Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

KI-gesteuerte Vorhersage des Dialyseergebnisses mit EHR

16. April 2025 aktualisiert von: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Vorhersage der klinischen Ergebnisse bei Dialysepatienten unter Verwendung elektronischer Gesundheitsakten: Ein AI-basierter Ansatz

Hierbei handelt es sich um eine multizentrische, retrospektive klinische Studie, die darauf abzielt, die Anwendung und Wirksamkeit eines KI-gestützten Vorhersagemodells für das Ergebnis von Dialysepatienten zu bewerten und dabei multimodale Gesundheitsdaten zu nutzen.

Studienübersicht

Status

Status

Zeigt den aktuellen Rekrutierungsstatus oder den erweiterten Zugriffsstatus an.
Rekrutierung

Bedingungen

Bedingungen

Die Krankheit, Störung, das Syndrom, die Krankheit oder die Verletzung, die untersucht wird. Auf ClinicalTrials.gov können die Bedingungen auch andere gesundheitsbezogene Themen wie Lebensdauer, Lebensqualität und Gesundheitsrisiken umfassen.

Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.

Detaillierte Beschreibung

Diese Studie zielt darauf ab, ein AI-unterstütztes Modell zu entwickeln, um die klinischen Ergebnisse bei Dialysepatienten vorherzusagen und sich sowohl auf primäre Ergebnisse (z. B. Mortalität) als auch auf Zwischenergebnisse (z. B. Anämie, Blutdruck, Ernährungsstatus und Calcium-Phosphat-Metabolismus) zu konzentrieren. In der Studie werden die EHR -Daten der Patienten, einschließlich Labortestergebnisse, Krankengeschichte, Informationen zur Behandlung von Dialyse und klinischen Beobachtungen, verwendet, um diese gesundheitlichen Ergebnisse vorherzusagen. Ziel ist es, die frühzeitige Identifizierung von gefährdeten Patienten zu verbessern und eine bessere klinische Entscheidungsfindung und personalisierte Pflegestrategien zu ermöglichen.

Studientyp

Studientyp

Beschreibt die Art einer klinischen Studie. Zu den Studientypen gehören Interventionsstudien (auch klinische Studien genannt), Beobachtungsstudien (einschließlich Patientenregister) und erweiterter Zugang.
Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

Einschreibung

Die Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie. Die „erwartete“ Einschreibung ist die Zielzahl an Teilnehmern, die die Forscher für die Studie benötigen.
1000000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienkontakt

Der Name und die Kontaktinformationen der Person, die Fragen zur Registrierung für eine klinische Studie beantworten kann. Jeder Standort, an dem die Studie durchgeführt wird, kann auch einen bestimmten Ansprechpartner haben, der diese Fragen möglicherweise besser beantworten kann.

Studienorte

  • China
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China
        • Rekrutierung
        • General Hospital of PLA
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Zulassungskriterien

Die wichtigsten Voraussetzungen, die Personen erfüllen müssen, die an einer klinischen Studie teilnehmen möchten, bzw. welche Eigenschaften sie mitbringen müssen. Auswahlkriterien bestehen sowohl aus Einschlusskriterien (die erforderlich sind, damit eine Person an der Studie teilnehmen kann) als auch aus Ausschlusskriterien (die eine Person an der Teilnahme hindern). Arten von Zulassungskriterien umfassen, ob eine Studie gesunde Freiwillige akzeptiert, Alters- oder Altersgruppenanforderungen hat oder durch das Geschlecht begrenzt ist.

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation besteht aus Dialysepatienten des China Hemodialysis National Network Center, zu dem ein breites Spektrum von Patienten gehört, die sich in teilnehmenden Krankenhäusern in ganz China einer Hämodialysebehandlung unterziehen. Die Auswahl der Teilnehmer erfolgt auf der Grundlage der Verfügbarkeit umfassender elektronischer Gesundheitsakten (EHR), einschließlich Krankengeschichte, Labortestergebnissen, Details zur Dialysebehandlung und klinischen Beobachtungen. Die Kohorte umfasst sowohl männliche als auch weibliche Patienten mit unterschiedlichem Gesundheitszustand, einschließlich Patienten mit häufig mit der Dialyse verbundenen Komorbiditäten. Die Studie zielt darauf ab, diese vielfältige Gruppe zu nutzen, um Ergebnisse im Zusammenhang mit Mortalität und Komplikationen bei Dialysepatienten zu bewerten und vorherzusagen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Patienten, die seit mindestens 3 Monaten eine Dialyse (entweder Hämodialyse oder Peritonealdialyse) unterzogen.
  2. Vollständige und zugängliche EHR-Daten, einschließlich Krankengeschichte, Labortestergebnissen, Details zur Dialysebehandlung und klinischen Beobachtungen.
  3. Die Teilnehmer müssen eine informierte Einwilligung zur Nutzung ihrer Gesundheitsdaten für Forschungszwecke erteilen.

Ausschlusskriterien:

  1. Patienten mit unvollständigen oder fehlenden kritischen EHR -Daten, einschließlich Anamnese, Laborergebnissen, Dialysedaten oder für die Studie erforderlichen Behandlungsdetails.
  2. Patienten, die seit weniger als 3 Monaten Dialyse haben, um stabile Daten für die Ergebnisvorhersage zu gewährleisten.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte

Gruppe / Kohorte

Eine Gruppe oder Untergruppe von Teilnehmern an einer Beobachtungsstudie, die hinsichtlich biomedizinischer oder gesundheitlicher Ergebnisse bewertet wird.
Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.
Hochrisikogruppe
Die Teilnehmer hatten vorausgesagt, dass ein hohes Sterblichkeitsrisiko auf der Grundlage von AI-unterstützten Vorhersagemodellen unter Verwendung ihrer EHR-Daten basiert, einschließlich Krankengeschichte, Laborergebnisse, Details zur Dialysebehandlung und klinischen Beobachtungen.
Sonstiges: KI-gestütztes Vorhersagemodell für Dialyseergebnisse
Diese Studie verwendet ein AI-unterstütztes prädiktives Modell, das multimodale Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, einschließlich Krankengeschichte, Laborergebnissen, Details der Dialysebehandlung und klinischen Beobachtungen, analysiert, um die Ergebnisse für Dialysepatienten vorherzusagen. Das Modell verwendet Deep-Lern-Algorithmen, um das Sterblichkeitsrisiko, Zwischenergebnisse wie Anämie, Blutdruckkontrolle, Ernährung und Calcium-Phosphat-Metabolismus vorherzusagen, und hilft, frühe Anzeichen einer Verschlechterung zu identifizieren. Die Intervention ist keine direkte Behandlung oder Verfahren, sondern zielt darauf ab, ein Instrument zur Vorhersage von Patientenergebnissen und zur Optimierung der Behandlungsstrategien zur Verbesserung der allgemeinen Gesundheit und der Überlebensraten für Dialysepatienten zu entwickeln.
Gruppe mit geringer Risiko
Die Teilnehmer hatten vorausgesagt, dass ein geringer Sterblichkeitsrisiko auf der Grundlage des AI-unterstützten Vorhersagemodells besteht, der mit der Hochrisikogruppe zur Bewertung der Wirksamkeit frühzeitiger Interventionsstrategien verglichen wird.
Sonstiges: KI-gestütztes Vorhersagemodell für Dialyseergebnisse
Diese Studie verwendet ein AI-unterstütztes prädiktives Modell, das multimodale Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, einschließlich Krankengeschichte, Laborergebnissen, Details der Dialysebehandlung und klinischen Beobachtungen, analysiert, um die Ergebnisse für Dialysepatienten vorherzusagen. Das Modell verwendet Deep-Lern-Algorithmen, um das Sterblichkeitsrisiko, Zwischenergebnisse wie Anämie, Blutdruckkontrolle, Ernährung und Calcium-Phosphat-Metabolismus vorherzusagen, und hilft, frühe Anzeichen einer Verschlechterung zu identifizieren. Die Intervention ist keine direkte Behandlung oder Verfahren, sondern zielt darauf ab, ein Instrument zur Vorhersage von Patientenergebnissen und zur Optimierung der Behandlungsstrategien zur Verbesserung der allgemeinen Gesundheit und der Überlebensraten für Dialysepatienten zu entwickeln.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Primäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie die geplante Ergebnismessung, die für die Bewertung der Wirkung einer Intervention/Behandlung am wichtigsten ist. Die meisten klinischen Studien haben einen primären Endpunkt, aber einige haben mehr als einen.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Mortalitätsvorhersagegenauigkeit
Zeitfenster: 1 Jahr
Die Fähigkeit des KI-gestützten Vorhersagemodells, das Sterblichkeitsrisiko von Dialysepatienten genau vorherzusagen. Die Vorhersagegenauigkeit wird anhand der Fläche unter der Kurve (AUC), des F1-Scores und der Sensitivität/Spezifität bewertet. Das Modell wird bewertet, indem das vorhergesagte Sterblichkeitsrisiko mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen wird (d. h. ob Patienten während des Studienzeitraums überlebt haben oder verstorben sind).
1 Jahr

Sekundäre Ergebnismessungen

Sekundäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie ein geplantes Ergebnismaß, das nicht so wichtig ist wie das primäre Ergebnismaß für die Bewertung der Wirkung einer Intervention, aber dennoch von Interesse ist. Die meisten klinischen Studien haben mehr als einen sekundären Endpunkt.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der Komplikationsvorhersage
Zeitfenster: 1 Jahr
Die Genauigkeit des AI-unterstützten prädiktiven Modells bei der Vorhersage von Komplikationen, die üblicherweise bei Dialysepatienten wie Anämie, unkontrolliertem Blutdruck, schlechter Ernährungsstatus und Anomalien beim Calcium-Phosphat-Metabolismus auftreten. Die Leistung des Modells wird unter Verwendung von Metriken wie AUC, F1 -Score und Genauigkeit bewertet, indem vorhergesagte Werte mit den tatsächlichen klinischen Ergebnissen wie Laborergebnissen, klinischen Diagnosen und Patientengesundheitsstatus verglichen werden.
1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Sponsor

Die Organisation oder Person, die die Studie initiiert und die Autorität und Kontrolle über die Studie hat.
The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

Studienbeginn

Das tatsächliche Datum, an dem der erste Teilnehmer in eine klinische Studie aufgenommen wurde. Das „voraussichtliche“ Studienstartdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Studienstartdatum sein wird.
1. Januar 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

Primärer Abschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention erhalten hat, um endgültige Daten für das primäre Ergebnis zu sammeln. Ob die klinische Studie protokollgemäß endete oder beendet wurde, hat keinen Einfluss auf dieses Datum. Bei klinischen Studien mit mehr als einem primären Ergebnismaß mit unterschiedlichen Abschlussdaten bezieht sich dieser Begriff auf das Datum, an dem die Datenerhebung für alle primären Ergebnismaße abgeschlossen ist. Das „erwartete“ primäre Abschlussdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das primäre Abschlussdatum für die Studie sein wird.
1. Mai 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

Studienabschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer an einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention/Behandlung erhielt, um endgültige Daten für die primären Ergebnismaße, sekundären Ergebnismaße und Nebenwirkungen zu sammeln (d. h. der letzte Besuch des letzten Teilnehmers). Das „voraussichtliche“ Abschlussdatum der Studie ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Abschlussdatum der Studie sein wird.
1. Mai 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

Zuerst eingereicht

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht bei ClinicalTrials.gov eingereicht hat. Zwischen dem Datum der ersten Einreichung und der Verfügbarkeit des Datensatzes auf ClinicalTrials.gov (dem ersten veröffentlichten Datum) liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
19. Januar 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht einreicht, der den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) entspricht. Der Sponsor oder Prüfer muss möglicherweise einen Studienbericht ein- oder mehrmals überarbeiten und einreichen, bevor die QC-Überprüfungskriterien von NLM erfüllt sind. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
19. Januar 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

Zuerst gepostet

Das Datum, an dem der Studienbericht zum ersten Mal auf ClinicalTrials.gov verfügbar war, nachdem die Qualitätskontrolle (QC) der National Library of Medicine (NLM) abgeschlossen wurde. Zwischen dem Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer den Studienbericht eingereicht hat, und dem ersten veröffentlichten Datum liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
24. Januar 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

Letztes Update gepostet

Das letzte Datum, an dem Änderungen an einem Studienbericht auf ClinicalTrials.gov verfügbar gemacht wurden. Es kann eine Verzögerung zwischen der Übermittlung der Änderungen an ClinicalTrials.gov durch den Sponsor oder Prüfer der Studie (Datum der letzten eingereichten Aktualisierung) und dem Datum der letzten Veröffentlichung der Aktualisierung geben.
17. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer Änderungen an einem Studienbericht eingereicht hat, die mit den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) übereinstimmen. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
16. April 2025

Zuletzt verifiziert

Zuletzt verifiziert

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer die Informationen über eine klinische Studie auf ClinicalTrials.gov als richtig und aktuell bestätigt hat. Wenn eine Studie den Rekrutierungsstatus Recruiting hat; noch keine Rekrutierung; oder aktiv, keine Rekrutierung wurde innerhalb der letzten 2 Jahre nicht bestätigt, der Rekrutierungsstatus der Studie wird als unbekannt angezeigt.
1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Identifikatoren oder ID-Nummern als die NCT-Nummer, die einer klinischen Studie vom Sponsor der Studie, Geldgebern oder anderen zugewiesen werden. Diese Nummern können eindeutige Kennungen von anderen Studienregistern und Zuschussnummern der National Institutes of Health enthalten.
  • Dialysis

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Cookie-Einstellungen

Wir verwenden Cookies, um sicherzustellen, dass Sie auf unserer Website die bestmögliche Erfahrung machen. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutz- und Cookie-Richtlinien. ...>>>Sie können Ihre Einstellungen jederzeit ändern oder Ihre Einwilligung widerrufen, indem Sie die Cookies wie in der Richtlinie beschrieben von Ihrer Website oder Ihrem Computer löschen. Bitte akzeptieren Sie es und wählen Sie Ihre Einstellungen, indem Sie die entsprechenden Kästchen im Abschnitt "Einstellungen verwalten" unten ankreuzen. Bitte lesen Sie unsere Nutzungsbedingungen sorgfältig durch, bevor Sie einen Teil dieser Website nutzen.
«Einstellungen verwalten