機械学習を使用した患者の悪化の予測
2026年3月16日 更新者：David Levine、Brigham and Women's Hospital
これは、ブリガム アンド ウィメンズ ホーム病院のデータベースのデータに基づいた遡及的観察研究です。
トレーニング コホートからの社会人口統計データと臨床データを使用して、患者の入院期間中の患者の悪化を予測する機械学習アルゴリズムをトレーニングしました。
その後、このアルゴリズムは検証コホートで検証されました。
調査の概要
状態
完了
研究の種類
観察的
入学 (実際)
526
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
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Massachusetts
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Boston、Massachusetts、アメリカ、02115
- Brigham and Women's Hospital
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Boston、Massachusetts、アメリカ、02130
- Brigham and Women's Faulkner Hospital
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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
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
ブリガム・アンド・ウィメンズ病院およびブリガム・アンド・ウィメンズ・フォークナー病院に入院し、一次診断、年齢、および地理的居住要件を満たし、自宅病院に登録されている対象。
説明
包含基準:
ブリガム・アンド・ウィメンズ・ホーム病院の研究でケアを受けた
除外基準:
不完全な継続監視データ
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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トレーニング
機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用される患者のサブセット。
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従来のバイタルサインアラーム (臨床医が設定した閾値) と BioVitals Index と National Early Warning Score 2 から生成されたアラームを遡及的に比較します。
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検証
「保留」され、アルゴリズムの精度を検証するために使用される患者のサブセット。
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従来のバイタルサインアラーム (臨床医が設定した閾値) と BioVitals Index と National Early Warning Score 2 から生成されたアラームを遡及的に比較します。
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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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警報負荷
時間枠：入院から退院まで、時間単位で測定され、平均 5 日
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患者ごとに 1 時間あたりに鳴るアラームの数
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入院から退院まで、時間単位で測定され、平均 5 日
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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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安全性複合材料の認識感度
時間枠：入院から退院まで平均5日
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安全性複合物（一晩の訪問、予定外の訪問、病院への再転院、入院中の死亡、せん妄、意識喪失、またはその他の重大な出来事）の検出に対する感度（真の陽性を条件陽性で割ったもの）。
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入院から退院まで平均5日
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安全性複合材料の認識の特異性
時間枠：入院から退院まで平均5日
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安全性複合物（一晩の訪問、予定外の訪問、病院への再転院、入院中の死亡、せん妄、意識喪失、またはその他の重大な出来事）の検出に対する特異度（真陰性を条件陰性で割ったもの）。
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入院から退院まで平均5日
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安全性複合材料の認識に対する陽性的中率
時間枠：入院から退院まで平均5日
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安全性複合物（一晩の訪問、予定外の訪問、病院への転院、入院中の死亡、せん妄、意識喪失など）の検出に対する陽性的中率（真陽性を真陽性と偽陽性の合計で割った値）。大きな出来事）。
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入院から退院まで平均5日
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安全性複合材料の認識に対する陰性的中率
時間枠：入院から退院まで平均5日
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安全性複合物（夜間の訪問、予定外の訪問、病院への転院、入院中の死亡、せん妄、意識喪失など）の検出に対する陰性的中率（真陰性を真陰性と偽陰性の合計で割った値）。大きな出来事）。
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入院から退院まで平均5日
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臨床的有用性のあるアラームの割合
時間枠：入院から退院まで平均5日
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患者ごとに 3 つの結果 (BioVitals、NEWS2、および従来のバイタル サインに関する臨床的に重要なアラームの数) を持つ一般推定式 (GEE) を使用します。 GEE は、患者に関する 3 つの結果間のクラスタリングを考慮します。
GEE は、臨床的有用性のあるアラーム数のログリンクと、滞在期間ログ (時間単位) のオフセットを備えた負の二項限界モデルを使用します。このモデルでは、BI、NEWS2、および従来のバイタルサインを使用した臨床的有用性を持つアラーム数の時間当たりの割合をモデル化します。
負の二項モデルの主な共変量は、メソッドの 3 レベルの共変量になります: BI vs NEWS2 vs 従来のバイタルサイン、この共変量の効果の指数関数は、BI vs NEWS2 vs 従来のバイタルサインのペアごとの比率比になります。兆候。
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入院から退院まで平均5日
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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。
協力者
捜査官
- 主任研究者：David Levine, MD MPH MA、Associate Physician
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3月20日
一次修了 (実際)
2025年3月20日
研究の完了 (実際)
2026年2月16日
試験登録日
最初に提出
2021年4月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年9月15日
最初の投稿 (実際)
2021年9月16日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年3月17日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年3月16日
最終確認日
2026年3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
- 2017P002583d
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。