Clinical Impact of a Machine Learning Decision Support System for Empirical Antibiotic Therapy
2026年8月8日 更新者：Sofia De La Villa、Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón
Clinical Impact of a Machine Learning Decision Support System for Empirical Antibiotic Therapy: A Prospective Quasi-Experimental Study
The goal of this quasi-experimental study is to analyze if a Machine Learning Clinical Decision Support System can improve the empirical antibiotic treatment in patients with pneumonia, urinary tract infection and / or sepsis.
The main questions it aims to answer are:
- Primary outcome: clinical success defined as clinical cure (resolution of all signs and symptoms related to infection); no complications until day 30 (recurrence, or development of adverse events- AEs-); no new acquisition of MDROs; and survival at day 30.
- Secondary outcomes: a subgroup analysis of the primary outcome according to the department participants, infectious syndrome, severity of the infection assessed by the SOFA score, and in microbiological confirmed infections. In microbiological confirmed infections, desirability of Outcome Ranking (DOOR) for the Management of Antimicrobial Therapy (MAT) according to the beta-lactam classification
Researchers will compare a pre-intervention group with a post-intervention to see if improve in the DOOR MAT score
Participants in the post-intervention group will:
• Received empirical antibiotic therapy prescribed by their treating physicians according to the machine-learning recommendations
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
486
段階
- 適用できない
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
- 名前：Sofía De la Villa
- 電話番号：34912868453
- メール：sofiadela.villa@salud.madrid.org
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
説明
Inclusion Criteria:
- Adult patients (aged ≥18 years)
- Admitted to the Nephrology, Oncology or ICU wards
- Diagnosis of sepsis, pneumonia and/or UTI
- Empirical antibiotics prescribed
Exclusion Criteria:
- informed consent obtained > 48 hours since the infection onset
- beta-lactam allergy
- infection syndrome other than sepsis, pneumonia or UTI
- confirmed no-bacterial infection
- death within the first 48 hours of inclusion or imminent risk of death at time of the inclusion
- pregnancy and/or breastfeeding
- inclusion in a clinical trial of antimicrobial treatment
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
- 主な目的：処理
- 割り当て：非ランダム化
- 介入モデル：順次割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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介入なし：Pre-interventional
Hospital standard practices for diagnosis and/or treatment applied
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|
実験的：Interventional
Hospital standard practices + use of a CDSS tool
|
iAST® (Pragmatech AI Solutions) is a medical device designed to assist the antibiotic prescription, currently approved by the European Medicines Agency.
It used complex algorithms to accurately predict the most likely recommended antibiotics for providing coverage for specific aerobic bacteria before definitive microbiological results, bacterial identification and antibiotic susceptibility testing, were known
|
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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Clinical success
時間枠：30-Day
|
resolution of all signs and symptoms related to infection with no complications and survival
|
30-Day
|
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。
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 (推定)
2026年9月1日
一次修了 (推定)
2027年8月1日
研究の完了 (推定)
2027年9月1日
試験登録日
最初に提出
2026年8月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年8月8日
最初の投稿 (実際)
2026年8月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月8日
最終確認日
2026年8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
- MICRO.HGUGM.2026-003
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?
未定
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
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