Меню
Идёт набор NCT03175302

PREsurgical Cognitive Evaluation Via Digital clockfacEdrawing

— Наблюдательное Cognitive Dysfunction

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: digital cognitive testing.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Cognitive Dysfunction. Базовые параметры: от 65 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
США
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

This study leverages a modernized digital version of a well-known cognitive screening tool to examine pre and post operative cognitive function after surgery in adults age 65 years or more. Machine learning algorithms will be applied to the hospital wide standard of care cognitive metric to identify risk for post-operative cognitive complications.

Подробное описание

This proposal innovatively leverages a brief but informative digital test with machine learning to examine the subtlety of pre-surgery cognition within an extremely large number of older individuals screened preoperatively within an academic tertiary medical center. It also incorporates a unique group of well characterized non-surgery peers for demographic matching to assist with normal versus abnormal machine learning analyses.

Вмешательства

  • Поведенческое digital cognitive testing
    The digital testing is hypothesized to identify latent features for differentiating cognitively impaired presurgical patient subgroups

Первичные конечные точки

  • Control and pre-surgery differences between digital behaviors [Срок оценки: up to one year]
Вторичные конечные точки (4)
  • Predictive validity of digital behaviors on outcome [Срок оценки: up to 1 year]
  • Change over time in digital behavior between groups [Срок оценки: up to 6-weeks]
  • Change over time in digital behavior between groups [Срок оценки: up to 3-months]
  • Change over time in digital behavior between groups [Срок оценки: up to one year]

Критерии участия

Критерии включения

  • >/= 65 years of age
  • screening within the University of Florida (UF) Health Preoperative clinic
  • presurgical cognitive screening with the digital Clock Drawing Tool (dCDT)

Критерии исключения

  • < 65 years of age
  • did not complete screening within the UF Health Preoperative clinic
  • did not complete the presurgical cognitive screening with the digital Clock Drawing Tool (dCDT)

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

США · 1 центр
  • UF Health — Gainesville

Публикации

  • Bandyopadhyay S, Wittmayer J, Libon DJ, Tighe P, Price C, Rashidi P. Explainable semi-supervised deep learning shows that dementia is associated with small, avocado-shaped clocks with irregularly placed hands. Sci Rep. 2023 May 6;13(1):7384. doi: 10.1038/s41598-023-34518-9. PMID 37149670
  • Bandyopadhyay S, Dion C, Libon DJ, Price C, Tighe P, Rashidi P. Variational autoencoder provides proof of concept that compressing CDT to extremely low-dimensional space retains its ability of distinguishing dementia. Sci Rep. 2022 May 14;12(1):7992. doi: 10.1038/s41598-022-12024-8. PMID 35568709

Идентификаторы

NCT: NCT03175302 · IRB201700747-N · R01AG055337 · OCR18881

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗