Machine Learning Model for Predicting Recovery After Critical Illness
Development and Validation of a Machine Learning Model for Predicting Functional Decline and Return to Work After Critical Illness
This study aims to develop and test an artificial intelligence (AI) model to predict long-term functional status and return to work after critical illness.
The main question is:
Can we develop and validate a machine learning model to predict long-term functional status and return to work after critical illness?
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Rio Grande do Sul
-
Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasilien, 90035-903
- Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Intensive Care Nursing Department
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Age ≥18 years
- ICU stay ≥ 72 hours
- ICU stay ≥ 120 hours if the participant was admitted for elective surgery
Exclusion Criteria:
- No telephone contact available
- Failure to establish contact
- Transfer to another ICU
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Patients in follow-up
Patients under follow-up.
No interventions were performed
|
No interventions were performed.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Functional Status
Zeitfenster: 3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
|
The primary outcome will be functional status at 6 months after ICU discharge, assessed using the Barthel Index (BI).
The BI is a validated measure of functional status in activities of daily living, with total scores ranging from 0 to 100.
For prediction modeling, the outcome will be treated as a binary variable, with functional impairment defined as a BI score <91 points.
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3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Return to Work
Zeitfenster: 3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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Being employed
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3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 20250554
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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