Un biomarcatore di previsione della sepsi guidato da un algoritmo
Uno studio clinico controllato randomizzato di un biomarcatore di previsione della sepsi guidato da un algoritmo
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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California
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San Francisco, California, Stati Uniti, 94143
- UCSF Moffit-Long Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Saranno ammessi tutti i pazienti adulti ricoverati nelle unità partecipanti.
Criteri di esclusione:
- Saranno esclusi tutti i pazienti di età inferiore ai 18 anni.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione fattoriale
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: In vista
L'operatore sanitario riceve un avviso da InSight per i pazienti con tendenza alla sepsi grave.
L'operatore sanitario riceve anche informazioni dal rilevatore di sepsi grave nella cartella clinica elettronica dell'UCSF.
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Dopo aver ricevuto un avviso InSight, l'operatore sanitario segue le pratiche standard per valutare una possibile sepsi (grave) e intervenire di conseguenza.
Dopo aver ricevuto informazioni dal rilevatore di sepsi grave nella cartella clinica elettronica UCSF, l'operatore sanitario segue le pratiche standard per valutare la possibile sepsi (grave) e intervenire di conseguenza.
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Comparatore attivo: Senza Insight
L'operatore sanitario non riceve alcun avviso da InSight.
L'operatore sanitario riceve informazioni dal rilevatore di sepsi grave nella cartella clinica elettronica dell'UCSF.
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Dopo aver ricevuto informazioni dal rilevatore di sepsi grave nella cartella clinica elettronica UCSF, l'operatore sanitario segue le pratiche standard per valutare la possibile sepsi (grave) e intervenire di conseguenza.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Durata della degenza ospedaliera
Lasso di tempo: Attraverso il completamento dello studio, una media di 45 giorni
|
Attraverso il completamento dello studio, una media di 45 giorni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Mortalità in ospedale
Lasso di tempo: Attraverso il completamento dello studio, una media di 45 giorni
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Attraverso il completamento dello studio, una media di 45 giorni
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Altre misure di risultato
Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Durata della degenza in terapia intensiva
Lasso di tempo: Attraverso il completamento dello studio, una media di 45 giorni
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Attraverso il completamento dello studio, una media di 45 giorni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Ritankar Das, Dascena
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
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Inizio studio
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
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Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Stima)
Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 16-19647
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