Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Faktoren, die sich auf die Dauer des Rehabilitationsaufenthalts und die Gesundheitskosten für die neurologische Rehabilitation auswirken
26. November 2024 aktualisiert von: Chua Sui Geok, Karen, Tan Tock Seng Hospital
Prädiktive Analyse durch maschinelles Lernen von Schlüsselfaktoren, die die Aufenthaltsdauer der Rehabilitation (RLOS) und die direkten Krankenhauskosten für die stationäre neurologische Rehabilitation im Tertiärkrankenhaus beeinflussen
Ziel dieser retrospektiven Studie ist die Ermittlung der gesamten direkten Kosten, der Rehabilitationsdauer (RLOS) und der mit der RLOS verbundenen Faktoren für die neurologische stationäre Rehabilitation im Krankenhaus der Tertiärversorgung.
Studienübersicht
Status
Aktiv, nicht rekrutierend
Detaillierte Beschreibung
Ziel der Studie ist es, anhand von EPIC-Daten Faktoren zu identifizieren, die RLOS und die damit verbundenen Kosten für die neurologische Rehabilitation in der tertiären Reha beeinflussen.
Ziel ist es auch, die mittleren direkten Kosten zu ermitteln, um die Hauptverursacher der Kosten in der lokalen Bevölkerung herauszufinden.
Schließlich zielt die Studie darauf ab, künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen zu nutzen, um die gesammelten Daten zu analysieren und ein Vorhersagemodell zu entwickeln.
Ziel des Modells ist es, die Faktoren zu verstehen, die mit einer verlängerten RLOS verbunden sind, und die RLOS von Patienten vorherzusagen, die eine neurologische Rehabilitation benötigen, um präventive Maßnahmen zu unterstützen.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
10000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Singapore, Singapur
- Tan Tock Seng Hospital
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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
Patienten, die während ihrer stationären Episode zur neurologischen Rehabilitation auf der Reha-Station aufgenommen wurden.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Alle Patienten, die eine stationäre Rehabilitation mit den Indexzuständen im Entlassungsbericht abgeschlossen haben
Ausschlusskriterien: Die stationäre Rehabilitation konnte nicht abgeschlossen werden, da sie gegen ärztlichen Rat entlassen wurden
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 |
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Patienten mit tertiärer neurologischer Rehabilitation
Patienten mit bestätigter Diagnose eines Schlaganfalls, erworbener Hirnverletzungen, traumatischer Hirnverletzungen, Hirntumoren, Infektionen des zentralen Nervensystems und Polytrauma aus akuten neurologischen oder neurochirurgischen Abteilungen in Singapur.
Die Kohorte wird aus den Zulassungen des TTSH Rehabilitation Center (TTSH RC) vom Jahr 2016 bis heute ausgewählt.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Dauer des Rehabilitationsaufenthalts
Zeitfenster: 1998-2022
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Dauer der Aufnahme und Entlassung des Patienten auf der Reha-Station.
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1998-2022
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Krankenhausrechnung
Zeitfenster: 2012–2022
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Rechnungsbetrag für den Aufenthalt des Patienten auf der Rehabilitationsstation, einschließlich Zuschüssen, Versicherungen und Zuzahlungen.
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2012–2022
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Wohnart
Zeitfenster: 2014-2023
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Art der Unterbringung, um den sozioökonomischen Status der Patienten zu berücksichtigen.
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2014-2023
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Dr Karen Chua, MBBS, Tan Tock Seng 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)
1. Juni 2024
Primärer Abschluss (Geschätzt)
31. Dezember 2025
Studienabschluss (Geschätzt)
31. Dezember 2026
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
22. November 2024
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
22. November 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
26. November 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
27. November 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
26. November 2024
Zuletzt verifiziert
1. November 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Erkrankungen des Gehirns
- Erkrankungen des zentralen Nervensystems
- Erkrankungen des Nervensystems
- Neubildungen nach Standort
- Neubildungen
- Infektionen
- Neubildungen des Nervensystems
- Kraniozerebrales Trauma
- Trauma, Nervensystem
- Neubildungen des zentralen Nervensystems
- Hirnverletzungen, traumatisch
- Multiples Trauma
- Wunden und Verletzungen
- Hirnverletzungen
- Neubildungen des Gehirns
- Infektionen des zentralen Nervensystems
Andere Studien-ID-Nummern
- DSRB 2023/00873
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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UNENTSCHIEDEN
Beschreibung des IPD-Plans
PI muss die Qualität der Daten überprüfen, da für die Extraktion der Zugriff auf die Website des Gesundheitsministeriums erforderlich ist, um einen nicht identifizierten Datensatz zu erhalten
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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