의료 에스컬레이션을 위한 실시간 스트리밍 임상 사용 엔진 (ReSCUE-ME)
연구 개요
상세 설명
목표:
Mount Sinai 병원은 더 높은 수준의 치료가 필요할 수 있는 환자를 위해 일반 바닥 치료 제공자에게 추가 지원을 제공하도록 설계된 RRT(Rapid Response Team) 시스템을 개발했습니다. 이 시스템을 사용하면 간호사와 의사 모두 RRT에 알리고 중환자실에서 환자를 평가할 수 있습니다. 2018년 3월 1일부터 2018년 9월 17일까지 Mount Sinai 병원의 10W 및 10E 유닛에서 357건의 RRT(신속 대응팀) 호출을 했으며 그 중 58건만 실제 치료 수준 증가로 이어졌습니다(사실 긍정적 비율 ~ 16%). 마찬가지로 EHR(Electronic Health Record)은 839개의 패혈증 모범 사례 경고(BPA)를 생성했지만 5개만이 치료 단계의 확대로 이어졌습니다(진양성률 ~ 0.5%). 위의 결과는 환자가 치료 단계적 확대가 필요한 단일 사례를 식별하기 위해 168개 이상의 평가를 수행해야 함을 의미합니다. ReSCUE-ME의 목표는 예상 모델 성능을 평가하고 연구 팀이 MEWS++를 RRT 및 기본 공급자 워크플로에 통합할 수 있는 최상의 지점을 식별하는 것입니다. 1차 종점은 연구 기간 동안 10W 및 10E에 대한 치료 확대 비율입니다.
배경:
이전 연구에서 이 그룹은 기계 학습 모델(MEWS++)이 입원 환자의 대규모 후향적 코호트에서 수동으로 계산된 표준 MEWS 점수를 훨씬 능가한다는 것을 입증했습니다. 이 모델을 개발하기 위해 연구 팀은 96,645명의 환자와 157,984회의 병원 방문 및 244,343회의 침상 이동 데이터 세트(승인자: IRB-18-00581)를 사용했습니다. 연구팀은 MEWS++가 81.6% 대 44.6%의 민감도로 표준 MEWS 모델보다 우월하다는 것을 발견했고, 특이도 75.5% 대 64.5%, 및 0.85 대 0.71의 수신기 작동 곡선 아래 면적.
이 이전 결과에 힘입어 연구 팀은 전향적 연구에서 모델을 평가하려고 합니다.
ReSCUE-ME 경고의 자동 파일럿은 2019년 2월부터 10E 및 10W에서 실행되고 있습니다. 연구 팀은 실시간 웹 기반 대시보드를 통해 경보 성능을 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 결과는 다음과 같이 요약됩니다.
- 일별, 층별, 기본 팀에 대한 알림 수 중앙값: 8
- 층별, 일별 RRT 알림 수 중앙값: 4
- 민감도 0.76, 특이도 0.68, AUC 0.77
- 정확도 0.69, 정밀도 0.3, F1 점수 0.43 이 성능은 MEWS++ 모델을 개발하는 데 사용된 후향적 과거 코호트에서 볼 수 있는 성능과 매우 유리하게 비교됩니다.
- 민감도 0.82, 특이도 0.76, AUC 0.85
- 정확도 0.76, 정밀도 0.12, F1 점수 0.19"
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
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New York
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New York, New York, 미국, 10029
- Mount Sinai Hospital
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 각 팔에 대해 선택된 일반 치료실에 입원한 18세 이상의 모든 환자.
제외 기준:
- EHR에 "소생술 금지(DNR)" 및/또는 "삽관 금지(DNI)" 명령이 있는 모든 입원 환자,
- 모든 환자는 REDCap에 기록된 대로 RRT에 의해 "치료 수준"이 지정되었습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: MEWS++ 모니터링
이는 MEWS++ 에스컬레이션 모니터링 및 제공자 경고를 받게 될 모든 환자로 구성됩니다.
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환자의 전자 의료 기록 데이터는 기계 학습 알고리즘(MEWS++)에 의해 처리됩니다.
환자가 6시간 이내에 임상 상태가 악화될 가능성을 예측하는 점수가 생성됩니다.
예측 점수가 미리 결정된 임계값을 초과하면 공급자에게 경고가 전송됩니다.
경고 프로토콜은 낮은 임계값과 높은 임계값을 모두 사용하여 계층화됩니다.
점수가 낮은 임계값을 초과하면 간호사에게 통보됩니다.
점수가 높은 임계값을 초과하면 RRT에 알림이 전송됩니다.
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위약 비교기: 진료 모니터링 표준
대조군의 환자에게는 점수가 계산되지만 경고는 전송되지 않습니다.
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환자가 6시간 이내에 임상 상태가 악화될 가능성을 예측하는 점수가 생성됩니다.
예측 점수가 미리 결정된 임계값을 초과하면 공급자에게 경고가 전송됩니다.
경고 프로토콜은 낮은 임계값과 높은 임계값을 모두 사용하여 계층화됩니다.
점수가 낮은 임계값을 초과하면 간호사에게 통보됩니다.
점수가 높은 임계값을 초과하면 RRT에 알림이 전송됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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전반적인 에스컬레이션 속도
기간: 10개월
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환자 침대 일수 1,000일당 플로어에서 스텝다운, 원격 측정, ICU로 의료 에스컬레이션 비율.
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10개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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혈압 지원이 필요한 참가자 수
기간: 10개월
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혈관수축제 약물의 시작 또는 수액 볼루스 투여와 같은 혈압 보조제가 필요한 참가자 수.
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10개월
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호흡 지원이 필요한 참가자 수
기간: 10개월
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높은 유량으로 비강 캐뉼라 시작 또는 삽관 빈도와 같은 호흡 지원 개입이 필요한 참가자 수.
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10개월
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심정지 에피소드를 경험한 참가자 수
기간: 10개월
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심정지 환자 수.
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10개월
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사망률
기간: 병원에서 사망한 환자의 입원 기간과 상관없이 퇴원할 때까지의 입원 기간, 입원일로부터 입원 후 30일, 최대 6주.
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사망률 - 병원 내 사망률과 30일 내 사망률을 합친 것입니다.
사망자는 한 번만 계산됩니다.
30일 사망률에는 30일 이내에 병원에서 사망한 환자가 포함됩니다.
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병원에서 사망한 환자의 입원 기간과 상관없이 퇴원할 때까지의 입원 기간, 입원일로부터 입원 후 30일, 최대 6주.
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알림 빈도 - 하루에 제공자에게 전송되는 경고 수
기간: 10개월
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이 숫자는 연구 기간 전체에 걸쳐 하루에 전송된 평균 알림 수로 계산됩니다.
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10개월
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통화 횟수
기간: 10개월
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경보와 관계없이 환자당 RRT에 대한 평균 통화 수입니다.
평가되지 않았습니다.
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10개월
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RRT 경고의 민감도와 특이도
기간: 10개월
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경보의 성능은 민감도, 특이성, 양성 예측값, 음성 예측값, 정밀도, 재현율 및 F1 점수를 계산하여 평가됩니다.
이는 전체 에스컬레이션 비율과 가능하다면 개별 에스컬레이션(ICU, 스텝다운, 원격 측정) 및 사망에 대해 모두 수행됩니다.
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10개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 연구 책임자: Matthew A Levin, MD, Icahn School of Medicine at Mount Sinai
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- GCO 19-0729
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ANALYTIC_CODE
- CSR
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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MEWS++ 모니터링에 대한 임상 시험
-
Seoul National University HospitalSeoul National University모집하지 않고 적극적으로
-
Singapore General HospitalKK Women's and Children's Hospital; SingHealth Polyclinics완전한
-
Kaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial...모병
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Royal Brompton & Harefield NHS Foundation TrustUniversity of Oxford; National Institute for Health Research, United Kingdom완전한
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