Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Voorspelling van Serumkalium met Machine Learning en Enkele-leads ECG

21 maart 2026 bijgewerkt door: David Levine, Brigham and Women's Hospital
Dit is een retrospectieve studie die gebruikmaakt van gegevens uit de database van het Brigham and Women's Hospital Home Hospital Program. Sociodemografische en klinische gegevens uit een trainingscohort werden gebruikt om een machine learning-algoritme te trainen om het bloedkaliumgehalte gedurende de opname van een patiënt te voorspellen. Dit algoritme werd vervolgens gevalideerd in een validatiecohort.

Studie Overzicht

Studietype

Observationeel

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Verenigde Staten, 02115
        • Brigham and Women's Hospital
      • Boston, Massachusetts, Verenigde Staten, 02130
        • Brigham and Women's Faulkner Hospital

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patiënten opgenomen in Brigham and Women's Hospital en Brigham and Women's Faulkner Hospital die voldoen aan de vereisten voor primaire diagnose, leeftijd en wonen binnen 5 mijl en zijn ingeschreven in home hospital.

Beschrijving

Was een deelnemer in de Brigham and Women's Home Hospital studie en heeft een voltooid dossier in de databank van de studie.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Opleiding
Een subset van patiënten die worden gebruikt om het machine learning-algoritme te trainen.
Pas een machine learning-algoritme toe om het kaliumgehalte van een patiënt te schatten.
Geldigmaking
Een subset van patiënten die "teruggehouden" worden en gebruikt worden om de nauwkeurigheid van het algoritme te valideren.
Pas een machine learning-algoritme toe om het kaliumgehalte van een patiënt te schatten.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Serumkaliumconcentratie
Tijdsspanne: Van opnamedatum tot ontslagdatum, gedurende de studie voltooiing gemiddeld 7 dagen.
Serumkalium, gemeten in millimol per liter
Van opnamedatum tot ontslagdatum, gedurende de studie voltooiing gemiddeld 7 dagen.

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Hyperkaliëmie
Tijdsspanne: Van de datum van opname tot de datum van ontslag, door middel van studie voltooiing gemiddeld 7 dagen.
Serumkalium hoger dan 5,1 millimol per liter
Van de datum van opname tot de datum van ontslag, door middel van studie voltooiing gemiddeld 7 dagen.
Hypokaliëmie
Tijdsspanne: Van de datum van opname tot de datum van ontslag, door studievoltooiing gemiddeld 7 dagen.
Serum kalium minder dan 3,4 millimol per liter
Van de datum van opname tot de datum van ontslag, door studievoltooiing gemiddeld 7 dagen.
Normokaliëmie
Tijdsspanne: Van opnamedatum tot ontslagdatum, door studievoltooiing gemiddeld 7 dagen.
Serumkalium tussen 3,4 en 5,1 millimol per liter
Van opnamedatum tot ontslagdatum, door studievoltooiing gemiddeld 7 dagen.
Serumkalium minder dan versus groter dan of gelijk aan 4 millimol per liter
Tijdsspanne: Van opnamedatum tot ontslagdatum, door studievoltooiing gemiddeld 7 dagen.
Serumkalium daalt tot minder dan versus groter dan of gelijk aan 4 millimol per liter
Van opnamedatum tot ontslagdatum, door studievoltooiing gemiddeld 7 dagen.

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Medewerkers

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: David Levine, MD MPH MA, Associate Physician

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

20 maart 2021

Primaire voltooiing (Geschat)

1 augustus 2021

Studie voltooiing (Geschat)

1 december 2021

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

14 april 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

21 maart 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

21 maart 2026

Laatst geverifieerd

1 maart 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren