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Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage klinischer Ergebnisse bei Patienten, die während der 4 Pandemiewellen wegen COVID-19-Pneumonie ins Krankenhaus eingeliefert wurden (AI COVID-19)

22. Mai 2024 aktualisiert von: Stefania Piconi, Azienda Ospedaliera di Lecco

Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage klinischer Ergebnisse wie Tod und Komplikationen bei Patienten, die während der 4 Pandemiewellen am ASST von Lecco wegen COVID-Pneumonie ins Krankenhaus eingeliefert wurden.

Vorhersagemodelle können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Während der Notlage der COVID-19-Pandemie haben sie sich sogar als wichtig erwiesen, um Gesundheitssysteme bei der Planung strategischer Entscheidungen und bei der Formulierung von Gesundheitsrichtlinien zur Eindämmung der Krankheit zu unterstützen.

Insbesondere die Covid-19-Pandemie stellt unser Gesundheitssystem vor eine echte Herausforderung. In Italien wurde es in vier Hauptwellen unterteilt, die jeweils durch unterschiedliche Patiententypen und unterschiedliche Therapieansätze gekennzeichnet waren, die auf der Grundlage neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse schrittweise verbessert wurden.

Ziel ist es, eine Studie über die Daten von Patienten durchzuführen, die wegen COVID-19 im ASST von Lecco während aller vier Pandemiewellen mit unterschiedlichem Schweregrad der Erkrankung ins Krankenhaus eingeliefert wurden, die interessierenden Daten zu sammeln und sie mithilfe künstlicher Intelligenz anzuwenden um wiederkehrende Muster des klinischen Ergebnisses in Bezug auf Überleben und sekundäre infektiöse Komplikationen zu identifizieren, um neue zuverlässige prädiktive statistische Modelle zu erstellen, die zur Vorhersage des Ergebnisses der Patienten selbst verwendet werden können.

Das große Ziel dieses Projekts besteht darin, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz auf Daten von so großer Menge es uns ermöglichen kann, gültige statistische Modelle zu erstellen, die dann hypothetisch auf jeden Patienten angewendet werden können, um auf der Grundlage anamnestischer Merkmale blutchemische Parameter vorherzusagen. zu Studienbeginn und bei der festgelegten Behandlung, die Überlebenswahrscheinlichkeit und Komplikationen

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

5000

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

Studienorte

  • Italien
      • Lecco, Italien, 23900
        • Stefania Piconi

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Für jeden Patienten werden Informationen gesammelt über:

  • Persönliche Daten (d. h. Alter, Geschlecht, Nationalität);
  • Datum des Krankenhausaufenthalts und der Entlassung (oder des Todes)
  • Komorbiditäten;
  • Behandlungen wegen Covid19;
  • Mögliche Impfung gegen Covid19, Datum und Anzahl der Dosen;
  • Mögliches Auftreten von Sekundärinfektionen und/oder Komplikationen;
  • Blutchemische Tests bei der Aufnahme

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter > 18 Jahre;
  • Krankenhausaufenthalt wegen COVID-19-Pneumonie bei ASST Lecco.

Ausschlusskriterien:

  • Krankenhausaufenthalt oder Feststellung einer asymptomatischen SARS-CoV-2-Infektion.

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
COVID-19 1° Welle
Krankenhauspatienten wegen COVID19-Pneumonie während der ersten Welle (FEB-MAI 2020)
Sonstiges: Künstliche Intelligenz zur Vorhersage klinischer Ergebnisse
Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage klinischer Ergebnisse wie Tod und Komplikationen bei Patienten, die während der 4 Pandemiewellen wegen einer COVID-Pneumonie ins Krankenhaus eingeliefert wurden
COVID-19 2° Welle
Krankenhauspatienten wegen COVID19-Pneumonie während der zweiten Welle (OKT-DEZ 2020)
Sonstiges: Künstliche Intelligenz zur Vorhersage klinischer Ergebnisse
Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage klinischer Ergebnisse wie Tod und Komplikationen bei Patienten, die während der 4 Pandemiewellen wegen einer COVID-Pneumonie ins Krankenhaus eingeliefert wurden
COVID-19 3° Welle
Krankenhauspatienten wegen COVID19-Pneumonie während der dritten Welle (GEN-MAI 2021)
Sonstiges: Künstliche Intelligenz zur Vorhersage klinischer Ergebnisse
Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage klinischer Ergebnisse wie Tod und Komplikationen bei Patienten, die während der 4 Pandemiewellen wegen einer COVID-Pneumonie ins Krankenhaus eingeliefert wurden
COVID-19 4° Welle
Krankenhauspatienten wegen COVID19-Pneumonie während der vierten Welle (NOV 2021 – MÄRZ 2022)
Sonstiges: Künstliche Intelligenz zur Vorhersage klinischer Ergebnisse
Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage klinischer Ergebnisse wie Tod und Komplikationen bei Patienten, die während der 4 Pandemiewellen wegen einer COVID-Pneumonie ins Krankenhaus eingeliefert wurden

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Konstruktion von Vorhersagemodellen
Zeitfenster: 6 Monate
Erstellung von Vorhersagemodellen zur Bewertung klinischer Ergebnisse wie Tod und/oder Ausbruch einer Sekundärinfektion auf der Grundlage der im Zusammenhang mit den 4 COVID-19-Wellen gesammelten Daten.
6 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Azienda Ospedaliera di Lecco

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 (Geschätzt)

1. Juni 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. September 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. Mai 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. Mai 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

22. Mai 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

23. Mai 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. Mai 2024

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI COVID-19

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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