胸痛患者の管理におけるデジタル意思決定支援 (BRIAN2)
病院前設定における胸痛患者の評価における意思決定支援システムの開発
この観察研究の目的は、入院前の設定で胸痛を呈する患者の意思決定支援システムを開発することです。 それが答えようとしている主な質問は次のとおりです。
• 胸痛のために救急医療サービスに連絡している患者の意思決定支援のための機械学習ベースのモデルのパフォーマンス
参加者は次のことを求められます。
- 以前の既知の危険因子と痛みの特徴に関して現場で臨床医から尋ねられた質問に答える
- 医療記録から日常的に利用可能なデータの収集に同意する
- 1 回の血液サンプル採取の同意 毛細血管または静脈 (標準治療の理由で末梢カテーテルが留置されている場合) トロポニンとグルコースは現場で測定され、廃棄され、結果は臨床報告書に記入されます。
調査の概要
詳細な説明
病院前救急医療は、ここ数十年で劇的な変化を遂げました。 救急車の看護師は、患者を最寄りの緊急治療室に搬送することを目的として、以前に病気の現場でケアを開始していたという事実から、プレホスピタル ケアはますます差別化されています。 これは、「適切なレベルのケア」が合言葉になり、心臓発作、急性心筋梗塞、脳卒中の病院での迅速かつ迅速な調査と治療から、さまざまなレベルのケアが関連するようになったことを意味します。セルフケアのアドバイスとともに現場に残される患者。
原則として、ケアには 3 つの全体的なレベルがあります。1) 入院患者リソースの必要性、2) プライマリ ケアの連絡先または翌日内の移動医療チームによる訪問の必要性、および 3) 在宅ケアへの紹介、セルフケアのサポートの提供、またはその場で治療。
これにより、救急車の看護師には、患者のニーズを満たすことができるケアのレベルと互換性のある病院前に評価された状態の要件を持つ能力要件が課されます。 このアプローチにより、以前とは異なる方法で患者の安全が重視されます。 この手順では、時間に敏感な状態 (脳卒中、心臓発作、急性心筋梗塞、敗血症など) の患者は、病院前の評価が不適切なため、セルフケアのアドバイスを受けて現場に取り残されるリスクが高くなります。 プレホスピタル救急医療では、患者の状態の重症度の評価は、2 段階で行われます。1) 患者が国の緊急番号に電話をかけたときの緊急派遣センターで、2) 救急車の看護師による病気の現場で。患者側に到着。
入院前の意思決定支援の基礎は、a) 時間依存の状態、つまり、原因となる治療の開始までの時間が予後に影響を与える可能性のある状態の特定、および b) 予測因子の特定、つまり、その状態 (疾患または事故）自体だけでなく、状態の重症度についても。 タイムクリティカルな状態の典型的な例は、心臓発作、急性心筋梗塞、脳卒中などの心血管疾患の症状ですが、敗血症や重度の外傷などの深刻な感染症もあります。 予測因子は、脈拍、血圧、酸素飽和度、病歴（以前に知られていた病気と現在の発症）、現在の症状の写真、臨床症状（蒼白）検査所見（ECG）、生化学的マーカーの分析などのバイタルパラメーターの測定によって特定できます毛細血管検査（グルコース、トロポニン）。
現在の研究では、急性の胸痛のために救急医療サービスに連絡している多くの患者にとって、救急部門以外の選択肢、例えば、病院などの選択肢があることが示されています。 プライマリケアでのフォローアップは、患者にとってより有益であり、救急車や救急医療にとってリソース集約的ではない可能性があります. このような場合、性別、病歴、症状、および心電図や生化学マーカー (トロポニン) を含む臨床観察に基づく意思決定支援システムが、救急看護師を支援することができます。 胸痛は最も一般的な検索原因の 1 つであり、スウェーデンの救急医療サービスの割り当ての約 10% を占めています。
プレホスピタル環境での評価に関連するのは、患者の安全です。 不適切なプレホスピタル アセスメントは、患者の安全を損ない、治療までの時間を遅らせる危険性があります。 主に、初期評価後に救急車で直接病院に運ばれない、時間に敏感な状態の患者を指します。 同時に、虚弱な高齢者を緊急治療室に搬送することで、患者の安全が損なわれる可能性があります。緊急治療室では、待ち時間が長く、合併症のリスクが高まる可能性があります。 リスクの低い患者の搬送は、救急部門での混雑のリスクを高める可能性もあり、クラウディング アウト効果 (優先度の高いケースの場合に救急車が利用できないこと) をもたらす可能性もあります。 変位効果の例としては、予期しない突然の心停止が発生した場合の救急車の応答時間の延長があります。
プレホスピタル環境では、患者の安全性は十分に研究されていません。 自身の経験によると、いわゆる「Prio1 割り当て」(最優先) での有害事象のリスクは特に高く、これらの割り当ての約 20% では、病院前の評価に疑問が生じる可能性があります。
本研究の目的は、スウェーデンのハランド地方の救急医療サービス内で開発された意思決定支援システムを評価し、さらに開発することです。変数のコレクションを使用して、目に見えないデータで以前に開発されたモデルを検証し、分類のための機械学習モデルをさらに開発します。 . そのような意思決定支援は、患者が適切なレベルのケアに迅速に到達する可能性を最適化し、患者の安全性を高めるために、現場での患者の評価において救急車の看護師をサポートする必要があるというものです。 目的は、医療記録からの定期的なデータと一緒に現場でのみデータを収集することです (血液検査 + アンケート)。 研究への参加に同意した患者は、さらなる検査のために救急部門への輸送を構成するガイドラインに従って、標準治療以外の治療を受けません。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Carl Magnusson, PhD,RN
- 電話番号：+46708868620
- メール：carl.magnusson@vgregion.se
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Kristoffer Wibring, PhD,RN
- メール：kristoffer.wibring@regionhalland.se
研究場所
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Region Halland
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Kungsbacka、Region Halland、スウェーデン
- 募集
- Department of Prehospital Emergency Care,Region Halland
-
コンタクト：
- Kristoffer Wibring, PhD
- 電話番号：+467071757679
- メール：kristoffer.wibring@regionhalland.se
-
主任研究者：
- Kristoffer Wibring, PhD,RN
-
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Region Vastra Gotaland
-
Gothenburg、Region Vastra Gotaland、スウェーデン、41104
- 募集
- Department of Prehospital Emergency Care, Sahlgrenska University Hospital
-
コンタクト：
- Carl Magnusson, PhD
- 電話番号：0708868620
- メール：carl.magnusson@vgregion.se
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副調査官：
- Elin Lökholm, Msc,RN
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主任研究者：
- Nathalie Lidman, Msc,RN
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Lidköping、Region Vastra Gotaland、スウェーデン
- 募集
- Department of Prehospital Emergency Care, Skaraborg
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コンタクト：
- Jan-Otto Andersson, Msc,RN
- メール：jan-otto.andersson@vgregion.se
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主任研究者：
- Kristoffer Hallin, Msc,RN
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 救急医療サービスに連絡している患者で、患者の主な症状が胸の痛みまたは胸の不快感である
- 主要な割り当て（プライマリケア、病院の医師によって評価されない）
除外基準:
- 参加している緊急医療サービス組織の地理的集水域外で行われている割り当て
- 18歳未満
- 参加したくない
- 参加できない（言語、認知症など）
- 他の
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
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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複合結果に基づく意思決定支援モデルの臨床結果予測
時間枠：時間に敏感な条件: EMS の包含から退院までのフォローアップ時間は 1 日から 100 日まで。死: EMS の包含から最大 7 日間。有害事象: EMS 封入から最大 72 時間。
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低リスク患者と高リスク患者を分類するモデルの予測能力。 現場の臨床医から収集された特徴、患者の特徴、以前の病歴、痛みの特徴、痛み/不快感の持続時間、ECG 解釈、バイタルサイン、トロポニンおよびグルコース測定値を含みます。 複合結果は、以下に基づいています。
有害事象は次のように定義されています: 心停止、心室性不整脈、ショック、痙攣、心不全、低血圧、失神および意識喪失であり、CCTAE v 6.0 によるとグレード 4 または 5 に関連しています。 分類器のアンサンブルを使用して複数のモデルが開発され、最高のモデル パフォーマンスを決定するために評価されます。 報告される測定値は、モデル roc-AUC の識別性能、キャリブレーション、感度、特異性、精度、正の予測値、負の予測値です。 |
時間に敏感な条件: EMS の包含から退院までのフォローアップ時間は 1 日から 100 日まで。死: EMS の包含から最大 7 日間。有害事象: EMS 封入から最大 72 時間。
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協力者と研究者
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協力者
捜査官
- 主任研究者：Carl Magnusson, PhD,RN、University of Gothenburg, Sahlgrenska University Hospital
- スタディディレクター：Johan Herlitz, PhD,MD、University of Borås
- スタディチェア：Araz Rawshani, PhD,MD、University of Gothenburg, Sahlgrenska University Hospital
- スタディチェア：Annica Ravn-Fischer, PhD,MD、University of Gothenburg, Sahlgrenska University Hospital
- スタディチェア：Angela Bång, PhD,RN、Göteborg University
- スタディチェア：Kristoffer Wibring, PhD,RN、Region Halland
- スタディチェア：Jan-Otto Andersson, Msc,RN、Region Västra Götaland, Skaraborg
- スタディチェア：Christer Axelsson, PhD,RN、University of Borås
- スタディチェア：Markus Lingman, PhD,MD、Region Halland
- スタディチェア：Ola Hammarsten, PhD,MD、University of Gothenburg, Sahlgrenska University Hospital
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
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。