PACT -Beteiligung an Kardiologiepatienten
Frühe Pakt -Beteiligung an Kardiologiepatienten unter Verwendung maschineller Lernen
Ziel dieser Studie ist es, die Effektivität eines maschinellen Lernmodells (MLA-Modells) zu bestimmen, das ein schwerwiegendes Herzereignis innerhalb der nächsten drei Monate im Vergleich zu Vorab- und Nachverymnung bei pädiatrischer Herzstation vorhersagt. Die Hauptfragen, die es beantworten soll, sind, ob die Bereitstellung des ML -Modells:
- Erhöht die PACT -Konsultation innerhalb der nächsten drei Monate unter den Zulassungen ohne Beteiligung der Pakte in den letzten 100 Tagen
- Erhöht die PACT -Konsultation oder einen Besuch innerhalb der nächsten drei Monate unter denjenigen, die in diesem Zeitraum ein ernstes Herzereignis veranstalten
- Verringert die Zeit für die Beratung von Pakten oder einen Besuch zwischen denjenigen, die von Pakt in dieser Zeit gesehen werden
- Verringert die Inzidenz des Todes in der Intensivstation (ICU).
- Erhöht die Dokumentation der Pflegeziele
Mit hohem Risikokardiologiepatienten werden jeden Morgen von einem ML-Modell identifiziert. Wenn der Patient im vergangenen Jahr vom PACT -Team gesehen wurde, wird das Update an die PACT -Teammitglieder gilt. Wenn der Patient vom PACT -Team nicht gesehen wurde, wird die E -Mail an den für den Patienten verantwortlichen Kardiologiearzt gesendet. Dieser Arzt wird entscheiden, ob eine PACT -Konsultation aufgrund ihres klinischen Urteils erforderlich ist. In diesem Fall wird eine Überweisung unter Verwendung des üblichen Prozesses durchgeführt. Die Ergebnisse der identifizierten Patienten werden vor und nach der Einführung verglichen.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Im Krankenhaus für kranke Kinder (Sickkids) ist die Zusammenarbeit zwischen Kardiologie und Palliativversorgung viel stärker als andere Zentren, wobei die routinemäßige Beteiligung an Patienten für Herztransplantationen in Betracht gezogen wird. Trotzdem wäre eine frühere Beteiligung der Palliativversorgung vorteilhaft. Unsere Co-Investigatoren für Kardiologie identifizierten Patienten, die von früheren Beteiligung von Palliative Care Team als diejenigen profitieren würden, die fortgeschrittene Herztherapien (definiert als ventrikuläres Assist-Gerät (VAD) und die Wartezeit für Herztransplantation) und diejenigen, die sterben, erhielten.
Wir haben eine klinische Bereitstellungsumgebung namens Sickkids Enterprise-wide Daten in Azure Repository (SEDAR) erstellt. [1] SEDAR ist ein modularer und robuster Ansatz, um grundlegende Daten zu liefern, die in mehreren ML-Projekten wiederverwendbar sind. Es bietet validierte EHR -Daten in einem standardisierten und kuratierten Schema. ML ist ein vielversprechender Ansatz, um Herzpatienten mit dem höchsten Risiko dieser schwerwiegenden Herzergebnisse zu identifizieren, die möglicherweise von einer früheren Beteiligung des Palliativ -Versorgungsteams profitieren können. Um die Wirksamkeit dieses Ansatzes zu bewerten, werden die Patientenergebnisse vor und nach der Einführung des ML-Modells verglichen. Die Vorperiode umfasst Patienten, die vor dem Einsatz für einen Zeitraum von 12 Monaten aufgenommen wurden (ab 15 Monaten vor dem Einsatz). Die Post-Periode umfasst Patienten, die für einen Zeitraum von 12 Monaten nach dem Einsatz von 3 Monaten nach dem Einsatz aufgenommen wurden.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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-
-
Toronto, Kanada, M5G1X8
- The Hospital for Sick Children
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Stationäre Kinder, die zur Kardiologie eingeliefert wurden
Ausschlusskriterien:
- Voraussichtlich vor Mitternacht am Tag der Zulassung entlassen werden
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Unterstützende Pflege
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: ML -Modell
Herzpatienten, die durch ein ML -Modell identifiziert wurden, um das höchste Risiko für schwerwiegende Herzergebnisse zu haben.
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Das ML -Modell, das ein schwerwiegendes Herzereignis bei Herzpatienten vorhersagt, das als VAD -Verfahren definiert ist und in den nächsten drei Monaten auf Herztransplantation oder Tod aufgelistet ist.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Anteil der Zulassungen mit einer PACT -Konsultation innerhalb der nächsten drei Monate unter den Zulassungen ohne Pakt -Beteiligung an den letzten 100 Tagen
Zeitfenster: Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Das primäre Ergebnis wird der Anteil der Zulassungen mit der PACT -Konsultation innerhalb der nächsten drei Monate unter den Zulassungen ohne PACT -Beteiligung an den letzten 100 Tagen sein.
Diese Variable wird mit SEDAR gemessen.
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Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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PACT -Beratung oder Besuch innerhalb der nächsten drei Monate unter denen mit einer positiven Modellvorhersage
Zeitfenster: Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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PACT -Beratung oder Besuch innerhalb der nächsten drei Monate unter denen mit einer positiven Modellvorhersage wird unter Verwendung von SEDAR gemessen.
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Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Zeit für Paktkonsultation oder Besuche zwischen den von Pakt gesehen
Zeitfenster: Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Zeit für die Paktkonsultation oder einen Besuch der von PACT gesehenen Pakten wird mit SEDAR gemessen.
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Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Tod auf der Intensivstation
Zeitfenster: Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Der Tod auf der Intensivstation wird mit SEDAR gemessen.
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Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Dokumentation der Pflegeziele
Zeitfenster: Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Die Pflegeziele werden durch Diagrammüberprüfung abstrahiert.
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Zeit der Einschreibung auf 3 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Lillian Sung, MD, PhD, The Hospital for Sick Children
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Geschätzt)
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
Andere Studien-ID-Nummern
- 3433
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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
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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