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Modell für maschinelles Lernen zur perioperativen Transfusionsvorhersage

7. März 2022 aktualisiert von: DILEK YAZICIOGLU, Diskapi Teaching and Research Hospital

Entwicklung und Interpretation eines maschinellen Lernmodells zur perioperativen Transfusionsvorhersage

Ziel dieser Studie war die Entwicklung und Interpretation eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage der Transfusion roter Blutkörperchen (RBC).

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ein Datensatz aus einer multizentrischen Studie mit 6121 Patienten, die sich einer elektiven größeren Operation unterzogen, wurde analysiert. Daten zu Patienten, die eine unangemessene Erythrozytentransfusion erhielten, wurden ausgeschlossen. Zur Vorhersage einer Erythrozytentransfusion wurden 21 perioperative Merkmale herangezogen. Der Datensatz wurde zufällig in Trainings- und Validierungssätze (70–30) aufgeteilt. Für die Vorhersage wurden Entscheidungsbaum, Random Forest, k-Nearest Neighbors, logistische Regression und eXtreme Garadient Boosting (XGBoost)-Methoden verwendet. Die Fläche unter den Kurven (AUC) der Betriebskennlinien des Empfängers für die maschinellen Lernmodelle, die für die Vorhersage von Erythrozytentransfusionen verwendet werden, wurde verglichen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

6121

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Truthahn
      • Ankara, Truthahn, 06110
        • Dilek D Unal

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

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 100 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten, die sich größeren elektiven chirurgischen Eingriffen unterzogen, wurden als geeignet angesehen. Alle Altersgruppen und beide Geschlechter wurden einbezogen. Die chirurgischen Eingriffe wurden gemäß der Klassifikation diagnostischer, therapeutischer und chirurgischer Eingriffe der Landessozialversicherungsanstalt vordefiniert, in der jeder Eingriff einen eindeutigen Code hat

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Erwachsene
  • Unterzog sich einer größeren elektiven Operation

Ausschlusskriterien:

  • Pädiatrische Patienten
  • Notfälle

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anzahl der Patienten, die eine Transfusion roter Blutkörperchen erhielten
Zeitfenster: Perioperative Periode
Anzahl der Patienten, die eine Transfusion roter Blutkörperchen erhielten
Perioperative Periode
Die Fläche unter der Kurve
Zeitfenster: Perioperative Periode
Die Fläche unter der Kurve der Betriebskennlinien des Empfängers
Perioperative Periode

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Diskapi Teaching and Research Hospital

Mitarbeiter

Hacettepe University
Gazi University
Baskent University
Marmara University
Yuzuncu Yıl University
Istanbul University
Saglik Bilimleri Universitesi
Bulent Ecevit University
Selcuk University
TC Erciyes University
Akdeniz University
Dokuz Eylul University
Inonu University
Kahramanmaras Sutcu Imam University
Mersin University
Necmettin Erbakan University
Firat University
Ondokuz Mayıs University
T.C. ORDU ÜNİVERSİTESİ
Istanbul Medeniyet University
Uludag University
Eskisehir Osmangazi University
Ankara University
Trakya University
Celal Bayar University
Hitit University
Suleyman Demirel University
Karadeniz Technical University
Ufuk University
Balikesir University
Erzincan University
Osmaniye Government Hospital
Namik Kemal University
Tobb University of Economics and Technology

Ermittler

  • Hauptermittler: Dilek D Unal, Prof, UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES TURKEY DISKAPI YILDIRIM BEYAZIT TRAINING RESEARCH HOSPITAL ANKARA

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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)

13. Januar 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. Februar 2022

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. Februar 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. Januar 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

27. Januar 2022

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

8. Februar 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

8. März 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. März 2022

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • Machine learning DiskapiTRH

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

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