AI驱动的年轻人的临终关怀个性化 (PEACE-AI)
2025年6月11日 更新者：Amir Vahedian-Azimi、Baqiyatallah Medical Sciences University
“评估基于AI的软件在个性化高质量的老年人护理方面的有效性：一项随机对照临床试验”
这项研究旨在评估人工智能（AI）软件在个性化高质量寿命终止护理的有效性。 随着老年人口的增长，在生活的最后阶段提供量身定制和优质护理变得越来越重要。 该AI软件通过可穿戴传感器不断监视生命体征和行为，提供智能药物提醒，提醒护理团队潜在的风险，并提供个性化的护理计划以及心理和社会支持。
该研究被设计为一项比较两组的随机对照试验：一个接受标准寿命终止护理，另一个使用AI软件。 关键结果包括改善生活质量，减少跌倒和紧急住院等不良事件，增加患者和家庭满意度，改善药物管理以及减轻照料者负担。 数据将在六个月内收集以评估这些影响。 结果将有助于确定AI技术是否可以增强老年人的临终护理，并为家庭和医疗保健提供者提供支持。
研究概览
详细说明
本节提供了研究设计，目标，人口，干预措施和方法的全面概述，而没有重复记录其他部分中已包含的信息。
它详细阐述了使用基于AI的软件为老年患者个性化寿命终止护理的理由，详细介绍了随机对照试验设置，解释包含和排除标准，干预细节，结果指标，数据收集方法以及计划的统计分析。
此描述确保对研究的范围和方法有清晰的了解。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
140
阶段
- 不适用
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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
年龄≥60岁
基于Karnofsky绩效量表或姑息性绩效量表等标准，临床诊断处于临终阶段
从参与者或法律代表那里获得的知情同意
能够独立使用技术或研究团队提供的支持
使用必要的设备进行干预（例如，可穿戴传感器，智能手机/平板电脑）
排除标准：
存在严重的认知障碍，阻止软件使用
在任何阶段自愿退出研究
研究期间的严重医疗恶化或死亡
干预小组中的干预软件的依从性不佳或不足
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
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：基于AI的个性化寿命护理
该小组的参与者将获得个性化的临终护理，并由基于AI的软件支持。
该软件通过可穿戴传感器监视生命体征和行为，提供智能药物提醒，向护理团队发出预防警报，提供个性化的护理计划，并通过沟通功能提供心理和社会支持。
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这种干预涉及使用AI驱动的软件系统，旨在为老年患者个性化寿命终止护理。
该软件通过可穿戴传感器不断监视生命体征和行为，向智能药物提醒，发出预防性警报到护理提供者，提供自定义的护理计划，并通过沟通功能提供心理和社会支持。
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有源比较器：标准寿命护理
该小组的参与者将在不使用基于AI的软件的情况下获得标准的寿命护理。
根据通常的临床实践和准则提供护理。
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这种干预涉及使用AI驱动的软件系统，旨在为老年患者个性化寿命终止护理。
该软件通过可穿戴传感器不断监视生命体征和行为，向智能药物提醒，发出预防性警报到护理提供者，提供自定义的护理计划，并通过沟通功能提供心理和社会支持。
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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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生活质量分数的变化
大体时间：干预开始后长达3个月
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使用经过验证的工具进行评估，例如生命结束时的生活质量（质量），以衡量在寿命结束期间对护理的整体幸福感，舒适和满意度。
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干预开始后长达3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 (估计的)
2025年7月1日
初级完成 (估计的)
2026年8月1日
研究完成 (估计的)
2026年9月1日
研究注册日期
首次提交
2025年6月11日
首先提交符合 QC 标准的
2025年6月11日
首次发布 (实际的)
2025年6月18日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年6月18日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年6月11日
最后验证
2025年6月1日
更多信息
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