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Verschiedene Algorithmusmodelle zur Vorhersage postoperativer Lungenkomplikationen bei älteren Patienten

3. Januar 2023 aktualisiert von: Wuhan Union Hospital, China
Obwohl eine Reihe klinischer Vorhersagemodelle entwickelt wurden, um postoperative pulmonale Komplikationen vorherzusagen, wurden nur wenige Vorhersagemodelle bei älteren Patienten verwendet. In dieser Studie wollen die Forscher verschiedene Algorithmen vergleichen, um postoperative Lungenkomplikationen bei älteren Patienten vorherzusagen und das Risiko postoperativer Lungenkomplikationen bei älteren Patienten abzuschätzen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Postoperative pulmonale Komplikationen treten häufig auf, was eine wichtige Todes- und Morbiditätsursache darstellt. Das Alter ist ein wichtiger Prädiktor für postoperative pulmonale Komplikationen. Da die Weltbevölkerung immer älter wird, werden immer mehr ältere Menschen operiert, da sich die Indikationen für eine Operation erweitern. Um das Risiko postoperativer pulmonaler Komplikationen bei älteren Patienten besser einschätzen zu können, planen wir, Datenbankinformationen und verschiedene Algorithmen wie logistische Regression, Random Forest und andere Algorithmen zu verwenden, um jeweils Modelle zu erstellen und die Auswirkungen der Modelle zu bewerten.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

10000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

  • Name: Qingping Wu, PhD
  • Telefonnummer: 13971605283
  • E-Mail: wqp1968@163.com

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

65 Jahre und älter (Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

ältere Patienten erhielten vom 1. Januar 2014 bis zum 31. Dezember 2019 im Wuhan Union Hospital eine Vollnarkose.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Alter 65 Jahre oder älter
  2. eine invasive Beatmung während einer Vollnarkose für eine Operation erhalten

Ausschlusskriterien:

  1. präoperative mechanische Beatmung
  2. Eingriffe im Zusammenhang mit einer früheren chirurgischen Komplikation
  3. eine zweite Operation nach der Operation
  4. Organtransplantation
  5. Entlassung innerhalb von 24 Stunden nach der Operation
  6. Herzchirugie

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Kohorte
  • Zeitperspektiven: Retrospektive

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Trainingsset
Die gesamte Kohorte wird zufällig einer Trainingskohorte und Validierungskohorte zugeordnet.
Validierungssatz
Die gesamte Kohorte wird zufällig einer Trainingskohorte und Validierungskohorte zugeordnet.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Postoperative pulmonale Komplikationen
Zeitfenster: innerhalb einer Woche nach der Operation
innerhalb einer Woche nach der Operation

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Postoperative pulmonale Komplikationen
Zeitfenster: 30 Tage nach der Operation
30 Tage nach der Operation

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Wuhan Union Hospital, China

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 (Voraussichtlich)

1. Januar 2023

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

1. Januar 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

1. März 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

2. Januar 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. Januar 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Januar 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

5. Januar 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. Januar 2023

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • PPC20221201

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

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 .

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