Succes med ChatGPT med at bestemme behovet for postoperativ intensiv pleje
Evaluering af succesen med ChatGPT-4 til at forudsige postoperative intensivbehandlingsbehov og dødelighed: Prospektiv observationsundersøgelse
Studieoversigt
Status
Betingelser
Detaljeret beskrivelse
En prospektiv, observationsundersøgelse, der skal udføres på Sağlık Bilimleri University Istanbul Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital, Başakşehir Çam og Sakura City Hospital. I undersøgelsen er alder, operation, yderligere sygdomme, unormale laboratoriefund og billeddiagnostiske resultater af patienter, der har gennemgået præoperativ anæstesiundersøgelse og modtaget en ASA-score på III og IV, eller som er blevet indiceret til potentielt at have behov for postoperativ intensiv behandling under anæstesiundersøgelsen vil blive optaget. Patienternes operationer angives at være uden komplikationer, og der vil blive anmodet om forudsigelser fra ChatGPT version 4 vedrørende behovet for postoperativ intensiv monitorering, anbefalet anæstesimetode, strategier til at reducere dødeligheden, varigheden af intensivopholdet og varigheden af hospitalsophold. . Disse forudsigelser vil blive sammenlignet med anæstesiologens beslutninger.
Vi registrerer disse data:
Alder: Patientens alder. Køn: Patientens køn. Operationstype: Den specifikke operation, patienten gennemgik. ASA-score: American Society of Anesthesiologists (ASA)-score, der angiver patientens præoperative fysiske status.
Yderligere sygdomme: Eventuelle komorbide tilstande patienten har. Væsentlige laboratorieresultater: Vigtige laboratorieresultater, der kan påvirke patientbehandlingen.
Billeddiagnostiske fund: Resultater fra billeddiagnostiske undersøgelser, der er relevante for patientens tilstand eller operation.
ChatGPT-4's Intensive Care Prediction: Forudsigelse lavet af ChatGPT version 4 vedrørende behovet for postoperativ intensiv pleje.
Faktisk behov for intensiv pleje: Om patienten faktisk havde brug for postoperativ intensiv pleje.
Anbefalet type anæstesi (ChatGPT-4): Anæstesimetode foreslået af ChatGPT version 4.
Type af anæstesi administreret: Bedøvelsesmetoden, der faktisk anvendes under operationen.
Varighed af intensivophold: Den faktiske tid, patienten tilbragte på intensivafdelingen.
Intensive Care Stay Prediction (ChatGPT): ChatGPT version 4's forudsigelse af, hvor længe patienten skal forblive på intensiv.
Samlet hospitalsopholdsvarighed: Den faktiske samlede længde af patientens hospitalsophold.
Total Hospital Stay Duration (ChatGPT): Forudsigelse af ChatGPT version 4 af den samlede varighed af patientens hospitalsophold.
Dødelighed (inden for 30 dage): Om patienten døde inden for 30 dage efter operationen. Mortality Prediction (ChatGPT): ChatGPT version 4's forudsigelse vedrørende patientens risiko for dødelighed inden for 30 dage efter operationen.
På Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital vil patienten være under pleje af speciallæge Engin İhsan Turan, og på Başakşehir Çam og Sakura City Hospital, under pleje af speciallæge Abdurrahman Engin Baydemir.
Primært mål: At evaluere ChatGPT-4's succes med at forudsige postoperative intensivbehandlingsbehov og dødelighed hos voksne patienter med ASA-score på III og IV.
Sekundære mål: At undersøge effektiviteten af ChatGPT-4's anæstesimetodeanbefalinger og yderligere forslag i den kliniske beslutningsproces.
Fordele: Forståelse af bidragene fra kunstig intelligens-baserede systemer til kliniske beslutningsprocesser.
Risici: Potentialet for, at ChatGPT-4s anbefalinger kan være vildledende, men det faktum, at læger er de endelige beslutningstagere, vil mindske denne risiko.
Med henblik på at udføre statistisk analyse vil de data, der leveres af ChatGPT, blive sammenlignet med de faktiske data ved hjælp af IBM SPSS 21-software. For den kategoriske variabel behovet for intensiv pleje vil McNemar Exact-testen blive udført.
Undersøgelsestype
Tilmelding (Faktiske)
Kontakter og lokationer
Studiesteder
-
-
-
Istanbul, Kalkun, 34303
- istanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
-
-
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Prøveudtagningsmetode
Studiebefolkning
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- Patienter 18 år og ældre Patienter med ASA-score III og IV, som var planlagt til operation.
Ekskluderingskriterier:
- Manglende samtykke fra patienten eller pårørende, Patienter, der gennemgår hjerte-kar-kirurgi og pædiatrisk kardiovaskulær operation.
Patienter med ASA-score I-II-V-VI. Patienter under 18 år Akuttilfælde Operationer med kirurgiske komplikationer Operationer med anæstetiske komplikationer
Studieplan
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Forudsigelser om intensiv pleje
Tidsramme: 3 måneder
|
forudsigelser om intensiv behandling fra ChatGpt vil blive sammenlignet med beslutninger givet af anæstesilæger
|
3 måneder
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Efterforskere
- Ledende efterforsker: Engin ihsan turan, Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
Publikationer og nyttige links
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
Primær færdiggørelse (Faktiske)
Studieafslutning (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (Faktiske)
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Nøgleord
Andre undersøgelses-id-numre
- ChatGpt postoperative ICU
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .