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Maschinelles Lernen zur Vorhersage der Mortalität nach Bauchlage bei ARDS

1. März 2026 aktualisiert von: Shanghai Zhongshan Hospital

Ein maschinelles Lernmodell zur Vorhersage der Mortalität bei Patienten mit akutem Atemnotsyndrom nach Bauchlagerung

Das akute Atemnotsyndrom (ARDS) ist eine lebensbedrohliche Erkrankung mit hoher Sterblichkeit. Die Bauchlagerungsbeatmung (PPV) ist eine evidenzbasierte Therapie, die die Sauerstoffversorgung und das Überleben von Patienten mit mittelschwerem bis schwerem ARDS verbessert; die Ergebnisse bleiben jedoch heterogen. Die frühzeitige Identifizierung von Patienten mit hohem Sterblichkeitsrisiko nach PPV kann die klinische Entscheidungsfindung und individuelle Behandlung verbessern.

Diese retrospektive Beobachtungsstudie zielt darauf ab, ein maschinelles Lernmodell zur Vorhersage der Intensivstationssterblichkeit (ICU) bei ARDS-Patienten, die eine Bauchlagerungsbeatmung erhalten, zu entwickeln und zu validieren. Klinische, laborchemische und Behandlungsvariablen, die aus elektronischen Patientenakten der Intensivstation erhoben wurden, werden verwendet, um Vorhersagemodelle mit mehreren maschinellen Lernalgorithmen zu konstruieren. Die Leistung dieser Modelle wird bewertet und verglichen, um das optimale Modell für die Sterblichkeitsvorhersage zu identifizieren.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

377

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

Erwachsene Patienten mit diagnostiziertem akutem Atemnotsyndrom (ARDS), die im Intensivpflegebereich des Zhongshan-Krankenhauses der Fudan-Universität eine Bauchlagerungstherapie erhielten. Die klinischen Daten wurden retrospektiv aus elektronischen Patientenakten erhoben.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Diagnose von ARDS gemäß der Berlin-Definition [15];
  • Erhalt mindestens einer Sitzung mit Bauchlagebeatmung (PPV) während des Krankenhausaufenthalts;
  • Erfordernis einer mechanischen Beatmung.

Ausschlusskriterien:

  • Alter < 18 Jahre;
  • PPV-Dauer < 6 Stunden;
  • Intensivstationsaufenthalt < 24 Stunden;
  • Schwangerschaft;
  • Fehlende wichtige klinische Daten.

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
ARDS-Patienten, die Bauchlagerungsbeatmung erhalten
Erwachsene Patienten mit der Diagnose eines akuten Atemnotsyndroms (ARDS), die während des Aufenthalts auf der Intensivstation (ICU) eine Bauchlagerung (prone position ventilation) erhielten. Klinische Daten aus elektronischen Patientenakten werden retrospektiv zur Entwicklung und Validierung von maschinellen Lernmodellen zur Vorhersage der Intensivstationsmortalität erhoben.
Sonstiges: Bauchlage-Ventilation
Bauchlagerungsbeatmung, die als Teil der routinemäßigen klinischen Versorgung für Patienten mit akutem Atemnotsyndrom angewendet wird. In dieser Beobachtungsstudie wurde keine experimentelle Intervention zugewiesen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
ICU-Mortalität
Zeitfenster: Bis zu 90 Tage.
Tod jeglicher Ursache während des Aufenthalts auf der Intensivstation (ICU) bei Patienten mit akutem Atemnotsyndrom, die in Bauchlage beatmet werden.
Bis zu 90 Tage.

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
ARDS-Subphänotyp-Klassifizierung basierend auf einem maschinellen Lernmodell.
Zeitfenster: Ausgangswert (bei Beginn der Bauchlagerung).
Anzahl der Patienten, die mithilfe eines maschinellen Lernmodells basierend auf klinischen und physiologischen Variablen, die zum Ausgangszeitpunkt erfasst wurden, in verschiedene ARDS-Subphänotypen eingeteilt wurden.
Ausgangswert (bei Beginn der Bauchlagerung).

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Shanghai Zhongshan 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 (Geschätzt)

1. März 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. April 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Mai 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. Februar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

1. März 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

3. März 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

3. März 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

1. März 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • B2026-019

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Einzelne Teilnehmerdaten werden aufgrund institutioneller und ethischer Einschränkungen nicht öffentlich geteilt.

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 .

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