预测算法验证 (VPAC)
2018年1月16日 更新者：Zoll Medical Corporation
入院急诊室 (ED) (VPAC) 心肺疾病患者预测算法的验证
前瞻性观察性临床研究，以验证用于预测急诊室患者心肺事件的算法。
研究概览
详细说明
最近报道了一种用于确定就诊于急诊室的患者发生急性心脏并发症（包括心脏骤停）风险的新算法。 与之前依赖基本生命体征数据的风险分层工具不同，该算法利用心电图数据的高级计算来解决风险分类问题。 将收集有关因临床医生确定为心肺源性主诉而到急诊室就诊的患者的数据。
需要在更多样化的患者队列中验证以前使用该算法的研究结果。 因此，拟议的研究将调查算法的准确性。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
764
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。
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
取样方法
非概率样本
研究人群
因心肺相关不适而到急诊科就诊的受试者
描述
纳入标准：
年满 18 岁因假定的心脏或肺部原因而需要立即就医并在分诊系统中被视为第 2 或第 3 级优先级的急诊室入院。
排除标准：
怀孕或疑似怀孕 重大创伤 不要复苏令 被称为国家监护人
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
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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心肺事件的发生
大体时间：在向 ED 提交后 72 小时内
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在向 ED 提交后 72 小时内
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次要结果测量
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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单个受试者的心肺事件数
大体时间：在向 ED 提交后 72 小时内
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在向 ED 提交后 72 小时内
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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：Michael Kurz, MD、University of Alabama at Birmingham
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 (实际的)
2016年8月11日
初级完成 (实际的)
2017年12月13日
研究完成 (实际的)
2017年12月15日
研究注册日期
首次提交
2016年8月8日
首先提交符合 QC 标准的
2016年8月8日
首次发布 (估计)
2016年8月11日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2018年1月18日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2018年1月16日
最后验证
2018年1月1日
更多信息
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