NCT04641286Toboroz
Clinical Outcome Modelling of Rapid Dynamics in Acute Stroke
Clinical Outcome Modelling of Rapid Dynamics in Acute Stroke With Joint-detail, Remote, Body Motion Analysis
Forrás: ClinicalTrials.gov · Utoljára frissítve: 2024. okt. 24. · Több mint 12 hónapja nem frissült - kérdezd meg a helyszínt, nyitott-e még
Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)
Stroke - still the second commonest cause of death and principal cause of adult neurological disability in the Western World - is characterised by rapid changes over time and marked variability in outcomes. A patient may improve or deteriorate over minutes, and the resultant disability may range from an obvious complete paralysis to subtle, task dependent incoordination of a single limb. Unlike many other neurological disorders, stroke can be exquisitely sensitive to prompt and intelligently tailored treatment, rewarding innovation in the delivery of care with real-world, tangible impact on patient outcomes. Optimal treatment therefore requires both detailed characterisation of the patient's clinical picture and its pattern of change over time. Arguably the most important aspect of the patient's clinical picture -- body movement -- remains remarkably poorly documented: quantified only subjectively and at infrequent intervals in the patient's clinical evolution. The combination of artificial intelligence with high-performance computing now enables automatic extraction of a patient's skeletal frame resolved down to major joints, like that of a stick-man, to be delivered simply, safely, and inexpensively, without the use of cumbersome body worn markers. Central to this technology is patient privacy, with the skeletal frame extracted in real time, ensuring no video data, from which patients can be identified, to be stored or transmitted by the device. Our motion categorisation system -- MoCat -- will be used to study the rapid dynamics of acute stroke, seamlessly embedded in the clinical stream. By quantifying the change in motor deficit over time we shall examine the relationship between these trajectories with clinical outcomes and develop predictive models that can support clinical management and optimise service delivery.
- Állapot (regiszter)
- Toboroz
- Vizsgálattípus
- Megfigyeléses
- Résztvevők száma
- 8000 (tervezett)
- Első benyújtás
- 2020. szept. 22.
- Kezdés
- 2021. júl. 7.
- Elsődleges befejezés
- 2028. febr.
- Fő szponzor
- King's College Hospital NHS Trust
- Betegségek
- Stroke (szélütés)
- NCT-szám
- NCT04641286
Mit vállalsz
- Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
- Tervezett résztvevők: 8000
- 2021. júl. 7. és az elsődleges befejezés (2028. febr.) között
- 1 helyszín, 1 országban
- Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket
A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.
Ki nem vehet részt
Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.
Életkor
- Under 18 years of age
Kiket keres a vizsgálat
- Putative diagnosis of an acute stroke
- Admission on the stroke unit
Életkor a regiszterben: 18 év – - · Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad
Helyszínek (1)
Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.
| Helyszín | Város | Ország | Helyszín állapota |
|---|---|---|---|
| King's College Hospital NHS Foundation Trust | London | Egyesült Királyság | Toboroz |
Ez az oldal tájékoztatás, nem orvosi tanács. Bármely vizsgálatról az orvosoddal beszélj.