Aprendizaje automático no supervisado para la agrupación de pacientes sépticos para determinar el tratamiento óptimo
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Inscripción
Fase
Fase
- Fase 2
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Qingqing Mao, PhD
- Número de teléfono: 5108269508
- Correo electrónico: qmao@dascena.com
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:
- Todos los adultos mayores de 18 años que sean miembros de una de las subpoblaciones clínicas estudiadas en este ensayo son elegibles para participar en el estudio.
Criterio de exclusión:
- menores de 18 años
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Triple
Número de brazos
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazoGrupo de participantes/brazo |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Algoritmo específico del tratamiento de fluidos
El brazo experimental involucrará a pacientes monitoreados por la versión personalizada de tratamiento de fluidos de InSight.
|
El algoritmo InSight, que extrae información de la historia clínica electrónica (EHR, por sus siglas en inglés) de un paciente para predecir la aparición de sepsis grave, y en este estudio se personalizará para diferenciar entre grupos de pacientes que responden de manera similar al tratamiento con fluidos según la naturaleza de la progresión de su enfermedad. .
|
|
Comparador activo: Visión estándar
El brazo de control involucrará a pacientes monitoreados con la versión estándar, sin tratamiento específico de InSight.
|
El algoritmo InSight no personalizado que extrae información de la historia clínica electrónica (EHR) de un paciente para predecir la aparición de sepsis grave.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Mortalidad intrahospitalaria basada en SIRS
Periodo de tiempo: Al finalizar los estudios, un promedio de 8 meses
|
Mortalidad atribuida a pacientes que cumplen dos o más criterios SIRS en algún momento de su estancia
|
Al finalizar los estudios, un promedio de 8 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Qingqing Mao, PhD, Dascena, Inc.
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Calvert J, Mao Q, Hoffman JL, Jay M, Desautels T, Mohamadlou H, Chettipally U, Das R. Using electronic health record collected clinical variables to predict medical intensive care unit mortality. Ann Med Surg (Lond). 2016 Sep 6;11:52-57. doi: 10.1016/j.amsu.2016.09.002. eCollection 2016 Nov.
- Shimabukuro DW, Barton CW, Feldman MD, Mataraso SJ, Das R. Effect of a machine learning-based severe sepsis prediction algorithm on patient survival and hospital length of stay: a randomised clinical trial. BMJ Open Respir Res. 2017 Nov 9;4(1):e000234. doi: 10.1136/bmjresp-2017-000234. eCollection 2017.
- Mao Q, Jay M, Hoffman JL, Calvert J, Barton C, Shimabukuro D, Shieh L, Chettipally U, Fletcher G, Kerem Y, Zhou Y, Das R. Multicentre validation of a sepsis prediction algorithm using only vital sign data in the emergency department, general ward and ICU. BMJ Open. 2018 Jan 26;8(1):e017833. doi: 10.1136/bmjopen-2017-017833.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Anticipado)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Anticipado)
Finalización del estudio
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Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- 19-426246
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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