臨床転帰に対する敗血症予測アルゴリズムの影響
2019年5月22日 更新者：Dascena
患者の死亡率、入院期間、および再入院に対する敗血症予測アルゴリズムの影響
この臨床転帰分析では、重症敗血症を予測するための機械学習アルゴリズムが院内死亡率、入院期間、および 30 日の再入院に及ぼす影響が評価されました。
調査の概要
詳細な説明
材料と方法: 臨床転帰評価は、9 つの病院からの 75,147 人の患者を含む実際のデータからなる複数年にわたる多施設臨床データセットに対して実行されました。
入院中のいずれかの時点で全身性炎症反応症候群（SIRS）の基準を2つ以上満たした成人患者17,758人を対象に、死亡率、入院期間、30日間の再入院分析を実施した。
研究の種類
介入
入学 (実際)
75147
段階
- 適用できない
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:
- 参加施設の救急外来を受診する、または入院病棟に入院する 18 歳以上のすべての患者が、臨床転帰分析の対象に自動的に組み込まれました。
除外基準:
- 18歳未満の患者
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
- 主な目的：診断
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
|
実験的：コンパレータ
比較アームには、InSight によって監視される患者が参加します。
|
重症敗血症の検出と予測のための臨床意思決定支援 (CDS) システム
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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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院内死亡率
時間枠：1年
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SIRS基準に基づく院内死亡率
|
1年
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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入院期間
時間枠：1年
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SIRS 基準に基づく入院期間 (日数)
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1年
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30日間の再入院
時間枠：1年
|
30日以内の患者の再入院率
|
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。
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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。
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)
2017年1月1日
一次修了 (実際)
2018年6月1日
研究の完了 (実際)
2018年6月1日
試験登録日
最初に提出
2019年5月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2019年5月21日
最初の投稿 (実際)
2019年5月22日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2019年5月24日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2019年5月22日
最終確認日
2019年5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。