Evaluierung von ChatGPT-4 zur Erkennung von Infektionen der Operationsstelle anhand elektronischer Patientenakten nach kolorektalen Operationen. (Infect-IA-3)
Evaluierung von ChatGPT-4 zur Erkennung von Infektionen der Operationsstelle anhand elektronischer Patientenakten nach kolorektalen Operationen: Eine Studie zur diagnostischen Genauigkeit.
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
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 schwerwiegender unerwünschter 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 Studie zielt darauf ab, die Fähigkeit von ChatGPT zu bewerten, Infektionen nach chirurgischen Eingriffen (SSI) auf den drei vom CDC beschriebenen anatomischen Ebenen zu erkennen.
Die Studie wird retrospektiv die Ergebnisse des KI-Chatbots bei der Diagnose von SSI vergleichen, der anhand der US-amerikanischen CDC-Definitionskriterien trainiert wurde, mit einer großen Kohorte von Patienten mit elektiver kolorektaler Chirurgie, die bereits durch ein landesweites Überwachungssystem für nosokomiale Infektionen evaluiert wurden, das der vergleichende Goldstandard sein wird.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Josep Badia, MD, PhD
- Telefonnummer: 670702099
- E-Mail: jmbadiaperez@gmail.com
Studienorte
-
-
Barcelona
-
Granollers, Barcelona, Spanien, 08402
- Rekrutierung
- Hospital General de Granollers
-
Kontakt:
- Josep M Badia
- Telefonnummer: 670702099
- E-Mail: jmbadiaperez@gmail.com
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Wahlweise kolorektale Resektion
Ausschlusskriterien:
- Notoperation
- Bei der Operation liegt eine Infektion vor
- Früheres Darmstoma
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Patienten, die für SSI unter Verwendung der Standard -Manual -Überwachungsmethode bewertet wurden
Patienten, die sich in der kolorektalen Operation unterziehen, die sich für das landesweite SSI -Überwachungsprogramm angemeldet haben und mit der Standard -Manual -Überwachungsmethode für SSI bewertet wurden.
|
Diagnose von SSI durch manuelles System bei kolorektalen chirurgischen Eingriffen, die im SSI-Überwachungsprogramm enthalten sind.
|
|
Patienten, die von Open IA Chatgpt 4 Chatbot für SSI bewertet wurden
Patienten, die sich einer kolorektalen Operation unterziehen, die sich für das landesweite SSI -Überwachungsprogramm angemeldet haben und mit dem Open IA Chatgpt 4 Chatbot von Open IA auf SSI bewertet wurden.
|
Diagnose von SSI durch manuelles System bei kolorektalen chirurgischen Eingriffen, die im SSI-Überwachungsprogramm enthalten 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
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
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
- Infect-IA-3
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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 .