In de DETECT-2-studie streven we ernaar een algoritme te construeren voor de detectie van vallen als gevolg van een hartstilstand met behulp van accelerometrie data van gesimuleerde plotselinge vallen en niet-vallende bewegingen. De sensitiviteit en…
ID
Bron
Verkorte titel
Aandoening
- Overige aandoening
- Falen van de hartfunctie
Synoniemen aandoening
Aandoening
Detectie van een val
Betreft onderzoek met
Ondersteuning
Onderzoeksproduct en/of interventie
Uitkomstmaten
Primaire uitkomstmaten
Een algoritme construeren voor de detectie van vallen als gevolg van een
hartstilstand met behulp van accelerometrie data aan de pols van gesimuleerde
plotselinge vallen en niet-vallen en de sensitiviteit en specificiteit van het
ontwikkelde algoritme te bestuderen.
Secundaire uitkomstmaten
1. Het bestuderen van de signaalkarakteristieken van accelerometrie aan de pols
in relatie tot plotse vallen, zachte vallen en niet-vallen bij gezonde
proefpersonen in een gecontroleerde setting.
2. De positieve en negatieve voorspellende waarde van het algoritme voor plotse
vallen bestuderen.
3. De gevoeligheid en fout-positieven bestuderen van een algoritme om zachte
(indirecte) vallen te detecteren.
4. Om bronnen van ruis te identificeren die een correcte meting van bewegingen
op basis van accelerometrie verstoren.
5. Om vals-positieven te bestuderen van het recent ontwikkelde eerste
PPG-gebaseerde detectiealgoritme voor hartstilstand (DETECT-1) in deze
gecontroleerde onderzoek omgeving
6. Om de door de CardioWatch geregistreerde stappen per minuut te valideren aan
de hand van de door de CE/FDA gecertificeerde Actigraph geregistreerde stappen
per minuut.
7. Om de actieve calorieën per minuut geregistreerd door de CardioWatch te
valideren door de actieve calorieën per minuut geregistreerd door de
CE/FDA-gecertificeerde Actigraph.
Achtergrond van het onderzoek
Hoewel de overleving na een hartstilstand buiten het ziekenhuis de afgelopen
tien jaar aanzienlijk is verbeterd, komt medische hulp voor slachtoffers van
een hartstilstand zonder getuige vaak te laat. Geautomatiseerde detectie en
alarmering van hartstilstand zou een ideale oplossing zijn om vroegtijdige hulp
te bieden aan deze grote subgroep. In het DETECT-project willen we daarom een
smartwatch ontwikkelen met de functionaliteit van automatische detectie en
alarmering van hartstilstanden. De primaire sensortechnologie die wordt
gebruikt om hartstilstand te detecteren, is fotoplethysmografie (PPG). Dit is
een gemakkelijk te begrijpen technologie gebaseerd op lichtreflectie om de
afwezigheid van pulsaties in het microvasculaire vaatbed aan de pols te
detecteren. In het DETECT-1 onderzoek wordt een op PPG gebaseerd algoritme voor
de detectie van hartstilstanden ontwikkeld met behulp van gegevens van
patiënten met kortdurende geïnduceerde circulatiestilstanden. Om echter tot een
betrouwbaar algoritme voor de detectie van hartstilstanden met weinig
fout-positieven te komen, moeten we rekening houden met aanvullende
sensorgegevens om de aanwezigheid van een circulatiestilstand te bevestigen of
uit te sluiten. Een accelerometer registreert versnelling en geeft informatie
over menselijke bewegingen. Aangezien een eerste uiting van een hartstilstand
vaak een plotselinge fysieke collaps is zonder daaropvolgende beweging, kunnen
deze sensorgegevens waardevolle informatie opleveren om een hartstilstand uit
te sluiten of te bevestigen. Als een patiënt bijvoorbeeld blijft lopen, kan er
geen sprake zijn van een hartstilstand. Als een patiënt instort en geen
beweging meer vertoont, is de kans op een hartstilstand groter.
Doel van het onderzoek
In de DETECT-2-studie streven we ernaar een algoritme te construeren voor de
detectie van vallen als gevolg van een hartstilstand met behulp van
accelerometrie data van gesimuleerde plotselinge vallen en niet-vallende
bewegingen. De sensitiviteit en het percentage fout-positieven van het
ontwikkelde algoritme voor plotselinge valdetectie zullen worden bestudeerd.
Bovendien zullen de verzamelde gegevens van de PPG-sensor worden gebruikt om
vals-positieven te bestuderen van het recent ontwikkelde op PPG gebaseerde
detectiealgoritme voor een hartstilstand (DETECT-1).
Onderzoeksopzet
De DETECT-2 is een Nederlandse prospectieve simulatiestudie uitgevoerd in een
gecontroleerde setting.
Inschatting van belasting en risico
In deze studie wordt de deelnemers gevraagd om vallen te simuleren. Risico's
die aan deze vallen zijn verbonden, kunnen kneuzingen, schaafwonden en in het
ergste geval ernstiger letsel, zoals breuken, zijn. Om het risico op blessures
te minimaliseren, wordt het onderzoek uitgevoerd in een gecontroleerde omgeving
op een zachte ondergrond en onder toezicht van een trainer. Bovendien zullen de
geïncludeerde proefpersonen gezond zijn om ook het risico op letsel te
minimaliseren.
Algemeen / deelnemers
Geert Grooteplein Zuid 10
Nijmegen 6525 GA
NL
Wetenschappers
Geert Grooteplein Zuid 10
Nijmegen 6525 GA
NL
Landen waar het onderzoek wordt uitgevoerd
Leeftijd
Belangrijkste voorwaarden om deel te mogen nemen (Inclusiecriteria)
- Leeftijd tussen de 18 en 40 jaar oud
- Polsband moet om de pols passen
Belangrijkste redenen om niet deel te kunnen nemen (Exclusiecriteria)
- Geen informed consent
- Medische problemen waarvoor de polsband niet gedragen kan worden
(bijvoorbeeld huidaandoeningen ter plaatse)
- (Fysiek) niet mogelijk om (val-)bewegingen uit te voeren
- Relevante ziekte (zoals osteoporose)
Opzet
Deelname
In onderzoek gebruikte producten en hulpmiddelen
Opgevolgd door onderstaande (mogelijk meer actuele) registratie
Geen registraties gevonden.
Andere (mogelijk minder actuele) registraties in dit register
Geen registraties gevonden.
In overige registers
| Register | ID |
|---|---|
| CCMO | NL82171.091.23 |