Early Detection of Clinical Deterioration in Patients With COVID-19 Using Machine Learning (COVID-19)
30 de marzo de 2021 actualizado por: University Hospital Tuebingen
The aim of this study is to use artificial intelligence in the form of machine learning analysing vital signs as well as symptoms of patients suffering from Covid19 to identify predictors of disease progression and severe course of disease.
Descripción general del estudio
Estado
Desconocido
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
1000
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Tuebingen, Alemania, 72076
- Reclutamiento
- University Hospital of Tuebingen
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Contacto:
- Annika Buchholz, Ph.D.
- Número de teléfono: +4915151819576
- Correo electrónico: annika.buchholz@tuebingen.mpg.de
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Contacto:
- Juergen Hetzel, M.D.
- Número de teléfono: +491622919339
- Correo electrónico: juergen.hetzel@med.uni-tuebingen.de
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Sub-Investigador:
- Bijoy N Atique, M.D.
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Investigador principal:
- Juergen Hetzel, M.D.
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Sub-Investigador:
- Maik Haentschel, M.D.
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
N/A
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
Patients with detection of SARS-CoV2
Descripción
Inclusion Criteria:
- Written informed consent
- Age >= 18 years
- Detection of SARS-CoV2 within the past 5 days
Exclusion Criteria:
- Inability to measure vital parameters and document symptoms
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Training cohort
Randomly selection of 80% of the study population.
The machine learning algorithm is trained on this dataset
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Machine learning on vital parameters, clinical symptoms and underlying diseases
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Validation cohort
Randomly selection of 20% of the study population.
The machine learning algorithm which was trained on the basis of the training data cohort is validated on the validation cohort.
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Quantification of the prediction power and identification of the most relevant predictive parameters
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Probability of Participants for Hospitalisation or Fatal Outcome
Periodo de tiempo: Detection of severe acute respiratory syndrome- Corona Virus 2 (SARS-CoV2) to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of severe acute respiratory syndrome- Corona Virus 2 (SARS-CoV2) to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Probability of Participants for Intensive Care Unit Admission
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Probability of Participants for Fatal Outcome
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Prediction of persisting health impairment by using standardized questionnaires
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of symptoms, vital parameters and comorbidities predicting clinical course
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of size of training data set
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of viral load on the course of disease/ clinical outcome
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of different virus variants on the course of disease/ clinical outcome
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of SARS-CoV2 vaccination (yes/no) on the course of disease/ clinical outcome
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Evaluation of parameters (symptoms, vital parameters, comorbidities) according to their potential of clinical course predictions
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Probability of Participants for hospitalisation
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of different SARS-CoV2 vaccines on the course of disease/ clinical outcome
Periodo de tiempo: Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Silla de estudio: Bernhard Schoelkopf, PhD, Max-Planck-Institute, Tuebingen, Germany
- Investigador principal: Juergen Hetzel, MD, University Hospital of Tuebingen, Tuebingen, Germany
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de febrero de 2021
Finalización primaria (Anticipado)
31 de julio de 2021
Finalización del estudio (Anticipado)
31 de diciembre de 2021
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
24 de marzo de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
30 de marzo de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
2 de abril de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
2 de abril de 2021
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
30 de marzo de 2021
Última verificación
1 de enero de 2021
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Procesos Patológicos
- Infecciones por coronavirus
- Infecciones por coronaviridae
- Infecciones por Nidovirales
- Infecciones por virus de ARN
- Enfermedades virales
- Infecciones
- Infecciones del Tracto Respiratorio
- Enfermedades de las vías respiratorias
- Neumonía Viral
- Neumonía
- Enfermedades pulmonares
- Atributos de la enfermedad
- Enfermedad progresiva
- COVID-19
- Deterioro Clínico
Otros números de identificación del estudio
- TEDDI
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .