最適な治療法を決定するための敗血症患者のクラスタリングのための教師なし機械学習
2021年9月17日 更新者:Dascena
この研究の焦点は、ケープ リージョナル メディカル センター (CRMC)、オロビル病院 (OH)、UCSF メディカル センター (UCSF) で前向き無作為化比較試験 (RCT) を実施することです。重度の敗血症の検出のために EHR データに適用されます。
重度の敗血症のリスクが高いと判断された患者については、アルゴリズムが自動化された音声、電話による通知を CRMC、オハイオ州、および UCSF の看護スタッフに生成します。
アルゴリズムのパフォーマンスは、主要エンドポイントである院内死亡率の低下の分析によって測定されます。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (予想される)
51645
段階
- フェーズ2
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。
研究連絡先
- 名前:Qingqing Mao, PhD
- 電話番号:5108269508
- メール:qmao@dascena.com
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
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- この試験で研究された臨床亜集団の1つのメンバーである18歳以上のすべての成人は、研究に参加する資格があります。
除外基準:
- 18歳未満
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
- 主な目的:診断
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:トリプル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:流体処理固有のアルゴリズム
実験群には、輸液治療用にカスタマイズされたバージョンの InSight によって監視される患者が含まれます。
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患者の電子医療記録 (EHR) から情報を引き出して重度の敗血症の発症を予測する InSight アルゴリズム。この研究では、病気の進行の性質に応じて輸液治療に同様に反応する患者のクラスターを区別するようにカスタマイズされます。 .
|
アクティブコンパレータ:標準 InSight
対照群には、治療に特化していない標準バージョンの InSight でモニターされた患者が含まれます。
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患者の電子医療記録 (EHR) から情報を引き出して重度の敗血症の発症を予測する、カスタマイズされていない InSight アルゴリズム。
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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 |
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院内SIRSベースの死亡率
時間枠:研究完了まで、平均8ヶ月
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入院中のある時点で 2 つ以上の SIRS 基準を満たす患者に起因する死亡率
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研究完了まで、平均8ヶ月
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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。
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捜査官
- 主任研究者:Qingqing Mao, PhD、Dascena, Inc.
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- 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.
- Mao Q, Jay M, Hoffman JL, Calvert J, Barton C, Shimabukuro D, Shieh L, Chettipally U, Fletcher G, Kerem Y, Zhou Y, Das R. Multicentre validation of a sepsis prediction algorithm using only vital sign data in the emergency department, general ward and ICU. BMJ Open. 2018 Jan 26;8(1):e017833. doi: 10.1136/bmjopen-2017-017833.
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 (予想される)
2022年4月1日
一次修了 (予想される)
2024年3月31日
研究の完了 (予想される)
2024年3月31日
試験登録日
最初に提出
2018年11月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2018年11月21日
最初の投稿 (実際)
2018年11月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年9月23日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年9月17日
最終確認日
2021年9月1日
詳しくは
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。
治療固有のInSightの臨床試験
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East Carolina UniversityNational Institute of Mental Health (NIMH)完了
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University of HoustonUniversity of Oklahoma; Oklahoma State University積極的、募集していない
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Kyung Hee University Hospital at GangdongKorea Health Industry Development Institute積極的、募集していない
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Koya Medical, Inc.募集リンパ浮腫 | 浮腫 | 脚の静脈不全 | 慢性静脈不全アメリカ
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Washington State UniversityNational Institute on Drug Abuse (NIDA)完了
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Reistone Biopharma Company Limited完了
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Wenzhou Medical University積極的、募集していない
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Karolinska University HospitalKarolinska Institutet; Lunit Inc.; Capio Sankt Görans Hospital積極的、募集していない