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うっ血性心不全患者の個別モニタリングのためのベイジアン血行動態モデル

2019年2月26日 更新者:DouweEAtsma、Leiden University Medical Center

うっ血性心不全患者の個別モニタリングのためのベイジアン血行動態モデル - 医師の推論を計算モデルに変換する、パート II

心不全(HF)は重篤で困難な症候群です。 世界中で 2,600 万人がこの慢性疾患を抱えて暮らしており、その罹患率は依然として増加しています。 この有病者数の増加に加えて、米国とヨーロッパでは心不全による年間ほぼ 100 万人の入院が発生しています。 その結果、特にこれらの患者の再発入院により、経済的に大きな影響を及ぼします。 代償不全を適切に予測すれば、心不全による(不)不必要な入院を防ぐことができます。 フィリップスは、一般開業医向けのベイジアン血行動態モデルを開発しています。 このモデルは、自宅で測定できるさまざまな観測値を使用します。 モデルの結果は、心不全患者の臨床意思決定の補助として使用できる可能性があります。

調査の概要

詳細な説明

心不全(HF)は世界的な問題です。 現在、2,600万人がこの慢性疾患を抱えて暮らしており、その罹患率は依然として増加しています。 この有病者数の増加に加えて、米国とヨーロッパでは心不全による年間ほぼ 100 万人の入院が発生しています。 したがって、特にこれらの患者の再発入院により、経済的にも大きな影響を及ぼします。 代償不全を適切に予測すれば、心不全による(不)不必要な入院を防ぐことができます。 フィリップスは、病院や自宅での心不全患者のモニタリングを可能にする慢性心不全のベイジアン モデルを開発しています。 このようなベイジアン モデルの重要な特徴は、データ マイニング ベースのモデルとは対照的に、知識ベースのモデルであり、開始するのに少数の患者データ (10 ~ 20 人の患者) しか必要としないことです。 もう 1 つの重要な特徴は、やはりデータ マイニング ベースのモデルとは対照的に、これらの「知識ベースのモデル」はあらゆる設定に適用できることです。 これにより、提案されたモデルは、モデリングに対する従来のデータマイニング アプローチとは異なります。 入院中に、モデルには患者の個人データが「入力」されます。 その後、残りの入院中または退院後、多くの症状と臨床検査値の変数 (「観測値」) がモデルの入力となります。 モデルの出力 (結果) は、患者の状態の改善 (悪化に対する) 確率、または心不全状態の状態をスケール (1 ~ 10) で表したものになります。 モデルは、「パーソナライズ」された数よりも少ない入力変数を処理できます。 入力測定値が少なくなると、当然結果の信頼性も低くなります。 このモデリングアプローチは基本的に、臨床的な考え方をモデルに取り込みます。 スマートなベイジアン モデリングを使用して正しく解釈されれば、一般医や老年病医は大部分の心不全患者を監視し、治療できるようになります。 これは、患者を自宅および病院外に留めることで医療費を削減するという現在の考え方に適合します。

この臨床調査は、「ベイジアン血行動態モデル」の結果が心臓専門医の状態評価と比較できるかどうかを評価するように設計されています。 この研究の目的は、心不全患者の状態を評価するために開発されたコンピューター モデルを検証することです。 研究者らはこのモデルを用いて、心不全患者の悪化を早期に発見し、必要なときに適切な治療を提供できるよう医療従事者をサポートすることを目指している。 これが成功すれば、心不全患者がより長く自宅で過ごすことができ、入院を減らすことができる可能性がある。

臨床文献レビューは、報告書「ベイジアン ネットワークを使用した個人化心不全モニタリング」(Anja v.d.) に記載されています。 Stolpe、Wim Verhaegh、Folke Noertemann、PR-TN 2017/00180。

心臓専門医によるグラウンドトゥルース評価を含む完全なデータセットは、既存のデータベースにも臨床文献にも存在しないため、この臨床調査が必要です。

「ベイジアン血行動態モデル」はこれらの症例にのみ有効であるため、臨床調査は第 6 章で説明されている包含​​/除外基準を満たす母集団に対して実行する必要があります。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

20

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Zuid Holland
      • Leiden、Zuid Holland、オランダ、2333 ZA
        • 募集
        • Leiden University Medical Center
        • コンタクト:
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

45年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

研究集団は、うっ血性心不全により病棟に入院した患者で構成されています。 すべての患者は LUMC の循環器科に入院します。

説明

包含基準:

  • 45歳以上
  • オランダ語でコミュニケーションが取れる方
  • インフォームド・コンセントを提供する意欲と能力がある
  • 心エコー検査で確認された駆出率の測定
  • 入院中に毎日受ける健康診断
  • 研究室での調査は週に 3 回
  • 利用可能な治療法と薬の情報

除外基準:

  • 不完全な入院データ
  • 侵襲的呼吸補助を必要とする心臓喘息患者

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
ベイジアン血行動態モデル「Sherlock」を検証する
時間枠:1年
身体検査、検査結果、心エコー図のすべての測定値に基づいて、患者は心臓専門医と「シャーロック」の両方によってスコア(1 ~ 10 のスケール、1 は心不全がないこと、10 は考えられる最悪の状態)を受け取ります。 。
1年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2019年1月1日

一次修了 (予想される)

2019年9月1日

研究の完了 (予想される)

2020年1月1日

試験登録日

最初に提出

2018年6月12日

QC基準を満たした最初の提出物

2018年6月28日

最初の投稿 (実際)

2018年7月2日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2019年2月28日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2019年2月26日

最終確認日

2019年2月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • NL61810.058.17

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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