Algoritmo predittivo per la valutazione e l'intervento nella SEpsi (PREVISE)
Previsione della sepsi grave utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico
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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West Virginia
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Huntington, West Virginia, Stati Uniti, 25701
- Cabell Huntington 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 idonei tutti i pazienti adulti che visitano il pronto soccorso o sono ricoverati nei reparti dell'unità di terapia intensiva (ICU) partecipanti del Cabell Huntington Hospital.
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: Diagnostico
- Assegnazione: Non 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 CHH.
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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 CHH, l'operatore sanitario segue le pratiche standard per valutare la possibile sepsi (grave) e intervenire di conseguenza.
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Comparatore attivo: Senza Intuito
L'operatore sanitario non riceve alcun avviso da InSight.
L'operatore sanitario riceve informazioni dal rilevatore di sepsi grave nella cartella clinica elettronica CHH.
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Dopo aver ricevuto informazioni dal rilevatore di sepsi grave nella cartella clinica elettronica CHH, 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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Mortalità in ospedale
Lasso di tempo: Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
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 30 giorni
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Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Altre misure di risultato
Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Riammissione ospedaliera
Lasso di tempo: Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Durata della degenza in terapia intensiva
Lasso di tempo: Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Attraverso il completamento dello studio, una media di 30 giorni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Hoyt Burdick, Cabell Huntington Hospital
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.
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
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
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 1097090-1
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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Prove cliniche su Previsione di sepsi grave
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