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Machine Learning Model for Predicting Recovery After Critical Illness

23. Mai 2026 aktualisiert von: Karina De Oliveira Azzolin, Hospital de Clinicas de Porto Alegre

Development and Validation of a Machine Learning Model for Predicting Functional Decline and Return to Work After Critical Illness

This study aims to develop and test an artificial intelligence (AI) model to predict long-term functional status and return to work after critical illness.

The main question is:

Can we develop and validate a machine learning model to predict long-term functional status and return to work after critical illness?

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

This is a retrospective observational study using secondary data from two primary studies conducted between 2017-2019 and 2020-2022. No new participants will be recruited. Data were combined and harmonized for the present secondary analysis.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

2016

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Brasilien
    • Rio Grande do Sul
      • Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasilien, 90035-903
        • Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Intensive Care Nursing Department

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

Ten medical-surgical ICUs representing the five geopolitical regions of Brazil were selected as study sites. This study includes data from two databases with similar inclusion and exclusion criteria.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Age ≥18 years
  • ICU stay ≥ 72 hours
  • ICU stay ≥ 120 hours if the participant was admitted for elective surgery

Exclusion Criteria:

  • No telephone contact available
  • Failure to establish contact
  • Transfer to another ICU

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
Patients in follow-up
Patients under follow-up. No interventions were performed
Sonstiges: No interventions were performed.
No interventions were performed.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Functional Status
Zeitfenster: 3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
Barthel Index
3rd, 6th and 12th months after ICU discharge

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Return to Work
Zeitfenster: 3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
Being employed
3rd, 6th and 12th months after ICU discharge

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Hospital de Clinicas de Porto Alegre

Mitarbeiter

Federal University of Rio Grande do Sul
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul, Brazil

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)

15. März 2026

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

20. März 2026

Studienabschluss (Tatsächlich)

15. April 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

23. Mai 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

23. Mai 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

1. Juni 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

1. Juni 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

23. Mai 2026

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 20250554

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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