Schätzung und Vorhersage hämodynamischer Veränderungen während der Hämodialyse
1. Dezember 2016 aktualisiert von: University of Colorado, Denver
Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens, die ursprünglich für den Einsatz auf dem Gebiet der Robotik entwickelt wurden, können auf kontinuierliche, nichtinvasive physiologische Wellenformdaten angewendet werden, um verborgene, hämodynamische Zusammenhänge zu entdecken.
Neu entwickelte Algorithmen können in Echtzeit: 1) das Volumen des akuten Blutverlusts schätzen, 2) den Flüssigkeitsbedarf überwachen und schätzen, 3) einen kardiovaskulären Kollaps lange vor klinisch signifikanten Veränderungen der Standard-Vitalfunktionen vorhersagen und 4) den intrakraniellen Druck schätzen .
Wir gehen davon aus, dass dieselben Methoden zur Überwachung des Volumenverlusts während der Hämodialyse sowie zur Vorhersage einer intradialytischen Hypotonie verwendet werden können, lange bevor sie auftritt.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
- Sammeln Sie physiologische Wellenformdaten von Patienten, die sich einer Hämodialyse im University of Colorado Hospital, Children's Hospital Colorado und den Fresenius Medical Centers unterziehen, indem Sie nicht-invasive Überwachungstechniken verwenden.
- Kombinieren Sie die physiologischen Daten von Patientenmonitoren mit klinischen und demografischen Daten, einschließlich Alter, Geschlecht, Rasse, Problemliste, Grund für die Dialyse, geschätztes Trockengewicht, entferntes Volumen, arterieller und venöser Druck usw. zur Verwendung bei der Entwicklung mathematischer Modelle der Hämodialyse.
Entwickeln Sie robuste Echtzeit-Rechenmodelle für:
- Schätzung des akuten intravaskulären Volumenverlusts während der Hämodialyse
- Vorhersagen eines optimalen, individuell spezifischen, intravaskulären Volumens, das während einer Hämodialysesitzung zu entfernen ist
- Vorhersage einer intradialytischen Hypotonie
Bestimmen:
- welche nicht-invasiven Signale für jeden Modelltyp relevant sind
- welche aus diesen Signalen extrahierten Merkmale relevant sind
- welche Algorithmen in der Lage sind, die extrahierten Merkmale für jeden Entscheidungstyp zu verwenden
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
241
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Colorado
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Aurora, Colorado, Vereinigte Staaten, 80045
- Children's Hospital Colorado
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Aurora, Colorado, Vereinigte Staaten, 80045
- University of Colorado Hospital
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Aurora, Colorado, Vereinigte Staaten, 80011
- Fresenius Medical Center East Denver
-
Denver, Colorado, Vereinigte Staaten, 80209
- Fresenius Medical Center Central
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Denver, Colorado, Vereinigte Staaten, 80220
- Fresenius Medical Center Rocky Mountain
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
2 Jahre bis 89 Jahre (ERWACHSENE, OLDER_ADULT, KIND)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Erwachsene und pädiatrische Patienten, die sich einer Hämodialyse in den Fresenius Medical Centers, dem University of Colorado Hospital oder dem Children's Hospital Colorado unterziehen, werden die Bevölkerungsbasis für die Aufnahme in diese Studie sein.
Die Patienten können eine akute Nierenschädigung oder eine Nierenerkrankung im Endstadium haben.
Die Probanden können stationäre oder ambulante Patienten sein.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter: 2 - 89 Jahre
- Sich einer Hämodialyse in den Fresenius Medical Centers, dem University of Colorado Hospital oder dem Children's Hospital Colorado unterziehen
Ausschlusskriterien:
- Schwanger
- Inhaftiert
- Entscheidend herausgefordert
- Positiv für Hepatitis-B-Oberflächenantigen
- Eingeschränkter Zugang zu oder kompromittierten Überwachungsstellen für nicht-invasive Finger- und Ohr- oder Stirnsensoren
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
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Hämodialyse
Patienten, die sich einer Hämodialyse unterziehen
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Akuter intravaskulärer Volumenverlust während der Hämodialyse
Zeitfenster: eine Hämodialysesitzung (ca. 3-4 Stunden)
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Entwicklung eines Algorithmus zur Schätzung des akuten intravaskulären Volumenverlusts während der Hämodialyse
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eine Hämodialysesitzung (ca. 3-4 Stunden)
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn
1. September 2012
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
1. Dezember 2016
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
1. Dezember 2016
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
27. September 2012
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
3. Oktober 2012
Zuerst gepostet (SCHÄTZEN)
4. Oktober 2012
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (SCHÄTZEN)
5. Dezember 2016
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
1. Dezember 2016
Zuletzt verifiziert
1. Dezember 2016
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 11-1437
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