機械学習を使用した、新型コロナウイルス感染症患者におけるヒドロキシクロロキンに反応する部分母集団の特定 (IDENTIFY)
2020年6月8日 更新者:Dascena
機械学習を使用した新型コロナウイルス感染症患者のヒドロキシクロロキンに反応する部分集団の特定: IDENTIFY 試験
この研究の目的は、ヒドロキシクロロキン治療が予測生存率に関連する患者を特定する機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを評価することでした。
調査の概要
詳細な説明
多施設共同臨床試験では、2020年3月10日から6月4日までに米国の6つの医療センターに入院した新型コロナウイルス感染症陽性患者が登録された。
機械学習アルゴリズムを使用して、どの患者がヒドロキシクロロキンによる治療に適しているかを決定しました。
研究の種類
介入
入学 (実際)
290
段階
- 適用できない
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
-
-
California
-
Oakland、California、アメリカ、94612
- Dascena
-
-
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
- 子
- 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
説明
包含基準:
- 患者は保険付き病棟に入院し、新型コロナウイルス感染症の検査で陽性となった
- 患者は、新型コロナウイルス感染症検査後 4 時間以内に電子医療記録データに COViage を適用させた
除外基準:
- 患者が保険対象病棟に入院していない、または新型コロナウイルス検査で陰性である
- 患者は、新型コロナウイルス感染症検査後 4 時間以上経過して電子医療記録データに COViage を適用されていた
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:非ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- 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:露出グループ
すべての患者はアルゴリズムにさらされており、ヒドロキシクロロキン治療に反応する可能性が高いと特徴づけられました。
ヒドロキシクロロキンの投与に関する治療決定は、医療提供者によって独立して行われました。
|
機械学習介入
|
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 |
|---|---|---|
|
死亡率の結果
時間枠:学習完了までに平均3か月
|
院内で死亡するまでの時間
|
学習完了までに平均3か月
|
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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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)
2020年3月10日
一次修了 (実際)
2020年6月4日
研究の完了 (実際)
2020年6月4日
試験登録日
最初に提出
2020年6月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年6月8日
最初の投稿 (実際)
2020年6月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年6月9日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年6月8日
最終確認日
2020年6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
- 060820
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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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