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血流感染症、敗血症、全身感染症の入院患者のコンピュータ シミュレーション モデルを情報化するためのプロセス マッピングとデータ収集 (CSM-BSI)

血流感染症、敗血症、全身感染症患者のコンピュータ シミュレーション モデル (CSM-BSI)

この研究の目的は、血流感染症患者のコンピューター シミュレーションを作成し、医療政策とリソースの変更が患者の治療にどのような影響を与えるかを理解することです。 このシミュレーションは、医師や医療意思決定者がこれらの患者の治療においてより良い選択をし、抗生物質耐性を引き起こす可能性のある抗生物質の過剰使用を避けるのに役立ちます。 抗生物質耐性とは、抗生物質で細菌を殺すことができなくなった状態です。 これは観察研究であるため、参加者は治療を受けませんが、研究には以下が含まれます。

  • 患者のケア経路を理解するために医療スタッフにインタビューします。
  • 感染症の原因となる細菌と抗生物質治療に関する過去のデータの分析。
  • 血流感染症に対する患者の治療を観察するための 30 日間の観察研究。

調査の概要

状態

募集

詳細な説明

この研究の主な目的は、血流感染症患者のコンピューター シミュレーションを作成することです。 血流感染は多くの場合、敗血症を引き起こす可能性のある重度の感染症(敗血症)であり、世界的な健康上の重大な懸念であり、英国だけで毎年約 66,096 人が死亡しています。 医師や医療の意思決定者は、敗血症患者の効果的な治療と、抗生物質耐性を引き起こす可能性のある広域抗生物質の過剰使用のバランスをとる難しい決断を下す必要があります。 このコンピューター シミュレーション モデルは、さまざまなシナリオをテストするための仮想環境を生成することで、病院の方針の変更、病院のリソース (スタッフなど) の変更、および臨床検査の影響による予想される影響についての洞察を提供します。 提案された変更は、実際の医療システムに実装する前に、この仮想環境でシミュレーションできます。

この研究は 3 部構成で実施されます。 まず、血流感染の管理に関わる患者の経路を包括的に説明するために、医療スタッフとの面談が 6 か月にわたって行われます。 次に、プロジェクトは、リバプール大学病院、NHS 財団およびリバプール臨床研究所からの過去の仮名化データを分析して、モデルの特性 (特に、感染症を引き起こす細菌、使用される抗生物質治療、患者の治療にかかる時間など) を明らかにします。 )。 最後に、30日間の観察研究が行われ、研究者は血流感染症患者の治療を(介入や特定の詳細の記録は行わずに)観察し、コンピュータモデルが患者管理に関わるすべての重要なステップを確実に把握できるようにする。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

100

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。

研究連絡先

研究場所

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

  • 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

血流感染症/敗血症/全身感染症と推定される患者。

説明

包含基準:

サブ研究 2 (遡及的データ収集)

  • LUFT急性期病院(エイントリーまたはロイヤル)内で管理され、同時に血液培養検査を要求された患者
  • 研究時の年齢は18歳以上。 サブ研究3(観察研究)
  • 観察期間中に血液培養検査を依頼された患者と患者の世話をするスタッフ。

除外基準:

  • 研究時の年齢<18歳>
  • 血液培養が要求されましたが、患者は急性期病院の敷地内で管理されていませんでした。

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
観測データに合わせて微調整されたソフトウェア シミュレーション モデルの生成。
時間枠:2年
主な成果は、観察されたデータに合わせて調整されたソフトウェア シミュレーション モデルの生成です。 研究チームは、モデルの構築と校正の経験を持つ個人で構成されています。
2年

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
さまざまな仮説シナリオにおけるモデルのパフォーマンスの調査。
時間枠:6ヵ月
この研究の二次的な成果は、さまざまな仮説シナリオにおけるモデルのパフォーマンスの調査です。 シナリオと結果の指標は提供される最終モデルによって異なりますが、例としては次のものが挙げられます。 抗菌薬の新しい診断テストを含むシミュレーション モデルにおける、病院への来院から感染病原体に対して活性な抗生物質の投与までの時間抵抗を含まないモデルとの比較。
6ヵ月

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:Alessandro D Gerada、University of Liverpool

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)

2024年9月1日

一次修了 (推定)

2025年12月31日

研究の完了 (推定)

2026年3月31日

試験登録日

最初に提出

2024年2月14日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年2月14日

最初の投稿 (実際)

2024年2月21日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2024年9月19日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年9月16日

最終確認日

2023年10月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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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