利用基于脑电图的算法客观量化疼痛的医疗设备的开发
2019年6月25日 更新者：PainQx, Inc
从 50 名慢性疼痛患者中获得了 19 个导联脑电图数据，以及他们的临床病史和自我报告的疼痛评分。
机器学习用于分析脑电图数据并推导慢性疼痛生物标志物。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
50
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
-
-
Massachusetts
-
Waltham、Massachusetts、美国、02451
- Boston Pain Care Center
-
-
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 至 85年 (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
登记了五十 (50) 名年龄在 18-85 岁之间、症状持续时间超过 3 个月（根据慢性疼痛的 IASP 定义）的男性和女性疼痛患者。
符合纳入/排除标准的受试者被要求自愿参加该研究。
描述
纳入标准：
- 男性和女性慢性疼痛患者
- 18-85岁之间的患者
- 症状持续时间超过 3 个月的患者
- 患有神经性疼痛（例如腰痛）、骨关节炎或肌肉骨骼疼痛的患者
- 具有与诊断所依据的疼痛状况相关的病理学证据的患者（例如，成像结果或诊断疼痛代码）
- 测试时 NRS 疼痛评分在整个范围 (1-10) 的患者
排除标准：
- 患有医学诊断的精神病患者
- 在过去 12 个月内有医学诊断的药物或酒精依赖的患者
- 有头部外伤病史并伴有意识丧失和健忘症的患者（最近 2 年内）
- 颅骨异常的患者无法正确放置用于 EEG 数据采集的电极
- 有脊髓刺激器或其他可植入设备的患者
- 评估时疼痛源与以下相关的患者：神经系统疾病（多发性硬化症、帕金森病、痴呆症）、糖尿病、偏头痛，或患有反射/交感神经营养不良/复杂区域疼痛综合征、纤维肌痛或内脏神经系统疾病的患者疼痛
- 癌症患者
- 工人赔偿或残疾患者
- 服用抗惊厥药的患者
- 有癫痫病史的患者
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
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
IRIS 衍生的疼痛生物标志物与患者报告的数字评定量表 (0-10) 之间的 Pearsons 相关性
大体时间：6个月
|
皮尔逊相关系数 1.0 是完美相关，0 是两个测量变量之间没有相关性
|
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。
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)
2018年10月2日
初级完成 (实际的)
2019年1月22日
研究完成 (实际的)
2019年1月22日
研究注册日期
首次提交
2019年6月21日
首先提交符合 QC 标准的
2019年6月24日
首次发布 (实际的)
2019年6月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2019年6月27日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2019年6月25日
最后验证
2019年6月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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