- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06357039
Estudo de validação de dispositivos de rastreamento do sono
Estudo de validação de uma classificação de estágio do sono baseada em inteligência artificial para um dispositivo doméstico de rastreamento do sono
Neste estudo, um modelo de redes neurais convolucionais recursivas de duas partes foi desenvolvido, extraindo características para cada janela de época independentemente de antes e depois do início do sono (codificador de época), e então treinado no contexto de relacionamentos de longo prazo no processo de sono ( codificador de sequência), usando uma abordagem semelhante à classificação de especialistas humanos com base em informações de EEG de testa de canal único e PPG (IR, Verde, Vermelho). A classificação é baseada nas diretrizes da Academia Americana de Medicina do Sono e calculou seis parâmetros: duração total do sono (TTS), vigília (W), N1, N2, N3 e REM.
O estudo de validação do modelo desenvolvido e do dispositivo foi realizado no Centro de Distúrbios do Sono da Faculdade de Medicina de Istambul, utilizando dados polissonográficos concorrentes de 305 pacientes do sexo masculino e feminino com idades entre 18 e 65 anos.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
Başıbüyük, Maltepe
-
Istanbul, Başıbüyük, Maltepe, Peru, 34854
- Pnaps Health Informatics and Space Technologies Inc
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Participantes que sofrem de distúrbios do sono
- Participantes encaminhados para PSG por neurologistas, pneumologistas, psiquiatras e otorrinolaringologistas
Critério de exclusão:
- Qualquer pessoa que tenha sido diagnosticada como tendo uma doença de pele contagiosa
- Participantes que não têm consentimento para ter um dispositivo adicional na área da testa
- Medição do sono incompleta
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
---|---|
Fêmea
Participantes entre 18 e 65 anos que se identificam como mulheres para fins biológicos
|
Além da polissonografia, foi colocado na testa um aparelho contendo sensores EEG+PPG para classificação do sono e no pulso outro aparelho contendo sensores PPG e acelerômetro.
O pulso ao qual o dispositivo está conectado é atribuído aleatoriamente.
|
Macho
Participantes entre 18 e 65 anos que se identificam como homens para fins biológicos
|
Além da polissonografia, foi colocado na testa um aparelho contendo sensores EEG+PPG para classificação do sono e no pulso outro aparelho contendo sensores PPG e acelerômetro.
O pulso ao qual o dispositivo está conectado é atribuído aleatoriamente.
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
---|---|---|
Precisão da classificação dos estágios do sono
Prazo: 4-5 meses
|
Os dados de EEG coletados foram classificados de acordo com o kappa de Cohen (>85), considerado bem-sucedido na literatura.
Inicialmente foram implementados os códigos-fonte abertos YASA, tinysleepnet e Attentionsleep.
Esses códigos produziram kappa 0,64, precisão 0,80, kappa 0,69, precisão 0,79 e kappa 0,65, precisão 0,78, respectivamente.
Os valores obtidos não correspondem aos reportados nos artigos de classificação.
Posteriormente, 29 participantes do nosso próprio conjunto de dados foram testados nessas classificações como um teste preliminar, com resultados ruins.
Individualmente, a pontuação cappa mais alta foi de 0,51.
O desenvolvimento do nosso próprio sistema de classificação está em andamento.
|
4-5 meses
|
Análise de interocepção de dados PPG coletados da pele facial
Prazo: 4-5 meses
|
De acordo com nossas análises preliminares, constatamos que o ritmo intermediário (0,12-0,18
Hz) associada à interocepção também está presente em pacientes com sono.
Em um participante, por exemplo, foi obtido um valor de 0,19 como proporção do tempo total de sono.
Além disso, observa-se um ritmo intermediário em todas as fases do sono, incluindo vigília, sono leve, sono profundo e REM.
|
4-5 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Cadeira de estudo: Asuman Çevik, Master's, PNAPS Health Informatics & Space Technologies Inc.
- Diretor de estudo: Hasan Birol Çotuk, PhD, Marmara University
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 09.2023.422
- 2220124 (Número de outro subsídio/financiamento: Scientific and Technological Research Council of Türkiye (TÜBİTAK))
- 1065371 (Número de outro subsídio/financiamento: Small and Medium Enterprises Development Organization (KOSGEB))
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
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
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