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

Zapojení smlouvy o kardiologické pacienty

22. dubna 2026 aktualizováno: Lillian Sung, The Hospital for Sick Children

Včasné zapojení do kardiologie u pacientů s kardiologií pomocí strojového učení

Cílem této studie je stanovit účinnost modelu strojového učení (ML) předpovídající se vážnou srdeční událost v příštích třech měsících ve srovnání s předběžnou nasazením u pediatrických srdečních pacientů. Hlavní otázky, na které je třeba odpovědět, jsou, zda nasazení modelu ML:

  1. Zvyšuje konzultaci PACT během příštích tří měsíců mezi přijetí bez zapojení do smlouvy v předchozích 100 dnech
  2. Zvyšuje konzultaci PACT nebo navštíví během následujících tří měsíců mezi těmi, kteří během tohoto období zažívají vážnou srdeční událost
  3. Zkrátí čas na konzultaci s nekladem nebo návštěvou mezi těmi, které během tohoto období viděli Pakt
  4. Snižuje výskyt úmrtí v jednotce intenzivní péče (ICU)
  5. Zvyšuje dokumentaci cílů péče

Vysoce rizikovou kardiologickou pacienti budou každý ráno identifikováni modelem ML. Pokud byl pacientem vidět tým PACT v minulém roce, aktualizace půjde na členy týmu PACT. Pokud pacient nebyl týmem PACT vidět, bude e -mail zaslán lékaři kardiologie odpovědné za pacienta. Tento lékař rozhodne, zda je konzultace PACT nezbytná na základě jejich klinického úsudku. Pokud ano, bude provedeno doporučení pomocí obvyklého procesu. Výsledky identifikovaných pacientů budou porovnány před a po nasazení.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

V nemocnici pro nemocné děti (SickKids) je spolupráce mezi kardiologií a paliativní péčí mnohem silnější než jiná centra, přičemž rutinní zapojení u pacientů je považováno za transplantaci srdce. Přesto by bylo výhodné dřívější zapojení paliativní péče. Naše spoluvlastníci kardiologie identifikovali pacienty, kteří by měli prospěch z dřívějšího zapojení týmu paliativní péče jako pacienty, kteří dostávají pokročilé srdeční terapie (definované jako komorové asistenční zařízení (VAD) a čekání na transplantaci srdce) a pacienty, kteří umírají.

V úložišti Azure (Sedar) jsme vytvořili prostředí klinického nasazení s názvem IssKids Enterprise Data. [1] Sedar je modulární a robustní přístup k poskytování základních údajů, které jsou znovu použitelné ve více projektech ML. Nabízí ověřená data EHR ve standardizovaném a kurátorském schématu. ML je slibný přístup k identifikaci srdečních pacientů s nejvyšším rizikem těchto vážných srdečních výsledků, které mohou mít prospěch z dřívějšího zapojení týmu paliativní péče. Pro posouzení účinnosti tohoto přístupu budou výsledky pacienta porovnány před a po nasazení modelu ML. Předběžné období bude zahrnovat pacienty přijaté na 12měsíční období před nasazením (počínaje 15 měsíci před nasazením). Po období bude zahrnovat pacienty přijaté na 12měsíční období po nasazení od 3 měsíců po zahájení nasazení.

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

1000

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

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

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

  • Kanada
      • Toronto, Kanada, M5G1X8
        • Nábor
        • The Hospital for Sick Children
        • Kontakt:

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

  • Dítě
  • Dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Pediatričtí lůžci přijaty do kardiologie

Kritéria pro vyloučení:

  • Očekává se, že bude propuštěn před půlnocí v den přijetí

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: Podpůrná péče
  • Přidělení: N/A
  • Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
  • Maskování: Žádné (otevřený štítek)

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Experimentální: ML model
Srdeční pacienti identifikovaní ML modelem pro nejvyšší riziko vážných srdečních výsledků.
Jiný: Intervence založená na ML
ML model předpovídající vážnou srdeční událost u srdečních pacientů, definovaný jako procedura VAD, který je v příštích třech měsících uveden na čekání na transplantaci srdce nebo smrt.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Podíl přijetí s konzultací PACT během příštích tří měsíců mezi přijetí bez zapojení do smlouvy v předchozích 100 dnech
Časové okno: Čas zápisu do 3 měsíců
Primárním výsledkem bude podíl přijetí s konzultací PACT během příštích tří měsíců mezi přijetí bez zapojení smlouvy v předchozích 100 dnech. Tato proměnná bude měřena pomocí sedar.
Čas zápisu do 3 měsíců

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Konzultace PACT nebo návštěva během následujících tří měsíců mezi těmi, kteří mají pozitivní předpověď modelu
Časové okno: Čas zápisu do 3 měsíců
Konzultace PACT nebo návštěva během příštích tří měsíců mezi těmi, kteří mají pozitivní predikci modelu, se měří pomocí sedar.
Čas zápisu do 3 měsíců
Čas na konzultaci nebo návštěvu mezi těmi, které viděli Pakt
Časové okno: Čas zápisu do 3 měsíců
Čas na konzultaci nebo návštěvu smlouvy mezi těmi, které viděli PACT, se měří pomocí sedar.
Čas zápisu do 3 měsíců
Smrt na JIP
Časové okno: Čas zápisu do 3 měsíců
Smrt na JIP bude měřena pomocí sedar.
Čas zápisu do 3 měsíců
Dokumentace cílů péče
Časové okno: Čas zápisu do 3 měsíců
Cíle péče budou abstrahovány prostřednictvím přezkumu grafu.
Čas zápisu do 3 měsíců

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

The Hospital for Sick Children

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Lillian Sung, MD, PhD, The Hospital for Sick Children

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

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)

16. října 2025

Primární dokončení (Odhadovaný)

28. června 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

16. října 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

13. března 2025

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

13. března 2025

První zveřejněno (Aktuální)

20. března 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

23. dubna 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

22. dubna 2026

Naposledy ověřeno

1. dubna 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další identifikační čísla studie

  • 3433

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

produkt vyrobený a vyvážený z USA

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 Strojové učení

Klinické studie na Intervence založená na ML

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Rwanda

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit