Topic 377: Symptom Management and Intervention Roadmaps (STaIRS) (Moonshot)

主题 377:症状管理和干预路线图 (STaIRS)(登月)

基本信息

  • 批准号:
    10085605
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 150万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-09-24 至 2022-01-14
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Numerous adverse symptoms are under-detected in cancer care resulting1-3 in missed opportunities for intervention; leading to poor treatment adherence, avoidable hospitalizations, and worse morbidity and survival. The IOM proposed shaking up the current symptom paradigm from reactive to proactive, personalized, technology-enabled models of symptom care as a solution to this clinical quality crisis. Such proactive care models reduce symptom burden, emergency department use, and improve survival. While commercially-available symptom monitoring and clinical alerting applications proliferate, they lack personalized, computable algorithms for tailored, evidence-based clinical symptom management. The Carevive Care Planning System (CPS) is an exception, having commercially deployed symptom monitoring and assessment tools, clinician-facing content, and computable algorithms for patient self-management of symptoms since 2014, via a proprietary rules engine. These assets, combined with ONS content and Carevive’s extensive network of expert advisors and clients, will be leveraged in Phase I into the usercentered design of computable algorithms for clinician assessment and management of fatigue and constipation; integrating clinical data to facilitate personalized, evidence-based symptom care superior to existing reactive and proactive symptom care approaches. Phase I wireframes will be the basis for symptom expansion, extensive usability and field testing in Phase II, and ultimately efficacy testing and full-scale commercialization.
在癌症护理中,许多不良症状未被发现,导致1 -3例患者错过了治疗的机会。 干预;导致治疗依从性差,可避免的住院治疗,以及更严重的发病率, 生存国际移民组织提议将目前的症状模式从被动转为主动, 个性化的,技术支持的症状护理模式,作为解决这一临床质量危机。等 积极主动的护理模式减少了症状负担、急诊室使用,并提高了生存率。而 商业上可用的症状监测和临床警报应用激增,但它们缺乏 个性化的、可计算的算法,用于量身定制的、基于证据的临床症状管理。的 Carevive护理计划系统(CPS)是一个例外,已商业部署症状监测 和评估工具,面向临床医生的内容,以及用于患者自我管理的可计算算法, 症状自2014年以来,通过专有的规则引擎。这些资产与ONS内容相结合, Carevive广泛的专家顾问和客户网络,将在第一阶段利用到以用户为中心的 设计用于临床医生评估和管理疲劳的可计算算法, 便秘;整合临床数据,以促进个性化,循证症状护理优于上级 现有的反应性和主动性症状护理方法。第一阶段线框图将是症状的基础 第二阶段的扩展、广泛的可用性和现场测试,以及最终的功效测试和全面测试。 商业化

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)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Carrie Stricker其他文献

Carrie Stricker的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
  • 批准号:
    EP/Y029089/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Research Grant
CAREER: Blessing of Nonconvexity in Machine Learning - Landscape Analysis and Efficient Algorithms
职业:机器学习中非凸性的祝福 - 景观分析和高效算法
  • 批准号:
    2337776
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: From Dynamic Algorithms to Fast Optimization and Back
职业:从动态算法到快速优化并返回
  • 批准号:
    2338816
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Structured Minimax Optimization: Theory, Algorithms, and Applications in Robust Learning
职业:结构化极小极大优化:稳健学习中的理论、算法和应用
  • 批准号:
    2338846
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CRII: SaTC: Reliable Hardware Architectures Against Side-Channel Attacks for Post-Quantum Cryptographic Algorithms
CRII:SaTC:针对后量子密码算法的侧通道攻击的可靠硬件架构
  • 批准号:
    2348261
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: AF: The Impact of Knowledge on the Performance of Distributed Algorithms
CRII:AF:知识对分布式算法性能的影响
  • 批准号:
    2348346
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: CSR: From Bloom Filters to Noise Reduction Streaming Algorithms
CRII:CSR:从布隆过滤器到降噪流算法
  • 批准号:
    2348457
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Standard Grant
EAGER: Search-Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms for Bayesian Neural Networks and Trillion-Dimensional Problems
EAGER:贝叶斯神经网络和万亿维问题的搜索加速马尔可夫链蒙特卡罗算法
  • 批准号:
    2404989
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Efficient Algorithms for Modern Computer Architecture
职业:现代计算机架构的高效算法
  • 批准号:
    2339310
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Improving Real-world Performance of AI Biosignal Algorithms
职业:提高人工智能生物信号算法的实际性能
  • 批准号:
    2339669
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 150万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了