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Forschung zum multimodalen, multiobjektiven integrierten Maschinenalgorithmus für die Hüftersatzchirurgie

13. November 2024 aktualisiert von: Jingkun Liu

HoPreM-Plattform: Effiziente multimodale Multi-Task-Vorhersage perioperativer Ereignisse nach einer Hüftgelenkersatzoperation

Zweck:

Ziel dieser Studie ist die Entwicklung der Holistic Predictive Multi-Tasking Platform for Clinical Data Analysis (HoPreM), um perioperative Ereignisse nach einer Hüftgelenkersatzoperation durch die Integration verschiedener Datentypen, einschließlich demografischer, chirurgischer, medizinischer Vorgeschichte und Laborinformationen, genau vorherzusagen. Zu den Ereignissen, die wir vorhersagen möchten, gehören akutes Nierenversagen (AKI), Bluttransfusionsbedarf, 48-stündige postoperative Entlassung (48hPOD), Verlegung auf die Intensivstation (ICU) und Dauer des Krankenhausaufenthalts (LOS).

Schlüsselfragen:

Kann die HoPreM-Plattform das Risiko von Komplikationen nach einer Hüftgelenkersatzoperation verringern? Wie genau ist die Plattform bei der Vorhersage der oben genannten perioperativen Ereignisse?

Die Teilnehmer werden:

Seien Sie Patienten im Alter von 18 Jahren und älter, die sich einer Hüftoperation unterziehen und in deren Krankenakten weniger als 10 % Werte fehlen.

Lassen Sie ihre Daten zum Trainieren und Testen der Vorhersagemodelle der HoPreM-Plattform verwenden.

Studienablauf:

Patientendaten werden vom Xi'an Honghui Krankenhaus gesammelt, einschließlich Kreatininwerten vor und nach der Operation.

Forscher werden die HoPreM-Plattform nutzen, um multimodale Daten zu verarbeiten, darunter demografische, chirurgische, medizinische Vorgeschichte und Labortestdaten.

Die Plattform wird verschiedene Ensemble-Lernalgorithmen (einschließlich XGBoost, Random Forest, LightGBM und CatBoost) anwenden, um verschiedene perioperative Ergebnisse vorherzusagen.

Erwartete Ergebnisse:

Die HoPreM-Plattform wird ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, Komplikationen nach einer Hüftgelenkersatzoperation vorherzusagen, insbesondere akute Nierenverletzungen und den Bedarf an Bluttransfusionen.

Durch die SHAP-Wertanalyse wird die Studie die Beziehungen zwischen Merkmalen und klinischen Ergebnissen weiter aufdecken und so die Interpretierbarkeit und den klinischen Nutzen des Modells verbessern.

Kontaktinformationen:

Wenn Sie Fragen zu dieser Studie haben oder weitere Informationen wünschen, wenden Sie sich bitte an das Forschungsteam.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ziel dieser Studie ist die Entwicklung der Holistic Predictive Multi-Tasking Platform for Clinical Data Analysis (HoPreM), um perioperative Ereignisse nach einer Hüftgelenkersatzoperation genau vorherzusagen. Die HoPreM-Plattform integriert verschiedene Arten von Patientendaten, darunter demografische, chirurgische, medizinische Vorgeschichte und Laborinformationen. Unter Verwendung eines Multitasking-Lernrahmens ist die Plattform darauf ausgelegt, mehrere perioperative Komplikationen wie akutes Nierenversagen (AKI), Bluttransfusionsbedarf, 48-Stunden-Postoperationsentlassung (48hPOD), Verlegung auf die Intensivstation (ICU) und deren Dauer vorherzusagen des Krankenhausaufenthalts (LOS). Um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, werden Techniken zur Merkmalsauswahl wie Lasso-Regression und Random-Forest-Modelle eingesetzt, gefolgt von Ensemble-Lernalgorithmen, einschließlich CatBoost. Von dieser Vorhersageplattform wird erwartet, dass sie ein personalisiertes postoperatives Management unterstützt, die Komplikationsraten senkt und die klinischen Ergebnisse für Patienten mit Hüftgelenkersatz verbessert.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

6271

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
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Diese Studie umfasst erwachsene Patienten, die sich im Xi'an Honghui Krankenhaus einer Hüftoperation unterzogen haben. Die Studienpopulation zeichnet sich durch ein breites Spektrum an Geschlecht, Alter und Krankengeschichte aus und umfasst Patienten mit Bluthochdruck, Diabetes und anderen Komorbiditäten. Die Einschlusskriterien sind:

Alter 18 Jahre oder älter. Fehlende Werte in Krankenakten von weniger als 10 %. Logisch konsistente Krankenakten. Verfügbarkeit sowohl präoperativer als auch postoperativer Kreatininwerte. Das Ziel besteht darin, einen umfassenden Datensatz zu erstellen, der die typische Bevölkerungsgruppe von Patienten darstellt, die in der klinischen Praxis für Hüftersatzoperationen beobachtet werden.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Patienten, die sich einer Hüftgelenkersatzoperation unterzogen haben. Alter: 18 Jahre oder älter. Fehlende Werte in den Krankenakten: weniger als 10 %. Logisch konsistente Krankenakten. Verfügbarkeit sowohl präoperativer als auch postoperativer Kreatininwerte

Ausschlusskriterien:

Patienten ohne Hüftgelenkersatzoperation (Patienten, die sich keiner Hüftgelenkersatzoperation unterzogen haben) Alter unter 18 Jahren Fehlende Werte über 10 % in den Krankenakten Logische Inkonsistenzen in den Krankenakten Keine verfügbaren präoperativen oder postoperativen Kreatininwerte

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
Kohorte für Hüftersatz
Zu dieser Kohorte gehören Patienten, die sich einer Hüftoperation unterziehen. Die HoPreM-Plattform wird für die prädiktive Multitasking-Analyse perioperativer Komplikationen verwendet, einschließlich AKI, Bluttransfusionsanforderungen, postoperativer Entlassung innerhalb von 48 Stunden, Verlegung auf die Intensivstation und Dauer des Krankenhausaufenthalts (LOS).
Sonstiges: Multimodale Datenintegration und Multi-Task-Lernen
Diese Studie nutzt einen multimodalen Datenintegrations- und Multitasking-Lernansatz, um perioperative Ereignisse nach einer Hüftgelenkersatzoperation vorherzusagen. Durch die Kombination verschiedener Datentypen, darunter Demografie, chirurgische Details, Krankengeschichte und Laborergebnisse, verbessert das Modell die Vorhersagegenauigkeit für Ergebnisse wie AKI, Bluttransfusionsbedarf und Verlegungen auf die Intensivstation. Der Einsatz von Ensemble-Lernalgorithmen wie CatBoost optimiert die Leistung der Plattform und bietet eine einzigartige Methode zur klinischen Entscheidungsunterstützung.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anforderungen an Bluttransfusionen
Zeitfenster: Vom ersten Tag nach der Operation bis zur Entlassung, bis zu einem Maximum von 40 Tagen, bewertet auf der Grundlage, ob während des Krankenhausaufenthalts eine Bluttransfusion registriert wurde.
Um die Notwendigkeit einer Bluttransfusion postoperativ zu beurteilen.
Vom ersten Tag nach der Operation bis zur Entlassung, bis zu einem Maximum von 40 Tagen, bewertet auf der Grundlage, ob während des Krankenhausaufenthalts eine Bluttransfusion registriert wurde.
48 Stunden postoperative Entlassung
Zeitfenster: Innerhalb von 48 Stunden nach der Operation, beurteilt anhand der Frage, ob der Patient innerhalb dieses 48-Stunden-Zeitraums aus dem Krankenhaus entlassen wurde.
Bei diesem Ergebnismaß wird beurteilt, ob der Patient innerhalb von 48 Stunden nach der Operation aus dem Krankenhaus entlassen wurde.
Innerhalb von 48 Stunden nach der Operation, beurteilt anhand der Frage, ob der Patient innerhalb dieses 48-Stunden-Zeitraums aus dem Krankenhaus entlassen wurde.
Transfer auf die Intensivstation
Zeitfenster: Vom ersten Tag nach der Operation bis zur Entlassung, maximal 40 Tage, beurteilt anhand der Frage, ob während des Krankenhausaufenthalts eine Verlegung auf die Intensivstation erfolgte.
Diese Ergebnismessung erfasst, ob der Patient zu irgendeinem Zeitpunkt während des Krankenhausaufenthalts vom ersten Tag nach der Operation bis zur Entlassung auf die Intensivstation verlegt wurde, wobei der maximale Beobachtungszeitraum 40 Tage beträgt.
Vom ersten Tag nach der Operation bis zur Entlassung, maximal 40 Tage, beurteilt anhand der Frage, ob während des Krankenhausaufenthalts eine Verlegung auf die Intensivstation erfolgte.
Dauer des Krankenhausaufenthaltes
Zeitfenster: Gesamtdauer des Krankenhausaufenthalts von der Aufnahme bis zur Entlassung, mit einem maximalen Beobachtungszeitraum von 40 Tagen.
Dieses Ergebnismaß berechnet die Gesamtzahl der Tage, die der Patient vom Zeitpunkt der Aufnahme bis zur Entlassung im Krankenhaus verbringt, bis zu einem Maximum von 40 Tagen.
Gesamtdauer des Krankenhausaufenthalts von der Aufnahme bis zur Entlassung, mit einem maximalen Beobachtungszeitraum von 40 Tagen.
Inzidenz akuter Nierenverletzungen (AKI).
Zeitfenster: Vom ersten bis zum siebten Tag nach der Operation.
Die AKI-Inzidenz wird täglich durch Vergleich des Serumkreatininspiegels mit dem präoperativen Ausgangswert beurteilt. Die AKI-Inzidenz wird durch einen Anstieg des Kreatinins um ≥ 0,3 mg/dl innerhalb von 48 Stunden oder einen Anstieg um ≥ 50 % innerhalb von 7 Tagen gegenüber dem Ausgangswert bestimmt.
Vom ersten bis zum siebten Tag nach der Operation.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Jingkun Liu

Ermittler

  • Hauptermittler: Jingkun Liu, Honghui hospital, Xi'an Jiaotong University

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)

24. Oktober 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Oktober 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

6. November 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

12. November 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

14. November 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

18. November 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. November 2024

Zuletzt verifiziert

1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • Xi'anHongHuiH

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

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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