Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

ANALITYKA PREDYKCYJNA I ZAAWANSOWANA W MEDYCYNIE RATOWNEJ - DEFICYTY NEUROLOGICZNE (PAN-EM-NEURO)

19 listopada 2024 zaktualizowane przez: Jan Niederdöckl, Medical University of Vienna

Przyszłe modelowanie predykcyjne w medycynie ratunkowej prawdopodobnie połączy wykorzystanie szerokiego zakresu punktów danych, takich jak ciągła dokumentacja, monitorowanie za pomocą urządzeń do noszenia, obrazowanie, biomarkery i dane administracyjne w czasie rzeczywistym od wszystkich zaangażowanych podmiotów świadczących opiekę zdrowotną. Kolejne obszerne zbiory danych mogą posłużyć zaawansowanym algorytmom głębokiego uczenia się i sieci neuronowych do dokładnego przewidywania ryzyka określonych schorzeń. Co więcej, analityka predykcyjna kieruje się w stronę rozwoju ścieżek klinicznych, które są adaptacyjne i stale aktualizowane, i w których podejmowanie decyzji dotyczących opieki zdrowotnej jest wspierane przez wyrafinowane algorytmy, aby zapewnić najlepszy sposób działania, skutecznie i bezpiecznie. Potencjał analiz predykcyjnych w zakresie zrewolucjonizowania wielu aspektów opieki zdrowotnej wydaje się wyraźny na horyzoncie. Informacje na temat stosowania w medycynie ratunkowej są skąpe.

Naszym celem jest ocena skuteczności wykorzystania rutynowych danych do przewidywania wykorzystania zasobów w medycynie ratunkowej na podstawie powszechnie spotykanych objawów ostrego deficytu neurologicznego. W perspektywie może to służyć jako prototyp dla innych, podobnych projektów wykorzystujących rutynowe dane medyczne do analiz predykcyjnych w medycynie ratunkowej.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

50000

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Retrospektywna analiza rutynowo zbieranych danych. Naszym celem jest znalezienie wzorców danych związanych z wykorzystaniem zasobów wewnątrzszpitalnych pacjentów hospitalizowanych przez pogotowie ratunkowe z powodu podejrzenia ostrego deficytu neurologicznego.

W tym badaniu wykorzystamy wyłącznie informacje z rutynowego systemu elektronicznej dokumentacji medycznej. Nie będzie wykonywane żadne powiązanie z innymi zbiorami danych. Dane w systemie obejmują dane demograficzne pacjentów, objawy początkowe, przedszpitalne parametry życiowe i punktację, podejrzenia rozpoznania przez pogotowie ratunkowe, szpitalne parametry życiowe i punktację, szpitalną diagnostykę (tomografia komputerowa CT, rezonans magnetyczny MRI) i procedury terapeutyczne (interwencja cewnikowa) oraz ostateczna diagnoza. Zobacz „zmienne”, aby zapoznać się z pełnym zestawem zmiennych.

Na potrzeby tego badania wykorzystany zostanie jedynie w pełni spseudonimizowany zbiór danych.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Tematyka żeńska i męska
  • Wiek ≥ 18 lat

Kryteria wyłączenia:

- nic

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Model prognostyczny
Ramy czasowe: 1.1.2025
być rozwiniętym
1.1.2025

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 stycznia 2022

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 stycznia 2025

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 stycznia 2030

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

30 stycznia 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

30 stycznia 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

7 lutego 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)

22 listopada 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

19 listopada 2024

Ostatnia weryfikacja

1 listopada 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • EK- Nr. 1738/2022

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .