Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Modelle für maschinelles Lernen zur Vorhersage unvorhergesehener Krankenhauseinweisungen oder -entlassungen nach einer Anästhesie

16. Oktober 2024 aktualisiert von: Rémi Florquin, HUmani
Unerwartete Krankenhauseinweisungen nach einer ambulanten Operation verursachen nicht nur Unbehagen für die Patienten, sondern führen auch zu einer Verschlechterung der Effizienz des Gesundheitssystems. Darüber hinaus birgt eine unerwartete Orientierung des Patienten das Risiko ungeeigneter postoperativer Anordnungen. Unsere Hypothese ist, dass Modelle der künstlichen Intelligenz herkömmliche Modelle bei der Vorhersage übertreffen werden, welche Patienten nach einer ambulanten Operation ins Krankenhaus eingeliefert oder nach der Operation unvorhergesehen aus dem Krankenhaus entlassen werden müssen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

68683

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Belgien
      • Mons, Belgien, 7000
        • Université de Mons

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Alle hospitalisierten oder ambulanten Patienten, die sich im Rahmen eines diagnostischen oder therapeutischen Eingriffs in einem geplanten oder Notfallfall in den Krankenhäusern der Einrichtung einer Anästhesie unterzogen haben.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patient, der sich einer Narkose für einen therapeutischen oder diagnostischen Eingriff unterzieht

Ausschlusskriterien:

  • Unvollständige Informationsdaten
  • Fehler im Kodierungssystem

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
Ambulante Patienten
Patient, der sich einer Narkose in einer ambulanten Umgebung unterzieht.
Sonstiges: Mathematische Vorhersage einer unvorhergesehenen Neuorientierung des Patienten
Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Modellen, um in der präoperativen Phase vorherzusagen, welche Patienten nach einer ambulanten Operation eine Krankenhauseinweisung oder eine unvorhergesehene Entlassung aus dem Krankenhaus nach einer Operation benötigen
Krankenhauspatienten
Patient, der sich im Krankenhaus einer Anästhesie unterzieht.
Sonstiges: Mathematische Vorhersage einer unvorhergesehenen Neuorientierung des Patienten
Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Modellen, um in der präoperativen Phase vorherzusagen, welche Patienten nach einer ambulanten Operation eine Krankenhauseinweisung oder eine unvorhergesehene Entlassung aus dem Krankenhaus nach einer Operation benötigen

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Rate der Neuorientierung des Patienten
Zeitfenster: Am Tag der Operation
Rate unvorhergesehener Krankenhauseinweisungen nach einer ambulanten Operation und Entlassungsrate nach einer stationären Operation
Am Tag der Operation

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

HUmani

Ermittler

  • Hauptermittler: Rémi Florquin, MD, Université de Mons, Belgium

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)

1. Januar 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

30. Juni 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

30. Juli 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. August 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

3. September 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

18. Oktober 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

16. Oktober 2024

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • HUmani_ODanesth

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Auf Beschluss der Ethikkommission sind wir nicht berechtigt, sensible Daten zu veröffentlichen

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

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 .

Klinische Studien zur Schmerzen, postoperativ

Suchen Sie nach ähnlichen Studien

Sponsoren und Mitarbeiter

Krankheiten

Drogeninterventionen

CROs by country

CROs in New Zealand

Bedingungen

Seltene Krankheiten

Drogeninterventionen

Nahrungsergänzungsmittel

Sponsor / Mitarbeiter

Standorte

Abonnieren