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Bewertung der Wirksamkeit von ChatGPT bei der Erkennung von Infektionen der Operationsstelle nach einer elektiven kolorektalen Operation (ChatCCR)

2. Oktober 2024 aktualisiert von: Josep M Badia, Hospital de Granollers

Die epidemiologische Überwachung ist eine der acht Kernkomponenten der Infektionspräventions- und -kontrollprogramme der Weltgesundheitsorganisation. Dazu gehören Überwachungsprogramme für postoperative Wundinfektionen (SSI).

Derzeit führen Infektionskontrollteams bei der SSI-Überwachung eine manuelle, zeitaufwändige Arbeit durch, die den Übergang zu einer automatisierten Überwachung unter Nutzung der neuen Informationstechnologie ermöglichen könnte.

Ziel dieser Studie war es, die Fähigkeit von ChatGPT-4o zu bewerten, Infektionen an der Operationsstelle auf den drei anatomischen Ebenen zu erkennen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Healthcare-assoziierte Infektionen (HAIs) wirken sich negativ auf die Gesundheit der Patienten aus, stellen eine erhebliche gesundheitliche und wirtschaftliche Belastung für die Gesundheitssysteme dar und gelten als die am besten vermeidbare Ursache für schwerwiegende unerwünschte Ereignisse bei Krankenhauspatienten.

Die epidemiologische Überwachung ist eine der acht Kernkomponenten der Infektionspräventions- und Kontrollprogramme der Weltgesundheitsorganisation (WHO). Dazu gehören Überwachungsprogramme für postoperative Wundinfektionen (SSI), die sich bei allen Arten von Operationen und in einer Vielzahl von Situationen als wirksam erwiesen haben.

Damit ein Programm wirksam ist, muss die Überwachung auf HCAIs aktiv, prospektiv und kontinuierlich sein und einen Überwachungszeitraum von bis zu 30–90 Tagen nach der Intervention umfassen, um die hohe Rate an SSIs abzudecken, die nach der Entlassung festgestellt werden.

Derzeit führen Infektionskontrollteams eine manuelle, prospektive, zeitaufwändige und fast handwerkliche Arbeit aus, die den Übergang zu einer automatisierten oder halbautomatischen Überwachung ermöglichen sollte, die die Möglichkeiten der heutigen Informationstechnologie nutzt.

Die Entwicklung von Überwachungssystemen sollte von diesen neuen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz profitieren und eine automatisierte Erkennung vermuteter SSI-Nebenwirkungen aus klinischen Kurstexten, mikrobiologischen Berichten oder der Kodierung von Diagnosen, Verfahren, Komplikationen und Rückübernahmen ermöglichen.

Diese Pilotstudie zielt darauf ab, die Fähigkeit von ChatGPT zu bewerten, Infektionen nach chirurgischen Eingriffen (SSI) auf den drei vom CDC beschriebenen anatomischen Ebenen zu erkennen. Ziel ist es, die Ergebnisse des KI-Chatbots bei der Diagnose von SSI, der anhand der US-amerikanischen CDC-Definitionskriterien trainiert wurde, retrospektiv mit einer Kohorte von Patienten mit elektiver kolorektaler Chirurgie zu vergleichen, die über ein landesweites Überwachungssystem für nosokomiale Infektionen evaluiert wurden.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

122

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Spanien
    • Barcelona
      • Granollers, Barcelona, Spanien, 08402
        • Hospital General de Granollers

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

N/A

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten, die sich im Zeitraum 2020–2022 in Katalonien einer elektiven kolorektalen Operation unterziehen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Wahlweise kolorektale Resektion

Ausschlusskriterien:

  • Notoperation
  • Bei der Operation liegt eine Infektion vor
  • Früheres Darmstoma

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 wurden mithilfe der standardmäßigen manuellen Überwachungsmethode auf ILQ untersucht
Patienten, die sich einer kolorektalen Operation unterzogen, wurden in das landesweite ILQ-Überwachungsprogramm aufgenommen und anhand der standardmäßigen manuellen Überwachungsmethode auf ILQ untersucht.
Diagnosetest: Diagnose von SSI
Vergleich des manuellen Systems und ChatGPT für die SSI-Diagnose bei kolorektalen chirurgischen Eingriffen, die im SSI-Überwachungsprogramm registriert sind.
ILQ-Patienten, die mit dem ChatGPT 4-Chatbot von Open IA bewertet wurden
Patienten, die sich einer kolorektalen Operation unterziehen, wurden in das landesweite ILQ-Überwachungsprogramm aufgenommen und mithilfe des ChatGPT 4-Chatbots von Open IA auf ILQ untersucht.
Diagnosetest: Diagnose von SSI
Vergleich des manuellen Systems und ChatGPT für die SSI-Diagnose bei kolorektalen chirurgischen Eingriffen, die im SSI-Überwachungsprogramm registriert sind.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Rate an postoperativen Wundinfektionen
Zeitfenster: 30 Tage
Rate von Infektionen an der Operationsstelle gemäß den Definitionen des CDC-NHSN (Centers for Disease Control and Prevention – National Healthcare Safety Network)
30 Tage

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Hospital de Granollers

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. August 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. September 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. September 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. August 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

15. August 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

3. Oktober 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

2. Oktober 2024

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • HGG2024_03

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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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