Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Predikce zhoršení stavu pacienta pomocí strojového učení

15. září 2021 aktualizováno: David Levine, Brigham and Women's Hospital
Jedná se o retrospektivní observační studii čerpající z údajů z databáze Brigham and Women's Home Hospital. Sociodemografická a klinická data z tréninkové kohorty byla použita k trénování algoritmu strojového učení k predikci zhoršení stavu pacienta během jeho přijetí. Tento algoritmus byl poté ověřen ve validační kohortě.

Přehled studie

Postavení

Aktivní, ne nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Očekávaný)

500

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

  • Spojené státy
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Spojené státy, 02115
        • Brigham and Women's Hospital
      • Boston, Massachusetts, Spojené státy, 02130
        • Brigham and Women's Faulkner Hospital

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, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Subjekty přijaté v Brigham and Women's Hospital a Brigham and Women's Faulkner Hospital, které splňují požadavky na primární diagnózu, věk a geografické bydliště a jsou zapsány v domácí nemocnici.

Popis

Kritéria pro zařazení:

Pečováno ve studii Brigham and Women's Home Hospital

Kritéria vyloučení:

Neúplné údaje o průběžném monitorování

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

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Výcvik
Podmnožina pacientů, kteří se používají k trénování algoritmu strojového učení.
Jiný: Tradiční alarmy vitálních funkcí versus BioVitals Index versus Národní skóre včasného varování 2
Retrospektivně porovnáme alarmy vytvořené tradičními alarmy vitálních funkcí (prahové hodnoty stanovené klinickými lékaři) s indexem BioVitals vs národní skóre včasného varování 2
Validace
Podmnožina pacientů, kteří jsou „zadrženi“ a používají se k ověření přesnosti algoritmu.
Jiný: Tradiční alarmy vitálních funkcí versus BioVitals Index versus Národní skóre včasného varování 2
Retrospektivně porovnáme alarmy vytvořené tradičními alarmy vitálních funkcí (prahové hodnoty stanovené klinickými lékaři) s indexem BioVitals vs národní skóre včasného varování 2

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Poplachová zátěž
Časové okno: Od přijetí do propuštění, měřeno v hodinách, v průměru 5 dní
Počet poplachů spuštěných na pacienta za hodinu
Od přijetí do propuštění, měřeno v hodinách, v průměru 5 dní

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Citlivost pro rozpoznání bezpečnostního kompozitu
Časové okno: Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Senzitivita (skutečně pozitivní děleno pozitivními stavy) pro detekci bezpečnostního kompozitu (návštěva přes noc, extra neplánovaná návštěva, převoz zpět do nemocnice, smrt při příjmu, delirium, ztráta vědomí nebo jiná závažná událost).
Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Specifičnost pro rozpoznávání bezpečnostního kompozitu
Časové okno: Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Specifičnost (skutečné zápory dělené zápornými stavy) pro detekci bezpečnostního kompozitu (návštěva přes noc, extra neplánovaná návštěva, převoz zpět do nemocnice, smrt při příjmu, delirium, ztráta vědomí nebo jiná závažná událost).
Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Pozitivní prediktivní hodnota pro rozpoznání bezpečnostního kompozitu
Časové okno: Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Pozitivní prediktivní hodnota (skutečně pozitivní děleno součtem skutečných pozitivních plus falešně pozitivních) pro detekci bezpečnostního kompozitu (návštěva přes noc, extra neplánovaná návštěva, převoz zpět do nemocnice, smrt při příjmu, delirium, ztráta vědomí nebo jiné hlavní událost).
Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Negativní prediktivní hodnota pro rozpoznání bezpečnostního kompozitu
Časové okno: Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Negativní prediktivní hodnota (skutečně negativní vydělená součtem skutečných negativních plus falešně negativní) pro detekci bezpečnostního kompozitu (návštěva přes noc, další neplánovaná návštěva, převoz zpět do nemocnice, smrt při příjmu, delirium, ztráta vědomí nebo jiné hlavní událost).
Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Rychlost alarmů s klinickou užitečností
Časové okno: Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní
Použijeme obecné odhadovací rovnice (GEE) se třemi výsledky na pacienta (počet klinicky důležitých alarmů pro BioVitals, NEWS2 a tradiční vitální funkce); GEE bude odpovídat za shlukování mezi třemi výsledky u pacienta. GEE použije negativní binomický marginální model s log-linkem pro počet alarmů s klinickou užitečností a offsetem pro log délku pobytu (v hodinách); s tímto modelem modelujeme četnost počtu alarmů za hodinu s klinickou užitečností s BI, NEWS2 a tradičními vitálními funkcemi. Hlavní kovariát v negativním binomickém modelu bude tříúrovňový kovariát pro metodu: BI vs. NEWS2 vs. tradiční vitální znaky a exponenciála účinku této kovariátu bude párový poměr BI vs NEWS2 vs tradiční vitální funkce. znamení.
Od přijetí do propuštění v průměru 5 dní

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Brigham and Women's Hospital

Spolupracovníci

Biofourmis Inc.

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: David Levine, MD MPH MA, Associate Physician

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 (Aktuální)

20. března 2021

Primární dokončení (Očekávaný)

1. prosince 2021

Dokončení studie (Očekávaný)

1. prosince 2021

Termíny zápisu do studia

První předloženo

14. dubna 2021

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

15. září 2021

První zveřejněno (Aktuální)

16. září 2021

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

16. září 2021

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

15. září 2021

Naposledy ověřeno

1. září 2021

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • 2017P002583d

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

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 .

Klinické studie na Srdeční selhání

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Kazakhstan

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

3
Předplatit