패혈증 예측 알고리즘이 임상 결과에 미치는 영향
2019년 5월 22일 업데이트: Dascena
패혈증 예측 알고리즘이 환자의 사망률, 재원기간 및 재입원에 미치는 영향
이 임상 결과 분석에서는 중증 패혈증 예측을 위한 기계 학습 알고리즘이 병원 내 사망률, 입원 기간 및 30일 재입원에 미치는 영향을 평가했습니다.
연구 개요
상세 설명
재료 및 방법: 9개 병원의 75,147명의 환자가 포함된 실세계 데이터의 다년간 다기관 임상 데이터 세트에 대해 임상 결과 평가를 수행했습니다.
입원 중 어느 시점에서든 2개 이상의 전신 염증 반응 증후군(SIRS) 기준을 충족한 17,758명의 성인 환자에 대해 사망률, 입원 기간 및 30일 재입원 분석을 수행했습니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
75147
단계
- 해당 없음
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 응급실에 내원하거나 참여 시설의 입원 환자 병동에 입원한 18세 이상의 모든 환자는 자동으로 임상 결과 분석에 포함되었습니다.
제외 기준:
- 18세 미만 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: 비교기
비교기 암에는 InSight가 모니터링하는 환자가 포함됩니다.
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중증 패혈증 진단 및 예측을 위한 임상의사결정지원(CDS) 시스템
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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병원 내 사망률
기간: 일년
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SIRS 기준에 따른 병원 내 사망률
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일년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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입원 기간
기간: 일년
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SIRS 기준에 따른 입원 기간(일)
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일년
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30일 재입원
기간: 일년
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30일 이내 환자 재입원율
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일년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2017년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2018년 6월 1일
연구 완료 (실제)
2018년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2019년 5월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2019년 5월 21일
처음 게시됨 (실제)
2019년 5월 22일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2019년 5월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2019년 5월 22일
마지막으로 확인됨
2019년 5월 1일
추가 정보
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