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Prédiction de la détérioration des patients à l'aide de l'apprentissage automatique

16 mars 2026 mis à jour par: David Levine, Brigham and Women's Hospital
Il s'agit d'une étude observationnelle rétrospective s'appuyant sur les données de la base de données du Brigham and Women's Home Hospital. Les données sociodémographiques et cliniques d'une cohorte de formation ont été utilisées pour former un algorithme d'apprentissage automatique afin de prédire la détérioration du patient tout au long de son admission. Cet algorithme a ensuite été validé dans une cohorte de validation.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

526

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

  • États-Unis
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, États-Unis, 02115
        • Brigham and Women's Hospital
      • Boston, Massachusetts, États-Unis, 02130
        • Brigham and Women's Faulkner Hospital

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

Sujets admis au Brigham and Women's Hospital et au Brigham and Women's Faulkner Hospital qui répondent aux critères de diagnostic principal, d'âge et de résidence géographique et sont inscrits à l'hôpital à domicile.

La description

Critère d'intégration:

Pris en charge dans l'étude du Brigham and Women's Home Hospital

Critère d'exclusion:

Données de surveillance continue incomplètes

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

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Entraînement
Un sous-ensemble de patients qui sont utilisés pour former l'algorithme d'apprentissage automatique.
Autre: Alarmes de signes vitaux traditionnelles par rapport à l'indice BioVitals par rapport au score national d'alerte précoce 2
Nous comparerons rétrospectivement les alarmes produites à partir des alarmes de signes vitaux traditionnelles (seuils fixés par les cliniciens) par rapport à l'indice BioVitals par rapport au score national d'alerte précoce 2
Validation
Un sous-ensemble de patients qui sont "retenus" et utilisés pour valider l'exactitude de l'algorithme.
Autre: Alarmes de signes vitaux traditionnelles par rapport à l'indice BioVitals par rapport au score national d'alerte précoce 2
Nous comparerons rétrospectivement les alarmes produites à partir des alarmes de signes vitaux traditionnelles (seuils fixés par les cliniciens) par rapport à l'indice BioVitals par rapport au score national d'alerte précoce 2

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Charge d'alarme
Délai: De l'admission à la sortie, mesurée en heures, en moyenne 5 jours
Le nombre d'alarmes déclenchées par patient et par heure
De l'admission à la sortie, mesurée en heures, en moyenne 5 jours

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Sensibilité pour la reconnaissance d'un composite de sécurité
Délai: De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
La sensibilité (vrais positifs divisés par les conditions positives) pour la détection d'un composite de sécurité (visite d'une nuit, visite supplémentaire non planifiée, transfert à l'hôpital, décès pendant l'admission, délire, perte de conscience ou autre événement majeur).
De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
Spécificité pour la reconnaissance d'un composite de sécurité
Délai: De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
La spécificité (vrais négatifs divisés par les conditions négatives) pour la détection d'un composite de sécurité (visite d'une nuit, visite supplémentaire non planifiée, transfert à l'hôpital, décès pendant l'admission, délire, perte de conscience ou autre événement majeur).
De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
Valeur prédictive positive pour la reconnaissance d'un composite de sécurité
Délai: De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
La valeur prédictive positive (vrais positifs divisés par la somme des vrais positifs et des faux positifs) pour la détection d'un composite de sécurité (visite d'une nuit, visite supplémentaire non planifiée, transfert à l'hôpital, décès pendant l'admission, délire, perte de conscience ou autre événement majeur).
De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
Valeur prédictive négative pour la reconnaissance d'un composite de sécurité
Délai: De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
La valeur prédictive négative (vrais négatifs divisés par la somme des vrais négatifs et des faux négatifs) pour la détection d'un composite de sécurité (visite d'une nuit, visite supplémentaire non planifiée, transfert à l'hôpital, décès pendant l'admission, délire, perte de conscience ou autre événement majeur).
De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
Taux d'alarmes à utilité clinique
Délai: De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours
Nous utiliserons des équations d'estimation générales (GEE) avec trois résultats par patient (le nombre d'alarmes cliniquement importantes pour BioVitals, NEWS2 et les signes vitaux traditionnels) ; le GEE tiendra compte du regroupement entre les trois résultats sur un patient. Le GEE utilisera un modèle marginal binomial négatif avec un lien logarithmique pour le nombre d'alarmes ayant une utilité clinique et un décalage pour la durée logarithmique du séjour (en heures) ; avec ce modèle, nous modélisons le taux horaire du nombre d'alarmes à utilité clinique avec BI, NEWS2, et les signes vitaux traditionnels. La covariable principale dans le modèle binomial négatif sera une covariable à trois niveaux pour la méthode : BI vs NEWS2 vs signes vitaux traditionnels, et l'exponentielle de l'effet de cette covariable sera un rapport de taux par paire pour BI vs NEWS2 vs signes vitaux traditionnels. panneaux.
De l'admission à la sortie, en moyenne 5 jours

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Brigham and Women's Hospital

Collaborateurs

Biofourmis Inc.

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: David Levine, MD MPH MA, Associate Physician

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)

20 mars 2021

Achèvement primaire (Réel)

20 mars 2025

Achèvement de l'étude (Réel)

16 février 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

14 avril 2021

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

15 septembre 2021

Première publication (Réel)

16 septembre 2021

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

17 mars 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

16 mars 2026

Dernière vérification

1 mars 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2017P002583d

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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

NON

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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