信息自动处理预测和检测心力衰竭失代偿 (e-INCA)
2017年5月18日 更新者：University Hospital, Strasbourg, France
通过自动处理来自非侵入式传感器和设备的信息预测和检测心力衰竭代偿失调
心力衰竭 (HF) 是一种严重的慢性疾病，经常会再入院，其中一些可以通过及早采取行动来预防。 HF 的管理很复杂：时间长、通常困难且成本高。 在法国，近百万人患有心衰，每年新诊断出 12 万例。 随着人口老龄化，这个数字将继续演变，成为一个真正的公共卫生问题。 在未来 10 到 20 年内，WHO 预测工业化国家中 3 种最常见的疾病都会导致心力衰竭。
该项目的目标是测试一个智能平台，该平台使用非侵入式传感器在家中监测心力衰竭患者，尤其是 NYHA II 期和 III 期患者。 它将帮助医疗人员自动处理来自这些传感器的信息，以检测和报告早期风险情况。
当患者因急性 HF 住院时，通过与激励和教育相关的远程医疗工具系统对患者进行监测有助于显着减少住院天数。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
20
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Strasbourg、法国、67091
- 招聘中
- Service de Médecine Interne, diabète et maladies métaboliques - Médicale B
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接触：
- Emmanuel ANDRES, MD, PhD
- 电话号码：33 3 88 11 50 66
- 邮箱：emmanuel.andres@chru-strasbourg.fr
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首席研究员：
- Emmanuel ANDRES, MD, PhD
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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
18年 及以上 (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
II 期和 III 期心力衰竭人群
描述
纳入标准：
- II 期和 III 期心力衰竭人群
排除标准：
- 18岁以下人口
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
- 观测模型：队列
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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第一组：实验组
配备远程医疗系统的团队
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第二组：对照组
没有远程医疗系统的非装备组
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
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通过自动处理来自非侵入式传感器和设备的信息来预测和检测心力衰竭
大体时间：患者的医疗数据将在住院期间由医疗专业人员远程控制，最长可达 1 年]
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患者的医疗数据将在住院期间由医疗专业人员远程控制，最长可达 1 年]
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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。
调查人员
- 首席研究员：ANDRES Emmanuel, MD, PhD、Strasbourg University Hospital, France
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 (实际的)
2015年6月1日
初级完成 (预期的)
2017年9月1日
研究完成 (预期的)
2017年9月1日
研究注册日期
首次提交
2015年3月17日
首先提交符合 QC 标准的
2015年4月2日
首次发布 (估计)
2015年4月8日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2017年5月19日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2017年5月18日
最后验证
2017年5月1日
更多信息
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