BP 管理系统用户验收测试
2025年1月23日 更新者：Andrew Tomas Reisner
决策支持系统的实时用户验收测试，以优化重症监护期间的血压管理
这是一项研究性临床决策支持系统（“系统”）的可行性研究，旨在优化血管升压药输注期间患者的血压 (BP) 管理。
研究结果是管理患者受试者血压的护士受试者的看法；系统的运行性能；软件在实时运行过程中出现的任何技术故障。
研究概览
详细说明
这是一项研究性临床决策支持系统（“系统”）的可行性研究，旨在优化血管升压药输注期间患者的血压 (BP) 管理。
计划招募 20 名患者受试者的便利样本，以及与管理患者受试者的初级护士相对应的 20 名护士受试者。
调查小组将从患者对象（或亲密的家庭成员或医疗保健代理人）和护士对象那里获得同意。
护士将接受有关系统的预期用途和重要限制的培训。
该系统将被部署到患者的床边，系统将被启动。
这种干预将持续 4 至 8 小时。
技术观察员 ("TO") 将在场持续监督系统的运行，观察以确保没有可观察到的技术故障。
TO 还将观察是否满足任何提前终止条件（特别是临床工作人员或患者或患者家属的任何担忧；任何观察到的技术操作问题；最大剂量的血管加压药或在最大呼吸支持下缺氧；或计划外的床边反应由临床护理团队），还将对执行特定临床干预的确切时间进行注释。
干预后，将对护士对象进行调查。
在注册后续受试者之前，将对系统的存档电子数据和日志文件执行额外的数据分析——足以识别或排除任何提前停止条件。
任何不良事件都将根据 FDA 和机构政策报告给 IRB 和 FDA。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
20
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
-
-
Massachusetts
-
Boston、Massachusetts、美国、02114
- Massachusetts General 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
描述
纳入标准：
- 接受持续输注血管加压药以维持血压的成年患者（18 岁或以上）；
- 治疗患者的临床医生估计未来血管加压药输注持续时间可能至少增加 4 小时；
- 提供者已下令设置平均动脉压下限；
- 已放置留置动脉导管以进行连续血压监测。
排除标准：
- 未征得患者的同意或由患者的主治护士自行决定；
- 患者的任何其他临床提供者的决定；
- 不会说英语的人将被排除在外。 理由是该协议涉及研究系统的床边部署和纵向观察。 我们对社会心理风险的缓解涉及一名持续的观察者，他可以监测受试者心理社会不适的任何证据，这涉及在整个协议期间与受试者有效沟通的能力。 因此，这排除了不会说英语的患者。
- 同时服用两种最大剂量血管加压药（根据 ICU 自己的方案）或服用一种最大剂量血管加压药但有接受第二种血管加压药禁忌症（例如，血管通路不足）的患者。
- 尽管有最大吸入氧气（接受机械通气的患者为 100%，或不适合机械通气的患者为 10L 高流量），但缺氧 (SpO2 < 90%) 的患者。
- 供应商订单已下达 SBP 下限（因为我们的系统没有能力为 SBP 下限提供决策支持）。
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：设备可行性
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 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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实验性的：干预组
将在 20 名患者受试者和相关护士受试者中评估研究系统的安全性和用户接受度
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优化血管加压药输注过程中严格血压管理的软件系统
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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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定量护士对象调查响应
大体时间：长达8个小时
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关于系统的任何混乱或发现的不准确性的护士量化调查响应（是/否）；感知的患者管理错误的风险；或认为影响护理交付的干扰
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长达8个小时
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软件操作（基于实时观察）
大体时间：长达8个小时
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技术观察者实时观察到的系统故障（是/否）
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长达8个小时
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数据完整性
大体时间：长达8个小时
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流程表的完整性（是/否）（研究系统的数据存档），在连接期间没有床头监视器的输入数据中的任何失误；并且没有关联的BP预测。
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长达8个小时
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软件操作（根据错误日志的审查）
大体时间：长达8个小时
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运行时日志中的错误级和关键级软件错误（是/否）
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长达8个小时
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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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BP预测是操作的时间百分比（结果2.1）
大体时间：长达8个小时
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每位患者的中位百分比（百分比）在会议期间，当时纳入标准是BP预测是操作性的（即，当没有导致INOP状态的系统检测到的系统间隔时，时间间隔是时间间隔）
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长达8个小时
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地图预测的准确性（结果2.2）
大体时间：长达8个小时
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未来的准确性20分钟的中值图预测（地图预测与未来20分钟的平均误差；为了计算未来20分钟的中间地图，地图<10 mmHg和地图> 250 mmHg被视为缺失的数字）在会议期间，纳入标准在其他情况下的时间间隔； BP的预测是手术的；并满足了分析窗口标准[从预测开始时至少剩下19分钟到记录的结束；并且分析窗口的非生理图数据不超过9分钟（非生理地图标准的映射为<10mmHg或MAP> 250mmHg或“ NAN”）]。
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长达8个小时
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真正的未来20分钟中间地图属于预测锥的时间百分比（结果2.3）
大体时间：长达8个小时
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每位患者的时间百分比（百分比），即在纳入标准时，在会议期间，真正的20分钟中位图属于计算的预测锥体的时间间隔； BP的预测是手术的；并满足了分析窗口标准[从预测开始时至少剩下19分钟到记录的结束；并且分析窗口的非生理图数据不超过9分钟（非生理地图标准的映射为<10mmHg或地图> 250mmHg或“ NAN”）]
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长达8个小时
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她的发病率（结果3.1）
大体时间：长达8个小时
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她每24小时的发病率[持续的降压事件“她”是从地图上开始的任何间隔<目标和20分钟的未来中位地图也是<目标；终止在映射> =目标＆＆20分钟未来中值地图> =目标时终止时间点；她在10分钟内依次合并；任何剩下的她不持续至少10分钟。
[澄清：我们将“每个患者日”的平均值作为度量单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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在最早的低血压之前{index> 35％}预测的总体总比例（结果3.2.1）
大体时间：长达8个小时
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在她最早的低血压之前，由她的连续通知事件（即指数> 35％）预测的总SHE的百分比（百分比）（将低血压定义为MAP <目标<目标，而排除了<10 mmHg作为丢失的数字]。
通知事件是符合通知标准的索引值时开始的间隔，当有索引值输出不符合通知标准时，并终止。
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长达8个小时
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在最早低血压之前{Index> 35％}预测的SHE的预警时间（AWT）（结果3.2.2）
大体时间：长达8个小时
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在她最早的低血压之前，AWTS（中位数）由她预测的通知事件（即索引> 35％）预测[即Map <目标]。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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在最早的低血压之前，{index>用户的索引阈值设置}预测的总体总比例（结果3.2.3）
大体时间：长达8个小时
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在她最早的低血压之前，由她最早的通知事件（即，索引>用户的索引阈值设置）预测的总SHE的百分比（％）[即MAP <目标]
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长达8个小时
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在最早的低血压之前{index>用户的索引阈值设置}预测的AWTS（结果3.2.4）
大体时间：长达8个小时
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在她最早的低血压之前，由她的连续通知事件（即索引>用户的索引阈值设置设置）预测的AWTS [即MAP <目标]。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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在连续低血压之前{index> 35％}预测的总体总比例（结果3.3.1）
大体时间：长达8个小时
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在连续低血压之前，由她连续的通知事件（即指数> 35％）预测的总SHE的百分比（百分比）[≥10分钟的生理图的间隔连续低于低血压阈值（生理图是不满足的样品非生理标准）]。
注意：排除最早低血压之前预测的
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长达8个小时
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在连续低血压之前{index> 35％}预测的SHE的AWT（结果3.3.2）
大体时间：长达8个小时
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在连续低血压之前，由她预处理通知事件（即指数> 35％）预测的AWT，并在最早的低血压之前预测了SHE。
注意：负AWT表示在SHE事件开始后按时间顺序进行的通知事件。
例如，AWT为-3意味着第一个通知事件发生在SHE事件发作后3分钟，尽管仍在连续低血压之前。
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长达8个小时
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在连续低血压之前，{index>用户的索引阈值设置}预测的总体总比例（结果3.3.3）
大体时间：长达8个小时
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在连续低血压之前，由她连接通知事件（即索引>用户的索引阈值设置设置）预测的总SHE的百分比（百分比）[≥10分钟的生理图的间隔连续低于低于低血压阈值不符合非生理标准）]。
注意：排除最早低血压之前预测的
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长达8个小时
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在连续低血压之前，{index>用户的索引阈值设置}预测的AWTS（结果3.3.4）
大体时间：长达8个小时
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在连续低血压之前，由她进行连接通知事件（即索引>用户的索引阈值设置设置）预测的AWT，并排除在最早低血压之前预测的SHE。
注意：负AWT表示在SHE事件开始后按时间顺序进行的通知事件。
例如，AWT为-3意味着第一个通知事件发生在SHE事件发作后3分钟，尽管仍在连续低血压之前。
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长达8个小时
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连续低血压后，{索引> 35％}检测到的总体总比例（结果3.4.1）
大体时间：长达8个小时
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连续低血压发作后，由她的连续通知事件（即指数> 35％）预测的总SHE的百分比（％）
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长达8个小时
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连续低血压发作后{index> 35％}预测的SHE的AWT（结果3.4.2）
大体时间：长达8个小时
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连续低血压发作后，由她连接通知事件（即指数> 35％）预测的AWT。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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连续低血压发作后，由{index>用户的索引阈值设置}检测到的总体总比例（结果3.4.3）
大体时间：长达8个小时
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连续低血压发作后，由她的连续通知事件（即索引>用户的索引阈值设置）预测的总SHE的百分比（％）
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长达8个小时
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{index>用户的索引阈值设置}的AWTS在连续低血压发作后（结果3.4.4）
大体时间：长达8个小时
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连续低血压发作后，由她预处理通知事件（即索引>用户的索引阈值设置）预测的AWT。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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通过虚假分辨率（结果3.5.1）的总体总比例
大体时间：长达8个小时
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通过虚假分辨率的总体总百分比[即，映射> =在她期间短暂目标]
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长达8个小时
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{index> 35％}检测到的她的错误决议的总比例（结果3.5.2）
大体时间：长达8个小时
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她的错误分辨率的总数（百分比），其中有连续的通知事件，其中{index> 35％}
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长达8个小时
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在错误分辨率期间，{index> 35％}未检测到的{索引> 35％}未检测到的总决议的百分比（结果3.5.3）
大体时间：长达8个小时
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{index> 35％}未检测到的总体错误分辨率的总比例
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长达8个小时
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她在错误分辨率期间没有IN的总数未检测到的false分辨率的总比例（结果3.5.4）
大体时间：长达8个小时
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{索引> 35％}未检测到的false分辨率的总数（％）的百分比（％），并且在索引false false disepoist中没有发生IN的状态
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长达8个小时
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由{index>用户的索引阈值设置}检测到的false决议的总比例（结果3.5.5）
大体时间：长达8个小时
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总数（％）的百分比（％）由她通过连续的通知事件的错误分辨率（{index>用户的索引阈值设置}）
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长达8个小时
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{index>用户的索引阈值设置}未检测到的false分辨率的总比例为false分辨率（结果3.5.6）
大体时间：长达8个小时
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{index>用户的索引阈值设置}未检测到的false分辨率的总数（％）的百分比（％）
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长达8个小时
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{index>用户的索引阈值设置}未检测到的总和的百分比在错误分辨率期间没有IN的状态（结果3.5.7）
大体时间：长达8个小时
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{index>用户的索引阈值设置}未检测到的false分辨率的总数（％）的百分比（％）
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长达8个小时
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通知事件的发生率{索引> 35％}与SHE相连（结果3.6.1）
大体时间：长达8个小时
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与SHE相邻的通知事件的发生率{索引> 35％}，不包括SHE期间发作的通知事件。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}与SHE相连（结果3.6.2）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}与SHE相连，不包括SHE期间发作的通知事件。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{索引> 35％}是哨兵通知（结果3.6.3）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index> 35％}是哨兵通知[前哨通知是一个通知事件，在SHE之前的60分钟内发生；记录的剂量增加；或在口吃低血压（定义为3.7.1）]，
在She期间不包括带有发作的通知活动。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}是哨兵通知（结果3.6.4）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}是哨兵通知，不包括SHE期间发作的通知事件。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发生率{index> 35％}是错误的通知（结果3.6.5）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index> 35％}是错误的通知（定义为通知事件与SHE不连续，而不是前哨通知，不包括SHE期间发作的通知事件。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}是错误的通知（结果3.6.6）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}是错误的通知。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{索引> 35％}与SHE错误分辨率连续（结果3.6.7）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{索引> 35％}与SHE错误分辨率相邻。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{index>用户的索引阈值设置}连续与she false分辨率（结果3.6.8）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}与SHE FALSE分辨率相邻。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{索引> 35％}与她真实分辨率的连续（总体结果3.6.9）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{索引> 35％}与她真实分辨率相邻。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{index>用户的索引阈值设置}连续与SHE真实分辨率，总体（结果3.6.10）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}与她真实分辨率相邻。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{索引> 35％}与她真实分辨率，可抑制的连续（结果3.6.11）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发生率{索引> 35％}与SHE真实分辨率的连续分别排除了所有通知事件间隔，该时间间隔在有记录的临床干预后8分钟内。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{index>用户的索引阈值设置}连续与她的真实分辨率，可抑制（结果3.6.12）
大体时间：长达8个小时
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通知事件的发病率{索引>用户的索引阈值设置}连续与SHE真实分辨率相邻，在排除了已记录的临床干预措施8分钟内的所有通知事件间隔之后。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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在SHE期间发作的通知事件的发生率{index> 35％}（结果3.6.13）
大体时间：长达8个小时
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在SHE期间发作的通知事件的发生率{index> 35％}。
[澄清：我们将平均“通知事件 /患者日（24h）”报告为量度单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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通知事件的发病率{index>用户的索引阈值设置}在SHE期间发作（结果3.6.14）
大体时间：长达8个小时
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在SHE期间开始发作的通知事件的发生率{index>用户的索引阈值设置}。
[澄清：由于多种原因，我们使用“通知事件 /患者日（24h）”作为度量单位。
首先，在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，该协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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虚假通知事件的持续时间{index> 35％}（结果3.6.15）
大体时间：长达8个小时
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错误通知事件的中间持续时间{index> 35％}
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长达8个小时
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错误通知事件的持续时间{index>用户的索引阈值设置}（结果3.6.16）
大体时间：长达8个小时
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错误通知事件的中间持续时间{index>用户的索引阈值设置}
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长达8个小时
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口吃低血压发生率（结果3.7.1）
大体时间：长达8个小时
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结巴性低血压发病率[口结低血压事件发生在低血压时，随后60分钟内累积低血压> = = 10分钟；在不再满足发作条件的下一个时间点以及MAP> =目标时终止。有资格作为她的间隔被排除在口吃低血压之外]。
[澄清：我们将“每个患者日”的平均值作为度量单位。
在不同的时间间隔内观察到不同的受试者，协议中最多指定了8小时。
由于在不同的时间间隔中观察到受试者，因此将发现标准化为每单位时间的事件是有帮助的。
将事件标准化为时间单位可以在受试者具有不同的观察间隔时进行有效的主体间比较。
接下来，每天事件是一个常规的测量单位，即使整天没有观察到受试者，既有效又易于解释。]
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长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，由{索引> 35％}检测到的总口结低血压发作的百分比（结果3.7.2）
大体时间：长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，{索引> 35％}检测到的总口结低血压发作的总比例（％）
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长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，{索引> 35％}检测到的口吃低血压发作的AWT（结果3.7.3）
大体时间：长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，{索引> 35％}检测到的口吃低血压发作的AWT。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，由{index>用户的索引阈值设置}检测到的总结低血压情节百分比（结果3.7.4）
大体时间：长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，{索引>用户的索引阈值设置}检测到的总口结低血压情节的百分比（％）
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长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，{索引>用户的索引阈值设置}检测到的口吃低血压情节的AWT（结果3.7.5）
大体时间：长达8个小时
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在口吃低血压的第一个低血压之前，通过{索引>用户的索引阈值设置}检测到的口吃低血压情节的AWT。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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{索引> 35％}检测到的总结低血压发作的总比例是低血压累积最小的（结果3.7.6）
大体时间：长达8个小时
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在该口吃低血压发作中发生10分钟低血压之前，{索引> 35％}检测到的总结低血压发作的总比例（％）的百分比（％）
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长达8个小时
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{索引> 35％}检测到的低血压发作的awts在低血压累积最低之前检测到的AWT（结果3.7.7）
大体时间：长达8个小时
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{索引> 35％}检测到的低血压发作的awts在低血压累积分钟之前检测到。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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{索引>用户的索引阈值设置}检测到的总口结低血压情节的百分比}在低血压累积最低之前（结果3.7.8）
大体时间：长达8个小时
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在该口吃低血压发作中发生10分钟的10分钟低血压（在第一次低血压之前，在第一次低血压之前，排除在检测到的发作）之前，{索引>用户的索引阈值设置}检测到的总口结次低血压发作的百分比（％）（％）的百分比（％）。
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长达8个小时
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{索引>用户的索引阈值设置}检测到的口吃低血压情节的AWT在低血压累积最低之前（结果3.7.9）
大体时间：长达8个小时
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{索引>用户的索引阈值设置}检测到的低血压发作的AWT，在低血压累积最低之前。
注意：一个积极的AWT表示通知事件，该通知事件是在SHE事件发作之前按时间顺序进行的。
例如，+3的AWT意味着第一次通知事件发生在SHE活动开始前3分钟。
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长达8个小时
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{索引> 35％}未检测到的总口径低血压发作的百分比在低血压累积最低之前（结果3.7.10）
大体时间：长达8个小时
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在发生10分钟的低血压累积分钟之前，{index> 35％}未检测到的总结低血压发作的总比例（％）
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长达8个小时
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{索引>用户的索引阈值设置}未检测到的总口吃低血压情节的百分比}在低血压累积最低之前（结果3.7.11）
大体时间：长达8个小时
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{索引>用户的索引阈值设置}未检测到的总口径低血压情节的百分比（％），然后在该口吃低血压情节中出现10分钟的低血压累积分钟之前
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长达8个小时
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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。
合作者
调查人员
- 首席研究员：Andrew T Reisner, MD、Massachusetts General Hospital
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)
2021年1月21日
初级完成 (实际的)
2022年5月31日
研究完成 (实际的)
2023年5月31日
研究注册日期
首次提交
2020年12月2日
首先提交符合 QC 标准的
2020年12月23日
首次发布 (实际的)
2020年12月30日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年3月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年1月23日
最后验证
2025年1月1日
更多信息
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