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상하이의 중증 및 중증 COVID-19에 대한 다중 센터 후향적 연구

2022년 6월 15일 업데이트: Ruijin Hospital
본 연구는 2022년 3월 1일부터 2022년 6월 9일까지 상하이에서 발생한 중증 및 중증 COVID-19의 임상적 특성을 규명하고 이들 환자의 특성과 예후 사이의 관계를 탐색하기 위한 것이다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

상세 설명

  1. 심각하고 중대한 COVID-19의 임상적 특성을 설명합니다.
  2. 임상적 특징과 임상적 예후 사이의 관계를 분석하기 위해;
  3. 임상 개입과 임상 예후 사이의 관계를 분석합니다.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

1000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

  • 중국
      • Shanghai, 중국
        • Ruijin 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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

상하이의 특정 의료 시스템에 입원한 중증 및 중증 COVID-19 환자.

설명

포함 기준:

  • "신종 코로나바이러스 폐렴 진단 및 치료계획(제9판)"을 충족한 중증 및 중증 코로나19 환자
  • 입장시간 24시간 이상

제외 기준:

  • 입장시간 24시간 이내

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: 보병대
  • 시간 관점: 회고전

코호트 및 개입

그룹/코호트
심각하고 중대한 COVID-19
  1. 입원시간 24시간 이상
  2. "신형 코로나바이러스 폐렴 진단 및 치료 계획(제9판)"에서 중증 및 중대 COVID-19 정의 기준 충족

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
28일 사망
기간: 1년
중증 및 중증 COVID-19의 28일 사망률
1년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
60일 사망
기간: 1년
중증 및 중증 COVID-19의 60일 사망률
1년
ICU 체류 기간
기간: 1년
ICU 체류 기간
1년
장기 부전의 비율
기간: 1년
장기 부전의 비율에는 호흡, 순환 부전 등이 포함됩니다.
1년
바이러스가 음성으로 변하는 시간
기간: 1년
COVID-19 양성에서 음성으로의 시간
1년
전반적인 설명
기간: 1년
중증 및 중증 코로나19의 임상적 특징에 대한 전반적인 설명
1년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Ruijin Hospital

수사관

  • 수석 연구원: Erzhen Chen, PhD, Ruijin Hospital

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 (예상)

2022년 6월 10일

기본 완료 (예상)

2023년 6월 10일

연구 완료 (예상)

2023년 6월 10일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 6월 13일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 6월 15일

처음 게시됨 (실제)

2022년 6월 21일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 6월 21일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 6월 15일

마지막으로 확인됨

2022년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • SCCS-2022-1

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니

IPD 계획 설명

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미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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