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Criando e avaliando um conjunto de dados de voz para classificação automatizada de doença pulmonar obstrutiva crônica

9 de junho de 2023 atualizado por: Johan Sanmartin Berglund, Blekinge Institute of Technology
Este trabalho tem como objetivo avaliar se as gravações de voz coletadas de pacientes diagnosticados com DPOC e grupos de controle saudáveis ​​podem ser usadas para detectar a doença usando técnicas de aprendizado de máquina.

Visão geral do estudo

Status

Ativo, não recrutando

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

Os dados de voz e dados sociodemográficos sobre gênero e idade serão coletados por meio do aplicativo "VoiceDiganostic" da empresa Voice Diagnostic, que permite a participação sem dependência de local. Os participantes com diagnóstico serão marcados como o grupo de DPOC e os outros serão marcados como o grupo de controle saudável. Informações privadas como comorbidades conhecidas, números de segurança pessoal, parâmetros de saúde e informações de comunicação serão anotadas separadamente em uma tabela de participação para cada grupo.

Os dados coletados serão transformados em medidas vocais matemáticas denominadas recursos de voz. Um conjunto de dados que consiste em recursos de voz em conjunto com dados demográficos e de saúde será construído para uso posterior como entrada para técnicas de ML.

A análise estatística descritiva será realizada em atributos contendo informações sobre dados de entrada e resultados obtidos de algoritmos de ML. Os resultados alcançados serão apresentados na forma de tabelas e gráficos resumo.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

72

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.

Locais de estudo

  • Suécia
    • Blekinge
      • Karlskrona, Blekinge, Suécia, 37179
        • Blekinge Institute of Technology

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
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

N/D

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Serão coletados dados de participantes com 18 anos ou mais com e sem diagnóstico de DPOC.

Descrição

Critério de inclusão:

  • ter 18 anos ou mais.

Critério de exclusão:

  • ser menor de 18 anos.

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
DPOC
Participantes com doença pulmonar obstrutiva crônica diagnosticada clinicamente. Total de 34 recrutamentos, 18 mulheres, 16 homens
Outro: DPOC
Um conjunto de dados composto por informações dos grupos DPOC e HC será usado para experimentar o desempenho de classificação de várias técnicas de Machine Learning.
Outros nomes:
  • CH
CH
Participantes sem diagnóstico de doença pulmonar obstrutiva crônica. Total de 38 recrutamentos, 20 mulheres, 18 homens
Outro: DPOC
Um conjunto de dados composto por informações dos grupos DPOC e HC será usado para experimentar o desempenho de classificação de várias técnicas de Machine Learning.
Outros nomes:
  • CH

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Precisão
Prazo: Semana 51
Desempenho de detecção binária do algoritmo de ML
Semana 51
Escala de importância dos dados de entrada
Prazo: Semana 51
Os recursos usados ​​como dados de entrada serão classificados do mais importante ao menos importante.
Semana 51

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Blekinge Institute of Technology

Colaboradores

Excellence Center at Linköping - Lund in Information Technology (ELLIIT)

Investigadores

  • Investigador principal: Johan Sanmartin Berglund, MD, PhD, Blekinge Institute of Technology

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)

16 de dezembro de 2021

Conclusão Primária (Real)

16 de maio de 2023

Conclusão do estudo (Estimado)

30 de dezembro de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

1 de junho de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

1 de junho de 2023

Primeira postagem (Real)

9 de junho de 2023

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

12 de junho de 2023

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

9 de junho de 2023

Última verificação

1 de junho de 2023

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • BTH-6.1.1-0074-2023

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Descrição do plano IPD

Os dados do participante não podem ser compartilhados devido ao GDPR. No entanto, o conjunto de dados criado pode ser disponibilizado mediante solicitação da instituição.

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 .

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