Auswirkungen von auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung von Klinikern in der perioperativen Versorgung (IMAGINATIVE)
Einfluss von auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen in der perioperativen Versorgung – eine randomisierte Kontrollstudie (IMAGINATIVE Trial)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Hairil Rizal Abdullah, MBBS
- Telefonnummer: 63265428
- E-Mail: hairil.rizal.abdullah@singhealth.com.sg
Studienorte
-
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Singapore, Singapur
- Singapore General Hospital
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Unterermittler:
- Ecosse Lamoureux, PHD
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Kontakt:
- Hairil Rizal Abdullah, MMED
- E-Mail: hairil.rizal.abdullah@singhealth.com.sg
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Hauptermittler:
- Hairil Rizal Abdullah, MMED
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Unterermittler:
- Elaine Lum, PHD
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Unterermittler:
- Nan Liu, PHD
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Unterermittler:
- Mengling Feng, PHD
-
Unterermittler:
- Jacqueline Sim Xiu Ling, MBBS
-
Unterermittler:
- Brian Goh Kim Poh, MBBS
-
Unterermittler:
- Gek Hsiang Lim, MSC
-
Unterermittler:
- Marcus Ong Eng Hock, MPH
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten >=21 Jahre alt
- Patienten, die sich einer elektiven Operation unterziehen
Für halbstrukturierte Interviews:
1. Jeder Arzt oder jede Krankenschwester, die CARES während der Forschungsstudie verwendet hat
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit eingeschränkter geistiger Leistungsfähigkeit
- Patienten, die nicht einwilligen können
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Aktiver Komparator: CARES-geführte Gruppe
Der Eingriff
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Bei Teilnehmern, die in den CARES-geführten Arm randomisiert wurden, wird ihr CARES-Score berechnet und in das elektronische Formular zur Beurteilung vor der Anästhesie innerhalb der elektronischen Krankenakte (EMR) eingegeben.
Diese Partitur und ihre relevanten Hinweise werden auf diesem elektronischen Formular gut sichtbar angezeigt.
(Teilnehmer an diesem Arm erhalten diese Intervention zusätzlich zur Routinepraxis).
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Kein Eingriff: Nicht CARES-geführte Gruppe
Die Kontrolle – Teilnehmer, die dem Kontrollarm randomisiert wurden, erhalten weiterhin ihre routinemäßige Voranästhesie-Untersuchung auf dem elektronischen Formular, ohne die Berechnungen des CARES-Rechners, wie dies derzeit üblich ist
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Veränderung der perioperativen Sterblichkeitsraten
Zeitfenster: 5 Jahre
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Bewertung der Wirksamkeit des Machine Learning Clinical Decision Support (ML-CDS).
Hypothese: Die CARES-geführte Gruppe wird aufgrund des erhöhten Risikobewusstseins der Ärzte eine relative Verringerung der Einjahressterblichkeitsrate um 30 % aufweisen.
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5 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Änderung der potenziell vermeidbaren geplanten Aufnahme auf der Intensivstation nach der Operation
Zeitfenster: 5 Jahre
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Bewertung der Wirksamkeit des ML-CDS-Algorithmus bei der Optimierung der Bettenauslastung auf der Intensivstation, die eine wichtige und kostspielige Krankenhausressource darstellt. Hypothese: Es wird eine 25%ige relative Reduzierung der potenziell vermeidbaren geplanten Einweisung auf die Intensivstation nach der Operation in der CARES-geführten Gruppe geben
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5 Jahre
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Andere Ergebnismessungen
Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Verschiebung in der Akzeptanzrate der CDS-Empfehlungen von CARES unter Anästhesisten, Intensivmedizinern, Chirurgen und Krankenschwestern
Zeitfenster: 5 Jahre
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Um Akzeptanz und Akzeptanz zu bewerten und die Benutzererfahrung und Bedenken bezüglich einer ML-basierten Vorhersageanwendung zu verstehen, die darauf ausgelegt ist, die Patientensicherheit in einem klinischen Umfeld zu verbessern.
Hypothese: Die CDS-Empfehlungen von CARES werden von Anästhesisten, Intensivmedizinern, Chirurgen und Pflegekräften in hohem Maße angenommen.
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5 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Voraussichtlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
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
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- IMAGINATIVE Trial
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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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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