Algoritmo predictivo para EValuación e Intervención en SEpsis (PREVISE)
Predicción de sepsis grave mediante un algoritmo de aprendizaje automático
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Inscripción
Fase
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
West Virginia
-
Huntington, West Virginia, Estados Unidos, 25701
- Cabell Huntington Hospital
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Serán elegibles todos los pacientes adultos que visiten el departamento de emergencias o que sean admitidos en las salas de la unidad de cuidados intensivos (UCI) participantes del Hospital Cabell Huntington.
Criterio de exclusión:
- Se excluirán todos los pacientes menores de 18 años.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: No aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación factorial
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Número de brazos
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazoGrupo de participantes/brazo |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: A la vista
El proveedor de atención médica recibe una alerta de InSight para pacientes con tendencia a sepsis grave.
El proveedor de atención médica también recibe información del detector de sepsis grave en el registro de salud electrónico de CHH.
|
Al recibir una alerta de InSight, el proveedor de atención médica sigue las prácticas estándar para evaluar una posible sepsis (grave) e intervenir en consecuencia.
Al recibir información del detector de sepsis grave en el registro de salud electrónico de CHH, el proveedor de atención médica sigue las prácticas estándar para evaluar la posible sepsis (grave) e intervenir en consecuencia.
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Comparador activo: Sin conocimiento
El proveedor de atención médica no recibe ninguna alerta de InSight.
El proveedor de atención médica recibe información del detector de sepsis grave en el registro de salud electrónico de CHH.
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Al recibir información del detector de sepsis grave en el registro de salud electrónico de CHH, el proveedor de atención médica sigue las prácticas estándar para evaluar la posible sepsis (grave) e intervenir en consecuencia.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Mortalidad intrahospitalaria
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
|
A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
Duración de la estancia hospitalaria
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
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A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
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Otras medidas de resultado
Otras medidas de resultado
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Readmisión hospitalaria
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
|
A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
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Duración de la estancia en la UCI
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
|
A través de la finalización del estudio, un promedio de 30 días
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Hoyt Burdick, Cabell Huntington Hospital
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Calvert J, Desautels T, Chettipally U, Barton C, Hoffman J, Jay M, Mao Q, Mohamadlou H, Das R. High-performance detection and early prediction of septic shock for alcohol-use disorder patients. Ann Med Surg (Lond). 2016 May 10;8:50-5. doi: 10.1016/j.amsu.2016.04.023. eCollection 2016 Jun.
- Calvert JS, Price DA, Chettipally UK, Barton CW, Feldman MD, Hoffman JL, Jay M, Das R. A computational approach to early sepsis detection. Comput Biol Med. 2016 Jul 1;74:69-73. doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.05.003. Epub 2016 May 12.
- Desautels T, Calvert J, Hoffman J, Jay M, Kerem Y, Shieh L, Shimabukuro D, Chettipally U, Feldman MD, Barton C, Wales DJ, Das R. Prediction of Sepsis in the Intensive Care Unit With Minimal Electronic Health Record Data: A Machine Learning Approach. JMIR Med Inform. 2016 Sep 30;4(3):e28. doi: 10.2196/medinform.5909.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Actual)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Publicado por primera vez
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización publicada
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- 1097090-1
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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