数字化、创新、可持续和基于知识的急性市政医疗保健服务疾病和创伤
2023年2月2日 更新者：Ostfold University College
在急性疾病和创伤中开发和实施数字化、创新、可持续和基于知识的市政医疗保健服务
通过在城市急性和亚急性疾病的医疗评估和决策过程中引入前沿医生，以及在前瞻性和回顾性数据分析中纳入机器学习，该项目将开发和实施创新的、基于知识的数字化用于市政当局的诊断工具和决策支持系统。
因此，该项目将有助于及早发现严重疾病，防止疾病恶化，并促进早期医疗干预。
研究概览
详细说明
该项目的总体目标是确定基于人工智能 (AI) 的创新数字决策工具是否以及如何帮助开发更易获得、高效、具有成本效益和可持续的市政医疗保健服务。 更具体地说，该项目的目标是：
- 探索配备专职医生的市政快速反应车的不同结果
- 比较挪威和瑞典院外 EMS 在急性疾病中的结果
- 探索如何使用基于人工智能的决策工具来优化调度
- 探索基于人工智能的决策工具如何辅助派遣人员和院前急救
- 确定通过成本分析和利益相关者使用决策工具的经验探索探索的不同系统的质量和功效
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
1000
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：Ann-Chatrin L Linqvist, Prof
- 电话号码：+4741668797
- 邮箱：ann.c.leonardsen@hiof.no
研究联系人备份
- 姓名：Lars V Magnusson, PhD
- 电话号码：+4769608312
- 邮箱：lars.v.magnusson@hiof.no
学习地点
-
-
Viken
-
Fredrikstad、Viken、挪威、1671
- 招聘中
- Fredrikstad Casualty
-
接触：
- Anders Ronning, MD
- 电话号码：+4795748960
- 邮箱：anronn@fredrikstad.kommune.no
-
接触：
- Julie K Stenbjerg, MSc
- 电话号码：+4769 38 11 00
- 邮箱：julkjo@fredrikstad.kommune.no
-
副研究员：
- Magnus Hjortdahl, PhD
-
-
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
- 成人
- OLDER_ADULT
- 孩子
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
所有接受医生载人快速反应车服务的患者都将包括在内。
描述
纳入标准：所有接受医生载人快速反应车服务的患者——
排除标准：无
-
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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市内重病患者
患者在一辆配备有专职医生的快速反应车上接受服务
|
所有接受医生载人快速反应车服务的患者都将包括在内
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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 |
|---|---|---|
|
在位置
大体时间：2小时
|
就地治疗的患者
|
2小时
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
运输
大体时间：2小时
|
患者被运送进行进一步诊断
|
2小时
|
其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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制度化
大体时间：12小时
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住院患者
|
12小时
|
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
- 学习椅：Randi M Sommerfelt, PhD、Østfold University College
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)
2022年10月1日
初级完成 (预期的)
2023年5月1日
研究完成 (预期的)
2027年12月31日
研究注册日期
首次提交
2023年1月23日
首先提交符合 QC 标准的
2023年1月23日
首次发布 (实际的)
2023年2月1日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年2月6日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年2月2日
最后验证
2023年1月1日
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)？
是的
IPD 计划说明
目标是发布匿名数据集。
ØUC 是挪威 DataverseNO 社区的机构成员，基于 DataverseNO 的存储库 ØUC Open Research Data 是一个高质量的通用存储库，适合这项工作。
该研究项目生成的部分数据包括定性访谈。
如果这些数据无法匿名，将避免公开发布数据，而是选择提供元数据。
数据集和元数据将与研究文章的开放获取出版一起出版。
IPD 共享时间框架
全部发表后
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
- 企业社会责任
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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