Apoyo pulmonar inteligente en la unidad de cuidados intensivos (IntelliLung)
Apoyo pulmonar inteligente en la Unidad de Cuidados Intensivos (Intellilung): un estudio observacional, prospectivo y multicéntrico
El objetivo de este estudio observacional es probar el sistema de apoyo a la decisión de Intellilung basado en la inteligencia artificial. Este sistema está destinado a ayudar a establecer el ventilador. El estudio incluye pacientes con y sin SDRA (síndrome de dificultad respiratoria aguda) que reciben ventilación mecánica invasiva, así como pacientes con apoyo pulmonar extracorpóreo adicional. El estudio se realizará en varios centros.
La pregunta principal del estudio:
¿Qué tan bien coinciden la configuración de ventilación mecánica del personal de atención médica con las recomendaciones del sistema Intellilung?
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Jakob Wittenstein, M.D.
- Número de teléfono: +49 351 458 19777
- Correo electrónico: jakob.wittenstein@ukdd.de
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Raphael Theilen
- Número de teléfono: +49 351 458 19777
- Correo electrónico: raphael.theilen@ukdd.de
Ubicaciones de estudio
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Dresden, Alemania, 01307
- Reclutamiento
- Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine, Pulmonary Engineering Group, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany
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Contacto:
- Jakob Wittenstein, MD
- Número de teléfono: +49 351 458 19777
- Correo electrónico: jakob.wittenstein@ukdd.de
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Madrid, España
- Aún no reclutando
- Department of Intensive Care Medicine. Hospital Universitario de La Princesa. Universidad Autonoma de Madrid, Madrid, Spain
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Contacto:
- Fernando Suarez Sipmann
- Correo electrónico: fsuarezsipmann@gmail.com
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Sabadell, España
- Reclutamiento
- Critical Care Department, Parc Taulí Hospital Universitari, Institut d'Investigació I Innovació Parc Taulí (I3PT-CERCA), Sabadell, Spain
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Contacto:
- Lluis Blanch
- Correo electrónico: lblanch@tauli.cat
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Genova, Italia
- Aún no reclutando
- Dipartimento di Scienze Chirurgiche e Diagnostiche Integrate, University of Genoa, Genoa, Italy
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Contacto:
- Lorenzo Ball
- Correo electrónico: lorenzo.ball@unige.it
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Warsaw, Polonia
- Reclutamiento
- Department of Anaesthesiology and Intensive Care, National Medical Institute of the Ministry of Interior and Administration, Warsaw, Poland
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Contacto:
- Konstanty Szuldrzynski
- Correo electrónico: konstanty.szuldrzynski@pimmswia.gov.pl
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes masculinos y femeninos, edad ⪰18 años
- Consentimiento informado por escrito
- Se espera que los pacientes con ventilación mecánica invasiva se intuban durante más de 24 horas.
Criterios de exclusión:
- Se espera morir dentro de ≤48 horas
- Participación en un ensayo de ventilación mecánica intervencionista
- Ventilación mecánica con un modo de ventilación de circuito cerrado
- Personas que dependen del patrocinador y/o investigador
- Sujetos que actualmente están encarcelados o de otra manera en confinamiento ordenados por la ley u otras autoridades oficiales
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Los pacientes ventilados mecánicamente invasivamente se espera que se mantengan ventilados durante más de 24 h.
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El dispositivo está destinado a monitorear y recomendar la configuración del ventilador, el modo de ventilación a profesionales de atención médica (HCP) de la unidad de cuidados intensivos calificados (UCI). Esto es para indicaciones médicas que requieren ventilación mecánica invasiva del sistema respiratorio en la UCI bajo las directrices internacionales / de la UE. El dispositivo recibe datos clínicos a través de la plataforma de integración de datos de la UCI que incluye datos físicos y demográficos del paciente, así como signos vitales actuales, parámetros de ventilación, análisis de gases en sangre, informes generales de laboratorio de sangre, equilibrio de líquidos y medicamentos. Los modelos de predicción basados en algoritmos de inteligencia artificial se utilizan para deducir sugerencias de terapia de los datos recibidos. El algoritmo se lleva a cabo en una plataforma de nube segura. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Tiempo relativo de la misma configuración del dispositivo del proveedor de atención médica e Intellilung AI-DSS relacionado con el Tiempo de ejecución total de Intellilung AI-DSS
Periodo de tiempo: Desde la inscripción hasta la descarga de la unidad de cuidados intensivos o el destete exitoso del ventilador, evaluado hasta 180 días
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Desde la inscripción hasta la descarga de la unidad de cuidados intensivos o el destete exitoso del ventilador, evaluado hasta 180 días
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Jakob Wittenstein, epartment of Anesthesiology and Intensive Care Medicine, Pulmonary Engineering Group, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- TUD-INTELL-086
- 101057434 (Otro número de subvención/financiamiento: European Union)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Marco de tiempo para compartir IPD
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
- CIF
- RSC
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.
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. .