머신러닝을 이용한 환자 악화 예측
2026년 3월 16일 업데이트: David Levine, Brigham and Women's Hospital
이것은 Brigham and Women's Home Hospital 데이터베이스의 데이터를 바탕으로 한 후향적 관찰 연구입니다.
훈련 코호트의 사회인구학적 및 임상 데이터를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련하여 환자가 입원하는 동안 환자 악화를 예측했습니다.
이 알고리즘은 검증 코호트에서 검증되었습니다.
연구 개요
상태
완전한
연구 유형
관찰
등록 (실제)
526
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Massachusetts
-
Boston, Massachusetts, 미국, 02115
- Brigham and Women's Hospital
-
Boston, Massachusetts, 미국, 02130
- Brigham and Women's Faulkner Hospital
-
-
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
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
Brigham and Women's Hospital 및 Brigham and Women's Faulkner 병원에 입원한 피험자는 기본 진단, 연령 및 지리적 거주 요건을 충족하고 자택 병원에 등록되어 있습니다.
설명
포함 기준:
Brigham and Women's Home Hospital 연구에서 보살핌을 받음
제외 기준:
불완전한 연속 모니터링 데이터
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
훈련
기계 학습 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 환자의 하위 집합입니다.
|
기존의 활력 징후 경보(의사가 설정한 임계값)에서 생성된 경보를 BioVitals Index와 National Early Warning Score 2로 소급 비교합니다.
|
|
확인
알고리즘의 정확도를 확인하는 데 사용되는 "보류"된 환자의 하위 집합입니다.
|
기존의 활력 징후 경보(의사가 설정한 임계값)에서 생성된 경보를 BioVitals Index와 National Early Warning Score 2로 소급 비교합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
알람 부담
기간: 입원에서 퇴원까지 시간 단위로 측정, 평균 5일
|
시간당 환자당 발생한 알람 수
|
입원에서 퇴원까지 시간 단위로 측정, 평균 5일
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
안전 합성물의 인식을 위한 감도
기간: 입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
안전성 복합(하룻밤 방문, 계획되지 않은 추가 방문, 병원으로 다시 이송, 입원 중 사망, 섬망, 의식 상실 또는 기타 주요 사건) 감지에 대한 민감도(진 양성을 조건 양성으로 나눈 값).
|
입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
|
안전 합성물의 인식을 위한 특이성
기간: 입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
안전성 복합(하룻밤 방문, 계획되지 않은 추가 방문, 병원으로 다시 이송, 입원 중 사망, 정신 착란, 의식 상실 또는 기타 주요 사건) 감지를 위한 특이성(진 음성을 상태 음성으로 나눈 값).
|
입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
|
안전 복합재 인식에 대한 긍정적 예측값
기간: 입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
안전 복합 항목(1박 방문, 계획되지 않은 추가 방문, 병원으로 다시 이송, 입원 중 사망, 섬망, 의식 상실 또는 기타 주요 이벤트).
|
입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
|
안전 복합재 인식에 대한 음의 예측값
기간: 입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
안전 복합(하룻밤 방문, 추가 계획되지 않은 방문, 병원으로 다시 이송, 입원 중 사망, 섬망, 의식 상실 또는 기타 주요 이벤트).
|
입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
|
임상적 유용성이 있는 경보 비율
기간: 입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
환자당 3개의 결과(BioVitals, NEWS2 및 기존 활력 징후에 대한 임상적으로 중요한 경보의 수)와 함께 일반 추정 방정식(GEE)을 사용합니다. GEE는 환자에 대한 세 가지 결과 간의 클러스터링을 설명합니다.
GEE는 임상적 유용성이 있는 알람 수에 대한 로그 링크와 로그 체류 기간(시간)에 대한 오프셋이 있는 음이항 한계 모델을 사용합니다. 이 모델을 사용하여 BI, NEWS2 및 전통적인 바이탈 사인을 사용하여 임상적 유용성과 함께 알람 수의 시간당 비율을 모델링합니다.
네거티브 이항 모델의 주요 공변량은 방법에 대한 3단계 공변량입니다: BI 대 NEWS2 대 기존 활력 징후 및 이 공변량 효과의 지수는 BI 대 NEWS2 대 기존 활력 징후에 대한 쌍별 비율 비율입니다. 표지판.
|
입원에서 퇴원까지 평균 5일
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: David Levine, MD MPH MA, Associate Physician
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)
2021년 3월 20일
기본 완료 (실제)
2025년 3월 20일
연구 완료 (실제)
2026년 2월 16일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 4월 14일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 9월 15일
처음 게시됨 (실제)
2021년 9월 16일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 3월 17일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 16일
마지막으로 확인됨
2026년 3월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2017P002583d
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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. .