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Uso dell'intelligenza artificiale (AI) per prevedere gli esiti clinici nei pazienti ricoverati in ospedale per polmonite COVID19 durante le 4 ondate pandemiche (AI COVID-19)

22 maggio 2024 aggiornato da: Stefania Piconi, Azienda Ospedaliera di Lecco

Utilizzo dell'Intelligenza Artificiale (AI) per la previsione di esiti clinici quali morte e complicanze in pazienti ricoverati per polmonite COVID durante le 4 ondate pandemiche presso l'ASST di Lecco.

I modelli predittivi possono essere applicati in diversi ambiti, durante l’emergenza della pandemia da COVID-19, infatti, si sono rivelati importanti nel supportare i sistemi sanitari nella pianificazione di decisioni strategiche e nella formulazione di politiche sanitarie per il contenimento della malattia.

La pandemia di Covid-19, in particolare, ha rappresentato una vera sfida per il nostro sistema sanitario. In Italia si è articolata in quattro ondate principali, ciascuna caratterizzata da diverse tipologie di pazienti e diversi approcci terapeutici progressivamente migliorati sulla base di nuove evidenze scientifiche.

L’obiettivo è quello di realizzare uno studio sui dati dei pazienti ricoverati per COVID-19 presso l’ASST di Lecco durante tutte e quattro le ondate pandemiche, con diversi gradi di gravità della malattia, raccogliendo i dati di interesse e applicandoli all’utilizzo dell’intelligenza artificiale identificare modelli ricorrenti di esito clinico in termini di sopravvivenza e complicanze infettive secondarie, in modo da costruire nuovi modelli statistici predittivi affidabili che possano essere utilizzati per prevedere l’esito dei pazienti stessi.

La forte ambizione di questo progetto è che l’applicazione dell’intelligenza artificiale a dati di quantità così significativa possa consentire di costruire validi modelli statistici che possano poi essere ipoteticamente applicati a qualsiasi paziente per prevedere, in base alle caratteristiche anamnestiche, i parametri ematochimici. al basale e al trattamento impostato, la probabilità di sopravvivenza e le complicanze

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

5000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Italia
      • Lecco, Italia, 23900
        • Stefania Piconi

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
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Per ciascun paziente verranno raccolte informazioni riguardanti:

  • Dati personali (es. età, sesso, nazionalità);
  • Data del ricovero e della dimissione (o del decesso)
  • Comorbilità;
  • Cure intraprese per Covid19;
  • Eventuale vaccinazione per Covid19, data e numero di dosi;
  • Possibile insorgenza di infezioni secondarie e/o complicanze;
  • Esami ematochimici al momento del ricovero

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Età > 18 anni;
  • Ricovero per polmonite COVID-19 presso ASST Lecco.

Criteri di esclusione:

  • Ricovero o accertamento di infezione asintomatica da SARS CoV-2.

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
COVID-19 1° ondata
Pazienti ospedalizzati per polmonite COVID19 durante la prima ondata (FEBBRAIO-MAGGIO 2020)
Altro: Intelligenza artificiale per la previsione degli esiti clinici
Utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) per la previsione di esiti clinici come morte e complicanze nei pazienti ricoverati per polmonite COVID durante le 4 ondate pandemiche
COVID-19 2° ondata
Pazienti ospedalizzati per polmonite COVID19 durante la seconda ondata (ottobre-dicembre 2020)
Altro: Intelligenza artificiale per la previsione degli esiti clinici
Utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) per la previsione di esiti clinici come morte e complicanze nei pazienti ricoverati per polmonite COVID durante le 4 ondate pandemiche
COVID-19 3° ondata
Pazienti ricoverati per polmonite COVID19 durante la terza ondata (GEN-MAGGIO 2021)
Altro: Intelligenza artificiale per la previsione degli esiti clinici
Utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) per la previsione di esiti clinici come morte e complicanze nei pazienti ricoverati per polmonite COVID durante le 4 ondate pandemiche
COVID-19 4° ondata
Pazienti ospedalizzati per polmonite COVID19 durante la quarta ondata (NOV 2021-MAR 2022)
Altro: Intelligenza artificiale per la previsione degli esiti clinici
Utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) per la previsione di esiti clinici come morte e complicanze nei pazienti ricoverati per polmonite COVID durante le 4 ondate pandemiche

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Costruzione di modelli predittivi
Lasso di tempo: 6 mesi
Costruzione di modelli predittivi per valutare esiti clinici quali morte e/o insorgenza di infezione secondaria sulla base dei dati raccolti relativi alle 4 ondate di COVID-19.
6 mesi

Collaboratori e investigatori

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

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Azienda Ospedaliera di Lecco

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 (Stimato)

1 giugno 2024

Completamento primario (Stimato)

1 settembre 2024

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

21 maggio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

21 maggio 2024

Primo Inserito (Effettivo)

22 maggio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

23 maggio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

22 maggio 2024

Ultimo verificato

1 maggio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • AI COVID-19

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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