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기계 학습을 사용하여 COVID-19 환자에서 하이드록시클로로퀸에 반응하는 하위 모집단 식별 (IDENTIFY)

2020년 6월 8일 업데이트: Dascena

기계 학습을 사용하여 COVID-19 환자에서 하이드록시클로로퀸에 반응하는 하위 모집단 식별: IDENTIFY 시험

이 연구의 목적은 하이드록시클로로퀸 치료가 예상 생존과 관련된 환자를 식별하는 기계 학습 알고리즘의 성능을 평가하는 것이었습니다.

연구 개요

상세 설명

다기관 실용 임상 시험에서 2020년 3월 10일부터 6월 4일 사이에 6개의 미국 의료 센터에 입원한 COVID-19 양성 환자가 등록되었습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 하이드록시클로로퀸 치료에 적합한 환자를 결정했습니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

290

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • California
      • Oakland, California, 미국, 94612
        • Dascena

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 대상 병동에 입원한 환자는 COVID-19 양성 판정을 받았습니다.
  • 환자는 COVID-19 테스트 후 4시간 이내에 전자 건강 기록 데이터에 COViage를 적용했습니다.

제외 기준:

  • 대상 병동에 입원하지 않았거나 COVID-19 음성 판정을 받은 환자
  • 환자는 COVID-19 검사 후 4시간이 지난 전자 건강 기록 데이터에 COViage를 적용했습니다.

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
  • 할당: 무작위화되지 않음
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 노출 그룹
모든 환자는 알고리즘에 노출되었고 하이드록시클로로퀸 치료에 반응할 가능성이 있는 것으로 특성화되었습니다. 하이드록시클로로퀸 투여에 관한 치료 결정은 의료 제공자가 독립적으로 내렸습니다.
기계 학습 개입

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
사망률 결과
기간: 학업 수료까지 평균 3개월
병원 내 사망까지의 시간
학업 수료까지 평균 3개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

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)

2020년 3월 10일

기본 완료 (실제)

2020년 6월 4일

연구 완료 (실제)

2020년 6월 4일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 6월 8일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 6월 8일

처음 게시됨 (실제)

2020년 6월 9일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 6월 9일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 6월 8일

마지막으로 확인됨

2020년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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