TIME SERIES ANALYSIS OF SHORT AND LONG TERM NEONATAL COMPLICATIONS
短期和长期新生儿并发症的时间序列分析
基本信息
- 批准号:7717953
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2007
- 资助国家:美国
- 起止时间:2007-12-01 至 2008-05-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:Birth WeightClinicalComputational TechniqueComputer Retrieval of Information on Scientific Projects DatabaseDailyDataData CollectionElectronicsEventFundingGrantHealthInfant MortalityInstitutionIntensive CareLaboratoriesMeasurementMeasuresMonitorMorbidity - disease rateNeonatalNeonatal Intensive Care UnitsOutcomePatient CarePatient MonitoringPatientsPhysiologicalPopulationPremature InfantPurposeResearchResearch DesignResearch Ethics CommitteesResearch PersonnelResourcesSourceStandards of Weights and MeasuresSurveysTestingTimeTime Series AnalysisUnited States National Institutes of Healthbaseprospective
项目摘要
This subproject is one of many research subprojects utilizing the
resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and
investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source,
and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is
for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator.
The purpose of the study is to develop computational techniques for monitoring the health of patients in the NICU in order to allow early prediction of potential adverse outcomes. Predictions will be made based on data that are already being measured as a routine part of patient care: physiological measurements and standard laboratory tests.
Our study makes use of electronic data that is already recorded in routine patient care, but that is discarded on a daily basis, necessitating prospective collection of data from patient monitors. We will record data from preterm infants with birth weights 401g to 1500g because this is a relatively uniform intensive care patient population who have frequent, well identified clinical problems that occur in a limited time period. Using data from this patient population allows us to retrospectively identify and correlate key clinical events that are routinely recorded at LPCH as part of the Survey of Morbidity and Mortality of Infants 401-1500g for the Cooperative Multicenter Network of Neonatal Intensive Care Units.
Data collection study
Type B, IP
IRB Start date: 03/23/07
Patients @Stanford: 150
该子项目是利用该技术的众多研究子项目之一
资源由 NIH/NCRR 资助的中心拨款提供。子项目和
研究者 (PI) 可能已从 NIH 的另一个来源获得主要资金,
因此可以在其他 CRISP 条目中表示。列出的机构是
对于中心来说,它不一定是研究者的机构。
该研究的目的是开发用于监测 NICU 患者健康状况的计算技术,以便及早预测潜在的不良后果。预测将基于作为患者护理常规部分已经测量的数据进行:生理测量和标准实验室测试。
我们的研究利用了在常规患者护理中已经记录的电子数据,但这些数据每天都会被丢弃,因此需要从患者监视器中前瞻性收集数据。我们将记录出生体重为 401 克至 1500 克的早产儿的数据,因为这是一个相对统一的重症监护患者群体,他们在有限的时间内经常出现、明确的临床问题。使用来自该患者群体的数据,我们能够回顾性地识别和关联 LPCH 常规记录的关键临床事件,作为新生儿重症监护病房合作多中心网络的婴儿 401-1500g 发病率和死亡率调查的一部分。
数据收集研究
B 型,IP
IRB 开始日期: 03/23/07
患者@斯坦福:150
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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