- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04951973
Auf Deep Learning basierender Frühwarnwert bei der Aktivierung von Rapid Response Teams
Vergleich von Deep-Learning-basiertem Frühwarn-Score und herkömmlichem Screening-System bei der Aktivierung von Rapid-Response-Teams bei Patienten auf Allgemeinstationen
Studienübersicht
Status
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
SPTTS ist das repräsentative Trigger-Tracking-System. Zusätzlich zum herkömmlichen SPTTS wird DEWS zu jedem Zeitpunkt durch den zuvor entwickelten Algorithmus berechnet. SPTTS und DEWS werden gleichzeitig auf der Screening-Tafel gezeigt. Das schnelle Einsatzteam führt die Rettungsaktion wie zuvor durch, indem es sowohl SPTTS als auch DEWS gleichzeitig verwendet.
Die Alarmschwelleneinstellung von DEWS wird jeden Monat auf 70 Punkte, 75 Punkte und 80 Punkte geändert.
Die primären und sekundären Ergebnisse werden ausgewertet, um SPTTS und DEWS (basierend auf jedem Schwellenwert) zu vergleichen.
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Yeon Joo Lee, MD
- Telefonnummer: 82-31-787-7082
- E-Mail: yjlee1117@snubh.org
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die auf der allgemeinen Station aufgenommen und durch ein krankenhausinternes Schnellreaktionssystem überwacht werden
Ausschlusskriterien:
- Patienten, die auf der Kinderstation aufgenommen wurden
- Patienten in Notaufnahme, Intensivstation und Operationssaal
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Herzstillstand im Krankenhaus
Zeitfenster: 3 Monate
|
Vergleichen Sie die Vorhersagbarkeit eines Herzstillstands im Krankenhaus zwischen DEWS und SPTTS.
|
3 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Alarm Zufall
Zeitfenster: 3 Monate
|
Werten Sie die Alarmkoinzidenz zwischen DEWS und SPTTS aus.
|
3 Monate
|
Gesamtzahl der Alarme.
Zeitfenster: 3 Monate
|
Vergleichen Sie die Gesamtalarmzahl zwischen DEWS und SPTTS.
|
3 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Kwon JM, Lee Y, Lee Y, Lee S, Park J. An Algorithm Based on Deep Learning for Predicting In-Hospital Cardiac Arrest. J Am Heart Assoc. 2018 Jun 26;7(13):e008678. doi: 10.1161/JAHA.118.008678.
- Cho KJ, Kwon O, Kwon JM, Lee Y, Park H, Jeon KH, Kim KH, Park J, Oh BH. Detecting Patient Deterioration Using Artificial Intelligence in a Rapid Response System. Crit Care Med. 2020 Apr;48(4):e285-e289. doi: 10.1097/CCM.0000000000004236.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (ERWARTET)
Primärer Abschluss (ERWARTET)
Studienabschluss (ERWARTET)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
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
- DEWS_2021
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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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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