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CORONABED.BOT: SARS-CoV-2 からの臨床進化の早期診断のための人工知能を使用した自動化プロジェクト" (CORONABEDBOT)

CORONA.BOT プロジェクトの目的は、Generator Real World Data Facility の人工知能手法を活用して、病院のデータベースから構造化データと非構造化データを自動的に抽出し、感染した患者の否定的な結果に関する早期のリスク評価 (警告システム) を実装することです。 SARS-CoV-2。

CORONABED.BOT の目的は、CORONA.BOT と同じコホートの患者のケア経路を分析して、変数の人口統計と最初のエントリー クリニックに基づいて、合計滞在期間、集中治療の職業、および部門間のフローを特定することです。 SARS-CoV-2感染と一致する症状を持つ患者を特定することで、隔離手順、接触モニタリング/接触履歴、および治療の種類とユニットの観点から最も適切なクリニカルパスに関する決定をより迅速に開始できるようになります。 同様に、より悪い転帰と相関する要因を特定することで、重要なリソース (集中治療など) の使用をより効果的に計画できるようになります。

調査の概要

状態

完了

研究の種類

観察的

入学 (実際)

8000

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

      • Rome、イタリア、00168
        • Fondazione Policlinico Gemelli

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

確率サンプル

調査対象母集団

成人患者

説明

包含基準:

  • 成人患者(18歳以上)
  • Gemelli and Columbus Polyclinic に入学
  • SARS-CoV-2感染の診断(疑い例も含まれます)。

除外基準:

  • ああああ

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

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
予測モデルの実装
時間枠:24ヶ月
構築された DataMart により、SARS-coV-2 肺炎と死亡の両方の診断のための予測モデルの作成が可能になります
24ヶ月

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。

捜査官

  • 主任研究者:Rita Murri、Fondazione Policlinico Universitario A. gemelli, IRCCS

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12月1日

一次修了 (実際)

2023年6月15日

研究の完了 (実際)

2024年1月10日

試験登録日

最初に提出

2023年3月16日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年3月16日

最初の投稿 (実際)

2023年3月28日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年3月10日

最終確認日

2025年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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。

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