Uczenie maszynowe w celu zmniejszenia bezwładności klinicznej leczenia nadciśnienia tętniczego
1 czerwca 2022 zaktualizowane przez: Temple University
Wśród osób z niekontrolowanym BP podczas obecnej wizyty celem tego badania jest porównanie klinicznego leczenia nadciśnienia tętniczego z informacjami z algorytmu uczenia maszynowego i bez informacji z algorytmu uczenia maszynowego, czy pacjent będzie miał niekontrolowane ciśnienie krwi podczas następnej wizyty kontrolnej na podstawie przypadku -badanie winiety.
Przegląd badań
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Szczegółowy opis
Wśród dorosłych z niekontrolowanym ciśnieniem krwi (BP) podczas wizyty w klinice powszechna jest bezwładność kliniczna.
Bezwładność kliniczną definiuje się jako brak rozpoczęcia lub zintensyfikowania leczenia (tj. dodania leków lub zwiększenia dawki), gdy wytyczne tak zalecają.
Wcześniejsze badania wykazały, że klinicyści intensyfikują leczenie lekami przeciwnadciśnieniowymi podczas mniej niż 20% wizyt, na których intensyfikacja byłaby klinicznie zalecana.
W związku z tym pacjenci z niekontrolowanym BP mogą nie otrzymać w odpowiednim czasie terapii mającej na celu kontrolę BP.
Aby rozwiązać ten problem, badacze wykorzystają randomizowany projekt, aby przetestować hipotezę, że klinicyści będą bardziej skłonni do zintensyfikowania schematu leczenia nadciśnienia i/lub oceny nieprzestrzegania zaleceń u pacjentów z niekontrolowanym BP podczas bieżącej wizyty, gdy zostaną im przedstawieni informacje, że stan pacjenta jest przewidywany mieć niekontrolowane BP podczas następnej wizyty przez algorytm uczenia maszynowego.
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Oczekiwany)
100
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Gabriel Tajeu, DrPH
- Numer telefonu: 2055312258
- E-mail: gabriel.tajeu@temple.edu
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
21 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Tak
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Opis
Kryteria włączenia: praktykujący klinicyści systemu opieki zdrowotnej Temple University Health System, którzy przyjmują pacjentów (tj.
Kryteria wyłączenia:
-
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
- Główny cel: Leczenie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Podwójnie
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Brak interwencji: Brak informacji z algorytmu uczenia maszynowego
Badacze stworzą winiety przypadków, aby ocenić zachowanie klinicysty w leczeniu nadciśnienia tętniczego, w szczególności intensyfikację leków przeciwnadciśnieniowych wśród osób z niekontrolowanym ciśnieniem krwi (BP).
Ta grupa nie będzie zawierać informacji z algorytmu uczenia maszynowego zaprojektowanego do przewidywania niekontrolowanego BP podczas wizyty kontrolnej.
|
|
|
Eksperymentalny: Informacje z algorytmu uczenia maszynowego
Badacze stworzą winiety przypadków, aby ocenić zachowanie klinicysty w leczeniu nadciśnienia tętniczego, w szczególności intensyfikację leków przeciwnadciśnieniowych wśród osób z niekontrolowanym ciśnieniem krwi (BP).
Ta grupa będzie zawierać informacje z algorytmu uczenia maszynowego zaprojektowanego do przewidywania niekontrolowanego BP podczas wizyty kontrolnej, czy algorytm przewiduje, że pacjent będzie miał niekontrolowane BP podczas następnej wizyty.
|
Badacze stworzyli algorytm uczenia maszynowego do przewidywania stanu niekontrolowanego ciśnienia krwi (BP) (tak/nie) podczas wizyty kontrolnej u dorosłych z niekontrolowanym BP podczas ich obecnej wizyty.
Śledczy ustalą, czy dodanie tej informacji do winiety opisującej pacjenta zwiększy prawdopodobieństwo, że klinicysta zintensyfikuje leczenie lekami przeciwnadciśnieniowymi.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Winieta nr 1 - intensyfikacja leczenia lekami hipotensyjnymi
Ramy czasowe: Zaraz po winiecie klinicznej
|
Lekarzom zostanie przedstawiona winieta kliniczna pacjenta z niekontrolowanym ciśnieniem krwi.
Następnie zostaną poproszeni o ocenę, czy zintensyfikowaliby leczenie lekami hipotensyjnymi.
Zostanie to ocenione przy użyciu 5-punktowej skali Likerta z punktacją od 1 („Zdecydowanie się nie zgadzam”) do 5 („Zdecydowanie się zgadzam”).
Wyniki skali Likerta zostaną porównane między klinicystami w grupie kontrolnej i interwencyjnej.
|
Zaraz po winiecie klinicznej
|
|
Winieta nr 2 - intensyfikacja leczenia lekami hipotensyjnymi
Ramy czasowe: Zaraz po winiecie klinicznej
|
Lekarzom zostanie przedstawiona druga winieta kliniczna pacjenta z niekontrolowanym ciśnieniem krwi.
Następnie zostaną poproszeni o ocenę, czy zintensyfikowaliby leczenie lekami hipotensyjnymi.
Zostanie to ocenione przy użyciu 5-punktowej skali Likerta z punktacją od 1 („Zdecydowanie się nie zgadzam”) do 5 („Zdecydowanie się zgadzam”).
Wyniki skali Likerta zostaną porównane między klinicystami w grupie kontrolnej i interwencyjnej.
|
Zaraz po winiecie klinicznej
|
|
Winieta nr 3 - intensyfikacja leczenia lekami hipotensyjnymi
Ramy czasowe: Zaraz po winiecie klinicznej
|
Trzecia winieta kliniczna pacjenta z niekontrolowanym ciśnieniem krwi zostanie przedstawiona klinicystom.
Następnie zostaną poproszeni o ocenę, czy zintensyfikowaliby leczenie lekami hipotensyjnymi.
Zostanie to ocenione przy użyciu 5-punktowej skali Likerta z punktacją od 1 („Zdecydowanie się nie zgadzam”) do 5 („Zdecydowanie się zgadzam”).
Wyniki skali Likerta zostaną porównane między klinicystami w grupie kontrolnej i interwencyjnej.
|
Zaraz po winiecie klinicznej
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Gabriel Tajeu, DrPH, Temple University
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 lipca 2023
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
30 czerwca 2024
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
1 czerwca 2025
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
25 maja 2022
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
1 czerwca 2022
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
6 czerwca 2022
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
6 czerwca 2022
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
1 czerwca 2022
Ostatnia weryfikacja
1 czerwca 2022
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- K01HL151974 (Grant/umowa NIH USA)
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 .