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Ein Modell für künstliche Intelligenz für die Aufenthaltsdauer der Intensivpflege, ein neurologisches Ergebnis und die Kostenschätzung nach kardiopulmonaler Wiederbelebung: eine Kohortenstudie.

30. September 2025 aktualisiert von: Nıgar Kangarlı, Bezmialem Vakif University

Ein Modell für künstliche Intelligenz für die Aufenthaltsdauer der Intensivstation, ein neurologisches Ergebnis und die Kostenschätzung nach kardiopulmonaler Wiederbelebung: Eine Kohortenstudie

Die Studie zielt darauf ab, Patienten, die bei der Intensivstation der Bezmialem Vakıf University Hospital in der Intensivstation der Universität von Bezmialem registriert sind, nach aufeinanderfolgender Wiederbelebung des Herzstillstands von Oktober 2010 bis September 2025. Ziel ist es, die Dauer des Aufenthalts bei Wiederbelebung, neurologisch klinischem Ergebnis und Kosten dieser Patienten bei der Entlassung aus der Abteilung zu bestimmen. Alle diese Daten sollen durch künstliche Intelligenz bewertet werden, um ein prädiktives Modell zu bewerten.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

5000

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

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten über 18 Jahre nach einer erfolgreichen kardiopulmonalen Wiederbelebung mit ROSC registriert in der Intensivstation der Universitätsklinik der Bezmialem Vakıf von Oktober 2010 bis September 2025 in den Research.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter> 18 Jahre
  • aufeinanderfolgende kardiopulmonale Wiederbelebung
  • Mindestens 1 Stunde lang Eingeständnis auf die Intensivstation nach Rückkehr des spontanen Kreislaufs (ROSC)

Ausschlusskriterien:

  • Alter <18 Jahre
  • > 80% Fehlende Daten in Patientenakten
  • Patienten ohne ROSC

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
Alter> 18 Jahre Patienten nach erfolgreicher kardiopulmonaler Wiederbelebung bei der Wiederbelebung beobachtet
Sonstiges: Keine körperlichen oder medizinischen Eingriffe
Daten von Patienten nach aufeinanderfolgender Rettung werden durch maschinelle Lernprogramme bewertet.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Python -Programm für maschinelles Lernen
Zeitfenster: 3 Monate
Die erstellte Datenbank wird mit einem Algorithmus für künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen mit der Python -Programmiersprache analysiert. Nach der Verarbeitung fehlender und unvollständiger Daten durch künstliche Intelligenz wird die Datenbank in zwei Teile unterteilt: Modelltraining und Modellvalidierung. Aussagekräftige Daten werden durch Modelltraining ausgewählt, und ein Vorhersagemodell wird basierend auf diesen Daten erstellt. Um die Interpretierbarkeit des Vorhersagemodells zu erhöhen und den Benutzern zu verstehen, wie und warum bestimmte Vorhersagen getroffen werden, werden der Shapley Additive Erklärungen (SHAP) verwendet. Im maschinellen Lernen wird die Shap-Technik verwendet, um die Entscheidungsprozesse komplexer maschineller Lernmodelle zu interpretieren.
3 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Bezmialem Vakif 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 (Geschätzt)

1. Oktober 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. September 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. September 2025

Zuerst gepostet (Geschätzt)

7. Oktober 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

7. Oktober 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

30. September 2025

Zuletzt verifiziert

1. September 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • Nkangarli002

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 .

Klinische Studien zur Dauer des Aufenthalts auf der Intensivstation

Klinische Studien zur Keine körperlichen oder medizinischen Eingriffe

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