Monitoreo personalizado de sepsis interoperable en tiempo real (PRISM) (PRISM)
6 de abril de 2026 actualizado por: Aisthesis Medical P.C.
Predicción de sepsis en pacientes sometidos a cirugía abdominal: un estudio clínico observacional prospectivo
El objetivo de este estudio observacional prospectivo es desarrollar y utilizar un modelo de Inteligencia Artificial (IA) para la predicción de sepsis posoperatoria en pacientes sometidos a cirugía abdominal. Las principales preguntas que pretende responder son:
- ¿Puede un sistema de monitoreo remoto impulsado por IA predecir con precisión el riesgo de sepsis en pacientes posoperatorios?
- ¿Con qué eficacia puede este sistema integrar y analizar datos multimodales para la detección temprana de sepsis en la sala quirúrgica?
Los participantes están equipados con dispositivos portátiles no invasivos basados en PPG para monitorear continuamente los signos vitales y recopilar datos clínicos de alta calidad. Estos datos, junto con la información demográfica y de laboratorio del Registro Médico Electrónico (EHR) del hospital, se utilizan para el desarrollo y la validación del modelo de IA.
Descripción general del estudio
Estado
Retirado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
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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Thessaly
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Larissa, Thessaly, Grecia, 41110
- General University Hospital of Larissa
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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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
N/A
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
La población de estudio para el estudio observacional sobre predicción de sepsis son pacientes postoperatorios de cirugía abdominal mayores de 18 años, seleccionados de un entorno hospitalario, dirigidos específicamente a pacientes ingresados para cirugía abdominal.
Esto incluye un grupo demográfico diverso de pacientes adultos que se someten a diversos tipos de cirugías abdominales.
La selección se centrará en garantizar una muestra representativa de este grupo de pacientes para evaluar con precisión la eficacia y aplicabilidad del sistema de predicción de sepsis impulsado por IA en un entorno clínico del mundo real.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes sometidos a cirugía abdominal electiva.
- Ingreso postoperatorio a sala quirúrgica.
- Tener 18 años o más, que puedan y quieran participar y hayan dado su consentimiento por escrito.
- Al ingreso, el investigador principal evalúa su riesgo de deterioro durante las primeras 72 horas después del ingreso como razonablemente alto.
Criterio de exclusión:
- <18 años Alergia conocida o contraindicación a los dispositivos de monitorización.
- Condiciones preexistentes que podrían interferir con el estudio (p. ej., sepsis crónica, trastornos de inmunodeficiencia).
- Cirugía de día.
- El embarazo.
- Traslado inmediato a UCI postoperatoriamente.
- Negativa del paciente o incapacidad para dar su consentimiento por escrito.
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
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión de la predicción de sepsis impulsada por IA en el período postoperatorio
Periodo de tiempo: La precisión de la predicción de sepsis se evaluará desde el día de la cirugía, evaluada diariamente hasta 7 días después de la cirugía o hasta el alta hospitalaria.
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Esta medida de resultado principal evalúa la precisión de un sistema de monitorización impulsado por inteligencia artificial para predecir la sepsis postoperatoria en pacientes sometidos a cirugía abdominal.
La medida se centra en la capacidad del sistema para identificar correctamente la sepsis, considerando la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos.
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La precisión de la predicción de sepsis se evaluará desde el día de la cirugía, evaluada diariamente hasta 7 días después de la cirugía o hasta el alta hospitalaria.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: Eleni Arnaoutoglou, MD, PhD, Larissa University Hospital
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 (Estimado)
29 de noviembre de 2023
Finalización primaria (Estimado)
30 de junio de 2024
Finalización del estudio (Estimado)
30 de junio de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
18 de enero de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
25 de enero de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
2 de febrero de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
9 de abril de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
6 de abril de 2026
Última verificación
1 de abril de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 27681/13-06-23
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. .