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Forecasting ED Overcrowding With Statistical Methods: A Prospective Validation Study

6. Januar 2022 aktualisiert von: Tampere University Hospital
The aim of this study is to prospectively validate statistical forecasting tools that have been widely used retrospectively in forecasting ED overcrowding

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Emergency department (ED) overcrowding is a chronic international issue that has been repeatedly associated with detrimental treatment outcomes such increased 10-day-mortality. Forecasting future overcrowding would enable pre-emptive staffing decisions that could alleviate or prevent overcrowding along with its detrimental effects.

Over the years, several predictive algorithms have been proposed ranging from generalized linear models to state space models and, more recently, deep learning algorithms. However, the performance of these algorithms has only been reported retrospectively and the clinically significant accuracy of these algorithms remains unclear.

In this study the investigators aim to investigate the accuracy of the previously reported ED forecasting algorithms in a prospective setting analogous to the way these tools would be used if used implemented as a decision-support system in a real-life clinical setting.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

160000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

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

16 Jahre und älter (Kind, Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Tampere University Hospital is an academic hospital located in Tampere, Finland. It serves a population of 535,000 in the Pirkanmaa Hospital District and, as a tertiary hospital, an additional population of 365,700 and provides level 1 trauma centre capabilities.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • All patients presenting in the Emergency Department

Exclusion Criteria:

  • No exclusion criteria

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Next day overcrowding
Zeitfenster: 24 hours
A day is defined as overcrowded if daily peak occupancy exceeds 80 patients, and severely overcrowded if daily peak occupancy exceeds 100 patients.
24 hours

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Number of hourly arrivals in the ED 24 hours ahead
Zeitfenster: 24 hour
24 hour
Hourly occupancy in the ED 24 hours ahead
Zeitfenster: 24 hour
24 hour
Number of daily arrivals in the ED 7 days ahead
Zeitfenster: 24 hour
24 hour
Daily peak occupancy in the ED 7 days ahead
Zeitfenster: 24 hours
24 hours

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Tampere University Hospital

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. Januar 2022

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

28. Februar 2022

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. Dezember 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. Dezember 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. Dezember 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. Januar 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

6. Januar 2022

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • ed-pro

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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