- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT03734484
Identifikace sepse specifické pro infekci typu Grama pomocí strojového učení
17. září 2021 aktualizováno: Dascena
Tato studie se zaměří na provedení prospektivní, randomizované kontrolované studie (RCT) v Cape Regional Medical Center (CRMC), Oroville Hospital (OH) a UCSF Medical Center (UCSF), ve které bude algoritmus specifický pro infekci Gramova typu být aplikován na data EHR pro detekci těžké sepse.
U pacientů, u kterých bylo zjištěno vysoké riziko těžké sepse, bude algoritmus generovat automatické hlasové, telefonické upozornění ošetřujícímu personálu v CRMC, OH a UCSF.
Výkonnost algoritmu bude měřena analýzou primárního koncového bodu, doby do podání antibiotika.
Sekundárním koncovým bodem bude snížení podávání zbytečných antibiotik, což zahrnuje snížení sekundárních antibiotik a snížení celkové doby na antibiotikách.
Přehled studie
Postavení
Staženo
Podmínky
Intervence / Léčba
Typ studie
Intervenční
Fáze
- Fáze 2
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
18 let a starší (DOSPĚLÝ, OLDER_ADULT)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Všichni dospělí starší 18 let, kteří jsou členy jedné ze tří subpopulací studovaných v této studii (pacienti s grampozitivní infekcí, pacienti s gramnegativní infekcí a pacienti se smíšenou grampozitivní a gramnegativní infekcí) jsou způsobilí k účastnit se studie.
Kritéria vyloučení:
- Ve věku do 18 let
- Žádný záznam o Gramově infekci
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: DIAGNOSTICKÝ
- Přidělení: RANDOMIZOVANÝ
- Intervenční model: PARALELNÍ
- Maskování: TROJNÁSOBNÝ
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
EXPERIMENTÁLNÍ: Algoritmus specifický pro infekci Gramova typu
Experimentální část bude zahrnovat pacienty monitorované verzí InSight přizpůsobenou infekci Gramova typu.
|
Algoritmus InSight, který čerpá informace z pacientova elektronického zdravotního záznamu (EHR) k předpovědi nástupu těžké sepse, a v této studii bude přizpůsoben tak, aby rozlišoval mezi různými infekcemi Gramova typu.
|
|
NO_INTERVENTION: Standardní léčebný protokol
Kontrolní rameno bude zahrnovat pacienty léčené běžnou diagnózou a léčebným protokolem pro infekci gramového typu, kde se pro stanovení typu infekce provádějí kultivace v tekutině.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Změna času na podávání antibiotik
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 8 měsíců
|
Změna časového období mezi diagnózou Gramovy infekce a podáním antibiotik k léčbě infekce
|
Po ukončení studia v průměru 8 měsíců
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Změna v podávání zbytečných antibiotik
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 8 měsíců
|
Změny v množství podávaných sekundárních antibiotik
|
Po ukončení studia v průměru 8 měsíců
|
|
Změna v podávání zbytečných antibiotik
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 8 měsíců
|
Změny v celkových hodinách strávených na antibiotikách
|
Po ukončení studia v průměru 8 měsíců
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Calvert J, Mao Q, Hoffman JL, Jay M, Desautels T, Mohamadlou H, Chettipally U, Das R. Using electronic health record collected clinical variables to predict medical intensive care unit mortality. Ann Med Surg (Lond). 2016 Sep 6;11:52-57. doi: 10.1016/j.amsu.2016.09.002. eCollection 2016 Nov.
- Shimabukuro DW, Barton CW, Feldman MD, Mataraso SJ, Das R. Effect of a machine learning-based severe sepsis prediction algorithm on patient survival and hospital length of stay: a randomised clinical trial. BMJ Open Respir Res. 2017 Nov 9;4(1):e000234. doi: 10.1136/bmjresp-2017-000234. eCollection 2017.
- Mao Q, Jay M, Hoffman JL, Calvert J, Barton C, Shimabukuro D, Shieh L, Chettipally U, Fletcher G, Kerem Y, Zhou Y, Das R. Multicentre validation of a sepsis prediction algorithm using only vital sign data in the emergency department, general ward and ICU. BMJ Open. 2018 Jan 26;8(1):e017833. doi: 10.1136/bmjopen-2017-017833.
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (OČEKÁVANÝ)
1. května 2022
Primární dokončení (OČEKÁVANÝ)
30. listopadu 2022
Dokončení studie (OČEKÁVANÝ)
1. března 2023
Termíny zápisu do studia
První předloženo
1. listopadu 2018
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
6. listopadu 2018
První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)
8. listopadu 2018
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)
23. září 2021
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
17. září 2021
Naposledy ověřeno
1. září 2021
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 01072019
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .