Un biomarqueur de prédiction du sepsis basé sur un algorithme
Un essai clinique contrôlé randomisé d'un biomarqueur de prédiction du sepsis basé sur un algorithme
Aperçu de l'étude
Statut
Statut
Les conditions
Les conditions
Intervention / Traitement
Intervention / Traitement
Type d'étude
Type d'étude
Inscription (Réel)
Inscription
Phase
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
-
California
-
San Francisco, California, États-Unis, 94143
- UCSF Moffit-Long Hospital
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
- Tous les patients adultes admis dans les unités participantes seront admissibles.
Critère d'exclusion:
- Tous les patients de moins de 18 ans seront exclus.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Dépistage
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation factorielle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Nombre de bras
Armes et Interventions
Groupe de participants / BrasGroupe de participants / Bras |
Intervention / TraitementIntervention / Traitement |
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Expérimental: En vue
Le fournisseur de soins de santé reçoit une alerte d'InSight pour les patients présentant une tendance à une septicémie sévère.
Le fournisseur de soins de santé reçoit également des informations du détecteur de septicémie sévère dans le dossier de santé électronique de l'UCSF.
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À la réception d'une alerte InSight, le fournisseur de soins de santé suit les pratiques standard pour évaluer une éventuelle septicémie (grave) et intervenir en conséquence.
Après avoir reçu des informations du détecteur de septicémie sévère dans le dossier de santé électronique de l'UCSF, le fournisseur de soins de santé suit les pratiques standard pour évaluer une septicémie (sévère) possible et intervenir en conséquence.
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Comparateur actif: Sans aperçu
Le fournisseur de soins de santé ne reçoit aucune alerte d'InSight.
Le fournisseur de soins de santé reçoit des informations du détecteur de septicémie sévère dans le dossier de santé électronique de l'UCSF.
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Après avoir reçu des informations du détecteur de septicémie sévère dans le dossier de santé électronique de l'UCSF, le fournisseur de soins de santé suit les pratiques standard pour évaluer une septicémie (sévère) possible et intervenir en conséquence.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Délai |
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Durée du séjour à l'hôpital
Délai: Jusqu'à la fin de l'étude, une moyenne de 45 jours
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Jusqu'à la fin de l'étude, une moyenne de 45 jours
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Mesures de résultats secondaires
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Délai |
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Mortalité hospitalière
Délai: Jusqu'à la fin de l'étude, une moyenne de 45 jours
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Jusqu'à la fin de l'étude, une moyenne de 45 jours
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Autres mesures de résultats
Autres mesures de résultats
Mesure des résultats |
Délai |
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Durée du séjour en soins intensifs
Délai: Jusqu'à la fin de l'étude, une moyenne de 45 jours
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Jusqu'à la fin de l'étude, une moyenne de 45 jours
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Parrainer
Collaborateurs
Collaborateurs
Les enquêteurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Ritankar Das, Dascena
Publications et liens utiles
Publications générales
- Calvert J, Desautels T, Chettipally U, Barton C, Hoffman J, Jay M, Mao Q, Mohamadlou H, Das R. High-performance detection and early prediction of septic shock for alcohol-use disorder patients. Ann Med Surg (Lond). 2016 May 10;8:50-5. doi: 10.1016/j.amsu.2016.04.023. eCollection 2016 Jun.
- Calvert JS, Price DA, Chettipally UK, Barton CW, Feldman MD, Hoffman JL, Jay M, Das R. A computational approach to early sepsis detection. Comput Biol Med. 2016 Jul 1;74:69-73. doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.05.003. Epub 2016 May 12.
- Desautels T, Calvert J, Hoffman J, Jay M, Kerem Y, Shieh L, Shimabukuro D, Chettipally U, Feldman MD, Barton C, Wales DJ, Das R. Prediction of Sepsis in the Intensive Care Unit With Minimal Electronic Health Record Data: A Machine Learning Approach. JMIR Med Inform. 2016 Sep 30;4(3):e28. doi: 10.2196/medinform.5909.
- Calvert JS, Price DA, Barton CW, Chettipally UK, Das R. Discharge recommendation based on a novel technique of homeostatic analysis. J Am Med Inform Assoc. 2017 Jan;24(1):24-29. doi: 10.1093/jamia/ocw014. Epub 2016 Mar 28.
- 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.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude
Début de l'étude
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement primaire
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimation)
Première publication
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour publiée
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
Autres numéros d'identification d'étude
- 16-19647
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