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心因性非癫痫发作的自动识别

2019年12月18日 更新者:Brain Sentinel
旨在识别心因性非癫痫发作的后处理方法的回顾性验证研究

研究概览

详细说明

这是一项后处理方法的验证研究,旨在通过分析先前在常规视频脑电图 (vEEG) 监测期间记录的表面肌电图 (sEMG) 伪影来识别心因性非癫痫发作

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

104

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

2年 至 99年 (孩子、成人、年长者)

接受健康志愿者

有资格学习的性别

全部

取样方法

概率样本

研究人群

受试者先前被南卡罗来纳医科大学录取,在 MUSC 癫痫监测单元进行住院 vEEG 监测,并在入院期间记录了至少一次 PNES。

描述

纳入标准:

如果以下标准适用,受试者将有资格纳入本研究。

  • 受试者之前被南卡罗来纳医科大学录取,在 MUSC 癫痫监测单位进行住院 vEEG 监测,并且在入院期间至少记录了一次 PNES。
  • 2-99岁男女不限
  • 在进行任何研究评估之前,可以理解并签署书面知情同意书,或者有可以这样做的父母或合法授权代表 (LAR)

排除标准:

  • 没有为这项研究建立排除标准。

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

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
成人(22-99),
年龄在 22-99 岁之间的男性或女性受试者,之前被南卡罗来纳医科大学录取,在 MUSC 癫痫监测单位进行住院 vEEG 监测,并在入院期间记录了至少一次 PNES。 Brain Sentinel 的 sEMG 后处理算法的验证将涉及对该组中至少 30 个 PNES 事件的前瞻性评估。
Brain Sentinel 开发了一种后处理方法,可识别 sEMG 信号(从肱二头肌记录或作为脑电图 [EEG] 记录中的肌肉伪影),这些信号对 PNES 活动具有特征性。
青少年(13-21 岁)
年龄在 13-21 岁之间的男性或女性受试者,之前被南卡罗来纳医科大学录取,在 MUSC 癫痫监测单元进行住院 vEEG 监测,并在入院期间记录了至少一次 PNES。 Brain Sentinel 的 sEMG 后处理算法的验证将涉及对该组中至少 30 个 PNES 事件的前瞻性评估。
Brain Sentinel 开发了一种后处理方法,可识别 sEMG 信号(从肱二头肌记录或作为脑电图 [EEG] 记录中的肌肉伪影),这些信号对 PNES 活动具有特征性。
儿童 (2-12)
年龄在 2-12 岁之间的男性或女性受试者,之前被南卡罗来纳医科大学录取,在 MUSC 癫痫监测单位进行住院 vEEG 监测,并在入院期间记录了至少一次 PNES。 Brain Sentinel 的 sEMG 后处理算法的验证将涉及对该组中至少 30 个 PNES 事件的前瞻性评估。
Brain Sentinel 开发了一种后处理方法,可识别 sEMG 信号(从肱二头肌记录或作为脑电图 [EEG] 记录中的肌肉伪影),这些信号对 PNES 活动具有特征性。

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
大体时间
与由三名独立神经学家组成的小组进行的 vEEG 解释相比,在 vEEG 记录期间捕获的 sEMG 伪影中心因性非癫痫发作分类的后处理方法的灵敏度 > 70%。
大体时间:6个月
6个月

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:Jonathan Halford, MD、Medical University of South Carolina

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)

2017年1月1日

初级完成 (实际的)

2019年5月21日

研究完成 (预期的)

2020年8月1日

研究注册日期

首次提交

2017年1月4日

首先提交符合 QC 标准的

2017年1月5日

首次发布 (估计)

2017年1月6日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2019年12月19日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2019年12月18日

最后验证

2019年12月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • NES-1.5-09.2016

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

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