整合数据、算法和临床推理进行手术风险评估 (IDEALIST)
整合数据、算法和临床推理进行手术风险评估 (IDEALIST)
研究概览
详细说明
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Azra Bihorac, MD
- 电话号码：352-273-9009
- 邮箱：Azra.Bihorac@medicine.ufl.edu
学习地点
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Florida
-
Gainesville、Florida、美国、32610-3003
- 招聘中
- UF Health
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首席研究员：
- Azra Bihorac, MD, MS
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接触：
- Brooke Armfield, PhD
- 电话号码：352-294-8723
- 邮箱：barmfield@ufl.edu
-
接触：
- Andrea E Davidson, BS
- 电话号码：352-273-8723
- 邮箱：adavidson@ufl.edu
-
Jacksonville、Florida、美国、32209
- 尚未招聘
- Uf Health Jacksonville
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
从事成人住院手术的外科医生和麻醉师。
排除标准：
从事产科和儿科工作的外科医生和麻醉师。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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医师
将招募大型单中心三级学术中心的所有外科医生和麻醉师参与这项研究。 干预：手术前和手术后的风险评估。 医生将被要求在手术前和手术后立即为 IPS 生成评分的同一患者提供术后并发症的风险评分（范围从 0 到 100）。 医生将在查看 IPS 生成的风险评分之前和之后提供评分。 |
医生将被要求在手术前和手术后立即为 IPS 生成评分的同一患者提供术后并发症的风险评分（范围从 0 到 100）。 医生将在查看 IPS 生成的风险评分之前和之后提供评分。 IPS 系统将在手术前和手术后立即为参加研究的医生照顾的患者生成术后并发症的风险评分（范围从 0 到 100）。 |
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智能围手术期系统（IPS）
智能围手术期系统 (IPS) 设计为一组计算机软件和算法，可使用电子健康记录中的常规临床数据实时预测术后并发症的风险。 该系统被设计为自学系统，能够与医生互动并征求他们的反馈。 干预：手术前和手术后的风险评估。 IPS 系统将在手术前和手术后立即为参加研究的医生照顾的患者生成术后并发症的风险评分（范围从 0 到 100）。 |
医生将被要求在手术前和手术后立即为 IPS 生成评分的同一患者提供术后并发症的风险评分（范围从 0 到 100）。 医生将在查看 IPS 生成的风险评分之前和之后提供评分。 IPS 系统将在手术前和手术后立即为参加研究的医生照顾的患者生成术后并发症的风险评分（范围从 0 到 100）。 |
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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风险估计的接受者操作曲线 (AUC) 下的面积
大体时间：在六个月的学习期结束时。
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在每 6 个月结束时，将预测的风险估计值与并发症的真实发生率进行比较。
通过比较风险估计的接受者操作曲线 (AUC) 下的面积，将医生的预测性能与 IPS 进行比较。
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在六个月的学习期结束时。
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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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风险估计的敏感性和特异性
大体时间：在六个月的学习期结束时。
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在每 6 个月结束时，将预测的风险估计值与并发症的真实发生率进行比较。
通过比较风险估计的敏感性和特异性，将医生的预测性能与 IPS 进行比较。
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在六个月的学习期结束时。
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阳性和阴性预测值
大体时间：在六个月的学习期结束时。
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在每 6 个月结束时，将预测的风险估计值与并发症的真实发生率进行比较。
通过比较风险估计的阳性和阴性预测值，将医生的预测性能与 IPS 进行比较。
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在六个月的学习期结束时。
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Azra Bihorac, MD、University of Florida
研究记录日期
研究主要日期
学习开始
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (估计的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
IPD 计划说明
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
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