Identification of Vocal Biomarkers to Monitor the Health of People With a Chronic Disease
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
- Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Chronic Disease. Базовые параметры: от 15 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
- Luxembourg
- 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
The CoLive Voice research project aims to identify vocal biomarkers of severe conditions and frequent health symptoms. The project is based on digital technologies and statistical algorithms. This is an international anonymous survey where vocal recordings are collected simultaneously with large validated clinical and epidemiological data, in the context of various chronic diseases or frequent health symptoms in the general population.
Подробное описание
With the objective of using vocal biomarkers for diagnosis, risk prediction/stratification and remote monitoring of various clinical outcomes and symptoms, there is a major need to develop surveys where audio data and clinical, epidemiological and patient-reported outcomes data are collected simultaneously.
The objectives of CoLive Voice are:
* To launch an international anonymized survey where vocal recordings are associated with large validated clinical and epidemiological data, in the context of various chronic diseases or frequent health symptoms in the general population * To extract audio features and train supervised machine learning models to identify key candidate vocal biomarkers of the aforementioned chronic conditions or related symptoms.
Participants will be recruited online and will complete the survey using a web application.
They will first answer a detailed questionnaire on their health status and then do 5 different voice records:
1. read a 30 sec prespecified text (from the Human Rights Declaration), 2. sustain voicing the vowel /aaaaaa/ as long and as steady as they can at a comfortable loudness 3. cough 3 times 4. breath in and out deeply 3 times 5. Count from 1 to 20 at a normal speed
Vocal records will be pre-processed and converted into features, meaning the most dominating and discriminating characteristics of a vocal signal. Following the selection of features, machine or deep learning algorithms will be trained to automatically predict or classify the clinical, medical or epidemiological outcomes of interest, from vocal features alone or in combination with other health-related data.
Первичные конечные точки
- Stress [Срок оценки: At baseline]
Вторичные конечные точки (8)
- Fatigue [Срок оценки: At baseline]
- Hypertension [Срок оценки: At baseline]
- Diabetes [Срок оценки: At baseline]
- Migraine [Срок оценки: At baseline]
- Covid-19 [Срок оценки: At baseline]
- Overall pain [Срок оценки: At baseline]
- Respiratory problems [Срок оценки: At baseline]
- Level of quality of life [Срок оценки: At baseline]
Критерии участия
Критерии включения
- Adolescents and adults > 15 years
- With or without health conditions
- From all countries
Критерии исключения
- Children < 15 years
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Да
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Другое
Центры проведения
Luxembourg · 1 центр
- Luxembourg Institute of Health — Luxembourg
Публикации
- Elbeji A, Pizzimenti M, Aguayo G, Fischer A, Ayadi H, Mauvais-Jarvis F, Riveline JP, Despotovic V, Fagherazzi G. A voice-based algorithm can predict type 2 diabetes status in USA adults: Findings from the Colive Voice study. PLOS Digit Health. 2024 Dec 19;3(12):e0000679. doi: 10.1371/journal.pdig.0000679. eCollection 2024 Dec. PMID 39700066
Идентификаторы
NCT: NCT04848623 · CoLive Voice