Klinický daty řízený model umělé inteligence pro predikci úmrtnosti po zlomenině kyčle
Vývoj modelu umělé inteligence založeného na klinických datech pro predikci 30denní a 1leté mortality po operaci zlomeniny kyčle: Retrospektivní kohortová studie
Zlomeniny kyčle jsou hlavní příčinou morbidity a mortality, zejména u starších pacientů. Přesná predikce pooperační mortality je klíčová pro stratifikaci rizika a klinické rozhodování. Tradiční bodovací systémy, jako je skóre zlomeniny kyčle v Nottinghamu, mají omezení v zachycení složitých nelineárních vztahů mezi klinickými proměnnými.
Tato retrospektivní kohortová studie si klade za cíl vyvinout a ověřit model založený na umělé inteligenci pro predikci 30denní mortality u pacientů podstupujících operaci zlomeniny kyčle. Klinická a laboratorní data přibližně 1000 pacientů operovaných mezi 1. lednem 2022 a 1. prosincem 2025 budou extrahována z elektronických zdravotních záznamů. Proměnné zahrnují demografické charakteristiky, komorbidity, laboratorní parametry, perioperační data a pooperační komplikace.
Výkonnost modelu umělé inteligence bude vyhodnocena a porovnána s konvenčními systémy hodnocení rizika. Studie se snaží zjistit, zda mohou přístupy založené na umělé inteligenci poskytnout lepší prediktivní přesnost pro pooperační mortalitu u pacientů se zlomeninou kyčle.
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Ankara, Turecko (Türkiye), 06200
- Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training And Research Hospital
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Tato studie zahrnuje dospělé pacienty, kteří podstoupili chirurgickou léčbu zlomenin kyčle ve vysokoškolské onkologické výukové a výzkumné nemocnici mezi 1. lednem 2022 a 1. prosincem 2025.
Kohorta je odvozena retrospektivně z elektronických zdravotních záznamů a zahrnuje přibližně 1000 pacientů.
Populace zahrnuje jedince s různými demografickými charakteristikami, komorbiditami a perioperačními rizikovými profily.
Klinická data zahrnují demografické informace, výchozí funkční a kognitivní stav, komorbidní stavy, laboratorní parametry, intraoperační proměnné a pooperační komplikace.
Pacienti s malignitami a ti podstupující revizní chirurgii jsou vyloučeni.
Studijní populace představuje reálnou klinickou kohortu použitou k vývoji a validaci modelu založeného na umělé inteligenci pro predikci 30denní pooperační mortality po operaci zlomeniny kyčle.
Popis
Kritéria pro zařazení:
Pacienti, kteří podstoupili chirurgickou léčbu zlomeniny kyčle mezi 1. lednem 2022 a 1. prosincem 2025 Věk ≥18 let Dostupnost kompletních demografických, klinických a laboratorních údajů v systému elektronických zdravotních záznamů Doložené 30denní sledování nebo úmrtnostní status
Kritéria pro vyloučení:
Pacienti s malignitou Pacienti podstupující revizní operaci kyčle Pacienti s chybějícími nebo neúplnými klíčovými klinickými nebo laboratorními údaji potřebnými pro analýzu Pacienti s nedostupným nebo nedoloženým 30denním úmrtnostním statusem
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
30denní pooperační mortalita
Časové okno: 30 dní po operaci a o rok později
|
Celková úmrtnost vyskytující se do 30 dnů po operaci zlomeniny kyčle, zjištěná z nemocničních záznamů a elektronických zdravotních dat.
|
30 dní po operaci a o rok později
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Ju M, Lee S, Marvich HM, Lin S. Accessing Alkoxy Radicals via Frustrated Radical Pairs: Diverse Oxidative Functionalizations of Tertiary Alcohols. J Am Chem Soc. 2024 Jul 24;146(29):19696-19703. doi: 10.1021/jacs.4c07125. Epub 2024 Jul 16.
- Wanchaijiraboon P, Sainamthip P, Teeyapun N, Luangdilok S, Poovorawan Y, Wanlapakorn N, Tanasanvimon S, Sriuranpong V, Susiriwatananont T, Zungsontiporn N, Pakvisal N. Safety Following COVID-19 Booster Vaccine with BNT162b2 Compared to mRNA-1273 in Solid Cancer Patients Previously Vaccinated with ChAdOx1 or CoronaVac. Vaccines (Basel). 2023 Feb 3;11(2):356. doi: 10.3390/vaccines11020356.
- Gonzalez Martinez J, Chen JJ, Aung T, Constantine T, Gonzalez-Martinez JA. Comparative Feasibility and Complication Analyses of Extraoperative (Bedside) Removal of Stereo-Electroencephalography Electrodes. Stereotact Funct Neurosurg. 2025;103(5):302-311. doi: 10.1159/000545984. Epub 2025 Apr 23.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 2025-12/209
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu 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 .