综合医院病房临床恶化预警系统
2018年2月7日 更新者：Washington University School of Medicine
综合医院病房临床恶化预警系统。
目标是开发一个两级监控系统，以改善巴恩斯犹太医院 (BJH) 综合医院病房 (GHW) 中有临床恶化风险的患者的护理。
研究人员假设，使用自动早期预警系统 (EWS) 识别有临床恶化风险的患者，并在识别患者时通知 GHW 护士，将降低 ICU 转移或 24 小时内死亡的风险警报。
作为一项子研究，研究人员将试行无线脉搏血氧计的使用，以确定可行性，并为这些高危患者开发实时事件检测系统 (RDS) 的算法。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
20031
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Missouri
-
Saint Louis、Missouri、美国、63108
- Barnes Jewish Hospital
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准：
- 所有 18 岁及以上的患者均在巴恩斯犹太医院的 GHW 住院。
排除标准：
- 未成年人，18岁以下的患者。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：交叉作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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无干预：控制
入住 4 个 GHW 的患者被指定为对照。
当使用这些 GHW 的患者满足 EWS 算法时，护士将不会收到通知。
他们也不会佩戴无线传感器设备。
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实验性的：EWS 警报的护士通知
患者被指定为 BJH 干预病房的 4 个 GHW。当这些病房的患者满足 EWS 算法时，护士将收到通知。
一些患者会被要求佩戴无线远程传感器。
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自动算法 (EWS) 将识别出有潜在临床恶化风险的患者。
当患者满足算法时，将通知患者病房的护士。
她/他将评估患者并制定临床所需的任何干预措施。
一部分患者将被同意佩戴无线传感器设备，该设备将监测心率和血液中的氧气水平。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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通过 EWS 算法识别后 24 小时内转移到 ICU 或意外死亡
大体时间：EWS 警报后 24 小时内
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在干预和控制病房的 EWS 算法识别后 24 小时内转移到 ICU 或死亡的患者比例。
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EWS 警报后 24 小时内
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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临床结果和过程测量
大体时间：出院
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停留时间
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出院
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Thomas C Bailey, MD、Washington University School of Medicine
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2011年1月1日
初级完成 (实际的)
2012年5月1日
研究完成 (实际的)
2012年5月1日
研究注册日期
首次提交
2011年1月19日
首先提交符合 QC 标准的
2011年1月20日
首次发布 (估计)
2011年1月21日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2018年2月14日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2018年2月7日
最后验证
2018年2月1日
更多信息
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