Modelos de aprendizaje automático para la predicción de lesión renal aguda después de una cirugía no cardíaca
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático interpretables para la predicción de lesión renal aguda después de una cirugía no cardíaca
La lesión renal aguda (IRA) es una complicación quirúrgica común caracterizada por una rápida disminución de la función renal. Los pacientes con IRA tienen un mayor riesgo de desarrollar enfermedad renal crónica y enfermedad renal terminal, lo que se ha asociado con un mayor riesgo de morbilidad, mortalidad y cargas financieras. La identificación temprana de pacientes de alto riesgo de IRA postoperatoria puede facilitar el desarrollo de estrategias de manejo preventivo y terapéutico, y los modelos de predicción pueden ser útiles a este respecto.
El objetivo de este estudio retrospectivo es desarrollar modelos de predicción de IRA posoperatoria en cirugía no cardíaca utilizando algoritmos de aprendizaje automático y simplificar los modelos incluyendo solo variables preoperatorias o solo predictores importantes.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Porcelana, 430030
- Rao Sun
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes adultos (edad ≥ 18 años) a quienes se les realizó una medición de creatinina sérica dentro de los 10 días anteriores a la cirugía y al menos una medición dentro de los 7 días posteriores a la cirugía.
- Las cirugías elegibles abarcaron procedimientos generales, torácicos, ortopédicos, obstétricos, ginecológicos y de neurocirugía que duraron más de 1 hora.
Criterio de exclusión:
- Pacientes con cirugías cardíacas, vasculares, urológicas o de trasplante concurrentes.
- Pacientes con un estado físico de la Sociedad Estadounidense de Anestesiólogos (ASA) V.
- Pacientes con enfermedad renal terminal (es decir, una tasa de filtración glomerular [eGFR] de 15 ml/min/1,73 m² o recibiendo hemodiálisis).
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Insuficiencia renal aguda posoperatoria
Periodo de tiempo: Dentro de los 7 días posteriores a la cirugía
|
De acuerdo con los criterios de creatinina de KDIGO: una creatinina sérica aumenta 26,5 mmol/L en 48 horas o 1,5 veces el valor inicial en 7 días después de la cirugía.
|
Dentro de los 7 días posteriores a la cirugía
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Rao Sun, Tongji Hospital
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- TJH-20230608C
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (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.
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. .