- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT02741986
Integration von Daten, Algorithmen und Clinical Reasoning für die chirurgische Risikobewertung (IDEALIST)
Integration von Daten, Algorithmen und Clinical Reasoning für die chirurgische Risikobewertung (IDEALIST)
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Florida
-
Gainesville, Florida, Vereinigte Staaten, 32610-3003
- UF Health
-
Jacksonville, Florida, Vereinigte Staaten, 32209
- UF Health Jacksonville
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Chirurgen und Anästhesisten, die in stationären Operationspraxen für Erwachsene tätig sind.
Ausschlusskriterien:
Chirurgen und Anästhesisten, die in geburtshilflichen und pädiatrischen Praxen tätig sind.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
---|---|
Ärzte
Alle Chirurgen und Anästhesisten eines großen tertiären akademischen Zentrums mit einem Zentrum werden für die Teilnahme an dieser Studie rekrutiert. Intervention: Risikoabschätzung vor der Operation und unmittelbar nach der Operation. Ärzte werden gebeten, ihre Risiko-Scores (von 0 bis 100) für postoperative Komplikationen vor der Operation und unmittelbar nach der Operation für dieselben Patienten anzugeben, für die IPS die Scores erstellt. Die Ärzte werden sowohl vor als auch nach der Überprüfung der vom IPS erstellten Risikobewertungen Bewertungen abgeben. |
Ärzte werden gebeten, ihre Risiko-Scores (von 0 bis 100) für postoperative Komplikationen vor der Operation und unmittelbar nach der Operation für dieselben Patienten anzugeben, für die IPS die Scores erstellt. Die Ärzte werden sowohl vor als auch nach der Überprüfung der vom IPS erstellten Risikobewertungen Bewertungen abgeben. Das IPS-System generiert Risikowerte (von 0 bis 100) für postoperative Komplikationen vor der Operation und unmittelbar nach der Operation für Patienten, die von den an der Studie teilnehmenden Ärzten betreut werden. |
Intelligentes Perioperatives System (IPS)
Intelligentes perioperatives System (IPS) ist als ein Satz von Computersoftware und Algorithmen konzipiert, die in Echtzeit das Risiko für postoperative Komplikationen anhand routinemäßiger klinischer Daten in elektronischen Patientenakten vorhersagen. Das System ist als selbstlernendes System mit der Fähigkeit konzipiert, mit Ärzten zu interagieren und deren Feedback einzuholen. Intervention: Risikoabschätzung vor der Operation und unmittelbar nach der Operation. Das IPS-System generiert Risikowerte (von 0 bis 100) für postoperative Komplikationen vor der Operation und unmittelbar nach der Operation für Patienten, die von den an der Studie teilnehmenden Ärzten betreut werden. |
Ärzte werden gebeten, ihre Risiko-Scores (von 0 bis 100) für postoperative Komplikationen vor der Operation und unmittelbar nach der Operation für dieselben Patienten anzugeben, für die IPS die Scores erstellt. Die Ärzte werden sowohl vor als auch nach der Überprüfung der vom IPS erstellten Risikobewertungen Bewertungen abgeben. Das IPS-System generiert Risikowerte (von 0 bis 100) für postoperative Komplikationen vor der Operation und unmittelbar nach der Operation für Patienten, die von den an der Studie teilnehmenden Ärzten betreut werden. |
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Fläche unter der Receiver Operating Curve (AUC) von Risikoschätzungen
Zeitfenster: Am Ende der sechsmonatigen Studienzeit.
|
Am Ende jedes 6-Monats-Zeitraums werden die prognostizierten Risikoschätzungen mit dem tatsächlichen Auftreten der Komplikationen verglichen.
Die Vorhersageleistung von Ärzten wird mit IPS verglichen, indem die Fläche unter den Empfänger-Betriebskurven (AUC) für Risikoschätzungen verglichen wird.
|
Am Ende der sechsmonatigen Studienzeit.
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Sensitivität und Spezifität von Risikoschätzungen
Zeitfenster: Am Ende der sechsmonatigen Studienzeit.
|
Am Ende jedes 6-Monats-Zeitraums werden die prognostizierten Risikoschätzungen mit dem tatsächlichen Auftreten der Komplikationen verglichen.
Die Vorhersageleistung von Ärzten wird mit IPS verglichen, indem die Sensitivität und Spezifität für Risikoschätzungen verglichen werden.
|
Am Ende der sechsmonatigen Studienzeit.
|
Positive und negative Vorhersagewerte
Zeitfenster: Am Ende der sechsmonatigen Studienzeit.
|
Am Ende jedes 6-Monats-Zeitraums werden die prognostizierten Risikoschätzungen mit dem tatsächlichen Auftreten der Komplikationen verglichen.
Die Vorhersageleistung von Ärzten wird mit IPS verglichen, indem die positiven und negativen Vorhersagewerte für Risikoschätzungen verglichen werden.
|
Am Ende der sechsmonatigen Studienzeit.
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Azra Bihorac, MD, University of Florida
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Geschätzt)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- IRB201600262-N
- R01GM110240 (US NIH Stipendium/Vertrag)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
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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