Desarrollo y validación de modelos predictivos del riesgo de sepsis en pacientes con hemorragia intracerebral en unidades de cuidados intensivos basados en aprendizaje automático: un estudio de cohorte retrospectivo
Los pacientes con hemorragia intracerebral (HIC) en la unidad de cuidados intensivos (UCI) tienen un mayor riesgo de desarrollar sepsis, lo que aumenta significativamente la mortalidad y la carga sanitaria. Actualmente, faltan herramientas efectivas para la predicción temprana de sepsis en pacientes con HIC dentro de la UCI. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo confiable utilizando técnicas de aprendizaje automático para ayudar a los médicos en la identificación temprana de pacientes de alto riesgo y facilitar la intervención oportuna.
La base de datos Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) IV (versión 2.2) es un depósito internacional en línea de experiencia en cuidados críticos. Esta base de datos contiene información relacionada con los pacientes recopilada en las UCI del Centro Médico Beth Israel Deaconess entre 2008 y 2019. Incluye un amplio conjunto de datos de 299.712 ingresos hospitalarios y 73.181 pacientes de unidades de cuidados intensivos.
La base de datos de investigación colaborativa eICU (eICU-CRD) comprende datos de más de 200 000 admisiones en UCI para 139 367 pacientes únicos en 208 hospitales de EE. UU. entre 2014 y 2015, lo que proporciona un recurso valioso para la investigación de cuidados críticos.
Este estudio tiene como objetivo establecer y validar múltiples modelos de aprendizaje automático para predecir la aparición de sepsis en pacientes de UCI con HIC e identificar el modelo con el rendimiento predictivo óptimo.
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
- Recopilación de datos: este estudio utilizó dos bases de datos públicas. El modelo aprovechó los datos clínicos obtenidos de la base de datos IV del Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) (versión 2.2) y seleccionó a los pacientes correspondientes para la validación externa de la base de datos de investigación colaborativa eICU (eICU-CRD). Los datos sobre pacientes con HIC se extrajeron de la base de datos pública MIMIC IV, incluidas las características iniciales, los parámetros clínicos, las intervenciones terapéuticas y los resultados. Los datos se dividieron aleatoriamente en dos grupos, con el 70% como conjunto de entrenamiento y el 30% como conjunto de validación.
- Desarrollo del modelo: la selección de características se realizó mediante la regresión Lasso para construir varios modelos de aprendizaje automático (como bosque aleatorio, regresión logística y redes neuronales).
- Validación del modelo: además del conjunto de validación interna, también se realizó una validación externa en la base de datos eICU para probar la generalización del modelo.
- Análisis estadístico: el rendimiento predictivo del modelo se evaluó utilizando métricas que incluyen el área bajo la curva ROC (AUC), la sensibilidad y la especificidad.
- Evaluación de aplicabilidad clínica: La utilidad clínica del modelo se evaluó mediante el análisis de curva de decisión (DCA).
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Le Zhang, Doctor
- Número de teléfono: 13973187150
- Correo electrónico: zlzdzlzd@csu.edu.cn
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Ye Li, Doctor
- Número de teléfono: 19967131289
- Correo electrónico: 17670516318@163.com
Ubicaciones de estudio
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Hunan
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Changsha, Hunan, Porcelana, 410008
- Le Zhang
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Contacto:
- Le Zhang
- Número de teléfono: 13973187150
- Correo electrónico: zlzdzlzd@csu.edu.cn
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Contacto:
- Ye Li
- Número de teléfono: 19967131289
- Correo electrónico: 17670516318@163.com
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- 1. Diagnosticado con hemorragia intracerebral primaria mediante codificación ICD-9/10.
- 2. Entre 19 y 89 años.
Criterio de exclusión:
- 1. Pacientes ingresados en el hospital pero no en la UCI.
- 2. Pacientes con datos de seguimiento faltantes o variables incompletas.
- 3. Pacientes con estancia hospitalaria superior a un mes.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Número de grupos/cohortes
Cohortes e Intervenciones
Grupo / CohorteGrupo / Cohorte |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
|---|---|
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hemorragia intracerebral
|
Sin intervención
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Aparición de sepsis
Periodo de tiempo: dentro de los 30 días siguientes al ingreso
|
Aparición de sepsis
|
dentro de los 30 días siguientes al ingreso
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Estimado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Estimado)
Finalización del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
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Última verificación
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Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Procesos Patológicos
- Enfermedades cardiovasculares
- Enfermedades Vasculares
- Trastornos cerebrovasculares
- Enfermedades Cerebrales
- Enfermedades del Sistema Nervioso Central
- Enfermedades del Sistema Nervioso
- Infecciones
- Síndrome de Respuesta Inflamatoria Sistémica
- Inflamación
- Hemorragias intracraneales
- Septicemia
- Toxemia
- Hemorragia
- Hemorragia cerebral
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- 53244021
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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