基于医疗物联网的慢性阻塞性肺疾病合并睡眠呼吸系统疾病筛查及预警
2021年4月2日 更新者：Peking University Third Hospital
慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种危害人们健康的常见病，造成严重的经济和治疗负担。
睡眠呼吸疾病作为慢性阻塞性肺病的并发症，增加了慢性阻塞性肺病的住院率和死亡率。
目前，社区医生对慢阻肺及其并发症的认识不足，也缺乏规范筛查和相关疾病管理能力。
该试验旨在使用物联网医疗技术筛查慢性阻塞性肺病合并睡眠呼吸疾病。
可在基层社区医院与上级医院之间建立双向转诊通道，为慢阻肺合并睡眠呼吸疾病提供预警服务。
本试验探讨了睡眠呼吸疾病对COPD急性加重的影响，提高了对COPD合并睡眠呼吸疾病患者的认识。
它还改善了社区层面的 COPD 管理及其并发症控制，并降低了 COPD 患者的潜在风险和治疗负担。
探索慢阻肺分级诊疗模式，推进智能物联网基础设施建设，提升我国基层慢阻肺规范化诊疗水平。
研究概览
详细说明
本研究为多中心联合研究，主要由两部分组成。
首先，采用横断面观察研究在多个中心招募稳定期 COPD 患者。
COPD的诊断标准遵循我国诊断指南，患者选择在40-80岁之间。
请注意，我们排除了无法使用物联网移动应用程序且无法完成睡眠监测和随访的患者。
所有患者通过可穿戴设备收集睡眠监测信息，同时收集人口统计学特征、肺功能检查、血常规、生化、心电图、胸片、COPD评估量表、改良英国医学研究协会呼吸困难指数、圣乔治生活质量问卷、睡眠呼吸暂停临床评分、柏林问卷、Epworth嗜睡量表等
该研究根据收集的信息估计患者的健康状况，然后诊断睡眠呼吸暂停并计算睡眠呼吸暂停患病率。
具体来说，我们通过分析睡眠监测信息来建立标准，并通过应用机器学习算法形成 OSA 筛查模型。
其次，我们建立了一个COPD合并睡眠呼吸疾病队列，选择符合睡眠呼吸疾病诊断标准的COPD患者。
所有患者都使用可穿戴设备和物联网技术进行信息收集和数据管理。
我们还搭建了预警平台，可以根据个体差异和社区差异灵活调整慢阻肺计划。
这项研究需要每月进行一次随访。
该预警平台通过观察COPD患者的住院次数、急性加重发生率等二次观察指标，分析COPD急性加重合并睡眠呼吸疾病的情况。
我们通过在之前的平台上应用机器学习算法，为伴有 SAO 的 COPD 患者开发疾病和预后模型。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
680
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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Beijing、中国
- 招聘中
- Peking University Third Hospital
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接触：
- Yahong Chen
- 电话号码：+8601082266699
- 邮箱：chenyahong@vip.sina.com
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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
40年 至 80年 (成人、OLDER_ADULT)
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
来自北京大学第三医院、北京海淀医院、北京中关村医院、北下关社区卫生服务中心、花园路社区卫生服务中心的COPD稳定期患者。
描述
纳入标准：
COPD诊断标准符合我国40～80岁COPD诊断指南。
排除标准：
无法使用物联网的移动应用程序且无法完成睡眠监测和随访的患者。
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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COPD 合并 OSA
所有患者通过可穿戴设备收集睡眠监测信息，同时收集人口统计学特征、肺功能检查、血常规、生化、心电图、胸片、COPD评估量表、改良英国医学研究协会呼吸困难指数、圣乔治生活质量问卷、睡眠呼吸暂停临床评分、柏林问卷、Epworth嗜睡量表等
该研究根据收集的信息估计患者的健康状况，然后诊断睡眠呼吸暂停并计算睡眠呼吸暂停患病率。
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所有患者都使用可穿戴设备和物联网技术进行信息收集和数据管理。
具体来说，我们通过分析睡眠监测信息来建立标准，并通过应用机器学习算法形成 OSA 筛查模型。
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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 |
|---|---|---|
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建立COPD合并OSA筛查模型——12个月
大体时间：12个月
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我们通过将机器学习技术应用于监测信息来构建COPD合并OSA的筛查模型。
我们评估其在患者状态估计方面的有效性，其中通过筛查模型测量 COPD 伴 OSA 的发病率。
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12个月
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建立COPD合并OSA的预后模型——12个月
大体时间：12个月
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我们构建了COPD结合OSA的预后模型，并将其集成到预警平台中。
观察COPD急性加重期发生率等指标
|
12个月
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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。
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)
2020年1月1日
初级完成 (预期的)
2021年12月31日
研究完成 (预期的)
2022年12月31日
研究注册日期
首次提交
2021年4月2日
首先提交符合 QC 标准的
2021年4月2日
首次发布 (实际的)
2021年4月6日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年4月6日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年4月2日
最后验证
2021年4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
- 2020-2Z40917
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
未定
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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