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Unüberwachtes maschinelles Lernen für das Clustering von septischen Patienten zur Bestimmung der optimalen Behandlung

17. September 2021 aktualisiert von: Dascena
Der Schwerpunkt dieser Studie liegt auf der Durchführung einer prospektiven, randomisierten kontrollierten Studie (RCT) am Cape Regional Medical Center (CRMC), Oroville Hospital (OH) und UCSF Medical Center (UCSF), in der ein spezifischer Algorithmus für die Flüssigkeitsbehandlung enthalten sein wird Anwendung auf EHR-Daten zur Erkennung einer schweren Sepsis. Für Patienten, bei denen ein hohes Risiko für eine schwere Sepsis festgestellt wurde, generiert der Algorithmus eine automatische Sprach- und Telefonbenachrichtigung an das Pflegepersonal von CRMC, OH und UCSF. Die Leistung des Algorithmus wird anhand der Analyse des primären Endpunkts, der Senkung der Krankenhausmortalität, gemessen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

51645

Phase

  • Phase 2

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

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

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alle Erwachsenen über 18 Jahren, die zu einer der in dieser Studie untersuchten klinischen Subpopulationen gehören, sind zur Teilnahme an der Studie berechtigt.

Ausschlusskriterien:

  • Unter 18 Jahren

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Verdreifachen

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Flüssigkeitsbehandlungsspezifischer Algorithmus
Der experimentelle Arm umfasst Patienten, die von der für die Flüssigkeitsbehandlung angepassten Version von InSight überwacht werden.
Diagnosetest: Behandlungsspezifische InSight
Der InSight-Algorithmus, der Informationen aus der elektronischen Patientenakte (EHR) eines Patienten bezieht, um den Beginn einer schweren Sepsis vorherzusagen, und in dieser Studie angepasst wird, um zwischen Gruppen von Patienten zu unterscheiden, die entsprechend der Art ihres Krankheitsverlaufs ähnlich auf die Flüssigkeitsbehandlung ansprechen .
Aktiver Komparator: Standard-InSight
Der Kontrollarm umfasst Patienten, die mit der standardmäßigen, nicht behandlungsspezifischen Version von InSight überwacht werden.
Diagnosetest: Einblick
Der nicht angepasste InSight-Algorithmus, der Informationen aus der elektronischen Patientenakte (EHR) eines Patienten bezieht, um den Beginn einer schweren Sepsis vorherzusagen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
SIRS-basierte Mortalität im Krankenhaus
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss durchschnittlich 8 Monate
Mortalität, die Patienten zugeschrieben wird, die zu irgendeinem Zeitpunkt während ihres Aufenthalts zwei oder mehr SIRS-Kriterien erfüllen
Bis zum Studienabschluss durchschnittlich 8 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Dascena

Ermittler

  • Hauptermittler: Qingqing Mao, PhD, Dascena, Inc.

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

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 (Voraussichtlich)

1. April 2022

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. März 2024

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. März 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. November 2018

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. November 2018

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. November 2018

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

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 19-426246

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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