Personalisierte Schweizer Sepsis-Studie (PSSS_digital)
28. Februar 2025 aktualisiert von: University Hospital, Basel, Switzerland
Personalisierte Schweizer Sepsis-Studie: Mit maschinellem Lernen und Computermodellierung zum personalisierten Sepsis-Management – Entdeckung digitaler Biomarker
Diese multizentrische Studie soll sich auf Patienten mit Sepsis auf Intensivstationen konzentrieren, um die komplexe Wirt-Pathogen-Interaktion und die klinische Heterogenität im Zusammenhang mit Sepsis besser zu verstehen.
Das Verständnis dieser Heterogenität könnte die Entwicklung neuer diagnostischer Ansätze ermöglichen.
Daten von Patienten werden mithilfe modernster Analysealgorithmen zur Entdeckung von Biomarkern analysiert, einschließlich maschinellem Lernen und mehrdimensionaler mathematischer Modellierung, um die großen generierten Datensätze zu untersuchen.
Um digitale Biomarker für die Studienendpunkte zu entdecken, wird ein Fall-Kontroll-Studiendesign verwendet, um Datenmuster von Patienten mit Sepsis (Fälle) und solchen ohne Sepsis (Kontrollen) zu vergleichen.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
17500
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Adrian Egli, PD Dr.
- Telefonnummer: +41 61 556 5749
- E-Mail: adrian.egli@usb.ch
Studienorte
-
-
-
Basel, Schweiz, 4031
- Rekrutierung
- Clinical Microbiology, University Hospital Basel
-
Kontakt:
- Adrian Egli, PD Dr. med
- Telefonnummer: +41 61 556 5749
- E-Mail: adrian.egli@usb.ch
-
Basel, Schweiz, 4031
- Rekrutierung
- Infectious Diseases and Hospital Epidemiology, University Hospital Basel
-
Kontakt:
- Manuel Battegay, Prof Dr med
-
Basel, Schweiz, 4031
- Rekrutierung
- Medical Intensive Care Unit; University Hospital Basel
-
Kontakt:
- Stephan Marsch, Prof. Dr. MD
-
Basel, Schweiz, 4031
- Rekrutierung
- Surgical Intensive Care Unit, University Hospital Basel
-
Kontakt:
- Martin Siegemund, Prof. Dr. MD
-
Bern, Schweiz, 3001
- Rekrutierung
- Institute for Infectious Diseases, University of Bern
-
Kontakt:
- Stephen Leib, Prof. Dr. MD
-
Bern, Schweiz, 3010
- Rekrutierung
- Division Infectious Diseases, University Hospital Bern
-
Kontakt:
- Hansjakob Furrer, Prof.Dr.med
-
Bern, Schweiz, 3010
- Rekrutierung
- Intensive Care Medicine, University Hospital Bern
-
Kontakt:
- Stephan Jakob, Prof. Dr. MD
-
Geneva, Schweiz, 1205
- Rekrutierung
- Division Bacteriology Laboratory, University Hospital Geneva
-
Kontakt:
- Jacques Schrenzel, Prof Dr med
-
Geneva, Schweiz, 1205
- Rekrutierung
- Division Infectious Diseases, University Hospital Geneva
-
Kontakt:
- Laurent Kaiser, Prof. Dr. MD
-
Geneva, Schweiz, 1205
- Rekrutierung
- Intensive Care Medicine, University Hospital Geneva
-
Kontakt:
- Jérôme Pugin, Prof. Dr. MD
-
Lausanne, Schweiz, 1011
- Rekrutierung
- Division Intensive Care Medicine, University Hospital Lausanne
-
Kontakt:
- Philippe Eckert, Prof. Dr. MD
-
Lausanne, Schweiz, 1011
- Rekrutierung
- Institute of Microbiology, University Hospital Lausanne
-
Kontakt:
- Gilbert Greub, Prof. Dr. MD
-
Lausanne, Schweiz, 1011
- Rekrutierung
- Service Infectious Diseases, University Hospital Lausanne
-
Kontakt:
- Thierry Calandra, Prof. Dr. MD
-
Zürich, Schweiz, 8006
- Noch keine Rekrutierung
- Institute for Medical Microbiology, University Hospital Zurich
-
Kontakt:
- Reinhard Zbinden, Prof. Dr. MD
-
Zürich, Schweiz, 8091
- Noch keine Rekrutierung
- Division Infectious Diseases, University Hospital Zurich
-
Kontakt:
- Annelies Zinkernagel, Prof. Dr. MD
-
Zürich, Schweiz, 8091
- Noch keine Rekrutierung
- Institute for Intensive Medicine, University Hospital Zurich
-
Kontakt:
- Reto Schüpbach, Prof. Dr. MD
-
-
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
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Intensivpatienten auf einer Intensivstation des Schweizer Universitätsspitals vom 01.08.2019
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die auf einer Intensivstation eines Schweizer Universitätsspitals aufgenommen wurden.
- Von den Patienten wird erwartet, dass sie mindestens 24 Stunden auf der Intensivstation bleiben
Einschlusskriterien (Fälle)
- Anwesend bei Aufnahme auf die Intensivstation oder späterer Entwicklung der Sepsis 3.0-Kriterien
Einschlusskriterien (Kontrollen)
- Patienten, die während des Aufenthalts auf der Intensivstation die Sepsis-Definition nicht erfüllen
Ausschlusskriterien:
- Ablehnung der allgemeinen Zustimmung oder sonstige negative Aussage gegen die Verwendung von Daten für Forschungszwecke.
- Patienten mit einem klaren elektiven Aufenthalt auf der Intensivstation.
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 |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Patienten mit Sepsis (Fälle)
Patienten, die eine Sepsis entwickelten oder mit dieser auf die Intensivstation eingeliefert wurden (Fälle)
|
Vergleichen Sie Datenmuster durch datengesteuerte Algorithmen, einschließlich maschinellem Lernen und mehrdimensionaler Modellierung, um eine Sepsis zuverlässig zu bestimmen
Vergleichen Sie Datenmuster durch datengesteuerte Algorithmen, einschließlich maschinellem Lernen und mehrdimensionaler Modellierung, um die sepsisbedingte Sterblichkeit vorherzusagen
|
|
Patienten ohne Sepsis (Kontrollen)
Patienten, die keine Sepsis entwickelten (Kontrollen).
|
Vergleichen Sie Datenmuster durch datengesteuerte Algorithmen, einschließlich maschinellem Lernen und mehrdimensionaler Modellierung, um eine Sepsis zuverlässig zu bestimmen
Vergleichen Sie Datenmuster durch datengesteuerte Algorithmen, einschließlich maschinellem Lernen und mehrdimensionaler Modellierung, um die sepsisbedingte Sterblichkeit vorherzusagen
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Sepsisbedingte Mortalität (Sensitivität)
Zeitfenster: Zeitreihendaten, die vom Krankenhauseintritt bis maximal 12 Monate nach dem Krankenhausaustritt erhoben wurden (kein genauer Zeitpunkt angegeben)
|
Algorithmus zur Vorhersage sepsisbedingter Mortalität (Sensitivität)
|
Zeitreihendaten, die vom Krankenhauseintritt bis maximal 12 Monate nach dem Krankenhausaustritt erhoben wurden (kein genauer Zeitpunkt angegeben)
|
|
Sepsisbedingte Mortalität (Spezifität)
Zeitfenster: Zeitreihendaten, die vom Krankenhauseintritt bis maximal 12 Monate nach dem Krankenhausaustritt erhoben wurden (kein genauer Zeitpunkt angegeben)
|
Algorithmus zur Vorhersage sepsisbedingter Mortalität (Spezifität)
|
Zeitreihendaten, die vom Krankenhauseintritt bis maximal 12 Monate nach dem Krankenhausaustritt erhoben wurden (kein genauer Zeitpunkt angegeben)
|
|
Bestimmung der Sepsis
Zeitfenster: Zeitreihendaten, die vom Krankenhauseintritt bis zum Krankenhausaustritt erfasst wurden; durchschnittlich 1 Monat (kein genauer Zeitpunkt angegeben)
|
Algorithmus zur Sepsis-Erkennung im Frühstadium (mindestens 12 Stunden vor klassischen Definitionen)
|
Zeitreihendaten, die vom Krankenhauseintritt bis zum Krankenhausaustritt erfasst wurden; durchschnittlich 1 Monat (kein genauer Zeitpunkt angegeben)
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Adrian Egli, PD Dr., Clinical Microbiology, University Hospital Basel
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 (Tatsächlich)
15. November 2019
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
31. Mai 2022
Studienabschluss (Geschätzt)
1. Dezember 2025
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
15. Oktober 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
16. Oktober 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
17. Oktober 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
25. März 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
28. Februar 2025
Zuletzt verifiziert
1. Februar 2025
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2019-01088; qu18Egli2
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 .