- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04966598
Maschinelles Lernen prognostiziert akute Nierenverletzungen bei Patienten nach einer Herzoperation
Verwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage einer akuten Nierenschädigung bei Patienten nach einer Herzoperation
Die kardiale Chirurgie-assoziierte akute Nierenschädigung (CSA-AKI) ist eine schwerwiegende Komplikation, die sich nachteilig auf die kurz- und langfristige Mortalität auswirken kann. Die Forscher hier entwickelten mehrere Vorhersagemodelle auf der Grundlage von maschinellen Lerntechniken, um eine frühzeitige Identifizierung von Patienten zu ermöglichen, bei denen ein hohes Risiko für ungünstige Nierenergebnisse besteht.
Die retrospektive Studie umfasste 2108 konsekutive Patienten, die sich von Januar 2017 bis Dezember 2020 einer Herzoperation unterzogen.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 100853
- Chinese PLA General Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter über 18 Jahre, die sich einer Herzoperation unterzogen haben
Ausschlusskriterien:
- Datenverlust größer als 10 %
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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akute Nierenschädigung
Zeitfenster: 7 Tage
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postoperative AKI wurde gemäß KDIGO-Kriterien während der ersten 7 Tage nach der Operation definiert.
Postoperative AKI wurde definiert als entweder ein Anstieg von mindestens 50 % innerhalb von 7 Tagen oder ein Anstieg von 0,3 mg/dL innerhalb von 48 h im Vergleich zum Referenz-Serumkreatininspiegel.
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7 Tage
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (TATSÄCHLICH)
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- chinaPLAGH-08983218
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