Evaluation of Parameters Collected From Routine Data for the Diagnosis of Sepsis and Septic Shock and Their Influence on Time to Diagnosis and Patient Outcome
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Sepsis, Septic Shock. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Германия
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Evaluation of Parameters Collected From Routine Data for the Diagnosis of Sepsis and Septic Shock and Their Influence on Time to Diagnosis and Patient Outcome (QUICK-SEPSIS)
Обзор
Retrospective observational study to develop a Machine Learning Algorithm to evaluate parameters collected from routine data for the diagnosis of sepsis and septic shock and their influence on time to diagnosis and patient outcome.
Подробное описание
Retrospective routine data from the medical records of the department of anesthesiology and operative intensive care from 01. 01. 2007 to 31. 12. 2021 are analyzed in digital form.
The first step is the development of a machine learning algorithm (MLA). This MLA will be validated and analyzed for his predictive value with regard to early diagnosis of sepsis/septic shock depending on the conceptual value of detection variables (Sepsis-3 vs. SIRS). Further analysis will focus on improvement of accuracy for the MLA and the effect of these detection variables on quality of treatment processes and also on economic consequences like cost and revenue.
Timeline:
1. Conception and development of the ML Algorithm (6 months) 2. Identification and diagnostic validation of sepsis patients (6 months) 3. Secondary analyses (36 months)
Первичные конечные точки
- Sepsis/septic shock [Срок оценки: 01.01.2007 -31.12.2021]
Вторичные конечные точки (5)
- Predictive accuracy [Срок оценки: 01.01.2007 -31.12.2021]
- Diagnostic accuracy [Срок оценки: 01.01.2007 -31.12.2021]
- Performance indicators [Срок оценки: 01.01.2007 -31.12.2021]
- Case costs [Срок оценки: 01.01.2007 -31.12.2021]
- Revenues [Срок оценки: 01.01.2007 -31.12.2021]
Критерии участия
Критерии включения
- age >= 18 years
- ICU stay of > 24 hours
Критерии исключения
- none
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Германия · 1 центр
- Department of Anesthesiology and Operative Intensive Care Medicine CCM/CVK, Charité - Univ — Berlin
Идентификаторы
NCT: NCT05383963 · QUICK-SEPSIS