbidade com transtorno por uso de substâncias
- Não é possível usar smartwatch e smartphone
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
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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PA
100 pacientes com transtornos de humor da ala psiquiátrica e serviços ambulatoriais do Departamento de Psiquiatria do National Taiwan University Hospital
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O smartwatch Garmin registrará recursos, como atividades, frequência cardíaca, sono, por meio do aplicativo para smartphone
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Desenvolvimento e verificação do algoritmo de previsão de episódios de humor
Prazo: 1 ano
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Os dados coletados serão aplicados ao algoritmo de aprendizado, random forest, que constrói uma infinidade de árvores de decisão no momento do treinamento e gera uma classe que é a moda das classes das árvores individuais.
O desempenho do modelo de predição treinado foi avaliado pela avaliação da precisão, sensibilidade, especificidade e área sob a curva do modelo.
Em um processo de avaliação de aprendizado de máquina, uma parte dos dados é usada para treinamento do modelo e a outra parte é usada para teste do modelo.
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1 ano
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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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)
2 de março de 2020
Conclusão Primária (Estimado)
31 de dezembro de 2027
Conclusão do estudo (Estimado)
31 de dezembro de 2027
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
13 de abril de 2023
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
13 de abril de 2023
Primeira postagem (Real)
25 de abril de 2023
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
31 de julho de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
30 de julho de 2026
Última verificação
1 de julho de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 202002006RINA
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Descrição do plano IPD
Todos os dados deste estudo serão devidamente mantidos com proteção de privacidade e confidencialidade.
Quaisquer dados pessoais identificáveis serão substituídos pelo número de identificação da pesquisa.
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
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .