Носимое отслеживание активности для сокращения госпитализаций (WATCH)
18 августа 2026 г. обновлено: University of California, San Francisco
Носимое отслеживание активности поможет снизить количество госпитализаций (СМОТРЕТЬ)
Это исследование проводится для сбора данных о состоянии здоровья пациентов, чтобы спрогнозировать риск того, что пациентам потребуется посещение отделения неотложной помощи или госпитализация до и во время лечения.
и после прохождения лучевой терапии.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
ОСНОВНАЯ ЦЕЛЬ:
I. Подтвердить ранее разработанную модель подсчета шагов для прогнозирования неотложной помощи по всем причинам (объединенной для всех устройств).
ПЛАН: Это обсервационное исследование. Участники распределяются в 1 из 2 групп.
ГРУППА I: Участники получают устройство Fitbit и проходят неинтервенционную стандартную лучевую терапию.
ГРУППА II: Участники получают устройство Fitbit, используют свое личное устройство на базе Apple HealthKit и проходят неинтервенционную стандартную лучевую терапию.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
260
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Imani Dunn
- Номер телефона: 877-827-3222
- Электронная почта: Imani.Dunn@ucsf.edu
Места учебы
-
-
California
-
San Francisco, California, Соединенные Штаты, 94143
- Рекрутинг
- University of California, San Francisco
-
Контакт:
- Электронная почта: cancertrials@ucsf.edu
-
Главный следователь:
- Julian Hong, MD, MS
-
Контакт:
- Imani Dunn
- Номер телефона: 877-827-3222
- Электронная почта: Imani.Dunn@ucsf.edu
-
-
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
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Взрослые пациенты, проходящие неинтервенционную стандартную лучевую терапию (ЛТ) в отделении радиационной онкологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско.
Описание
Критерии включения:
- Возраст >= 18.
- Статус эффективности Восточной кооперативной онкологической группы (ECOG) =< 2.
- Способен понимать процедуры обучения и соблюдать их на протяжении всего обучения.
- Способность физического лица или законного опекуна/представителя понимать письменный документ об информированном согласии и готовность подписать его.
- Диагностика инвазивных злокачественных опухолей.
- Способен передвигаться самостоятельно (без помощи трости или ходунков).
- Запланированное лечение фракционированной дистанционной лучевой терапией в течение как минимум 5 дней (требований к фракционированию нет).
- Не являлся предыдущим участником этого протокола для последующих курсов.
Критерии исключения:
- Участники прикованы к инвалидной коляске.
- Участники не могут передвигаться самостоятельно (нуждаются в помощи трости или ходунков).
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
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Группа наблюдения I: только Fitbit
Участники получают устройство Fitbit во время прохождения неинтервенционной стандартной лучевой терапии.
|
Участники будут носить устройства Fitbit.
Другие имена:
|
|
Наблюдательная группа II: Fitbit + Apple HealthKit
Участники получают устройство Fitbit и будут использовать личные устройства на базе Apple HealthKit (iPhone, Apple Watch и т. д.) для одновременного предоставления данных на основе Apple HealthKit во время прохождения неинтервенционной стандартной медицинской помощи и лучевой терапии.
|
Участники будут носить устройства Fitbit.
Другие имена:
Участники будут носить персональные устройства и делиться данными с исследовательской группой.
Другие имена:
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Площадь под кривой рабочей характеристики приемника (AUC-ROC) модели подсчета шагов
Временное ограничение: До 3 лет
|
AUC -ROC модели подсчета ступеней будет измерять производительность классификационной модели, построив скорость истинных положительных результатов против ложных срабатываний, а оценка колеблется от 0 - 1.
Чем выше AUC, тем лучше производительность модели при различении положительных и отрицательных классов.
AUC-ROC будет сообщено, включая как оценки, так и доверительные интервалы.
Во всех моделях будет сообщено в соответствии с современными руководящими принципами, такими как минимальная информация о моделировании клинического искусственного интеллекта (Mi-CLAIM) и прозрачной отчетности о многопараметрической модели прогнозирования для индивидуального прогноза или диагностики (штатив).
Метрики производительности будут рассчитаны только в отношении события первой неотложной помощи.
|
До 3 лет
|
|
Расчет балла
Временное ограничение: До 3 лет
|
Оценка BRIER является строго правильной функцией оценки или строго правильным правилом оценки, которое измеряет точность вероятностных прогнозов.
Оценка BRIER может получить любое значение от 0 до 1, причем 0 - лучшим результатом, достижимым, а 1 - худший результат, достижимый.
Чем ниже балл, тем точнее прогнозирование.
Оценка будет сообщена, включая как оценки, так и доверительные интервалы.
Все модели будут сообщать о современных руководящих принципах, таких как Mi-Claim и Tephod.
Метрики производительности будут рассчитаны только в отношении события первой неотложной помощи.
|
До 3 лет
|
|
Расчет оценки потери логарифмического потери
Временное ограничение: До 3 лет
|
Логарифмическая потеря указывает на то, насколько близко вероятность прогноза приходит к фактическому/соответствующему истинному значению.
Оценка логарифма может принять любое значение от 0 до 1.
Чем больше прогнозируемая вероятность расходится от фактического значения, тем выше значение потери логарифмического.
Сообщается о значении Log-потери, включая как оценки, так и доверительные интервалы.
Все модели будут сообщать о современных руководящих принципах, таких как Mi-Claim и Tephod.
Метрики производительности будут рассчитаны только в отношении события первой неотложной помощи.
|
До 3 лет
|
|
Площадь под кривыми точно-рекордными (AUCPR)
Временное ограничение: До 3 лет
|
Площадь под кривой точно-рекордного (AUCPR) представляет собой краткое изложение информации о кривой точно-рецидивного (PR).
Он представляет собой компромисс между точностью и отзывами для разных порогов, где высокий AUCPR указывает как высокий отзыв, так и высокую точность.
Сообщается AUCPR, включая как оценки, так и доверительные интервалы.
Все модели будут сообщать о современных руководящих принципах, таких как Mi-Claim и Tephod.
Метрики производительности будут рассчитаны только в отношении события первой неотложной помощи.
|
До 3 лет
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
AUC-ROC для композитной острой помощи
Временное ограничение: До 3 лет
|
AUC-ROC будет использоваться для проверки ранее разработанной модели в первичной конечной точке для прогнозирования каждого посещения ED или госпитализации во время RT внешнего луча с использованием непрерывного уровня стадий до, во время и после лечения.
|
До 3 лет
|
|
Площадь под кривой рабочих характеристик приемника (AUC-ROC) для всей причины острой помощи группой
Временное ограничение: До 3 лет
|
AUC-ROC будет использоваться для проверки ранее разработанной модели поэтапного отсчета в первичной конечной точке для прогнозирования острого ухода за всеми причинами для каждой из двух разных платформ устройств.
|
До 3 лет
|
|
Средняя квадратная ошибка (MSE)
Временное ограничение: До 3 лет
|
MSE будет использоваться для проверки согласованности ступенчатых счетов на каждой из платформ устройства в группе Apple.
Средняя квадратная ошибка (MSE) является фундаментальной концепцией в статистике и машинном обучении при оценке точности прогнозирующих моделей, которые измеряют среднюю разницу в квадрате между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями в наборе данных.
|
До 3 лет
|
|
Площадь под кривой рабочей характеристики приемника (AUC-ROC) для конечной точки составной неотложной помощи.
Временное ограничение: До 3 лет
|
Проверьте ранее разработанную модель EHR на основе EHR Shield-RT для прогнозирования незапланированной неотложной помощи (посещение или госпитализация), чтобы обнаружить дополнительные переменные, которые могут быть предикторами, которые ранее не включены.
|
До 3 лет
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Julian Hong, MD, MS, University of California, San Francisco
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)
7 апреля 2025 г.
Первичное завершение (Оцененный)
31 декабря 2027 г.
Завершение исследования (Оцененный)
31 декабря 2027 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
4 сентября 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
4 сентября 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
19 сентября 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
20 августа 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
18 августа 2026 г.
Последняя проверка
1 августа 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 23722
- NCI-2024-06762 (Идентификатор реестра: NCI Clinical Trial Reporting Program (CTRP))
- R01CA277782 (Грант/контракт NIH США)
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
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. .