Цифровой акустический надзор для раннего выявления вспышек респираторных заболеваний
19 июля 2022 г. обновлено: Clinica Universidad de Navarra, Universidad de Navarra
Цифровой акустический надзор для раннего выявления вспышек респираторных заболеваний: исследовательское наблюдательное исследование в Наварре, Испания
Обсервационное исследование для оценки точности цифрового инструмента мониторинга кашля, отражающего заболеваемость COVID-19 и другими респираторными инфекциями на уровне сообщества в городе Памплона, Испания.
Обзор исследования
Подробное описание
Это одноцентровое проспективное обсервационное исследование, которое претендует на оценку точности мобильного приложения акустического наблюдения для выявления отдельных эпизодов кашля среди отслеживаемой популяции, а также барьеров и факторов, которые могут повлиять на использование аналогичных платформ на уровне популяции. .
Рассматриваемое приложение, трекер кашля Hyfe, работает в фоновом режиме смартфонов и записывает короткие фрагменты (<0,5 секунды) взрывных, предполагаемых звуков кашля. Затем они классифицируются как кашель или отсутствие кашля с использованием модели сверточной нейронной сети (CNN) и сопоставляются с данными GPS и времени, собранными смартфоном.
Ночной кашель участников будет контролироваться в течение 30-дневного периода, а их медицинские записи будут регулярно просматриваться, в частности, в поисках диагнозов заболеваний, вызывающих кашель, и с особым акцентом на COVID-19.
Данные о кашле будут использоваться для создания тепловой карты плотности кашля и географического распределения. Совокупные регистры кашля будут использоваться для расчета случаев кашля на человека в час, зарегистрированных в когорте. Эти данные будут использоваться для проведения анализа ARIMA по трем параллельным временным рядам на уровне сообщества: Заболеваемость респираторными заболеваниями в контролируемой когорте на всей территории исследования (включая Университет Наварры и соседний Cendea de Cizur) и частота кашля в часы наблюдения.
Изменения частоты кашля также будут сравниваться с другими переменными окружающей среды, такими как температура и уровень загрязнения, зарегистрированными в районе исследования.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
930
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Navarra
-
Pamplona, Navarra, Испания, 31009
- Universidad de Navarra
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
От 13 лет до 99 лет (Ребенок, Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Участники будут набраны в Cendea de Cizur, муниципалитете, состоящем из группы деревень к югу от города Памплона и соседнего города Cizur Mayor, в Comunidad Foral de Navarra (Испания), а также в различных кампусах. Университета Наварры.
4000 человек, проживающих в Сендеа-де-Сизур, обслуживаются центром общественного здравоохранения, который ежегодно принимает 45 000 амбулаторных пациентов.
Из них примерно 12% связаны с респираторными заболеваниями.
В Университете Наварры зарегистрировано более 11 000 студентов, 900 профессоров и более 600 других сотрудников.
И Cendea de Cizur, и университет обслуживаются Clínica Universidad de Navarra, крупнейшим частным медицинским центром в регионе, который оказывает медицинскую помощь примерно 100 000 человек.
Описание
Критерии включения:
- Быть в возрасте 13 лет или старше,
- Иметь и регулярно использовать смартфон, способный запускать систему отслеживания кашля,
- Будьте готовы установить и регулярно использовать его,
- Быть нынешними жителями Наварры и
- Иметь активные отношения с университетом (иметь интерес к учебе, быть студентом или работником, быть пациентом с диагнозом, связанным с кашлем, в Клинике Университета Наварры или медицинском центре Сизура).
Критерий исключения:
- Невозможность принять политику конфиденциальности и условия использования системы отслеживания кашля.
- Невозможность предоставления доступа к медицинской документации.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Когорта
- Временные перспективы: Перспективный
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Мониторинг кашля
Всем зарегистрированным участникам будет предложено установить программное обеспечение для акустического наблюдения на свои смартфоны и использовать его для записи ночного кашля в течение как минимум 30 дней.
|
Мобильное приложение, которое работает в фоновом режиме смартфонов и обнаруживает предполагаемые звуки кашля.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Корреляция между зарегистрированным кашлем на человеко-час и заболеваемостью респираторными заболеваниями
Временное ограничение: 1 год
|
Исследователи проведут анализ ARIMA с тремя параллельными временными рядами: агрегированная заболеваемость респираторными заболеваниями в наблюдаемой когорте, во всей области исследования и агрегированные данные о кашле.
|
1 год
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Внедрение системы наблюдения
Временное ограничение: 1 год
|
Исследователи подсчитают долю от общего числа охваченных, имеющих право на участие людей, которые устанавливают приложение и регулярно используют его требуемым образом.
|
1 год
|
|
Барьеры и факторы, влияющие на внедрение системы эпиднадзора
Временное ограничение: 1 месяц
|
Подвыборка из 25 участников будет случайным образом отобрана для обсуждения в фокус-группах.
В фокус-группах исследователи будут задавать участникам следующие общие вопросы: (1) что вам нравится в приложении, (2) что вы думаете об этом приложении по сравнению с другими приложениями для здоровья, (3) что не работает? , (4) что заставляет вас использовать приложение (или нет), (5) какова, по вашему мнению, цель приложения, (6) считаете ли вы, что приложение имеет коммерческую ценность, и (7) что вы можете посоветовать? у вас есть для разработчиков?
|
1 месяц
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, Zhang L, Fan G, Xu J, Gu X, Cheng Z, Yu T, Xia J, Wei Y, Wu W, Xie X, Yin W, Li H, Liu M, Xiao Y, Gao H, Guo L, Xie J, Wang G, Jiang R, Gao Z, Jin Q, Wang J, Cao B. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020 Feb 15;395(10223):497-506. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5. Epub 2020 Jan 24. Erratum In: Lancet. 2020 Jan 30;:
- Porter P, Abeyratne U, Swarnkar V, Tan J, Ng TW, Brisbane JM, Speldewinde D, Choveaux J, Sharan R, Kosasih K, Della P. A prospective multicentre study testing the diagnostic accuracy of an automated cough sound centred analytic system for the identification of common respiratory disorders in children. Respir Res. 2019 Jun 6;20(1):81. doi: 10.1186/s12931-019-1046-6.
- Sharan RV, Abeyratne UR, Swarnkar VR, Claxton S, Hukins C, Porter P. Predicting spirometry readings using cough sound features and regression. Physiol Meas. 2018 Sep 5;39(9):095001. doi: 10.1088/1361-6579/aad948.
- Kim GU, Kim MJ, Ra SH, Lee J, Bae S, Jung J, Kim SH. Clinical characteristics of asymptomatic and symptomatic patients with mild COVID-19. Clin Microbiol Infect. 2020 Jul;26(7):948.e1-948.e3. doi: 10.1016/j.cmi.2020.04.040. Epub 2020 May 1.
- Peeling RW, Wedderburn CJ, Garcia PJ, Boeras D, Fongwen N, Nkengasong J, Sall A, Tanuri A, Heymann DL. Serology testing in the COVID-19 pandemic response. Lancet Infect Dis. 2020 Sep;20(9):e245-e249. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30517-X. Epub 2020 Jul 17.
- Chowdhury R, Luhar S, Khan N, Choudhury SR, Matin I, Franco OH. Long-term strategies to control COVID-19 in low and middle-income countries: an options overview of community-based, non-pharmacological interventions. Eur J Epidemiol. 2020 Aug;35(8):743-748. doi: 10.1007/s10654-020-00660-1. Epub 2020 Jul 13.
- Rasheed J, Jamil A, Hameed AA, Aftab U, Aftab J, Shah SA, Draheim D. A survey on artificial intelligence approaches in supporting frontline workers and decision makers for the COVID-19 pandemic. Chaos Solitons Fractals. 2020 Dec;141:110337. doi: 10.1016/j.chaos.2020.110337. Epub 2020 Oct 10.
- Santillana M, Nguyen AT, Louie T, Zink A, Gray J, Sung I, Brownstein JS. Cloud-based Electronic Health Records for Real-time, Region-specific Influenza Surveillance. Sci Rep. 2016 May 11;6:25732. doi: 10.1038/srep25732.
- Mukundarajan H, Hol FJH, Castillo EA, Newby C, Prakash M. Using mobile phones as acoustic sensors for high-throughput mosquito surveillance. Elife. 2017 Oct 31;6:e27854. doi: 10.7554/eLife.27854.
- Naseem M, Akhund R, Arshad H, Ibrahim MT. Exploring the Potential of Artificial Intelligence and Machine Learning to Combat COVID-19 and Existing Opportunities for LMIC: A Scoping Review. J Prim Care Community Health. 2020 Jan-Dec;11:2150132720963634. doi: 10.1177/2150132720963634.
- Liss DT, Serrano E, Wakeman J, Nowicki C, Buchanan DR, Cesan A, Brown T. "The Doctor Needs to Know": Acceptability of Smartphone Location Tracking for Care Coordination. JMIR Mhealth Uhealth. 2018 May 4;6(5):e112. doi: 10.2196/mhealth.9726.
- Gabaldon-Figueira JC, Brew J, Doré DH, Umashankar N, Chaccour J, Orrillo V, Tsang LY, Blavia I, Fernández-Montero A, Bartolomé J, Grandjean Lapierre S, Chaccour C. Digital acoustic surveillance for early detection of respiratory disease outbreaks in Spain: a protocol for an observational study. BMJ Open. 2021 Jul 2;11(7):e051278. doi: 10.1136/bmjopen-2021-051278.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
11 ноября 2020 г.
Первичное завершение (Действительный)
23 мая 2022 г.
Завершение исследования (Действительный)
24 мая 2022 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
16 февраля 2021 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
16 февраля 2021 г.
Первый опубликованный (Действительный)
21 февраля 2021 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
20 июля 2022 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
19 июля 2022 г.
Последняя проверка
1 июля 2022 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- DASRD
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Не определился
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .