救急医療における予測的かつ高度な分析 - 神経学的欠陥 (PAN-EM-NEURO)
救急医療における将来の予測モデリングでは、継続的な文書化、ウェアラブルを使用したモニタリング、画像処理、バイオマーカー、関係するすべての医療提供者からのリアルタイムの管理データなど、幅広いデータポイントの使用が組み合わせられる可能性があります。 その後の広範なデータセットは、高度なディープラーニングおよびニューラルネットワークアルゴリズムにフィードされ、特定の健康状態のリスクを正確に予測することができます。 さらに、予測分析は、適応的で継続的に更新されるクリニカルパスの開発に向けて舵を切り、医療上の意思決定は洗練されたアルゴリズムによってサポートされ、効果的かつ安全に最善の行動方針を提供します。 予測分析が医療のさまざまな側面に革命をもたらす可能性は、明らかなように見えます。 救急医療での使用に関する情報は不足しています。
私たちは、一般的に遭遇する急性神経障害の症状を使用して、救急医療におけるリソースの使用量を予測するために日常的なデータを使用するパフォーマンスを評価することを目的としています。 見通しとして、これは、救急医療における予測分析に日常的な医療データを使用する他の同様のプロジェクトのプロトタイプとして機能する可能性があります。
調査の概要
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Jan Niederdöckl, MD
- 電話番号:0042 40 400 19640
- メール:jan.niederdoeckl@meduniwien.ac.at
研究場所
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Vienna、オーストリア、1090
- 募集
- Emergency Department, Medical University Vienna
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コンタクト:
- Jan Niederdöckl, Dr.
- メール:jan.niederdoeckl@medunwien.ac.at
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コンタクト:
- Alexander Simon, Dr.
- メール:alexander.simon@medunwien.ac.at
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
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
定期的に収集されたデータの遡及分析。 私たちは、急性神経障害の疑いで救急医療サービスによって入院した患者の院内リソース利用に関連するデータ パターンを見つけることを目的としています。
この研究では、日常的な電子医療文書システムからの情報のみを使用します。 他のデータセットへのリンクは実行されません。 システム内のデータには、患者の人口統計、初期症状、病院前のバイタル サインとスコア、救急医療サービスによる疑わしい診断、院内のバイタル サインとスコア、院内診断 (コンピューター断層撮影 CT、磁気共鳴画像法 MRI) および治療 (カテーテル介入) 手順が含まれます。最終診断。 変数の完全なセットについては、「変数」を参照してください。
この研究の目的では、完全に擬似化されたデータセットのみが使用されます。
説明
包含基準:
- 女性と男性の被験者
- 年齢 18 歳以上
除外基準:
- なし
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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予測モデル
時間枠:2025 年 1 月 1 日
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開発される
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2025 年 1 月 1 日
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Goyal M, Menon BK, van Zwam WH, Dippel DW, Mitchell PJ, Demchuk AM, Davalos A, Majoie CB, van der Lugt A, de Miquel MA, Donnan GA, Roos YB, Bonafe A, Jahan R, Diener HC, van den Berg LA, Levy EI, Berkhemer OA, Pereira VM, Rempel J, Millan M, Davis SM, Roy D, Thornton J, Roman LS, Ribo M, Beumer D, Stouch B, Brown S, Campbell BC, van Oostenbrugge RJ, Saver JL, Hill MD, Jovin TG; HERMES collaborators. Endovascular thrombectomy after large-vessel ischaemic stroke: a meta-analysis of individual patient data from five randomised trials. Lancet. 2016 Apr 23;387(10029):1723-31. doi: 10.1016/S0140-6736(16)00163-X. Epub 2016 Feb 18.
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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
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