- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT03644940
Identificazione della sepsi specifica della sottopopolazione mediante l'apprendimento automatico
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Da luglio 2020 a febbraio 2021 compreso, eseguiremo uno studio controllato randomizzato (RCT) su otto sottopopolazioni presso CRMC, OH e UCSF. Le sottopopolazioni che saranno incluse nello studio sono: Cardiologia, Gastroenterologia (GI), Unità di Terapia Intensiva (ICU), Medicina, Oncologia, Chirurgia, Trapianti e Pronto Soccorso (DE). Tutti gli obiettivi di questo studio in entrambe le fasi, incluso l'RCT, sono stati approvati dal Pearl Institutional Review Board con una rinuncia al consenso informato (IRB00007772, FWA00026887).
Durante il periodo di studio, tutti i pazienti di età superiore ai 18 anni che si presentano al pronto soccorso o ricoverati in un reparto di degenza presso le strutture partecipanti saranno automaticamente arruolati nella sperimentazione se appartenenti a una delle otto sottopopolazioni di interesse in questo studio , fino al raggiungimento dell'obiettivo di arruolamento per lo studio. L'arruolamento comporterà la randomizzazione al braccio di controllo o al braccio sperimentale. I pazienti verranno assegnati al gruppo sperimentale o al gruppo di controllo sulla base di una sequenza di assegnazione casuale, generata da un programma informatico prima dell'inizio della sperimentazione, utilizzando una semplice randomizzazione, con un rapporto di assegnazione 1:1. Questa sequenza di assegnazione sarà nascosta ai pazienti, agli operatori sanitari e ai ricercatori dello studio. Tuttavia, la sperimentazione avrà un design open-label, poiché non è possibile il full blinding poiché alcuni incarichi di gruppo verranno rivelati naturalmente al ricevimento di avvisi telefonici.
Ci saranno due braccia nello studio. Il braccio di controllo coinvolgerà i pazienti monitorati dalla versione originale di InSight e il braccio sperimentale coinvolgerà i pazienti monitorati dalla versione personalizzata della sottopopolazione di InSight. In entrambi i bracci, se l'algoritmo applicabile determina che un paziente è ad alto rischio di sepsi grave, verrà inviato un avviso telefonico all'infermiere responsabile in servizio nella posizione attuale del paziente. La risposta agli avvisi seguirà il protocollo del nostro precedente studio clinico sulla sepsi. La procedura consiste in un'infermiera che conduce una valutazione al capezzale del paziente per escludere una sospetta infezione. Ciò include la valutazione dei segni vitali del paziente, le note EHR e i recenti risultati di laboratorio. Se l'infermiere sospetta una sepsi grave, un medico successivamente valuta il paziente e, se appropriato, ordina la somministrazione del pacchetto standard di trattamento della sepsi.
Nella somministrazione di studi clinici, alcuni studi in aperto sono randomizzati a grappolo mentre altri sono randomizzati a livello di singolo paziente. La randomizzazione a grappolo viene spesso utilizzata per ridurre al minimo la "contaminazione" tra i gruppi di trattamento e di controllo, poiché l'esposizione dei fornitori ai pazienti di entrambi i bracci in uno studio in aperto spesso invita a pregiudizi comportamentali non intenzionali. Questi pregiudizi possono indurre i fornitori ad adeguare i loro interventi nel gruppo di controllo per imitare le loro azioni nel gruppo sperimentale, mascherando così l'effetto dell'intervento e inclinando i risultati dello studio verso il nulla. Sebbene gli studi in aperto e randomizzati a grappolo siano efficaci nel ridurre al minimo la contaminazione tra i gruppi, presentano diversi svantaggi significativi, tra cui una maggiore complessità nella progettazione e nell'analisi, nonché requisiti di arruolamento dei pazienti più ampi per ottenere la stessa potenza statistica. Poiché campioni di dimensioni maggiori spesso richiedono aumenti di costo, lunghezza o complessità di uno studio, la ricerca attuale ha indicato che gli sperimentatori dovrebbero utilizzare la randomizzazione individuale, se possibile, a causa degli svantaggi dell'allocazione dei cluster. Alla luce di queste considerazioni, abbiamo concluso che la randomizzazione individuale era la migliore strategia per il nostro studio, in quanto offre un aumento significativo del potere statistico e consente di valutare l'esito di ogni paziente indipendentemente da ogni altro paziente. Per ridurre al minimo possibili pregiudizi, abbiamo anche deciso di rendere identico il testo della telefonata automatica in entrambe le braccia. L'uso riuscito della randomizzazione a livello di paziente nel nostro precedente studio clinico sulla sepsi ci dà fiducia in questo progetto di sperimentazione.
Dopo la dimissione dell'ultimo paziente arruolato, valuteremo se l'endpoint primario di mortalità in ospedale basato su SIRS e gli endpoint secondari di sepsi grave in ospedale/mortalità codificata da shock, durata della degenza in ospedale basata su SIRS e sepsi grave /la durata della degenza ospedaliera codificata dallo shock è soddisfatta. Ulteriori misure di esito di interesse per ciascun gruppo di pazienti codificato con SIRS e con sepsi grave/shock includeranno: tempo per il completamento di ciascun elemento del bundle Surviving Sepsis Campaign (SSC); giorni senza ventilatore; giornate di terapia intensiva; e tasso di riammissione ospedaliera di 30 giorni. Il pacchetto SSC di 1 ora consiste nell'ottenere emocolture, misurare il livello di lattato, somministrare antibiotici ad ampio spettro, somministrare 30 mL/kg di liquido cristalloide per ipertensione o lattato >4 mmol/L e applicare vasopressori se il paziente è ipoteso durante o dopo rianimazione fluida.
I pazienti saranno considerati "basati su SIRS" e inclusi per l'analisi dell'endpoint primario se soddisfano due o più criteri SIRS in qualsiasi momento durante il loro soggiorno. La ragione di questo criterio di inclusione è che l'algoritmo può rilevare la sepsi grave prima che sia evidente nel grafico, e quindi la sepsi può essere risolta con un intervento precoce prima della documentazione della sepsi grave nella cartella clinica. Ad esempio, se un avviso CDS comporta l'inizio del trattamento prima che vengano estratti i laboratori indicativi di disfunzione d'organo, lo stato di "sepsi grave" del paziente può essere censurato. Limitare i criteri di inclusione ai criteri di definizione di sepsi grave del consenso del 2001 (Sepsis-2) o ai criteri di Sepsis-3 escluderebbe tali pazienti dall'analisi; tuttavia, tale censura sarà evitata con il nostro uso di criteri di inclusione basati su SIRS.
Abbiamo in programma di attingere dai dati clinici basati su EHR per l'analisi dell'endpoint primario, al contrario dei dati basati sulle dichiarazioni, grazie alla sua capacità di fornire misurazioni più oggettive sugli esiti dei pazienti. Tuttavia, per confrontare con altri studi che utilizzano l'inclusione basata sulla codifica, i dati delle affermazioni verranno utilizzati nei criteri di inclusione per gli endpoint secondari. I pazienti saranno considerati documentati come "sepsi grave/shock settico codificati" e inclusi per l'analisi dell'endpoint secondario se soddisfano i criteri di implementazione di Angus o uno qualsiasi dei seguenti codici di diagnosi: R6520 e/o R6521 con codici di setticemia A400, A401, A403 , A408, A4101, A4102, A411, A412, A413, A414, A4150, A4151, A4152, A4153, A4159, A4181, A4189, A427, A021, A227, A267, A327, A5486, B377. È noto che l'uso di soli codici ICD espliciti per il monitoraggio della sepsi ha un'elevata specificità ma una bassa sensibilità.
Al termine dello studio, i risultati significativi saranno pubblicati come articoli scientifici.
Tipo di studio
Fase
- Fase 2
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: DIAGNOSTICO
- Assegnazione: RANDOMIZZATO
- Modello interventistico: PARALLELO
- Mascheramento: TRIPLICARE
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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SPERIMENTALE: Algoritmo specifico della sottopopolazione
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Sistema di supporto alle decisioni cliniche (CDS) specifico della sottopopolazione per il rilevamento della sepsi grave
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NESSUN_INTERVENTO: Algoritmo di controllo
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Mortalità intraospedaliera basata sulla SIRS
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
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Mortalità attribuita a pazienti che soddisfano due o più criteri SIRS ad un certo punto durante il loro soggiorno
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Mortalità codificata per shock/sepsi grave intraospedaliera
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
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Mortalità attribuita a pazienti codificati come sepsi grave o shock settico
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
|
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Durata della degenza ospedaliera basata sulla SIRS
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
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Durata della degenza ospedaliera attribuita a pazienti che soddisfano due o più criteri SIRS in un determinato momento durante la loro degenza
|
Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
|
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Durata della degenza ospedaliera codificata per sepsi grave/shock
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
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Durata della degenza ospedaliera attribuita a pazienti codificati come sepsi grave o shock settico
|
Attraverso il completamento degli studi, una media di 8 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Desautels T, Calvert J, Hoffman J, Mao Q, Jay M, Fletcher G, Barton C, Chettipally U, Kerem Y, Das R. Using Transfer Learning for Improved Mortality Prediction in a Data-Scarce Hospital Setting. Biomed Inform Insights. 2017 Jun 12;9:1178222617712994. doi: 10.1177/1178222617712994. eCollection 2017.
- Calvert J, Mao Q, Rogers AJ, Barton C, Jay M, Desautels T, Mohamadlou H, Jan J, Das R. A computational approach to mortality prediction of alcohol use disorder inpatients. Comput Biol Med. 2016 Aug 1;75:74-9. doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.05.015. Epub 2016 May 24.
- 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.
- Calvert J, Mao Q, Hoffman JL, Jay M, Desautels T, Mohamadlou H, Chettipally U, Das R. Using electronic health record collected clinical variables to predict medical intensive care unit mortality. Ann Med Surg (Lond). 2016 Sep 6;11:52-57. doi: 10.1016/j.amsu.2016.09.002. eCollection 2016 Nov.
- 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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Termini relativi a questo studio
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Altri numeri di identificazione dello studio
- 18-347718
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