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Adaptation d'un système de notation des fonctions prémorbides en tant que prédicteur de la mortalité en unité de soins intensifs (ECOG)

7 mars 2024 mis à jour par: University of Oklahoma
Évaluer si un système de notation du fonctionnement prémorbide tel que le système ECOG peut être adapté pour prédire la morbidité et la mortalité en USI.

Aperçu de l'étude

Type d'étude

Observationnel

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.

Lieux d'étude

    • Oklahoma
      • Oklahoma City, Oklahoma, États-Unis, 73104
        • OU Medical Center

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

Âges éligibles pour étudier

18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Les patients admis dans les unités de soins intensifs de l'hôpital presbytérien sous la garde du service médical des soins intensifs avec tout diagnostic seront évalués pour l'inscription.

La description

Critère d'intégration:

  • Tous les patients âgés de 18 ans et plus admis dans les unités de soins intensifs de l'hôpital presbytérien dans le cadre du service médical des soins intensifs.

Critère d'exclusion:

-

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

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Mortalité
Délai: 30 jours
Les données seront exprimées en moyenne + SD. Les données non paramétriques seront exprimées sous forme de médiane avec interquartiles. Le test t de Student sera utilisé pour comparer les données distribuées normalement, et le test U de Mann-Whitney sera utilisé pour les données non paramétriques. Le test du chi carré sera utilisé pour évaluer la tendance entre le score ECOG et la mortalité à 30 jours. Les enquêteurs utiliseront une analyse de régression logistique pour déterminer les facteurs (y compris le score ECOG) associés à la mortalité à 30 jours. La significativité sera acceptée pour les valeurs de p < 0,05.
30 jours

Collaborateurs et enquêteurs

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

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Kellie Jones, MD, Faculty

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 (Réel)

26 novembre 2018

Achèvement primaire (Réel)

18 novembre 2019

Achèvement de l'étude (Réel)

18 novembre 2019

Dates d'inscription aux études

Première soumission

5 mars 2015

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

10 mars 2015

Première publication (Estimé)

11 mars 2015

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

12 mars 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

7 mars 2024

Dernière vérification

1 mars 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • ECOG 9058

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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