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Algorithmes d'Apprentissage Automatique et d'Intelligence Artificielle pour Optimiser la Performance et la Distribution de la Dialyse Aiguë (SMART DIALYSIS)

22 septembre 2026 mis à jour par: University of Alberta

DIALYSE INTELLIGENTE - Mise à l'échelle des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour optimiser les performances et la prestation de la dialyse aiguë.

SMART DIALYSIS - Scaling Machine Learning and Artificial Intelligence AlgoRithms to OpTimize the Performance and Delivery of Acute DIALYSIS.

Hypothesis:

Can the investigators develop and implement Machine Learning and Artificial Intelligence Algorithms into Clinical Information Systems to Optimize the Prescription, Delivery, and Performance of Acute Dialysis?

Objective(s):

  1. Identify variables surrounding identified Key Performance Indicators that may be used by Machine Learning and Artificial Intelligence algorithms to optimize the prescription and performance of acute dialysis.
  2. Develop Machine Learning and Artificial Intelligence algorithms to help guide the prescription and delivery of acute dialysis in the development of Clinical Decision Support tools and Best Practice Advisories and create a ML/AI Augmented SMART DIALYSIS Digital Dashboard.
  3. Implement and evaluate the performance of the developed Machine Learning and Artificial Intelligence algorithms on patient-centered and health economic outcomes.
  4. Validate and benchmark the performance of the evaluated Machine Learning and Artificial Intelligence algorithms across multiple jurisdictions.

Aperçu de l'étude

Statut

Statut

Indique le statut de recrutement actuel ou le statut d'accès étendu.
Pas encore de recrutement

Les conditions

Les conditions

La maladie, le trouble, le syndrome, la maladie ou la blessure à l'étude. Sur ClinicalTrials.gov, les conditions peuvent également inclure d'autres problèmes liés à la santé, tels que la durée de vie, la qualité de vie et les risques pour la santé.

Intervention / Traitement

Intervention / Traitement

Processus ou action faisant l'objet d'une étude clinique. Les interventions comprennent les médicaments, les dispositifs médicaux, les procédures, les vaccins et d'autres produits expérimentaux ou déjà disponibles. Les interventions peuvent également inclure des approches non invasives, telles que l'éducation ou la modification du régime alimentaire et de l'exercice.

Description détaillée

Study Background & Rationale:

Acute dialysis is required in approximately 10-15% of all patients admitted to intensive care units (ICUs). Acute dialysis may take the form of continuous renal replacement therapy (CRRT), intermittent hemodialysis (IHD) or slow-low efficiency dialysis (SLED). Worldwide, CRRT remains the predominant form of acute dialysis, with over 75% of acute dialysis being CRRT.

The application of acute dialysis in the ICU is associated with poor patient outcomes. Despite advances in medical technology and care, mortality remains between 40-60%, which is similar to outcomes observed with severe acute respiratory distress syndrome (ARDS). Additionally, even when patients survive their critical illness, up to 10% of patients require ongoing long-term chronic dialysis therapy. This has a significant effect on the quality of life of survivors of critical illness, as well as important effects on their families, often requiring changes in work and housing status, as well as relocation to sites in closer proximity to dialysis centres. This results in not only significant healthcare and social costs (approximately $100,000/patient/year in Alberta, Canada), but also very important reductions in the health-related quality of lives for these patients. Currently, while evidence exist regarding the optimal initiation of acute dialysis, there is a paucity of evidence to predict timing of modality transition or liberation from this therapy. Using a completely integrated electronic Clinical Information System (eCIS) such as Connect Care (EPIC, Wisconsin, USA) in Alberta, the investigators can develop predictive algorithms that may anticipate patient and acute dialysis needs.

Once, acute dialysis is initiated, several factors may affect kidney recovery following acute dialysis. Intra-dialytic hypotension has been identified as a leading modifiable factor, but unfortunately, one where clinicians have limited capacity to accurately predict. This is an important knowledge gap that must be addressed. It has also been previously identified by our study team as one of the most important key performance indicators (KPI) for acute dialysis, especially in IHD and SLED. For CRRT, filter life has been identified as the most important and studied KPI. Both of these KPIs are currently being utilized by the ongoing QUALITY CRRT and DIALYZING WISELY programs to improve the performance and delivery of acute dialysis to critically ill patients. These two programs have been successfully implemented across Alberta and have established the infrastructure necessary to initiate the next steps in these Continuous Quality Initiatives for acute dialysis, the SMART DIALYSIS program.

Recently, advances in computer and machine processing have led to the 4th industrial revolution featuring the development of smart machines, devices, and learning algorithms that can aid humans in the management of patients and optimize the delivery of healthcare. Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) algorithms have been previously used in medicine, but have only begun their implementation into critical care nephrology.

Current initiatives are primarily focused on pattern recognition and risk prediction. This program will contain 4 distinct phases.

In Phase 1, the investigators will continue work from our QUALITY CRRT and DIALYZING WISELY program and will aim to better understand the landscape surrounding decisions around transitions between acute dialysis modalities, termination, and attempts at liberation from acute dialysis, the incidence of intra-dialytic hypotension, and timing of filter clotting in the ICU.

In Phase 2, the investigators will develop models and subsequent Clinical Decision Support (CDS) tools and/or Best Practice Advisories (BPAs) for clinicians to better predict and manage 1) transitions between acute dialysis therapies, 2) management of intra-dialytic hypotension, 3) prediction of filter life and 4) liberation from acute dialysis. Concurrent with this work, we will work to develop an AI/ML Augmented Acute Dialysis Dashboard (i.e., SMART DIALYSIS Digital Dashboard) embedded within our electronic Clinical Information System (eCIS) to present these KPIs to clinicians.

Phase 3 will look into implementing and evaluating the performance and acceptability of these ML/AI algorithms in clinical practice.

Finally, Phase 4 will take our Alberta-derived results and look to implement and benchmark these across other large healthcare authorities to ensure that the algorithms have been developed and validated appropriately and ethically. These will include partners across Canada, the US, Europe and Australia and New Zealand.

Type d'étude

Type d'étude

Décrit la nature d'une étude clinique. Les types d'études comprennent les études interventionnelles (également appelées essais cliniques), les études observationnelles (y compris les registres de patients) et l'accès élargi.
Observationnel

Inscription (Estimé)

Inscription

Le nombre de participants à une étude clinique. L'inscription "prévue" est le nombre cible de participants dont les chercheurs ont besoin pour l'étude.
7500

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Coordonnées de l'étude

Le nom et les coordonnées de la personne qui peut répondre aux questions d'inscription à une étude clinique. Chaque lieu où l'étude est menée peut également avoir un contact spécifique, qui peut être mieux à même de répondre à ces questions.
  • Nom: Oleksa G Rewa, MD MSc FRCPC
  • Numéro de téléphone: 17802633280
  • E-mail: rewa@ualberta.ca

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • Canada
    • Alberta
      • Calgary, Alberta, Canada, T2N 2T9
        • Foothills Medical Center
        • Contact:
      • Calgary, Alberta, Canada, T1Y 6J4
        • Peter Lougheed Center
        • Contact:
      • Calgary, Alberta, Canada, T2V 1P9
        • Rockyview General Hospital
        • Contact:
      • Calgary, Alberta, Canada, T3M 1M4
        • South Health Campus
        • Contact:
      • Edmonton, Alberta, Canada, T5H 3V9
        • Royal Alexandra Hospital
        • Contact:
      • Edmonton, Alberta, Canada, T6L 5X8
        • Grey Nuns Community Hospital
        • Contact:
      • Edmonton, Alberta, Canada, T6G-2B7
        • University of Alberta Hospital
        • Contact:
      • Edmonton, Alberta, Canada, T5R 4H5
        • Misericordia Community Hospital
        • Contact:
      • Edmonton, Alberta, Canada, T6G-2B7
        • Mazankowski Heart Institute
        • Contact:
      • Fort McMurray, Alberta, Canada, T9H 1P2
        • Northern Lights Regional Hospital.
        • Contact:
      • Grand Prairie, Alberta, Canada, T8V 4B1
        • Grand Prairie Regional Hospital
        • Contact:
      • Lethbridge, Alberta, Canada, T1J 1W5
        • Chinook Regional Hospital
        • Contact:
      • Medicine Hat, Alberta, Canada, T1A 4H6
        • Medicine Hat Regional Hospital
        • Contact:
      • Red Deer, Alberta, Canada, T4N 4E7
        • Red Deer Regional Hospital
        • Contact:
      • St. Albert, Alberta, Canada, T8N 6C4
        • Sturgeon Community Hospital
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Critère d'éligibilité

Les principales exigences que doivent remplir les personnes qui souhaitent participer à une étude clinique ou les caractéristiques qu'elles doivent avoir. Les critères d'éligibilité comprennent à la fois des critères d'inclusion (qui sont requis pour qu'une personne participe à l'étude) et des critères d'exclusion (qui empêchent une personne de participer). Les types de critères d'éligibilité incluent si une étude accepte des volontaires sains, a des exigences d'âge ou de groupe d'âge, ou est limitée par le sexe.

Âges éligibles pour étudier

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

The study population will comprise critically ill patients admitted to an intensive care unit who require acute renal replacement therapy.

La description

Inclusion Criteria

Patients admitted to an intensive care unit (ICU) who require acute renal replacement therapy, either intermittent or continuous.

Exclusion Criteria

Receipt of renal replacement therapy for less than 24 hours.

Pre-existing end-stage kidney disease.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Modèles d'observation: COHORT
  • Perspectives temporelles: PROSPECTIVE

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte

Groupe / Cohorte

Groupe ou sous-groupe de participants à une étude observationnelle dont les résultats biomédicaux ou sanitaires sont évalués.
Intervention / Traitement

Intervention / Traitement

Processus ou action faisant l'objet d'une étude clinique. Les interventions comprennent les médicaments, les dispositifs médicaux, les procédures, les vaccins et d'autres produits expérimentaux ou déjà disponibles. Les interventions peuvent également inclure des approches non invasives, telles que l'éducation ou la modification du régime alimentaire et de l'exercice.
Critically ill patients requiring acute dialysis

Admitted to an intensive care unit; requiring acute dialysis
Dispositif: intermittent OR continuous renal replacement therapies

We will include any critically ill patient admitted to an intensive care unit requiring acute dialysis.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Principaux critères de jugement

Dans le protocole d'une étude clinique, la mesure de résultat prévue qui est la plus importante pour évaluer l'effet d'une intervention/d'un traitement. La plupart des études cliniques ont un critère de jugement principal, mais certaines en ont plus d'un.
Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Identify Key Performance Indicators that may be used by Machine Learning algorithms.
Délai: 12 month

Key Performance Indicators
12 month
Develop Artificial Intelligence and Machine Learning algorithms
Délai: 36 month

Artificial Intelligence and Machine Learning algorithms
36 month
Evaluate the performance of the developed Artificial Intelligence and Machine Learning algorithms.
Délai: 60 month

ICU and hospital mortality; Renal Recovery at ICU and hospital discharge and 90 days; ICU and hospital lengths of stay; Hospital Costs
60 month

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Parrainer

L'organisation ou la personne qui lance l'étude et qui a autorité et contrôle sur l'étude.
University of Alberta

Les enquêteurs

Les enquêteurs

Un chercheur impliqué dans une étude clinique. Les termes associés incluent chercheur principal du site, sous-chercheur du site, directeur de l'étude, directeur de l'étude et chercheur principal de l'étude.
  • Chercheur principal: Oleksa G Rewa, MD MSc, University of Alberta

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Estimé)

Début de l'étude

La date réelle à laquelle le premier participant a été inscrit à une étude clinique. La date de début "prévue" de l'étude est la date qui, selon les chercheurs, sera la date de début de l'étude.
1 octobre 2026

Achèvement primaire (Estimé)

Achèvement primaire

La date à laquelle le dernier participant à une étude clinique a été examiné ou a reçu une intervention pour recueillir les données finales pour le critère de jugement principal. Que l'étude clinique se soit terminée conformément au protocole ou qu'elle ait été terminée n'affecte pas cette date. Pour les études cliniques avec plus d'un critère de jugement principal avec des dates d'achèvement différentes, ce terme fait référence à la date à laquelle la collecte de données est terminée pour tous les critères de jugement principaux. La date d'achèvement primaire "prévue" est la date qui, selon les chercheurs, sera la date d'achèvement primaire de l'étude.
30 juin 2030

Achèvement de l'étude (Estimé)

Achèvement de l'étude

La date à laquelle le dernier participant à une étude clinique a été examiné ou a reçu une intervention/un traitement pour recueillir les données finales pour les mesures de résultats primaires, les mesures de résultats secondaires et les événements indésirables (c'est-à-dire la dernière visite du dernier participant). La date d'achèvement de l'étude "prévue" est la date qui, selon les chercheurs, sera la date d'achèvement de l'étude.
30 juin 2031

Dates d'inscription aux études

Première soumission

Première soumission

La date à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a soumis pour la première fois un dossier d'étude à ClinicalTrials.gov. Il y a généralement un délai de quelques jours entre la première date de soumission et la disponibilité du dossier sur ClinicalTrials.gov (la première date publiée).
17 décembre 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

La date à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur soumet pour la première fois un dossier d'étude conforme aux critères d'examen du contrôle qualité (CQ) de la National Library of Medicine (NLM). Le promoteur ou l'investigateur peut avoir besoin de réviser et de soumettre un dossier d'étude une ou plusieurs fois avant que les critères d'examen du CQ du NLM soient remplis. Il incombe au promoteur ou à l'investigateur de s'assurer que le dossier de l'étude est conforme aux critères d'examen du NLM QC.
17 décembre 2025

Première publication (Réel)

Première publication

La date à laquelle le dossier d'étude a été disponible pour la première fois sur ClinicalTrials.gov après la fin de l'examen du contrôle qualité (CQ) de la National Library of Medicine (NLM). Il y a généralement un délai de quelques jours entre la date à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a soumis le dossier de l'étude et la première date de publication.
31 décembre 2025

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

Dernière mise à jour publiée

La date la plus récente à laquelle les modifications apportées à un dossier d'étude ont été mises à disposition sur ClinicalTrials.gov. Il peut y avoir un délai entre le moment où les modifications ont été soumises à ClinicalTrials.gov par le promoteur ou l'investigateur de l'étude (la date de soumission de la dernière mise à jour) et la date de publication de la dernière mise à jour.
24 septembre 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

La date la plus récente à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a soumis des modifications à un dossier d'étude qui sont conformes aux critères d'examen du contrôle qualité (CQ) de la National Library of Medicine (NLM). Il incombe au promoteur ou à l'investigateur de s'assurer que le dossier de l'étude est conforme aux critères d'examen du NLM QC.
22 septembre 2026

Dernière vérification

Dernière vérification

La date la plus récente à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a confirmé que les informations sur une étude clinique sur ClinicalTrials.gov étaient exactes et à jour. Si une étude avec un statut de recrutement de recrutement ; pas encore de recrutement ; ou actif, aucun recrutement n'a été confirmé au cours des 2 dernières années, le statut de recrutement de l'étude est indiqué comme inconnu.
1 septembre 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

Autres numéros d'identification d'étude

Identifiants ou numéros d'identification autres que le numéro NCT qui sont attribués à une étude clinique par le sponsor de l'étude, les bailleurs de fonds ou autres. Ces numéros peuvent inclure des identifiants uniques d'autres registres d'essais et des numéros de subvention des National Institutes of Health.
  • Pro00160780

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

INDÉCIS

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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