External Validation of AI-Aided Weaning Software Using Multicenter Retrospective Data
Using Multicenter Retrospective Data to Validate the Performance of AI-Aided Weaning Software
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Detailní popis
Critical care generates a large amount of digitized clinical data that may benefit from artificial intelligence-assisted decision support. The AI-Aided Weaning Software was previously developed using ICU data from Taichung Veterans General Hospital collected between 2015 and 2019.
This retrospective multicenter validation study will evaluate the external performance of the established model using independent datasets from four hospitals in Taiwan, including Taichung Veterans General Hospital, Mackay Memorial Hospital, Kaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial Hospital, and Tungs' Taichung MetroHarbor Hospital.
The study population includes adult ICU patients with respiratory failure who received mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024. De-identified routine clinical records will be collected according to a predefined case report form and analyzed centrally.
The primary objective is to assess the external validity of the AI-Aided Weaning Software across different hospitals. Model performance will be evaluated using sensitivity, specificity, accuracy, AUROC, and F1 score.
Typ studie
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Taichung, Tchaj-wan
- Taichung Veterans General Hospital
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Inclusion Criteria:
- Adult patients aged 20 years or older.
- Admitted to the intensive care unit (ICU) at one of the participating hospitals between January 1, 2020 and December 31, 2024.
- Received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours.
- Availability of de-identified clinical data required for model validation.
Exclusion Criteria:
- Patients who did not receive invasive mechanical ventilation.
- Duration of mechanical ventilation less than 72 hours.
- Missing key clinical variables required for model validation.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Počet skupin / kohort
Kohorty a intervence
Skupina / kohortaSkupina / kohorta |
|---|
|
Mechanically Ventilated ICU Patients
Adult intensive care unit patients aged 20 years or older who received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024 at four participating hospitals.
Retrospective de-identified clinical data were used to validate the performance of AI-Aided Weaning Software.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Model Performance (AUROC)
Časové okno: Using data collected during ICU admission
|
Area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) for predicting successful extubation.
AUROC ranges from 0.5 to 1.0, with higher values indicating better discriminative performance of the prediction model.
|
Using data collected during ICU admission
|
Sekundární výstupní opatření
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Sensitivity
Časové okno: ICU admission
|
SensitivitySensitivity of the prediction model for successful extubation.
Sensitivity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who achieve successful extubation.
|
ICU admission
|
|
Specificity
Časové okno: ICU admission
|
Specificity of the prediction model for successful extubation.
Specificity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who do not achieve successful extubation.
|
ICU admission
|
|
Accuracy
Časové okno: ICU admission
|
Accuracy of the prediction model for successful extubation.
Accuracy ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better overall prediction performance.
|
ICU admission
|
|
F1 Score
Časové okno: ICU admission
|
F1 score of the prediction model for successful extubation.
F1 score ranges from 0 to 1, with higher values indicating better balance between precision and recall.
|
ICU admission
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Spolupracovníci
Spolupracovníci
Publikace a užitečné odkazy
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Začátek studia
Primární dokončení (Aktuální)
Primární dokončení
Dokončení studie (Aktuální)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- TCVGH-AI-WEAN-2026
- TCVGH-AI-Weaning-2026 (Jiný identifikátor: Taichung Veterans General Hospital)
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .