- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT03015454
Ein algorithmusgesteuerter Sepsis-Vorhersage-Biomarker
17. September 2021 aktualisiert von: Dascena
Eine randomisierte kontrollierte klinische Studie eines algorithmusgesteuerten Sepsis-Vorhersage-Biomarkers
InSight, ein prädiktiver Algorithmus zur Sepsis-Frühwarnung, wurde an einer großen, vielfältigen Patientenkohorte entwickelt und validiert.
In dieser prospektiven Studie wird die Fähigkeit von InSight untersucht, Patienten mit schwerer Sepsis vorherzusagen.
Konkret wird InSight mit einem bewährten Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte (EHR) der UCSF verglichen.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
142
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
California
-
San Francisco, California, Vereinigte Staaten, 94143
- UCSF Moffit-Long Hospital
-
-
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
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Teilnahmeberechtigt sind alle erwachsenen Patienten, die in den teilnehmenden Einheiten aufgenommen wurden.
Ausschlusskriterien:
- Alle Patienten unter 18 Jahren werden ausgeschlossen.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Screening
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Fakultätszuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: In Sichtweite
Der Gesundheitsdienstleister erhält von InSight eine Warnung für Patienten, die zu einer schweren Sepsis neigen.
Der Gesundheitsdienstleister erhält außerdem Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte der UCSF.
|
Nach Erhalt einer InSight-Warnung befolgt der Gesundheitsdienstleister die Standardverfahren zur Beurteilung einer möglichen (schweren) Sepsis und greift entsprechend ein.
Nach Erhalt der Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte der UCSF befolgt der Gesundheitsdienstleister Standardverfahren zur Beurteilung einer möglichen (schweren) Sepsis und greift entsprechend ein.
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Aktiver Komparator: Ohne InSight
Der Gesundheitsdienstleister erhält keine Benachrichtigungen von InSight.
Der Gesundheitsdienstleister erhält Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte der UCSF.
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Nach Erhalt der Informationen vom Detektor für schwere Sepsis in der elektronischen Gesundheitsakte der UCSF befolgt der Gesundheitsdienstleister Standardverfahren zur Beurteilung einer möglichen (schweren) Sepsis und greift entsprechend ein.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Dauer des Krankenhausaufenthaltes
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums vergehen durchschnittlich 45 Tage
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Bis zum Abschluss des Studiums vergehen durchschnittlich 45 Tage
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Sterblichkeit im Krankenhaus
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums vergehen durchschnittlich 45 Tage
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Bis zum Abschluss des Studiums vergehen durchschnittlich 45 Tage
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Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Aufenthaltsdauer auf der Intensivstation
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums vergehen durchschnittlich 45 Tage
|
Bis zum Abschluss des Studiums vergehen durchschnittlich 45 Tage
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Ritankar Das, Dascena
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
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.
- Calvert JS, Price DA, Barton CW, Chettipally UK, Das R. Discharge recommendation based on a novel technique of homeostatic analysis. J Am Med Inform Assoc. 2017 Jan;24(1):24-29. doi: 10.1093/jamia/ocw014. Epub 2016 Mar 28.
- Shimabukuro DW, Barton CW, Feldman MD, Mataraso SJ, Das R. Effect of a machine learning-based severe sepsis prediction algorithm on patient survival and hospital length of stay: a randomised clinical trial. BMJ Open Respir Res. 2017 Nov 9;4(1):e000234. doi: 10.1136/bmjresp-2017-000234. eCollection 2017.
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. Dezember 2016
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. Februar 2017
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
31. Dezember 2016
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
6. Januar 2017
Zuerst gepostet (Schätzen)
10. Januar 2017
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
23. September 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
17. September 2021
Zuletzt verifiziert
1. September 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 16-19647
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