Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Model strojového učení pro předpovídání výsledku a trvání mechanické ventilace při akutním hypoxemickém respiračním selhání (MEMORIAL)

7. února 2025 aktualizováno: Jesus Villar, Dr. Negrin University Hospital

Vývoj optimálního modelu strojového učení pro predikci výsledku JIP a trvání mechanické ventilace u pacientů s akutním hypoxemickým respiračním selháním

Akutní hypoxemické respirační selhání (AHRF) je celosvětově nejčastější příčinou přijetí na jednotky intenzivní péče (UCI). Hodnotíme hodnotu technik strojového učení (ML) pro časnou predikci úmrtí na JIP a prodlouženého trvání (>7 dní) mechanické ventilace (MV) u 1 241 pacientů zařazených do studie PANDORA (Prevalence AND Outcome of akutní Respiratory FAilure) v roce Španělsko. Studie byla registrována na ClinicalTrials.gov (NCT03145974). Naším cílem je vyhodnotit minimální počet modelů proměnných pomocí logistické regrese a čtyř řízených ML algoritmů: Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine a Multilayer Perceptron.

Přehled studie

Postavení

Aktivní, ne nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

Akutní hypoxemické respirační selhání (AHRF) je celosvětově nejčastější příčinou přijetí na jednotky intenzivní péče (UCI). Budeme hodnotit hodnotu technik strojového učení (ML) pro časnou predikci úmrtí na JIP a prodlouženou dobu (>7 dní) mechanické ventilace (MV) u pacientů s AHRF na MV. Několik studií zkoumalo predikci mortality a trvání MV u pacientů s AHRF.

Pro vývoj modelu budou vyšetřovatelé extrahovat data za první 3 dny po diagnóze AHRF od pacientů zařazených do deidentifikované databáze kohorty PANDORA. Měli jsme databázi s 2 000 000 anonymizovanými a disociovanými demografickými a klinickými údaji od 1 241 pacientů s AHRF zařazených do naší kohorty PANDORA (Prevalence A výsledek akutního respiračního selhání) z 22 španělských nemocnic a koordinovaných hlavním zkoušejícím (JV). Vyšetřovatelé se budou řídit Transparentním hlášením o multivariabilním predikčním modelu pro individuální prognózu nebo diagnózu (TRIPOD) pro predikci modelu. Provedeme screening shromážděných proměnných pomocí metody výběru proměnných genetického algoritmu, abychom dosáhli šetrnosti. Hodnotili jsme modely minimálního počtu proměnných pomocí logistické regrese a 4 supervidovaných ML algoritmů: Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine a Multilayer Perceptron. Použijeme 5násobnou křížovou validaci v datovém souboru 1 000 pacientů vybraných náhodně v tréninkových datech (80 %) a testovacích datech (20 %). Pro externí validaci použijeme zbývajících 241 pacientů.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

1241

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

  • Španělsko
      • Ciudad Real, Španělsko, 13005
        • Hospital General Universitario de Ciudad Real
      • Cuenca, Španělsko, 16002
        • Hospital Virgen de la Luz
      • Madrid, Španělsko, 28046
        • Hospital Universitario La Paz
      • Madrid, Španělsko, 28222
        • Hospital Universitario Puerta de Hierro
      • Murcia, Španělsko, 3012
        • Hospital Universitario Virgen de Arrixaca
      • Santa Cruz De Tenerife, Španělsko, 38010
        • Hospital Universitario NS de Candelaria
      • Valencia, Španělsko, 46010
        • Hospital Cinico de Valencia
      • Valladolid, Španělsko, 47012
        • Hospital Universitario Rio Hortega

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Deidentifikovaný soubor dat zahrnující 1 241 mechanicky ventilovaných pacientů s akutním hypoxemickým respiračním selháním přijatých po sobě v síti španělských JIP.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • endotracheální intubace plus mechanická ventilace (MV)
  • Poměr PaO2/FiO2 ≤300 mmHg při MV s pozitivním end-exspiračním tlakem (PEEP) ≥5 cmH2O a FiO2 ≥0,3.

Kritéria vyloučení:

  • Pooperační pacienti ventilovaní <24 hodin
  • Pacienti se smrtí mozku.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Validační kohorta
Bude obsahovat 200 náhodně vybraných pacientů (20 % z 1000 pacientů s AHRF
Jiný: analýza strojového učení
Využijeme robustní přístupy strojového učení, jako je Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine a Multilayer Perceptron.
Ostatní jména:
  • Logistická regrese, křížová validace a plocha pod křivkami ROC
Potvrzující kohorta
Bude obsahovat zbývajících 241 náhodně vybraných pacientů (po externí validaci)
Jiný: analýza strojového učení
Využijeme robustní přístupy strojového učení, jako je Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine a Multilayer Perceptron.
Ostatní jména:
  • Logistická regrese, křížová validace a plocha pod křivkami ROC
Derivační kohorta
Bude obsahovat náhodně vybrané 800 pacientů (1 000 pacientů s AHRF)
Jiný: analýza strojového učení
Využijeme robustní přístupy strojového učení, jako je Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine a Multilayer Perceptron.
Ostatní jména:
  • Logistická regrese, křížová validace a plocha pod křivkami ROC

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Úmrtnost na JIP
Časové okno: až 100 týdnů (od zařazení do úmrtí nebo propuštění z jednotky intenzivní péče
smrt na jednotce intenzivní péče
až 100 týdnů (od zařazení do úmrtí nebo propuštění z jednotky intenzivní péče

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Trvání MV
Časové okno: až 100 týdnů (od zařazení do extubace)
trvání mechanické ventilace
až 100 týdnů (od zařazení do extubace)

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Dr. Negrin University Hospital

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Jesus Villar, MD, PhD, Fundación Canaria Instituto de Investigación Sanitaria de Canarias

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

19. března 2024

Primární dokončení (Odhadovaný)

30. května 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

30. května 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

19. března 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

26. března 2024

První zveřejněno (Aktuální)

27. března 2024

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

25. března 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

7. února 2025

Naposledy ověřeno

1. února 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • PI24/00325

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

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 .

Klinické studie na analýza strojového učení

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Dominican Republic

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit