这项研究是一项多中心的前瞻性队列研究。我们将不断招募从上海和吉祖(Guizhou)招募60至85岁的沉默脑血管疾病的受试者。包括人口统计学特征,病史,其他伴随疾病,神经功能评估,实验室检查,成像检查以及其他临床数据和健康经济学调查反应的数据。
在基线时,所有受试者将使用智能系统和认知功能量表评估进行步态评估。根据智能步态结果,受试者将分为正常和异常步态组。所有受试者将自然观察1年,并记录所有医疗行为。所有受试者将在入学后半年的血管事件和医疗行为的变化中通过电话采访,并在入学后1年进行随访,包括使用智能系统和临床医生的认知功能量表评估步态评估。在随访期间,患者可以随时访问医院进行随访。
病情或疾病 | 干预/治疗 |
---|---|
无声的中风 | 其他:没有干预 |
研究类型 : | 观察 |
估计入学人数 : | 1600名参与者 |
观察模型: | 队列 |
时间观点: | 预期 |
官方标题: | 通过人工智能系统评估的步态特征与沉默脑血管疾病患者的认知功能下降之间的关联:多中心前瞻性队列研究 |
估计研究开始日期 : | 2020年7月1日 |
估计的初级完成日期 : | 2021年10月31日 |
估计 学习完成日期 : | 2021年12月31日 |
组/队列 | 干预/治疗 |
---|---|
积极的 受试者根据基线时的智能步态评估患有步态障碍。 | 其他:没有干预 没有干预 |
消极的 根据基线时智能步态评估,受试者没有步态障碍。 | 其他:没有干预 没有干预 |
有资格学习的年龄: | 60年至85年(成人,老年人) |
有资格学习的男女: | 全部 |
接受健康的志愿者: | 不 |
采样方法: | 概率样本 |
纳入标准:
被诊断出患有无声脑血管疾病/无声中风,这与美国心脏协会(AHA)和美国中风协会(ASA)发表的2016年声明一致:
排除标准:
联系人:Beini Fei,MB | +86 13701699684 | fbeini@sina.com |
研究主任: | 马里兰州庆丁 | 上海中山医院 |
追踪信息 | |||||
---|---|---|---|---|---|
首先提交日期 | 2020年6月30日 | ||||
第一个发布日期 | 2020年7月2日 | ||||
上次更新发布日期 | 2020年7月2日 | ||||
估计研究开始日期 | 2020年7月1日 | ||||
估计的初级完成日期 | 2021年10月31日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
当前的主要结果指标 | 认知评估量表评分(MMSE)的变化[时间范围:1年] 它将通过微型政府检查(MMSE)进行评估,该考试评分为0-30。 | ||||
原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
改变历史 | 没有发布更改 | ||||
当前的次要结果指标 |
| ||||
原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||
当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
描述性信息 | |||||
简短标题 | 通过智能系统评估的步态与沉默脑血管疾病的认知功能之间的关联 | ||||
官方头衔 | 通过人工智能系统评估的步态特征与沉默脑血管疾病患者的认知功能下降之间的关联:多中心前瞻性队列研究 | ||||
简要摘要 | 这项研究是一项多中心的前瞻性队列研究。我们将不断招募从上海和吉祖(Guizhou)招募60至85岁的沉默脑血管疾病的受试者。包括人口统计学特征,病史,其他伴随疾病,神经功能评估,实验室检查,成像检查以及其他临床数据和健康经济学调查反应的数据。 在基线时,所有受试者将使用智能系统和认知功能量表评估进行步态评估。根据智能步态结果,受试者将分为正常和异常步态组。所有受试者将自然观察1年,并记录所有医疗行为。所有受试者将在入学后半年的血管事件和医疗行为的变化中通过电话采访,并在入学后1年进行随访,包括使用智能系统和临床医生的认知功能量表评估步态评估。在随访期间,患者可以随时访问医院进行随访。 | ||||
详细说明 | 根据医师的指导,根据以下测试评估所有受试者的神经功能。定时前进的测试用于评估受试者的步态功能,要求他们从座位上站起来,直接向前走3米,转身,直接向后走到椅子,然后再次坐下。使用对受试者记忆和执行功能的简单认知评估(微型认知评估)筛选,将首先要求参与者记住三个无关的单词,并立即重复三个单词。然后,他们将被要求绘制一个标有数字和指针的时钟,并最终回想起三个词。受试者的口头功能将使用MMSE和Montreal认知评估中的口头重述项目进行评估,要求受试者清楚地重复“ 44 Stone Lions”,“我只知道Zhang Liang今天有所帮助”和“猫”当狗在房间里时,总是藏在沙发下。”通过摄像机图像数据记录,智能系统使用内置的智能算法,基于深度解释自动化和自动访问受试者的步态特征(站立时间,周转时间,步幅长度),用于智能视频步态识别和神经网络,步骤速度,步幅长度,步长等),语言特征(发音,语调,单词顺序,语言准确性,语言流利度等)和时钟功能。 | ||||
研究类型 | 观察 | ||||
学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:潜在 | ||||
目标随访时间 | 不提供 | ||||
生物测量 | 不提供 | ||||
采样方法 | 概率样本 | ||||
研究人群 | 在上海和瓜苏州60至85岁的无声脑血管疾病患者 | ||||
健康)状况 | 无声的中风 | ||||
干涉 | 其他:没有干预 没有干预 | ||||
研究组/队列 |
| ||||
出版物 * |
| ||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。 | |||||
招聘信息 | |||||
招聘状况 | 尚未招募 | ||||
估计入学人数 | 1600 | ||||
原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
估计学习完成日期 | 2021年12月31日 | ||||
估计的初级完成日期 | 2021年10月31日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
资格标准 | 纳入标准:
排除标准: | ||||
性别/性别 |
| ||||
年龄 | 60年至85年(成人,老年人) | ||||
接受健康的志愿者 | 不 | ||||
联系人 |
| ||||
列出的位置国家 | 不提供 | ||||
删除了位置国家 | |||||
管理信息 | |||||
NCT编号 | NCT04456348 | ||||
其他研究ID编号 | 2018YFC1312900-01 | ||||
有数据监测委员会 | 不提供 | ||||
美国FDA调节的产品 |
| ||||
IPD共享声明 |
| ||||
责任方 | 上海中山医院 | ||||
研究赞助商 | 上海中山医院 | ||||
合作者 |
| ||||
调查人员 |
| ||||
PRS帐户 | 上海中山医院 | ||||
验证日期 | 2019年11月 |
这项研究是一项多中心的前瞻性队列研究。我们将不断招募从上海和吉祖(Guizhou)招募60至85岁的沉默脑血管疾病的受试者。包括人口统计学特征,病史,其他伴随疾病,神经功能评估,实验室检查,成像检查以及其他临床数据和健康经济学调查反应的数据。
在基线时,所有受试者将使用智能系统和认知功能量表评估进行步态评估。根据智能步态结果,受试者将分为正常和异常步态组。所有受试者将自然观察1年,并记录所有医疗行为。所有受试者将在入学后半年的血管事件和医疗行为的变化中通过电话采访,并在入学后1年进行随访,包括使用智能系统和临床医生的认知功能量表评估步态评估。在随访期间,患者可以随时访问医院进行随访。
病情或疾病 | 干预/治疗 |
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无声的中风 | 其他:没有干预 |
研究类型 : | 观察 |
估计入学人数 : | 1600名参与者 |
观察模型: | 队列 |
时间观点: | 预期 |
官方标题: | 通过人工智能系统评估的步态特征与沉默脑血管疾病患者的认知功能下降之间的关联:多中心前瞻性队列研究 |
估计研究开始日期 : | 2020年7月1日 |
估计的初级完成日期 : | 2021年10月31日 |
估计 学习完成日期 : | 2021年12月31日 |
组/队列 | 干预/治疗 |
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积极的 受试者根据基线时的智能步态评估患有步态障碍。 | 其他:没有干预 没有干预 |
消极的 根据基线时智能步态评估,受试者没有步态障碍。 | 其他:没有干预 没有干预 |
有资格学习的年龄: | 60年至85年(成人,老年人) |
有资格学习的男女: | 全部 |
接受健康的志愿者: | 不 |
采样方法: | 概率样本 |
联系人:Beini Fei,MB | +86 13701699684 | fbeini@sina.com |
研究主任: | 马里兰州庆丁 | 上海中山医院 |
追踪信息 | |||||
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首先提交日期 | 2020年6月30日 | ||||
第一个发布日期 | 2020年7月2日 | ||||
上次更新发布日期 | 2020年7月2日 | ||||
估计研究开始日期 | 2020年7月1日 | ||||
估计的初级完成日期 | 2021年10月31日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
当前的主要结果指标 | 认知评估量表评分(MMSE)的变化[时间范围:1年] 它将通过微型政府检查(MMSE)进行评估,该考试评分为0-30。 | ||||
原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
改变历史 | 没有发布更改 | ||||
当前的次要结果指标 |
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原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||
当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
描述性信息 | |||||
简短标题 | 通过智能系统评估的步态与沉默脑血管疾病的认知功能之间的关联 | ||||
官方头衔 | 通过人工智能系统评估的步态特征与沉默脑血管疾病患者的认知功能下降之间的关联:多中心前瞻性队列研究 | ||||
简要摘要 | 这项研究是一项多中心的前瞻性队列研究。我们将不断招募从上海和吉祖(Guizhou)招募60至85岁的沉默脑血管疾病的受试者。包括人口统计学特征,病史,其他伴随疾病,神经功能评估,实验室检查,成像检查以及其他临床数据和健康经济学调查反应的数据。 在基线时,所有受试者将使用智能系统和认知功能量表评估进行步态评估。根据智能步态结果,受试者将分为正常和异常步态组。所有受试者将自然观察1年,并记录所有医疗行为。所有受试者将在入学后半年的血管事件和医疗行为的变化中通过电话采访,并在入学后1年进行随访,包括使用智能系统和临床医生的认知功能量表评估步态评估。在随访期间,患者可以随时访问医院进行随访。 | ||||
详细说明 | 根据医师的指导,根据以下测试评估所有受试者的神经功能。定时前进的测试用于评估受试者的步态功能,要求他们从座位上站起来,直接向前走3米,转身,直接向后走到椅子,然后再次坐下。使用对受试者记忆和执行功能的简单认知评估(微型认知评估)筛选,将首先要求参与者记住三个无关的单词,并立即重复三个单词。然后,他们将被要求绘制一个标有数字和指针的时钟,并最终回想起三个词。受试者的口头功能将使用MMSE和Montreal认知评估中的口头重述项目进行评估,要求受试者清楚地重复“ 44 Stone Lions”,“我只知道Zhang Liang今天有所帮助”和“猫”当狗在房间里时,总是藏在沙发下。”通过摄像机图像数据记录,智能系统使用内置的智能算法,基于深度解释自动化和自动访问受试者的步态特征(站立时间,周转时间,步幅长度),用于智能视频步态识别和神经网络,步骤速度,步幅长度,步长等),语言特征(发音,语调,单词顺序,语言准确性,语言流利度等)和时钟功能。 | ||||
研究类型 | 观察 | ||||
学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:潜在 | ||||
目标随访时间 | 不提供 | ||||
生物测量 | 不提供 | ||||
采样方法 | 概率样本 | ||||
研究人群 | 在上海和瓜苏州60至85岁的无声脑血管疾病患者 | ||||
健康)状况 | 无声的中风 | ||||
干涉 | 其他:没有干预 没有干预 | ||||
研究组/队列 |
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出版物 * |
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*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。 | |||||
招聘信息 | |||||
招聘状况 | 尚未招募 | ||||
估计入学人数 | 1600 | ||||
原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
估计学习完成日期 | 2021年12月31日 | ||||
估计的初级完成日期 | 2021年10月31日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
资格标准 | 纳入标准:
排除标准: | ||||
性别/性别 |
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年龄 | 60年至85年(成人,老年人) | ||||
接受健康的志愿者 | 不 | ||||
联系人 |
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列出的位置国家 | 不提供 | ||||
删除了位置国家 | |||||
管理信息 | |||||
NCT编号 | NCT04456348 | ||||
其他研究ID编号 | 2018YFC1312900-01 | ||||
有数据监测委员会 | 不提供 | ||||
美国FDA调节的产品 |
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IPD共享声明 |
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责任方 | 上海中山医院 | ||||
研究赞助商 | 上海中山医院 | ||||
合作者 |
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调查人员 |
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PRS帐户 | 上海中山医院 | ||||
验证日期 | 2019年11月 |