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Un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere le situazioni cliniche sanitarie nell’assistenza sanitaria di base per gli anziani fragili.

24 agosto 2023 aggiornato da: Presage

Un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere le situazioni cliniche sanitarie (cadute, rischio di malnutrizione, rischio di depressione, rischio di insufficienza cardiaca) e strumenti di supporto decisionale improvvisati nell'assistenza sanitaria di base per gli anziani che vivono a casa.

Introduzione: Abbiamo sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere il rischio di ricovero d'urgenza entro i nuovi 7-14 giorni con una buona prestazione predittiva (AUC=0,85). I dati registrati dagli assistenti domiciliari sono stati inviati in tempo reale a un server sicuro per essere analizzati dal nostro algoritmo di apprendimento automatico, che ha previsto il livello di rischio e lo ha visualizzato su un dispositivo medico sicuro basato sul web. Questo studio si propone di implementare e valutare la sensibilità e le previsioni di specificità del sistema Presage per quattro situazioni cliniche con un alto impatto sull'ospedalizzazione non programmata degli anziani che vivono a casa: cadute, rischio di depressione (è più triste), rischio di denutrizione (mangia meno bene) e rischio di insufficienza cardiaca (gamba gonfia).

Metodi Questo è uno studio multicentrico osservazionale retrospettivo. Per ottenere informazioni dettagliate sulle previsioni sia a breve che a medio termine e su come i fattori di rischio si evolvono attraverso diversi periodi di osservazione, abbiamo sviluppato una serie di modelli che prevedono il rischio di futuri sintomi clinici.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Questo è uno studio multicentrico osservazionale retrospettivo. Questo studio è stato condotto su due coorti distinte.

Sono stati analizzati i dati tra gennaio 2020 e febbraio 2023 di 50 strutture di assistenza domiciliare che utilizzano quotidianamente il dispositivo medico PRESAEGE CARE. 740.853 dati provenienti da 27.439 visite di assistenti domiciliari per 1.478 pazienti. L'età media dei pazienti era di 84,89 anni (SD = 8,9 anni) con un livello di dipendenza moderato e il campione comprendeva 1 038 donne (70%).

PRESAGE CARE è un dispositivo medico marcato CE per prevedere i ricoveri d'urgenza. Questo sistema di sanità elettronica si basa su un questionario incentrato sull'autonomia funzionale e clinica (ovvero, attività della vita quotidiana), possibili sintomi medici (ad esempio, affaticamento, cadute e dolore), cambiamenti nel comportamento (ad esempio, riconoscimento e aggressività), e la comunicazione con l'HA o l'ambiente circostante.

Sulla base di questi dati, altri rischi vengono valutati e previsti dall'algoritmo di intelligenza artificiale.

Questo studio si propone di valutare la sensibilità e le previsioni di specificità del sistema PRESAGE CARE per quattro situazioni cliniche con un elevato impatto sull'ospedalizzazione non programmata degli anziani che vivono a casa: cadute, rischio di depressione (è più triste), rischio se (mangia meno bene) e rischio di insufficienza cardiaca (gamba gonfia).

L'obiettivo principale era la sensibilità e la specificità della previsione di quattro eventi: cadute, "è più triste", "mangia meno bene" e "gamba gonfia" per eventi non tautologici (quando gli eventi non compaiono nella finestra di osservazione).

Obiettivo secondario era la sensibilità e la specificità della previsione di quattro eventi: cadute, "è più triste", "mangia meno bene" e "gamba gonfia" per eventi tautologici (quando gli eventi compaiono nella finestra di osservazione).

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

1478

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Anziani fragili che ricevono l'aiuto di un assistente domiciliare che utilizza il dispositivo PRESAGE CARE in Francia.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • anziani fragili di età pari o superiore a 65 anni
  • Ricevi l'aiuto di un assistente domiciliare utilizzando PRESAGE CARE
  • Tutte le persone idonee sono state invitate a partecipare e sono state incluse se hanno fornito il consenso

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sensibilità e specificità della previsione di quattro eventi: cadute, "è più triste", "mangia meno bene" e "gamba gonfia" per eventi non tautologici ((quando gli eventi non compaiono nella finestra di osservazione).
Lasso di tempo: tra una e sei settimane
Per valutare le prestazioni predittive dei modelli, abbiamo esaminato i parametri prestazionali fuori campione, tra cui l'area sotto la curva caratteristica dell'operatore ricevente (AUC), 5% e 15% AUC, sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (PPV), valore predittivo negativo valore predittivo (NPV) basato sulla matrice di confusione creata come segue: In ogni punto della curva ROC abbiamo calcolato la media ponderata tra sensibilità e specificità.
tra una e sei settimane

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sensibilità e specificità della previsione di quattro eventi: cadute, "è più triste", "mangia meno bene" e "gamba gonfia" per eventi tautologici ((quando gli eventi non compaiono nella finestra di osservazione).
Lasso di tempo: tra una e sei settimane
Per valutare le prestazioni predittive dei modelli, abbiamo esaminato i parametri prestazionali fuori campione, tra cui l'area sotto la curva caratteristica dell'operatore ricevente (AUC), 5% e 15% AUC, sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (PPV), valore predittivo negativo valore predittivo (NPV) basato sulla matrice di confusione creata come segue: In ogni punto della curva ROC abbiamo calcolato la media ponderata tra sensibilità e specificità.
tra una e sei settimane

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Presage

Collaboratori

Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
Assistance Publique Hopitaux De Marseille

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 aprile 2016

Completamento primario (Effettivo)

1 aprile 2016

Completamento dello studio (Effettivo)

1 dicembre 2022

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

21 agosto 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

24 agosto 2023

Primo Inserito (Effettivo)

28 agosto 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

28 agosto 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

24 agosto 2023

Ultimo verificato

1 agosto 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • PRESAGE

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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