Using AI Systems to Optimize the Clinical Outcome of Stroke Patients
A legfontosabb adatok
- Ki végzi
- Chinese University of Hong Kong
- Hol
- Hong Kong (Hongkong)A helyszín megnézése
- Azonosító
- Állapot
- Toboroz
- Résztvevők
- 400 fő, tervezett
- Kezdés
- 2025. júl. 1.
- Várható befejezés
- 2028. jún. 30.
- A vizsgálat típusa
- Beavatkozással járó, 4 csoportAz egyik csoport egy már használt kezelést kap, összehasonlításként.
- A vizsgált kezelések
- Acupuncture
- control group
- Robotic Training
- Neuromuscular Electrical Stimulation Group
- A regiszteradat frissítve
- 2025. december 22.
Ki vehet részt
MI-összefoglaló
A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gép olvasta ki az oldalon álló regiszterszövegből, ezért tévedhet. Hogy ki vehet részt, azt a lenti regiszterszöveg és a vizsgálat csapata dönti el.
A vizsgálat 65-80 év közötti embereket keres, akiknek 1-6 hónapja volt az első szélütésük, és az egyik karjuk közepesen vagy súlyosan gyenge.
- Életkor
- 65-80 év
- Nem
- Férfiak és nők is részt vehetnek.
- A betegség stádiuma
- Első alkalommal elszenvedett, az agy egyik oldalát érintő szélütés a középagy felett, 1-6 hónapja. Az egyik felső végtag közepes vagy súlyos mozgászavara (Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity 10-50 pont a 66-ból).
- Biomarker vagy leletérték
- Az alkar hajlító és feszítő izomcsoportjaiban kimutatható izomaktivitás (EMG) szükséges, amely az alapérték átlagánál több mint 3 szórással nagyobb.
A részvétel fő kizáró okai
- Eszméletlen vagy ágyhoz kötött
- Nem rendezhető cukorbetegség
- Várhatóan nem tartja be a kezelési tervet
- Szívritmusszabályozója van
- Más súlyos betegség (szív- vagy veseelégtelenség, károsodott májműködés)
A regiszter feltételei, szó szerint
Mind a 11 feltétel megnézéseKevesebb
Ki nem vehet részt
- Uncontrollable diabetes
- On cardiac pacemaker
- Other severe comorbidities (heart/kidney failure, deranged liver function)
- Unconscious or bed-bound
- Anticipated non-adherence to treatment schedule
Egyéb feltételek
- IInclusion Criteria:
- Age 65-80
- 1-6 months after onset of a first-time unilateral stroke rostral to midbrain
- Moderate-to-severe motor impairment of one upper limb (Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity of 10-50 out of 66)
- Able to provide written informed consent
- Detectable electromyographic (EMG) activities in flexor digitorum-flexor carpi radialis and extensor digitorum-extensor carpi ulnaris muscle groups, with EMG from each muscle group exceeding 3 standard deviations above baseline mean. This last criterion is essential for successful NMES training
Nézd meg, megfelelhetsz-e
Magadról válaszolj. Ez nem döntés: hogy részt vehetsz-e, azt csak a vizsgálat csapata mondhatja meg.
- 65 és 80 év között vagy?
Helyszínek itt: Hongkong
- The Chinese University of Hong KongHong Kong, HongkongContact: Yat Sing Kelvin Lau, MScRésztvevőt keres
A vizsgálatról
Mit akar kideríteni a vizsgálat
This project addresses the imminent challenge of providing adequate motor rehabilitation to a growing number of stroke survivors amidst the ageing population, decreasing age of stroke, and shortage of physical/occupational therapists in Hong Kong through AI and precision rehabilitation. To reduce the socioeconomic burden from the stroke survivors' loss of independence and their care (>HK$15 billion/year), the efficacy of rehabilitation and efficiency of its delivery must be improved. These goals can be achieved by prescribing them with individually tailored rehabilitations predicted to yield maximal functional return. Defining a predictive model for such personalization remains challenging given the immense heterogeneity of stroke. The investigators aim to build an explainable AI system that predicts a subject's recovery potential and the treatment option that may realize this potential based on multi-modal pre-rehab assessments. Data from clinical, neuroimaging, neurophysiological, and multi-omic evaluations will be collected from stroke survivors (N≥400) before they undergo upper limb rehab with usual care, neuromuscular stimulation, robotic training, or acupuncture. Machine learning-extracted data features will be used to train decision-tree and neural-network AI algorithms for robust predictions. As soon as the model is validated, the investigators will deploy it to implement a personalized rehab program in the community. Our model's ability to predict the optimal intervention from a wide spectrum of input modalities distinguishes ours from previous less-than-accurate models. Our interdisciplinary team of 13 PIs with expertise in neurology, PT/OT, acupuncture, electrical/biomed. engineering, robotics, neuroscience, neuroimaging, multi-omics, data science, and clinical trial management will put us in a world-unique position to execute this project successfully and generate opportunities of interdisciplinary education. In the long run, our prediction system will accelerate marketization of new rehab strategies by facilitating their clinical-trial evaluations in more targeted subjects, thereby leading Hong Kong to be a future global hub of innovative rehabilitation.
A vizsgálat 4 csoportja
- Rehabilitation Control GroupMár használt kezelés, összehasonlításként
Subacute stroke survivors in this group, patients will receive usual rehab care only.
Kezelés: control group
- Acupuncture GroupMár használt kezelés, összehasonlításként
Subacute stroke survivors in this group, patients will receive usual rehab care plus acupuncture
Kezelés: Acupuncture
- Robotic Training GroupMár használt kezelés, összehasonlításként
Subacute stroke survivors in this group, patients will receive usual rehab care plus robotic training
Kezelés: Robotic Training
- NMES GroupMár használt kezelés, összehasonlításként
Subacute stroke survivors in this group, patients will receive usual rehab care plus Neuromuscular Electrical Stimulation (NMES)
Kezelés: Neuromuscular Electrical Stimulation Group
Kérdések a vizsgálat csapatának
- Milyen gyakran kell bejárnom, és egy-egy alkalom mennyi ideig tart?
- Megtérítik az utazási költséget?
- Megtarthatom a saját orvosomat?
- Mi történik, ha ki akarok lépni?
Contact the study team: see the registry record → Contacts and Locations
Oldal nyomtatása az orvosomnakAdatok és források
- Regiszteradat
- Szerepel a ClinicalTrials.gov-on.
- Hivatalos cím
- Personalized Rehabilitation Pathways to Maximal Motor Functional Return Through an AI Recovery Prediction System for Diverse Stroke Survivors
- MI-összefoglaló
- A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gépi kiolvasás: 2026. november 12.
- Illeszkedési kérdések
- Forrás: NCT06828679: ki vehet részt
- A regiszteradat frissítve
- 2025. december 22.