- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05382000
Herramienta de clasificación avanzada de inteligencia artificial (IA) para emergencias G&O (TIAGO)
Evaluación de una Herramienta de Triaje Avanzado para Urgencias de Ginecología y Obstetricia Basada en Algoritmos de Inteligencia Artificial
El triaje representa la primera oportunidad para clasificar a los pacientes que acuden a un Servicio de Urgencias (SU) y poder identificar, priorizar a los pacientes de alto riesgo y asignar de forma eficiente los limitados recursos de los que se dispone. Por tanto, el objetivo del triaje en urgencias es priorizar a los pacientes, detectando aquellos que son urgentes (que no pueden esperar a ser atendidos). Se define urgencia como aquella situación clínica con capacidad de generar deterioro o peligro para la salud o la vida del paciente, en función del tiempo transcurrido entre su aparición y la instauración de un tratamiento eficaz, que determina un episodio asistencial con importantes necesidades de intervención en un corto período de tiempo. Actualmente existen seis sistemas o modelos de triaje estructurados sistemáticamente en 5 niveles.
Aunque simple en concepto, la práctica del triaje es desafiante debido a la presión del tiempo, las limitaciones de la información disponible, las diversas condiciones médicas de los pacientes y una gran confianza en la intuición por parte de los profesionales que lo realizan. lo que condiciona una gran variabilidad en la misma. Por otro lado, casi la mitad de las visitas de adultos a los SU a nivel nacional se clasifican como nivel 3 en un sistema de triaje estructurado de 5 niveles, lo que convierte al nivel 3 en un grupo heterogéneo con pacientes con diversas patologías, en el que el triaje no es capaz de diferenciarlos con precisión, y esta incapacidad plantea riesgos de seguridad para los pacientes más gravemente enfermos ("sub-triage") y puede influir en la precisión y eficiencia en la asignación de recursos cuando se sobrestima a los pacientes con baja agudeza. Por tanto, parece necesario desarrollar nuevos procedimientos de triaje que permitan mejorar su precisión y reducir la variabilidad interindividual.
TIAGO es un estudio prospectivo, unicéntrico, observacional y comparativo para determinar la validez del Mediktor ® Triage y su eficacia con respecto al sistema de triaje actual y el “gold standard” (diagnóstico del médico).
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Estudio prospectivo, intervencionista, comparativo para determinar la validez del Mediktor ® Triage y su eficacia con respecto al sistema "Model Andorra of Triage" (MAT) y el "gold standard" (diagnóstico médico).
Obtención del consentimiento informado. Se ofrecerá la participación en el estudio a todas aquellas pacientes que acudan al Servicio de Urgencias de Ginecología y Obstetricia del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau durante el periodo de estudio y que cumplan los criterios de inclusión. También se proporcionará una hoja de información sobre el estudio a cada paciente.
Triaje secuencial Una vez obtenido el consentimiento del paciente, éste será valorado secuencialmente en el mismo espacio de triaje. Inicialmente, una enfermera del Servicio de Ginecología y Obstetricia clasificará a la paciente en la caja de triaje mediante el sistema MAT según la práctica habitual. A continuación, otro profesional del centro, formado en el uso de la herramienta Mediktor Hospital ®, y que no haya estado presente en la clasificación convencional, realizará el triaje avanzado en el mismo espacio, siendo ambos profesionales ciegos al resultado de cada uno de ellos. las herramientas. En el caso de que el primer triaje realizado con MAT diera a los investigadores un nivel de emergencia 1, no se realizaría el triaje con la herramienta Mediktor, ya que en este caso se priorizaría la atención inmediata del paciente.
Atención en el Servicio de Urgencias Una vez realizado el triaje secuencial, la paciente regresará a Urgencias de Ginecología y Obstetricia. Los cuidados del paciente se realizarán según la práctica clínica habitual, tras la valoración del triaje realizado con el sistema MAT.
Recuperación de datos e ingreso en Formulario de Recuperación de Datos (DRF) Todos los datos de las variables del estudio serán recuperados del parte de emergencia emitido en el área de Emergencias Ginecológicas y Obstetricas y serán ingresados en un DRF electrónico para su posterior análisis y procesamiento.
Evaluación de la Eficacia
Principales variables de evaluación Nivel de triaje asignado por MAT, Nivel de triaje asignado por Mediktor Hospital
Variables secundarias de evaluación
- Variables de afiliación (administrativas): Fecha de nacimiento, sexo, residencia, financiación, fecha y hora de llegada a urgencias o registro administrativo, forma de llegada a urgencias (a pie propio, ambulancia, etc…), motivo de la urgencia (enfermedad común, accidente de tráfico, escolar…).
- Variables de triaje: Fecha y hora de triaje, tiempo de duración del triaje, motivo clínico codificado de consulta, reingreso en 72 horas, motivo de reingreso, nivel de triaje, número de reevaluaciones, nivel de triaje de cada reevaluación.
- Variables de atención: fecha y hora de la visita a urgencias, solicitud de prueba adicional, tipo de prueba adicional, parámetros analíticos solicitados (si corresponde), diagnóstico según Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) (primario y secundario), procedimientos más importantes realizados , ingreso del paciente > 24h), fecha y hora de ingreso, cirugía urgente, tiempo de estancia en urgencias (LOS) que es el tiempo que el paciente permanece en urgencias desde que ingresa en el hospital hasta que es dado de alta u hospitalizado. Número de pacientes ingresados en el hospital y número de pacientes dados de alta. Número de consultas / revisitas de urgencia en las primeras 72 horas tras el alta.
- Variables del alta: circunstancia del alta o motivo del alta de urgencia (alta domiciliaria, ingreso hospitalario, traslado a otro centro, alta voluntaria, fuga, egreso…), identificación del centro de transferencia, fecha y hora del alta, fecha y hora de alta, transporte de salida, causa del éxito, tiempo dedicado a emergencias, registro cancelado
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Josep Estadella Tarriel
- Número de teléfono: +34 652455257
- Correo electrónico: jestadella@santpau.cat
Ubicaciones de estudio
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Barcelona, España
- Reclutamiento
- Hospital de la Santa Creu i Sant Pau
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Contacto:
- Josep Estadella
- Número de teléfono: +34935537041
- Correo electrónico: jestadella@santpau.cat
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Investigador principal:
- Josep Esatdella
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Ser mayor de 18 años
- Comprender y aceptar los procedimientos del estudio.
- Firmar el consentimiento informado.
Criterio de exclusión:
- No ser capaz de comprender la naturaleza del estudio y/o los procedimientos a seguir
- No firmar el consentimiento informado
- Ser menor de 18 años
- Emergencia nivel 1 a través del sistema de triaje actual
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Otro: Intervención
Se propondrá la inclusión en el estudio a todas las pacientes que acudan al Servicio de Urgencias del Servicio de Ginecología y Obstetricia. Los procedimientos previstos para este grupo son los siguientes:
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Tras el triaje convencional, un segundo médico independiente confeccionará el traje con la herramienta Mediktor Hospital. En menos de 3 minutos y con una media de 14 preguntas, Mediktor realiza un interrogatorio muy similar al que haría un médico de urgencias. La versión profesional permite al profesional de la salud modificar el curso de las preguntas en medio de la evaluación, si considera necesario profundizar en algún aspecto de la anamnesis. El sistema le permite ver en tiempo real las enfermedades que Mediktor considera posibles durante la evaluación. Al final del proceso de triaje, Mediktor ofrece el nivel de urgencia y una lista de posibles diagnósticos en función de los signos y síntomas respondidos. El profesional puede cambiar el nivel de urgencia si lo considera beneficioso para el paciente. Una vez realizados los dos triajes (Convencional y Mediktor), el paciente será atendido según los protocolos asistenciales del centro. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Número de pacientes con equivalencia entre clasificaciones de triaje de urgencias
Periodo de tiempo: 3 días
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Correspondencia de clasificación de emergencias entre la herramienta de triaje avanzada IA (Hospital Mediktor) y el sistema de triaje actual.
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3 días
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Número de pacientes con el mismo diagnóstico en la herramienta de clasificación avanzada y el informe de alta de emergencia (estándar de oro)
Periodo de tiempo: 3 días
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Evaluar la correlación entre el prediagnóstico proporcionado por la herramienta de triaje avanzado y el diagnóstico ofrecido por el médico en el informe de alta de urgencias.
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3 días
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Número de pacientes con buena correlación entre las pruebas complementarias solicitadas por la herramienta de triaje avanzado con patrón oro
Periodo de tiempo: 3 días
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Evaluar la correlación entre las pruebas complementarias propuestas por la herramienta de triaje avanzado y las solicitadas por los médicos durante la visita a urgencias, siguiendo los protocolos asistenciales del centro.
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3 días
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Colaboradores e Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Josep Estadella Tarriel, Fundació Institut de Recerca de l'Hospital de la Santa Creu i Sant Pau
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Elias P, Damle A, Casale M, Branson K, Churi C, Komatireddy R, Feramisco J. A Web-Based Tool for Patient Triage in Emergency Department Settings: Validation Using the Emergency Severity Index. JMIR Med Inform. 2015 Jun 10;3(2):e23. doi: 10.2196/medinform.3508. Erratum In: JMIR Med Inform. 2015 Jun 15;3(3):e24.
- Mueller B, Kinoshita T, Peebles A, Graber MA, Lee S. Artificial intelligence and machine learning in emergency medicine: a narrative review. Acute Med Surg. 2022 Mar 1;9(1):e740. doi: 10.1002/ams2.740. eCollection 2022 Jan-Dec.
- Berlyand Y, Raja AS, Dorner SC, Prabhakar AM, Sonis JD, Gottumukkala RV, Succi MD, Yun BJ. How artificial intelligence could transform emergency department operations. Am J Emerg Med. 2018 Aug;36(8):1515-1517. doi: 10.1016/j.ajem.2018.01.017. Epub 2018 Jan 4. No abstract available.
- Raita Y, Goto T, Faridi MK, Brown DFM, Camargo CA Jr, Hasegawa K. Emergency department triage prediction of clinical outcomes using machine learning models. Crit Care. 2019 Feb 22;23(1):64. doi: 10.1186/s13054-019-2351-7.
- Levin S, Toerper M, Hamrock E, Hinson JS, Barnes S, Gardner H, Dugas A, Linton B, Kirsch T, Kelen G. Machine-Learning-Based Electronic Triage More Accurately Differentiates Patients With Respect to Clinical Outcomes Compared With the Emergency Severity Index. Ann Emerg Med. 2018 May;71(5):565-574.e2. doi: 10.1016/j.annemergmed.2017.08.005. Epub 2017 Sep 6.
- Moreno Barriga E, Pueyo Ferrer I, Sanchez Sanchez M, Martin Baranera M, Masip Utset J. [A new artificial intelligence tool for assessing symptoms in patients seeking emergency department care: the Mediktor application]. Emergencias. 2017 Dic;29(6):391-396. Spanish.
- Kuriyama A, Urushidani S, Nakayama T. Five-level emergency triage systems: variation in assessment of validity. Emerg Med J. 2017 Nov;34(11):703-710. doi: 10.1136/emermed-2016-206295. Epub 2017 Jul 27.
- Julian-Jimenez A, Palomo de los Reyes MJ, Lain Teres N. [Coment on the original article: modelo predictor de ingreso hospitalario a la llegada al servicio de Urgencias]. An Sist Sanit Navar. 2012 Sep-Dec;35(3):493-6; author reply 497-9. doi: 10.23938/ASSN.0113. No abstract available. Spanish.
- Storm-Versloot MN, Ubbink DT, Kappelhof J, Luitse JS. Comparison of an informally structured triage system, the emergency severity index, and the manchester triage system to distinguish patient priority in the emergency department. Acad Emerg Med. 2011 Aug;18(8):822-9. doi: 10.1111/j.1553-2712.2011.01122.x.
- Moll HA. Challenges in the validation of triage systems at emergency departments. J Clin Epidemiol. 2010 Apr;63(4):384-8. doi: 10.1016/j.jclinepi.2009.07.009. Epub 2009 Oct 28.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
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Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- IIBSP-TIA-2021-81
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Marco de tiempo para compartir IPD
Criterios de acceso compartido de IPD
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
- CIF
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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