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Evaluation der Übereinstimmung zwischen ChatGPT-5 und den Vorhersagen von Anästhesisten sowie den tatsächlichen Ergebnissen bei der Vorhersage der postoperativen Intensivstation-Notwendigkeit basierend auf präoperativen Daten

7. Februar 2026 aktualisiert von: Beste Mutlu Dağlıoğlu

Evaluation der Übereinstimmung zwischen ChatGPT-5 und Anästhesisten bei der Vorhersage der postoperativen Intensivstation-Anforderung auf Basis präoperativer Daten und den tatsächlichen Ergebnissen

Eine genaue Vorhersage des Bedarfs an postoperativer Intensivpflege (ICU) ist für die Patientensicherheit und die effiziente Nutzung der begrenzten ICU-Ressourcen unerlässlich. In der routinemäßigen klinischen Praxis basieren Entscheidungen über die postoperative ICU-Aufnahme hauptsächlich auf der präoperativen klinischen Einschätzung von Anästhesisten, die zwischen Klinikern variieren kann.

Diese prospektive, beobachtende Studie zielt darauf ab, die Übereinstimmung zwischen den Vorhersagen von ChatGPT-5 und Anästhesisten hinsichtlich des postoperativen ICU-Bedarfs anhand routinemäßig gesammelter präoperativer Patientendaten zu bewerten und diese Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen der postoperativen ICU-Aufnahme zu vergleichen.

Die Studie beinhaltet keine Intervention, Behandlungsmodifikation oder zusätzliche Verfahren über die Standardversorgung hinaus. Alle Patientendaten sind anonymisiert, und das klinische Management wird nicht durch die Vorhersagen des Modells beeinflusst.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die postoperative Aufnahme auf die Intensivstation (ICU) ist eine kritische Komponente des perioperativen Patientenmanagements, insbesondere bei Patienten mit erhöhtem chirurgischem oder anästhesiologischem Risiko. Eine genaue präoperative Identifizierung von Patienten, die eine postoperative Intensivpflege benötigen, kann die Patientensicherheit verbessern und die Ressourcenzuweisung optimieren.

Diese Studie ist als prospektive, nicht-interventionelle Beobachtungskohortenstudie konzipiert, die bei erwachsenen Patienten durchgeführt wird, die sich elektiven chirurgischen Eingriffen unterziehen. Routinemäßig erhobene präoperative klinische Daten, einschließlich demografischer Merkmale, Komorbiditäten, Laborergebnisse und Anästhesistenbewertungen, werden für jeden Teilnehmer erfasst.

Für jeden Patienten werden postoperative ICU-Bedarfsvorhersagen dokumentiert, die von ChatGPT-5 anhand strukturierter präoperativer Daten generiert werden. Diese Vorhersagen werden mit den präoperativen ICU-Aufnahmebewertungen der Anästhesisten und mit den tatsächlichen postoperativen ICU-Aufnahmeergebnissen verglichen.

Im Rahmen der Studie werden keine zusätzlichen diagnostischen oder therapeutischen Interventionen durchgeführt. Die Patientenversorgung folgt zu allen Zeiten den standardmäßigen institutionellen Praktiken. Alle gesammelten Daten werden vor der Analyse anonymisiert. Die statistischen Analysen konzentrieren sich auf Übereinstimmungs- und Vorhersageleistungsmaße, einschließlich Sensitivität, Spezifität und Konkordanz zwischen Vorhersagemethoden und tatsächlichen Ergebnissen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

938

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

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

Die Studienpopulation besteht aus erwachsenen Patienten im Alter von 18 Jahren und älter, die sich elektiven chirurgischen Eingriffen unterzogen und eine präoperative anästhesiologische Beurteilung in einem Krankenhaus der Maximalversorgung erhielten. Die Studie schließt Patienten ein, bei denen die Notwendigkeit einer postoperativen Intensivstation (ICU) auf der Grundlage präoperativer klinischer Daten beurteilt wurde. Die Patientenergebnisse wurden entsprechend des tatsächlichen postoperativen ICU-Aufnahmestatus ausgewertet.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Erwachsene Patienten im Alter von 18 Jahren oder älter.
  • Patienten, die sich elektiven chirurgischen Eingriffen unterziehen, die eine präoperative anästhesiologische Untersuchung erfordern.
  • Verfügbarkeit vollständiger präoperativer klinischer Daten, die für die Vorhersage des Bedarfs an postoperativer Intensivpflege (ICU) erforderlich sind.
  • Patienten, die präoperativ von einem Anästhesiespezialisten untersucht wurden.

Ausschlusskriterien:

  • Patienten jünger als 18 Jahre.
  • Notfallchirurgische Eingriffe.
  • Patienten mit unvollständigen oder fehlenden präoperativen klinischen Daten.
  • Patienten, die die Verwendung ihrer klinischen Daten für Forschungszwecke ablehnen.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Übereinstimmung zwischen prognostiziertem und tatsächlichem postoperativem ICU-Bedarf
Zeitfenster: Innerhalb der ersten 24 Stunden nach der Operation
Übereinstimmung zwischen präoperativen Vorhersagen des postoperativen Intensivpflegebedarfs (ICU) durch ChatGPT-5 und Anästhesisten, verglichen mit den tatsächlichen postoperativen ICU-Aufnahmeergebnissen.
Innerhalb der ersten 24 Stunden nach der Operation

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Beste Mutlu Dağlıoğlu

Ermittler

  • Hauptermittler: Beste Mutlu Dağlıoğlu, Antalya 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)

7. Dezember 2025

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Juni 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

1. Februar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

1. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

9. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

11. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AntalyaCity

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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

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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