Risikobewertung des perioperativen Ergebnisses mit Verbesserung des Computerlernens (ORACLE)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Die Perioperative Outcome Risk Assessment with Computer Learning Enhancement (Periop ORACLE)-Studie wird eine Unterstudie sein, die in die laufende TECTONICS-Studie (NCT03923699) eingebettet ist. TECTONICS ist eine monozentrische randomisierte klinische Studie, die die Auswirkungen eines anästhesiologischen Kontrollturms (ACT) auf die postoperative 30-Tage-Sterblichkeit, Delir, Atemversagen und akute Nierenschädigung untersucht. Als Teil der TECTONICS-Studie führen die Prüfärzte der ACT in der Anfangsphase der Operation Fallbesprechungen der Krankenakten durch und dokumentieren, wie wahrscheinlich es ihrer Meinung nach ist, dass jeder Patient einen postoperativen Tod und ein akutes Nierenversagen (AKI) erleidet. In Periop ORACLE werden diese Fallprüfungen randomisiert, um mit oder ohne Zugriff auf Vorhersagen des maschinellen Lernens (ML) durchgeführt zu werden.
Ermittler im ACT führen alle Fallüberprüfungen durch, indem sie die Patientenakten in AlertWatch (AlertWatch, Ann Arbor, MI) und Epic (Epic, Verona, WI) einsehen. AlertWatch ist ein von der FDA zugelassenes Patientenüberwachungssystem für den Einsatz im Operationssaal. Die in dieser Studie verwendete Version von AlertWatch wurde für den Einsatz in einer telemedizinischen Umgebung angepasst. Epic ist das elektronische Patientenaktensystem, das im Barnes-Jewish Hospital verwendet wird. Jede Fallprüfung wird 1:1 randomisiert und mit oder ohne ML-Unterstützung abgeschlossen. Wenn die Fallprüfung randomisiert auf ML-Unterstützung umgestellt wird, greift der Ermittler auf eine Anzeigeschnittstelle (derzeit als Webanwendung auf einem sicheren Server bereitgestellt) zu, die in Echtzeit die ML-vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für postoperativen Tod und postoperative AKI anzeigt. Wenn die Fallprüfung nicht zufällig auf ML-Unterstützung umgestellt wird, greift der Ermittler nicht auf diese Anzeige zu. Nach Sichtung der Patientendaten wird der Prüfarzt vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Patient einen postoperativen Tod und eine postoperative AKI erleidet, und wird diese Vorhersage dokumentieren. Die Fläche unter den Empfängerbetriebskennlinien für Vorhersagen, die mit ML-Unterstützung und ohne ML-Unterstützung gemacht wurden, werden verglichen.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Missouri
-
Saint Louis, Missouri, Vereinigte Staaten, 63110
- Washington University School of Medicine
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Operation in der Hauptoperationssuite des Barnes-Jewish Hospital
- Operation während der ACT-Betriebszeiten (werktags 7:00-16:00 Uhr)
- Eingeschrieben in die randomisierte klinische Studie TECTONICS (NCT03923699)
Ausschlusskriterien:
- Keiner
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Screening
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: Unterstützung beim maschinellen Lernen
Kliniker im Anästhesie-Kontrollturm überprüfen Patientendaten mithilfe der elektronischen Gesundheitsakte und mit AlertWatch und sehen sich auch die Anzeige für maschinelles Lernen an.
Sie werden dann vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Patient einen postoperativen Tod und eine postoperative akute Nierenschädigung erleidet.
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Die Anzeige für maschinelles Lernen verwendet Daten aus der elektronischen Gesundheitsakte, um die Wahrscheinlichkeit eines postoperativen Todes und einer postoperativen akuten Nierenschädigung vorherzusagen.
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Kein Eingriff: Keine Hilfe
Kliniker im Anästhesie-Kontrollturm überprüfen Patientendaten mithilfe der elektronischen Gesundheitsakte und mit AlertWatch, aber sie sehen nicht die Anzeige für maschinelles Lernen.
Sie werden dann vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Patient einen postoperativen Tod und eine postoperative akute Nierenschädigung erleidet.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Bereich unter der charakteristischen Kurve des Empfängerbetriebs der Klinikervorhersage für den postoperativen Tod
Zeitfenster: 30 Tage
|
Ärzte werden die Wahrscheinlichkeit eines postoperativen Todes für jeden Fall anhand einer kategorialen Skala vorhersagen.
Eine logistische Regression wird unter Verwendung der Vorhersagen des Klinikers als Eingaben konstruiert, und die Fläche unter der charakteristischen Empfängerbetriebskurve wird bestimmt.
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30 Tage
|
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Bereich unter der charakteristischen Empfänger-Betriebskurve der klinischen Vorhersage für eine postoperative akute Nierenschädigung
Zeitfenster: 7 Tage
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Ärzte werden die Wahrscheinlichkeit einer postoperativen akuten Nierenschädigung für jeden Fall anhand einer kategorialen Skala vorhersagen.
Eine logistische Regression wird unter Verwendung der Vorhersagen des Klinikers als Eingaben konstruiert, und die Fläche unter der charakteristischen Empfängerbetriebskurve wird bestimmt.
|
7 Tage
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Bradley A Fritz, MD, Washington University School of Medicine
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
- 202108022
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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