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Rolle von Entzündungsmarkern und Doppler-Parametern bei der spät einsetzenden Wachstumsbeschränkung des Fötus: Ein Ansatz des maschinellen Lernens

4. Juli 2024 aktualisiert von: Can Ozan Ulusoy, Ankara Etlik City Hospital
Die Einschränkung des fetalen Wachstums (FGR) ist eine schwerwiegende Komplikation in der Schwangerschaft, die zu verschiedenen unerwünschten Folgen führen kann. Es wird in früh einsetzende (vor 32 Wochen) und spät einsetzende Erkrankungen (nach 32 Wochen) eingeteilt, wobei ein spät auftretendes Auftreten mit langfristigen Risiken wie Hypoxämie und Entwicklungsverzögerungen verbunden ist. Die Studie konzentriert sich auf die Rolle von Entzündungen bei FGR und führt neue Blutmarker für ein besseres Verständnis und eine bessere Diagnose ein. Es befasst sich auch mit den Herausforderungen beim Einsatz fortschrittlicher Diagnosetools in Umgebungen mit geringen Ressourcen und untersucht den Einsatz von maschinellem Lernen zur Vorhersage der FGR auf der Grundlage von Entzündungsmarkern, wobei das Potenzial künstlicher Intelligenz bei der Bewältigung dieser Herausforderungen hervorgehoben wird.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die fetale Wachstumsrestriktion (FGR), auch als intrauterine Wachstumsrestriktion bekannt, ist eine häufige Schwangerschaftskomplikation mit potenziell negativen Folgen für Neugeborene. Die Ursachen der Erkrankung sind vielfältig und umfassen genetische Faktoren, mütterliche Entzündungen, Infektionen und andere Pathologien. FGR wird nach ihrem Auftreten kategorisiert: FGR mit frühem Beginn tritt vor der 32. Schwangerschaftswoche auf, während FGR mit spätem Beginn nach 32 Wochen auftritt. Eine spät einsetzende FGR ist zwar bei perinatalen Komplikationen weniger riskant als eine früh einsetzende FGR, ist jedoch mit einem erhöhten Risiko für Hypoxämie und neurologische Entwicklungsverzögerungen verbunden. Die Diagnose basiert hauptsächlich auf Ultraschallmessungen und der Doppler-Flussanalyse bestimmter Arterien. Die Studie unterstreicht die Komplexität der Diagnose und Behandlung einer spät einsetzenden FGR und betont die unklaren pathophysiologischen Mechanismen. Es schlägt die Erforschung entzündlicher Prozesse und die mögliche Rolle neuer Marker wie des systemischen Immunentzündungsindex (SII), des systemischen Entzündungsreaktionsindex (SIRI) und des Neutrophilen-Prozentsatz-zu-Albumin-Verhältnisses (NPAR) für das Verständnis der FGR vor. Diese Marker lassen sich leicht durch Blutuntersuchungen messen und sind bei verschiedenen Krankheiten von Bedeutung. Der Text erörtert auch die Herausforderungen bei der Anwendung fortschrittlicher Diagnosemethoden in Ländern mit niedrigem Einkommen aufgrund des Bedarfs an hochentwickelter Ausrüstung im Gegensatz zur Zugänglichkeit von Modellen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über das Internet. Ziel der Studie war es, den Einfluss von Entzündungsprozessen auf die spät einsetzende FGR zu bewerten, indem NPAR zusammen mit anderen Markern analysiert und ihr Vorhersagewert mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen bewertet wurde.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

240

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Truthahn
    • Yenimahalle
      • Ankara, Yenimahalle, Truthahn, 06170
        • Etlik City Hospital

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

  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

An dieser Studie werden 240 Patientinnen im Gestationsalter zwischen 32 und 37 Wochen teilnehmen, die zwischen 2023 und 2024 in die Perinatologische Klinik des Gesundheitsministeriums des Etlik City Hospital in Ankara/Türkei eingeliefert wurden. Zur Bestätigung des Gestationsalters wurde die Kopf-Hüft-Länge im ersten Trimester herangezogen. Von den in die Studie einbezogenen Patienten werden 120 Patienten, bei denen eine spät einsetzende FGR diagnostiziert wurde, und 120 Patienten mit sich entwickelnden Föten entsprechend dem Gestationsalter in die Kontrollgruppe aufgenommen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Im Alter zwischen 18 und 45 Jahren
  • Die Schwangerschaftsuntersuchung wurde in unserem Zentrum abgeschlossen
  • Schwangere, auf deren Daten Zugriff besteht
  • Einlingsschwangerschaften ohne andere systemische mütterliche Komorbiditäten als FGR

Ausschlusskriterien:

  • Mehrlingsschwangerschaften
  • Eine mütterliche Krankheit haben
  • Angeborene und chromosomale Anomalien des Fötus
  • Chronischer Drogenkonsum, Alkohol- und Zigarettenkonsum
  • Begleitende zusätzliche Schwangerschaftskomplikationen während der Nachsorge
  • Fälle, auf deren Daten kein Zugriff möglich ist

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
Intervention / Behandlung
Schwangere Frauen mit fetaler Wachstumsbeschränkung
120 Patienten werden eingeschlossen, bei denen eine spät einsetzende fetale Wachstumsbeschränkung diagnostiziert wurde.
Diagnosetest: Ultraschallmessung
Die Diagnose einer FGR wurde gemäß den folgenden Delphi-Kriterien gestellt. EFW
Diagnosetest: Labortests und Entzündungsmarker

Die Laborwerte wurden zum Zeitpunkt der FGR-Diagnose (zwischen der 32. und 37. Schwangerschaftswoche) gemessen. Nach Auswertung von Hämoglobin (g/dl), Leukozyten (103/μL), Monozyten (103/μL), Lymphozyten (103/μL), Neutrophilen (103/μL), Blutplättchen (103/μL) und Albumin (g/dl). ) wurden die Entzündungswerte wie folgt berechnet: ;

  • SII = Absolute Thrombozytenzahl (APC)* Absolute Neutrophilenzahl (ANC) / Absolute Lymphozytenzahl (ALC);
  • SIRI = Absolute Monozytenzahl (AMC) * ANC/ALC;
  • NPAR = Anteil der Neutrophilen (an den gesamten Leukozyten) (%) × 100/Albumin (g/dl).
Gesunde Schwangerschaften
120 Patientinnen werden je nach Gestationsalter in eine Kontrollgruppe sich entwickelnder Föten aufgenommen.
Diagnosetest: Ultraschallmessung
Die Diagnose einer FGR wurde gemäß den folgenden Delphi-Kriterien gestellt. EFW
Diagnosetest: Labortests und Entzündungsmarker

Die Laborwerte wurden zum Zeitpunkt der FGR-Diagnose (zwischen der 32. und 37. Schwangerschaftswoche) gemessen. Nach Auswertung von Hämoglobin (g/dl), Leukozyten (103/μL), Monozyten (103/μL), Lymphozyten (103/μL), Neutrophilen (103/μL), Blutplättchen (103/μL) und Albumin (g/dl). ) wurden die Entzündungswerte wie folgt berechnet: ;

  • SII = Absolute Thrombozytenzahl (APC)* Absolute Neutrophilenzahl (ANC) / Absolute Lymphozytenzahl (ALC);
  • SIRI = Absolute Monozytenzahl (AMC) * ANC/ALC;
  • NPAR = Anteil der Neutrophilen (an den gesamten Leukozyten) (%) × 100/Albumin (g/dl).

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Auswertung von Daten
Zeitfenster: Innerhalb eines Monats nach der Datenerfassung
Bestimmung der statistischen Korrelation von demografischen Daten und Entzündungsindizes der Schwangerschaftsperiode mit diagnostischen Ultraschallmessungen (fetale biometrische Messungen und fetale Doppler-Befunde) im Zusammenhang mit der Verzögerung des fetalen Wachstums in der SPSS-Umgebung und Ermittlung der Bedeutung der Beziehung.
Innerhalb eines Monats nach der Datenerfassung

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Modellierung maschinellen Lernens
Zeitfenster: Innerhalb eines Monats nach Datenanalyse
Das Klassifizierungsmodell der RandomForestClassifier-Klasse wird entwickelt, indem die Daten aus der SPSS-Umgebung in die Python-Umgebung verschoben werden. Es wird eine Systemmodellierung für maschinelles Lernen entwickelt, bei der das Modell mithilfe von Patientendaten aus dem Trainingssatz lernt und diese Informationen verwendet, um zukünftige Daten vorherzusagen.
Innerhalb eines Monats nach Datenanalyse

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Ankara Etlik City Hospital

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)

31. Januar 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

6. Juli 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

20. Juli 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

7. April 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

16. April 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

18. April 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

8. Juli 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. Juli 2024

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AEŞH-BADEK-2024-43

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Aufgrund der Krankenhausrichtlinien können Daten nicht weitergegeben werden. Bei Bedarf kann jedoch der Hauptermittler kontaktiert werden.

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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