重症监护中心脏不稳定的预测 (PRECAIN)
为在重症监护室接受监护的患者实时记录大量不同器官的功能。 一方面，以这种方式收集的测量值用于持续监测生命参数，但它们每天也会被多次评估，以便能够做出有关进一步诊断和治疗的决定。 在第一种情况下，可以定义阈值，如果超过或低于阈值，治疗团队会自动收到警报。 如果这些限制设置得太宽松，则警报只会指示患者面临严重风险，因为患者已经发生了广泛的病理生理变化。 如果限制选择得太严格，则经常会出现误报，因为在大多数情况下，由于自然波动会超过限制，而这没有任何病理学价值。 结果是所谓的“警报疲劳”，在最坏的情况下会导致忽略正确的警报，从而危及患者。 按照设计，所有这些读数仅显示患者的现状。 治疗团队的任务是根据这些读数的过程来预测患者是否正在发展威胁情况。
对于日常临床实践，如果能够预测生命体征的危险变化会更好。 在这种情况下，不仅可以在出现危险情况时进行治疗干预，而且可以通过改变治疗策略采取适当措施来避免这种情况。 在这种情况下，治疗团队将不再面临紧急警报，而是可以提前很长时间来抵消即将发生的恶化。
例如，基于简单模型的第一种检测血压下降的方法已经投入临床使用。
研究概览
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Upper Austria
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Linz、Upper Austria、奥地利、4021
- Kepler University Hospital
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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
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 2018-03-01 至 2020-10-31 期间在奥地利林茨开普勒大学医院重症监护室接受治疗的所有成年患者。
排除标准：
- 没有任何。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：追溯
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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不稳定
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机器学习预测
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无不稳定
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机器学习预测
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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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不稳定性分类的 AUROC
大体时间：2018-03-01 至 2020-10-31
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不稳定性分类的 AUROC
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2018-03-01 至 2020-10-31
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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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混淆矩阵
大体时间：2018-03-01 至 2020-10-31
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混淆矩阵结果：真阳性、真阴性、假阳性、假阴性和根据这些结果计算的值。
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2018-03-01 至 2020-10-31
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描述性统计 该结果测量将比较一组与另一组的个体特征（例如以厘米为单位的身高）。显着差异将由 p 值描述。
大体时间：2018-03-01 至 2020-10-31
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描述性统计（年龄（岁）、身高（厘米）、体重（公斤）、性别（男/女）、死亡日期、标准实验室测量（例如血气分析、全血细胞计数、肝功能测试、肾功能测试）、ICD 10-与患者入院相关的代码，格拉斯哥昏迷量表） 该结果测量将比较一组与另一组的个体特征（例如以厘米为单位的身高）。 显着差异将由 p 值描述。 |
2018-03-01 至 2020-10-31
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Thomas Tschoellitsch, MD、Kepler University Hospital and Johannes Kepler University, Linz, Austria
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
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
其他研究编号
- PRECAIN
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
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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