癫痫报警器算法研究
2011年6月14日 更新者：Biolert
癫痫警报装置 - Epilert Performance
手腕上佩戴一个具有传输能力的加速度计。
将分析癫痫发作期间的运动数据，以升级识别癫痫发作的算法。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
接受视频脑电图遥测的患者将在手腕上佩戴运动传感器。 传感器将连续数据传输到笔记本电脑。 癫痫发作（强直或阵挛）的数据将被分析并转化为算法（升级现有的初步算法）。
在第二阶段，算法需要在发作后一分钟内识别癫痫发作事件。
特异性（“假阳性”）和敏感性（“假阴性”）都将被计算出来。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
15
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
1天 至 65年 (孩子、成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
因运动发作而被收治到 Video-LTM 单元的患者。
描述
纳入标准：
- 接受运动发作长期监测的患者
排除标准：
- 侵入式录音
- 精神性癫痫发作
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 时间观点：预期
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
赞助
调查人员
- 首席研究员：Swetlana Kiperwasser, M.D.、Tel-Aviv Sourasky Medical Center
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2007年10月1日
初级完成 (实际的)
2010年10月1日
研究完成 (实际的)
2010年10月1日
研究注册日期
首次提交
2007年7月6日
首先提交符合 QC 标准的
2007年7月6日
首次发布 (估计)
2007年7月9日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2011年6月15日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2011年6月14日
最后验证
2007年7月1日
更多信息
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