- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk forsøg NCT06881797
Ukendt komorbiditetsdetektion hos indlagte patienter (CODETECT)
Ukendt komorbiditetsdetektion hos indlagte patienter (kodetekt)
Over to millioner mennesker i Storbritannien er ikke klar over, at de lever med en langsigtet (kronisk) sundhedstilstand, såsom diabetes eller et hjerteproblem. Disse kroniske tilstande kan føre til alvorlige komplikationer såsom hjerteanfald, slagtilfælde og nyreproblemer. Ved at diagnosticere disse betingelser tidligere kan effektive behandlinger startes før, hvilket reducerer risikoen for skade. Diagnose er dog afhængig af, at mennesker har symptomer og kontakter deres læge eller deltager i NHS -sundhedskontrol.
Der er over 16 millioner optagelser på engelske hospitaler hvert år. Hospitaler indsamler en masse information under et hospitalophold, herunder patienters alder, blodprøvesultater og blodtryksmålinger. Forskning har vist, at disse oplysninger kan være nyttige til at opdage mennesker med kroniske tilstande.
Denne undersøgelse sigter mod at designe og teste en digital platform for at finde patienterne på hospitalet, der mest sandsynligt har en kronisk sygdom eller udvikler en i den nærmeste fremtid.
For at gøre dette vil efterforskerne:
- Brug information fra tidligere forskningsundersøgelser og eksperter til at finde ud af, hvilke patientoplysninger (for eksempel visse blodprøver) ville være mest nyttige til at se mennesker med kroniske tilstande.
- Uddrag relevante oplysninger fra historiske patientjournaler, ser på, hvem der har disse risikofaktorer, og hvilke patienter der udviklede kroniske tilstande. Efterforskerne vil bruge oplysninger fra hospitalet og praktiserende poster.
- Byg værktøjer til at kombinere disse oplysninger for at forudsige, hvilke mennesker der har eller vil udvikle kroniske tilstande.
- Implementere disse værktøjer i en "real-time" digital platform, der kunne bruges til at finde ud af, hvilke mennesker der skal gennemgå yderligere test for en kronisk tilstand.
- Test platformens brugervenlighed med kliniske indsatser.
Studieoversigt
Status
Betingelser
Detaljeret beskrivelse
Dette er en observationsundersøgelse af flere centrum af voksne patienter, der er indlagt på akutte hospitaler. Data indsamles fra hospitalssystemer, der sourcing af data fra både hospital og primærpleje elektroniske sundhedsrekordsystemer. Undersøgelsen vil derefter bruge retrospektive data til at udvikle og validere værktøjer til at identificere patienter med udiagnostiserede langsigtede forhold.
Disse diagnostiske værktøjer vil blive implementeret i en realtids digital platform og yderligere valideret på prospektivt indsamlede data. Når den var udviklet og valideret, kunne den digitale platform bruges til at identificere patienter, der sandsynligvis har udiagnostiseret langsigtede forhold og bør gennemgå yderligere undersøgelse og forebyggende intervention.
Efterforskerne vil oprindeligt fokusere på to langsigtede tilstande (diabetes og atrieflimmer) og sigter mod at udvide dette til andre inden for undersøgelsesperioden.
Hvorfor diabetes og atrieflimmer? Diabetes Diabetes er en vigtig bidragyder til multimorbiditet. Mere end 4,3 millioner mennesker i Storbritannien lever med denne tilstand, med en yderligere en million, der antages at være udiagnostiseret. Diabetes øger hjerte -kar -risikoen og kan føre til kronisk nyresygdom og svækkende neuropati. Aktuel screening af diabetes forekommer gennem NHS -sundhedskontrollerne, og når folk søger sundhedsydelser for ikke -relaterede symptomer. Tidlig intervention kan reducere risikoen for langvarige komplikationer, herunder myokardieinfarkt og død. Imidlertid kan diagnosticering af diabetes være udfordrende, når folk er asymptomatiske, men allerede har komplikationer fra deres diabetes.
Der er en række veletablerede risikofaktorer, herunder ikke-hvid etnicitet, fedme, hypertension, familiehistorie, socioøkonomisk berøvelse og stigende alder. Nylige systematiske gennemgang af eksisterende diabetes -screeningsværktøjer fremhæver dårlig eller begrænset ekstern validering, metodologiske svagheder og heterogene definitioner af diabetes, der begrænser sammenligningen mellem værktøjer.
Atrieflimmer (AF) atrieflimmer (AF) er en almindelig hjertearrythmi, der påvirker 2,5 millioner mennesker i England alene. Af disse er 30% udiagnostiserede. AF øger risikoen for slagtilfælde fem gange, hvilket fører til nedsat mobilitet og vaskulær demens. Der er i øjeblikket ikke noget britisk screeningsprogram.
AF er en almindelig komplikation af kritisk sygdom, der er forbundet med langvarig intensiv behandling og højere dødelighed. Livsstilsfaktorer, såsom fedme, rygning og højt alkoholforbrug øger også AF -risikoen. Mennesker med AF er ofte ordineret antikoagulation for at reducere slagtilfælde. Fordelene ved antikoagulation skal imidlertid omhyggeligt afbalanceres med risikoen for blødning, idet de understreger behovet for mere nøjagtige prognostiske modeller.
Undersøgelsesaktiviteter
Efterforskerne når vores mål ved at gennemføre følgende undersøgelsesaktiviteter:
- Brug ekspertpaneler til at blive enige om eksisterende diagnostiske definitioner i mindst 2 langsigtede sundhedsmæssige forhold, der kan defineres ud fra elektroniske sundhedsregistre.
- Identificer risikofaktorer for langsigtede sundhedsmæssige forhold gennem en litteraturanmeldelse, ekspertpanel og maskinlæringsmetoder (ved hjælp af retrospektive data).
- Udvikle og validere diagnostiske modeller (ved hjælp af retrospektive data) til at identificere patienter med tidligere udiagnostiserede langsigtede sundhedsmæssige forhold.
- Udvikle en realtids digital platform på mindst et hospital for at indsamle data for prospektivt validering af diagnostiske modeller.
Undersøgelsestype
Tilmelding (Anslået)
Kontakter og lokationer
Studiesteder
-
-
Oxfordshire
-
Oxford, Oxfordshire, Det Forenede Kongerige, OX3 9DU
- Critical Care Research Group, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford
-
-
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Prøveudtagningsmetode
Studiebefolkning
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- Voksne i alderen 18 år eller derover.
- Optaget på et deltagende NHS Hospital
- Registreret med en primærplejepraksis
Ekskluderingskriterier:
- Har "valgt" at have deres data brugt til forskningsformål ved hjælp af National Data Opt-Out Service
Studieplan
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
Kohorter og interventioner
Gruppe / kohorte |
|---|
|
Retrospektiv kohort
Retrospektiv kohort: Cirka 3.600.000 hospitaloptagelser fra 3 steder over 12 år* *Undersøgelse begynder som et enkelt sted, der sigter mod 3 deltagende trusts retrospektive underundersøgelsesdataindsamlingsperiode: 1. december 2015 til 31. august 2027 (retrospektivt kohort 1. december 2015 til 30. juni 2024, med rullende opfølgning til at omfatte data til 31. august 2027. |
|
Potentiel kohort
Potentiel kohort: Cirka 900.000 hospitaloptagelser fra 3 steder over 3 år* *Undersøgelse begynder som et enkelt sted, der sigter mod 3 deltagende trusts potentielle underundersøgelsesdataindsamlingsperiode: 1. juli 2024 til 31. august 2027 |
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Brug data til at designe og bruge en realtid, digital platform til prospektivt validering af forudsigelsesmodeller til at identificere indlagte patienter med potentielt udiagnosticerede kroniske sundhedsmæssige problemer for mindst 2 kroniske sundhedsmæssige problemer.
Tidsramme: Primary timepoint inden for fem år efter udskrivning på hospitalet. Sekundære tidspunkt
|
Mål nr. 1 Diskriminering (C-statistisk) og kalibrering (aflytning og hældning) af model, der forudsiger diagnose af et nyt kronisk sundhedsmæssigt mål #2 positive og negative forudsigelsesværdier, følsomhed og specificitet
|
Primary timepoint inden for fem år efter udskrivning på hospitalet. Sekundære tidspunkt
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Implementeringen af eksternt validerede forudsigelsesmodeller til en ny digital platform for at identificere udiagnostiserede kroniske sundhedsmæssige problemer (komorbiditeter) hos indlagte patienter
Tidsramme: Op til fem år efter hospitalet udskrivning
|
Op til fem år efter hospitalet udskrivning
|
|
|
Generering af en intuitiv brugbar digital platform klar til klinisk brug
Tidsramme: Op til fem år efter hospitalet udskrivning
|
Op til fem år efter hospitalet udskrivning
|
|
|
Association of risk factors that would be available at hospital discharge with at least 2 chronic health problems
Tidsramme: Up to five years post-hospital discharge
|
Statistical measures of association including odds ratio with 95% confidence intervals.
|
Up to five years post-hospital discharge
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Sponsor
Efterforskere
- Ledende efterforsker: Peter Watkinson, University of Oxford
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
Primær færdiggørelse (Anslået)
Studieafslutning (Anslået)
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (Faktiske)
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Yderligere relevante MeSH-vilkår
Andre undersøgelses-id-numre
- PID 17881
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .