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

Forecasting ED Overcrowding With Statistical Methods: A Prospective Validation Study

6 stycznia 2022 zaktualizowane przez: Tampere University Hospital

The aim of this study is to prospectively validate statistical forecasting tools that have been widely used retrospectively in forecasting ED overcrowding

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Sytuacje awaryjne

Interwencja / Leczenie

Inny: Early warning system for emergency department overcrowding

Szczegółowy opis

Emergency department (ED) overcrowding is a chronic international issue that has been repeatedly associated with detrimental treatment outcomes such increased 10-day-mortality. Forecasting future overcrowding would enable pre-emptive staffing decisions that could alleviate or prevent overcrowding along with its detrimental effects.

Over the years, several predictive algorithms have been proposed ranging from generalized linear models to state space models and, more recently, deep learning algorithms. However, the performance of these algorithms has only been reported retrospectively and the clinically significant accuracy of these algorithms remains unclear.

In this study the investigators aim to investigate the accuracy of the previously reported ED forecasting algorithms in a prospective setting analogous to the way these tools would be used if used implemented as a decision-support system in a real-life clinical setting.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

160000

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Nazwa: Jalmari Tuominen, MD
Numer telefonu: +358505961192
E-mail: jalmari.tuominen@tuni.fi

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Nazwa: Antti Roine, PhD
E-mail: antti.roine@tuni.fi

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

16 lat i starsze (Dziecko, Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Tampere University Hospital is an academic hospital located in Tampere, Finland. It serves a population of 535,000 in the Pirkanmaa Hospital District and, as a tertiary hospital, an additional population of 365,700 and provides level 1 trauma centre capabilities.

Opis

Inclusion Criteria:

All patients presenting in the Emergency Department

Exclusion Criteria:

No exclusion criteria

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
Next day overcrowding Ramy czasowe: 24 hours	A day is defined as overcrowded if daily peak occupancy exceeds 80 patients, and severely overcrowded if daily peak occupancy exceeds 100 patients.	24 hours

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku	Ramy czasowe
Number of hourly arrivals in the ED 24 hours ahead Ramy czasowe: 24 hour	24 hour
Hourly occupancy in the ED 24 hours ahead Ramy czasowe: 24 hour	24 hour
Number of daily arrivals in the ED 7 days ahead Ramy czasowe: 24 hour	24 hour
Daily peak occupancy in the ED 7 days ahead Ramy czasowe: 24 hours	24 hours

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Tampere University Hospital

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 (Oczekiwany)

1 stycznia 2022

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

28 lutego 2022

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 grudnia 2022

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

13 grudnia 2021

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości