用于脓毒症患者聚类以确定最佳治疗的无监督机器学习
2021年9月17日 更新者：Dascena
本研究的重点是在开普地区医疗中心 (CRMC)、奥罗维尔医院 (OH) 和加州大学旧金山分校医疗中心 (UCSF) 进行前瞻性随机对照试验 (RCT)，其中将采用特定于液体治疗的算法应用于 EHR 数据以检测严重败血症。
对于确定患有严重败血症的高风险患者，该算法将生成自动语音、电话通知给 CRMC、OH 和 UCSF 的护理人员。
该算法的性能将通过分析主要终点——住院死亡率的降低来衡量。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (预期的)
51645
阶段
- 阶段2
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。
学习联系方式
- 姓名：Qingqing Mao, PhD
- 电话号码：5108269508
- 邮箱：qmao@dascena.com
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
是的
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准：
- 所有年龄在 18 岁以上且属于该试验研究的临床亚群之一的成年人都有资格参加该研究。
排除标准：
- 18岁以下
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：诊断
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：三倍
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
实验性的：流体处理特定算法
实验组将涉及由液体治疗定制版 InSight 监测的患者。
|
InSight 算法从患者的电子健康记录 (EHR) 中提取信息以预测严重败血症的发作，在本研究中将进行定制，以根据疾病进展的性质区分对液体治疗有相似反应的患者群.
|
|
有源比较器：标准洞察力
控制臂将涉及使用标准的、非治疗特定版本的 InSight 监测的患者。
|
非定制的 InSight 算法从患者的电子健康记录 (EHR) 中提取信息以预测严重败血症的发作。
|
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 |
|---|---|---|
|
基于 SIRS 的院内死亡率
大体时间：通过学习完成，平均8个月
|
归因于患者在住院期间的某个时间点满足两个或更多 SIRS 标准的死亡率
|
通过学习完成，平均8个月
|
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。
赞助
调查人员
- 首席研究员：Qingqing Mao, PhD、Dascena, Inc.
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。
一般刊物
- Calvert J, Mao Q, Hoffman JL, Jay M, Desautels T, Mohamadlou H, Chettipally U, Das R. Using electronic health record collected clinical variables to predict medical intensive care unit mortality. Ann Med Surg (Lond). 2016 Sep 6;11:52-57. doi: 10.1016/j.amsu.2016.09.002. eCollection 2016 Nov.
- Shimabukuro DW, Barton CW, Feldman MD, Mataraso SJ, Das R. Effect of a machine learning-based severe sepsis prediction algorithm on patient survival and hospital length of stay: a randomised clinical trial. BMJ Open Respir Res. 2017 Nov 9;4(1):e000234. doi: 10.1136/bmjresp-2017-000234. eCollection 2017.
- Mao Q, Jay M, Hoffman JL, Calvert J, Barton C, Shimabukuro D, Shieh L, Chettipally U, Fletcher G, Kerem Y, Zhou Y, Das R. Multicentre validation of a sepsis prediction algorithm using only vital sign data in the emergency department, general ward and ICU. BMJ Open. 2018 Jan 26;8(1):e017833. doi: 10.1136/bmjopen-2017-017833.
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 (预期的)
2022年4月1日
初级完成 (预期的)
2024年3月31日
研究完成 (预期的)
2024年3月31日
研究注册日期
首次提交
2018年11月21日
首先提交符合 QC 标准的
2018年11月21日
首次发布 (实际的)
2018年11月26日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年9月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年9月17日
最后验证
2021年9月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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