Early Detection of Clinical Deterioration in Patients With COVID-19 Using Machine Learning (COVID-19)
2021年3月30日 更新者:University Hospital Tuebingen
The aim of this study is to use artificial intelligence in the form of machine learning analysing vital signs as well as symptoms of patients suffering from Covid19 to identify predictors of disease progression and severe course of disease.
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
1000
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
-
-
-
Tuebingen、ドイツ、72076
- 募集
- University Hospital of Tuebingen
-
コンタクト:
- Annika Buchholz, Ph.D.
- 電話番号:+4915151819576
- メール:annika.buchholz@tuebingen.mpg.de
-
コンタクト:
- Juergen Hetzel, M.D.
- 電話番号:+491622919339
- メール:juergen.hetzel@med.uni-tuebingen.de
-
副調査官:
- Bijoy N Atique, M.D.
-
主任研究者:
- Juergen Hetzel, M.D.
-
副調査官:
- Maik Haentschel, M.D.
-
-
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
なし
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
Patients with detection of SARS-CoV2
説明
Inclusion Criteria:
- Written informed consent
- Age >= 18 years
- Detection of SARS-CoV2 within the past 5 days
Exclusion Criteria:
- Inability to measure vital parameters and document symptoms
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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Training cohort
Randomly selection of 80% of the study population.
The machine learning algorithm is trained on this dataset
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Machine learning on vital parameters, clinical symptoms and underlying diseases
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Validation cohort
Randomly selection of 20% of the study population.
The machine learning algorithm which was trained on the basis of the training data cohort is validated on the validation cohort.
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Quantification of the prediction power and identification of the most relevant predictive parameters
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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 |
時間枠 |
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Probability of Participants for Hospitalisation or Fatal Outcome
時間枠:Detection of severe acute respiratory syndrome- Corona Virus 2 (SARS-CoV2) to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of severe acute respiratory syndrome- Corona Virus 2 (SARS-CoV2) to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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二次結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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Probability of Participants for Intensive Care Unit Admission
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Probability of Participants for Fatal Outcome
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Prediction of persisting health impairment by using standardized questionnaires
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of symptoms, vital parameters and comorbidities predicting clinical course
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of size of training data set
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of viral load on the course of disease/ clinical outcome
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of different virus variants on the course of disease/ clinical outcome
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of SARS-CoV2 vaccination (yes/no) on the course of disease/ clinical outcome
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Evaluation of parameters (symptoms, vital parameters, comorbidities) according to their potential of clinical course predictions
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Probability of Participants for hospitalisation
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Influence of different SARS-CoV2 vaccines on the course of disease/ clinical outcome
時間枠:Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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Detection of SARS-CoV2 to recovery, hospitalisation or fatal outcome up to 5 weeks
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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。
捜査官
- スタディチェア:Bernhard Schoelkopf, PhD、Max-Planck-Institute, Tuebingen, Germany
- 主任研究者:Juergen Hetzel, MD、University Hospital of Tuebingen, Tuebingen, Germany
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)
2021年2月1日
一次修了 (予想される)
2021年7月31日
研究の完了 (予想される)
2021年12月31日
試験登録日
最初に提出
2021年3月24日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年3月30日
最初の投稿 (実際)
2021年4月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年4月2日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年3月30日
最終確認日
2021年1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
- TEDDI
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。
COVID19の臨床試験
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Colgate Palmolive完了
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Luye Pharma Group Ltd.Shandong Boan Biotechnology Co., Ltd積極的、募集していない
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