Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Моделирование искусственного интеллекта/машинного обучения при анализе времени до паллиативной помощи в стационарной популяции

29 декабря 2020 г. обновлено: Jon Ebbert, Mayo Clinic

Влияние искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML) на анализ времени до оказания паллиативной помощи в стационарной популяции

Исследователи проверяют, будут ли модели прогнозирования машинного обучения, интегрированные в модель здравоохранения, точно определять участников, которым может быть полезен всесторонний осмотр специалистом по паллиативной помощи, и сокращать время на получение консультации по паллиативной помощи в стационарных условиях.

Обзор исследования

Статус

Завершенный

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Необходимость своевременной паллиативной помощи имеет решающее значение. Стареющие пациенты становятся все более сложными, часто нуждаясь в уходе по нескольким специальностям. Наблюдается растущее несоответствие между клинической помощью и предпочтениями пациентов, особенно в отношении услуг в конце жизни. Исследования показали, что большинство людей предпочитают умирать дома, несмотря на то, что большинство умирает вне дома (дом престарелых или больница). Учитывая нынешнюю модель помощи и стимулы, паллиативная помощь считается последней инстанцией после исчерпания всех попыток излечения. Эта задержка может привести к неоптимальному лечению симптомов боли и снижению качества жизни. По мере роста спроса на паллиативную помощь необходимы политические инициативы и инструменты сортировки направлений, которые обеспечат качественные услуги паллиативной помощи.

В 2018 году клиника Мэйо разработала полностью интегрированное решение в области информационных технологий (ИТ), ориентированное на выявление пациентов, которым может быть полезна ранняя проверка паллиативной помощи. Инструмент, известный как Control Tower, извлекает разрозненные источники данных, основанные на алгоритме машинного обучения, который прогнозирует потребность в паллиативной помощи в больнице. Этот алгоритм был запущен в производство в декабре 2018 года в тихом режиме. Алгоритм вместе с другими ключевыми показателями состояния пациента интегрирован в графический пользовательский интерфейс (GUI), который позволяет человеку-оператору просматривать прогнозы алгоритма и впоследствии записывать оценку оператора. Ожидается, что этот инструмент улучшит оценку рисков и создаст модель здравоохранения, в которой паллиативная помощь может активно и эффективно выявлять потребности пациентов. Ожидаемые преимущества этого подхода включают улучшенный контроль симптомов и удовлетворенность пациентов, а также измеримое влияние на смертность в стационаре.

Общая цель этого исследования — оценить эффективность и внедрение алгоритма паллиативной помощи Control Tower в больничную практику путем создания рандомизированного исследования с пошаговым клиновидным кластером в 16 стационарных отделениях. Создав алгоритм, который автоматически проверяет и контролирует состояние здоровья пациентов во время стационарной госпитализации, исследователи предполагают, что участники получат необходимую паллиативную помощь раньше, чем при обычном курсе лечения. В дополнение к тестированию клинической эффективности участники исследования также будут собирать данные для измерения процесса для оценки алгоритма и эффективности здравоохранения после перевода алгоритма прогнозирования из исследовательской области в практические условия.

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Действительный)

2231

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Все

Описание

Критерии включения:

  • Поступил в клинику Майо, больницу Святой Марии и методистскую больницу с 19 августа 2019 г. по 19 августа 2020 г.
  • Один раз в день с понедельника по пятницу оператор КТ отбирает 12 пациентов из всех сестринских отделений, участвующих в исследовании (независимо от того, находятся ли они в настоящее время в группе вмешательства) с паллиативными баллами не менее 7 (из 100), т. е. те, которые относятся к группе высокого риска и отображаются красным цветом в графическом интерфейсе КТ (если они уже не наблюдаются паллиативной помощью).
  • Оператор КТ выбирает выбранных пациентов, просматривая пациентов в отсортированном порядке, начиная с наивысшего балла и продвигаясь вниз по списку, оценивая каждого пациента по критериям исключения.
  • Как только оператор КТ идентифицирует 12 подходящих пациентов или когда он достигает конца группы пациентов с высоким риском (7 баллов или выше), он останавливается.

Критерий исключения:

  • Мы исключаем всех пациентов, не давших разрешение на исследование, для просмотра своих медицинских карт для общих исследований в соответствии со Статутом Миннесоты 144.335.
  • Мы исключаем пациентов в возрасте до 18 лет.
  • Мы исключим пациентов, ранее осматривавшихся отделением паллиативной помощи во время индексного визита в больницу (т. е. зеленый значок в пользовательском интерфейсе КТ независимо от оценки).
  • Мы исключаем пациентов, у которых больше нет активных контактов (пациенты, которые умерли, или пациенты, переведенные в другое учреждение, исключаются) во время проверки.
  • Мы исключим пациентов, которые в настоящее время зарегистрированы в хосписной службе Mayo.
  • Мы исключим пациентов, которые в настоящее время участвуют в программе Palliative Homebound (альтернативная модель здравоохранения в Mayo).
  • Мы исключим пациентов, которые должны быть выписаны в ближайшие 24 часа, путем указания примечания.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Исследования в области здравоохранения
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Назначение кроссовера
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: Вмешательство в диспетчерскую вышку
Для участников группы вмешательства результаты модели прогнозирования будут представлены через интерфейс с графическим интерфейсом, известный как Control Tower. Участники получают баллы от Control Tower (0-100; более высокий балл указывает на повышенную потребность) в отношении паллиативной помощи, а затем ранжируются от самого высокого к самому низкому. Красный (7 или больше) считается высоким риском. Вмешательство будет включать оператора Control Tower, который будет взаимодействовать с консультационной службой стационарной паллиативной помощи. Оператор будет следить за диспетчерской вышкой в ​​обычное рабочее время в будние дни и ежедневно отбирать когорту участников в отделениях вмешательства, которые больше всего нуждаются в обзоре паллиативной помощи. Затем окончательный список участников будет отправлен в отделение паллиативной помощи. Бригада паллиативной помощи, которая находится на обслуживании, также оценит потребности каждого участника, и те участники, которые, по их мнению, могут принести пользу, обратятся к лечащей клинической бригаде, чтобы предложить направление на паллиативную помощь.
Другой: Диспетчерская вышка
Рабочая станция и программный инструмент, который извлекает медицинские данные из витрины данных Mayo и электронной медицинской карты и обрабатывает их с помощью модели прогнозирования, которая определяет, подходит ли пациент для консультации по паллиативной помощи.
Без вмешательства: Стандарт заботы
Для участников, которые не находятся в периоде вмешательства, они получат стандартный уход, соответствующий их клиническому отделению. Это осуществимо, учитывая, что это практическое клиническое испытание, в котором исследователи могут легко контролировать связь между оператором диспетчерской вышки и бригадой паллиативной помощи, чтобы предотвратить любое заражение между кластерами. В дополнение к обычному контролю источника медицинской помощи исследователи намеренно откалибровали модель прогнозирования и обзор контрольной башни, чтобы они соответствовали средней мощности службы паллиативной помощи, зная, что команда по-прежнему будет получать консультации по паллиативной помощи традиционным путем, т.е. бригада по уходу, непосредственно консультирующая паллиативную помощь.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Своевременное выявление потребности в паллиативной помощи
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется как время в часах до электронной записи консультации бригады паллиативной помощи в стационарных условиях.
12 месяцев

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Количество стационарных консультаций по паллиативной помощи
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется количеством обращений за паллиативной помощью в стационарных отделениях, представляющих интерес.
12 месяцев
Своевременное выявление потребности в паллиативной помощи на единицу
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется как время в часах до электронной записи консультации бригады паллиативной помощи в стационарных условиях для каждого из 16 сестринских отделений.
12 месяцев
Время перевода на койку, предназначенную для хосписа
Временное ограничение: 12 месяцев
Для всех пациентов со страховкой Medicare время до перевода на койку, предназначенную для хосписа, с момента поступления.
12 месяцев
Время до назначения в хоспис
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется как время в часах до электронной записи консультации командой хосписа в стационарных условиях.
12 месяцев
Посещение отделения неотложной помощи в течение 30 дней после выписки
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется количеством участников исследования, которые после выписки из стационара повторно госпитализируются в отделение неотложной помощи в любом учреждении клиники Майо в течение 30 дней.
12 месяцев
Госпитализация или повторная госпитализация в течение 30 дней после выписки
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется количеством участников исследования, которые после выписки из стационара повторно госпитализируются в стационарное отделение в любом учреждении клиники Майо в течение 30 дней (исключая переводы и запланированные повторные госпитализации).
12 месяцев
Переводы в отделение интенсивной терапии
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется количеством участников исследования, переведенных в отделение интенсивной терапии во время пребывания в стационаре.
12 месяцев
Отношение смертности в стационарных хосписах к смертности в больницах вне хосписов
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется количеством смертей участников исследования на койках, предназначенных для хосписов, и количеством смертей на койках, не принадлежащих хосписам.
12 месяцев
Частота выписки во внешний хоспис
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется количеством участников, в электронной медицинской карте которых указано, что они были выписаны во внешний хоспис.
12 месяцев
Длительность пребывания в стационаре
Временное ограничение: 12 месяцев
Измеряется по разнице между поступлением в первое отделение и выпиской из больницы для всех участников исследования.
12 месяцев

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Mayo Clinic

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Общие публикации

Полезные ссылки

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

19 августа 2019 г.

Первичное завершение (Действительный)

18 ноября 2020 г.

Завершение исследования (Действительный)

20 декабря 2020 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

3 июня 2019 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

3 июня 2019 г.

Первый опубликованный (Действительный)

6 июня 2019 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

30 декабря 2020 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

29 декабря 2020 г.

Последняя проверка

1 декабря 2020 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Ключевые слова

Другие идентификационные номера исследования

  • 19-002315

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Клинические исследования Паллиативная помощь

Клинические исследования Диспетчерская вышка

Искать похожие исследования

Спонсоры и соавторы

Заболевания

Медикаментозные вмешательства

CROs by country

CROs in Argentina

Заболевания

Редкие заболевания

Медикаментозные вмешательства

Пищевые добавки

Спонсор / Соавторы

Места

Подписаться