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Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de hipotensión intraoperatoria utilizando parámetros no invasivos

23 de julio de 2023 actualizado por: Hyun Joo Ahn, Samsung Medical Center

Predicción de hipotensión intraoperatoria mediante dispositivos de monitorización no invasivos: desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo

El objetivo de los investigadores fue investigar el modelo de aprendizaje profundo para predecir la hipotensión intraoperatoria utilizando parámetros de monitorización no invasivos.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Descripción detallada

La hipotensión intraoperatoria se asocia con diversas complicaciones posoperatorias, como la lesión renal aguda. Por lo tanto, la predicción precisa y el tratamiento inmediato de la hipotensión intraoperatoria son importantes. Sin embargo, es difícil predecir con precisión la hipotensión intraoperatoria en base a la experiencia e intuición de los anestesiólogos. Recientemente, los algoritmos de aprendizaje profundo que utilizan la monitorización invasiva de la presión arterial demostraron la buena capacidad predictiva de la hipotensión intraoperatoria. Puede ayudar a las decisiones del médico. Sin embargo, la mayoría de los pacientes que se someten a cirugía general son monitoreados por parámetros no invasivos. Por lo tanto, los investigadores investigan el modelo de predicción de la hipotensión intraoperatoria mediante la monitorización no invasiva.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

5064

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Heejoon Jeong, MD
  • Número de teléfono: 821087282414
  • Correo electrónico: heejoonjeong@skku.edu

Ubicaciones de estudio

      • Seoul, Corea, república de, 06351
        • Reclutamiento
        • Samsung Medical Center
        • Contacto:
          • Heejoon Jeong, MD

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

La población del estudio incluyó pacientes que se sometieron a anestesia general inhalada para cirugía no cardíaca entre junio de 2016 y agosto de 2017 en el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Corea del Sur.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Los pacientes que están incluidos en la base de datos abierta, VtialDB.
  • Los pacientes sometidos a anestesia general inhalatoria para cirugía no cardiaca.
  • Los pacientes que tienen datos de monitoreo no invasivo que incluyen presión arterial, electrocardiografía, oximetría de pulso, índice biespectral, capnografía y concentración alveolar mínima de agente inhalado.

Criterio de exclusión:

  • El paciente con datos faltantes.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Grupo
En la base de datos de fuente abierta (VitalDB, https://vitaldb.net), los pacientes que se sometieron a anestesia general con monitoreo no invasivo que incluye presión arterial, electrocardiografía, oximetría de pulso, índice biespectral, capnografía y concentración alveolar mínima de agente inhalatorio.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Capacidad de predicción del modelo de aprendizaje profundo sobre eventos de hipotensión intraoperatoria
Periodo de tiempo: hasta la finalización del estudio, un promedio de 3 horas
Área bajo la curva de la curva característica operativa del receptor (AUROC) para el modelo de aprendizaje profundo para predecir la hipotensión intraoperatoria.
hasta la finalización del estudio, un promedio de 3 horas

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Hyun Joo Ahn, MD, PhD, Samsung Medical Center

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de abril de 2023

Finalización primaria (Estimado)

31 de agosto de 2023

Finalización del estudio (Estimado)

30 de septiembre de 2023

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

13 de febrero de 2023

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

7 de marzo de 2023

Publicado por primera vez (Actual)

9 de marzo de 2023

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

25 de julio de 2023

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

23 de julio de 2023

Última verificación

1 de julio de 2023

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • SMC 2022-09-096

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

INDECISO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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