Vorhersagealgorithmus für Bewertung und Intervention bei SEpsis (PREVISE)
Vorhersage einer schweren Sepsis mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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West Virginia
-
Huntington, West Virginia, Vereinigte Staaten, 25701
- Cabell Huntington Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle erwachsenen Patienten, die die Notaufnahme besuchen oder auf den teilnehmenden Intensivstationen (ICU) des Cabell Huntington Hospitals aufgenommen werden, sind teilnahmeberechtigt.
Ausschlusskriterien:
- Alle Patienten unter 18 Jahren werden ausgeschlossen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Fakultätszuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: In Sichtweite
Der Gesundheitsdienstleister erhält eine Warnung von InSight für Patienten, die zu einer schweren Sepsis tendieren.
Der Gesundheitsdienstleister erhält auch Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte des CHH.
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Nach Erhalt einer InSight-Warnung befolgt der Gesundheitsdienstleister die Standardverfahren zur Beurteilung einer möglichen (schweren) Sepsis und greift entsprechend ein.
Nach Erhalt von Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte des CHH befolgt der Gesundheitsdienstleister die Standardverfahren zur Beurteilung einer möglichen (schweren) Sepsis und greift entsprechend ein.
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Aktiver Komparator: Ohne Einsicht
Der Gesundheitsdienstleister erhält keine Benachrichtigungen von InSight.
Der Gesundheitsdienstleister erhält Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte des CHH.
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Nach Erhalt von Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte des CHH befolgt der Gesundheitsdienstleister die Standardverfahren zur Beurteilung einer möglichen (schweren) Sepsis und greift entsprechend ein.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Sterblichkeit im Krankenhaus
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Krankenhausaufenthaltsdauer
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Andere Ergebnismessungen
Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Wiederaufnahme ins Krankenhaus
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Aufenthaltsdauer auf der Intensivstation
Zeitfenster: Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Bis Studienabschluss durchschnittlich 30 Tage
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Hoyt Burdick, Cabell Huntington Hospital
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Calvert J, Desautels T, Chettipally U, Barton C, Hoffman J, Jay M, Mao Q, Mohamadlou H, Das R. High-performance detection and early prediction of septic shock for alcohol-use disorder patients. Ann Med Surg (Lond). 2016 May 10;8:50-5. doi: 10.1016/j.amsu.2016.04.023. eCollection 2016 Jun.
- Calvert JS, Price DA, Chettipally UK, Barton CW, Feldman MD, Hoffman JL, Jay M, Das R. A computational approach to early sepsis detection. Comput Biol Med. 2016 Jul 1;74:69-73. doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.05.003. Epub 2016 May 12.
- Desautels T, Calvert J, Hoffman J, Jay M, Kerem Y, Shieh L, Shimabukuro D, Chettipally U, Feldman MD, Barton C, Wales DJ, Das R. Prediction of Sepsis in the Intensive Care Unit With Minimal Electronic Health Record Data: A Machine Learning Approach. JMIR Med Inform. 2016 Sep 30;4(3):e28. doi: 10.2196/medinform.5909.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 1097090-1
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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