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Método de anestesia sobre la mortalidad en cirugías de fractura de cadera en ancianos: predicciones mediante inteligencia artificial

26 de abril de 2024 actualizado por: Volkan Alparslan, Kocaeli University

El impacto del método de anestesia en la mortalidad en cirugías de fractura de cadera en ancianos: predicciones respaldadas por inteligencia artificial

Con el aumento de la esperanza de vida, la población de edad avanzada también crece. Las fracturas de cadera aumentan significativamente la morbilidad y la mortalidad, especialmente durante el primer año, entre los pacientes de edad avanzada. El manejo de la anestesia en estos pacientes de edad avanzada, que a menudo tienen múltiples comorbilidades, es un desafío. La identificación de factores perioperatorios que puedan reducir la mortalidad beneficiará el tratamiento perioperatorio de estos pacientes.

Los investigadores intentaron predecir el impacto del manejo de la anestesia en la mortalidad en pacientes con fractura de cadera utilizando predicciones respaldadas por inteligencia artificial.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Condiciones

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

250

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

  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Se accederá a los datos de los pacientes de forma retrospectiva a través del sistema de registros del hospital. De acuerdo con la literatura, en pacientes de edad avanzada con fracturas de cadera, los factores de riesgo de mortalidad se evaluarán antes y después de la operación, así como las complicaciones posoperatorias. Los pacientes con y sin mortalidad serán examinados en dos subgrupos separados. Todos los estudios para la clasificación del aprendizaje automático se llevarán a cabo en el Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Sistemas de Simulación e Inteligencia Artificial de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Kocaeli y serán supervisados ​​por un miembro del cuerpo docente especializado en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Se incluirán retrospectivamente en el estudio los pacientes intervenidos en nuestro hospital por fractura de cadera entre 2017 y 2024.
  • Los criterios de inclusión son pacientes de 65 años o más y aquellos cuya causa de fractura de cadera fue una simple caída desde una altura.

Criterio de exclusión:

  • Se excluirán del estudio los pacientes con fracturas patológicas de cadera por malignidad, pacientes con cáncer con metástasis en múltiples órganos y aquellos que se hayan sometido a una cirugía de revisión por fractura de cadera.

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

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
El impacto del método de anestesia en la mortalidad en cirugías de fractura de cadera en ancianos: predicciones respaldadas por inteligencia artificial
Periodo de tiempo: 3 meses
Desarrollar un nuevo sistema de puntuación mediante la evaluación de las condiciones clínicas y el manejo de la anestesia de los pacientes que experimentan mortalidad dentro del primer año después de una fractura de cadera, utilizando inteligencia artificial.
3 meses

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
El impacto del método de anestesia en la mortalidad en cirugías de fractura de cadera en ancianos:
Periodo de tiempo: 3 meses
Ayudar a tomar decisiones al final de la vida mediante la predicción de la mortalidad.
3 meses

Otras medidas de resultado

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
El impacto del método de anestesia en la mortalidad en cirugías de fractura de cadera en ancianos:
Periodo de tiempo: 3 meses
Proporcionar beneficios económicos con un puntaje de predicción de mortalidad.
3 meses

Colaboradores e Investigadores

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

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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 (Estimado)

25 de mayo de 2024

Finalización primaria (Estimado)

25 de junio de 2024

Finalización del estudio (Estimado)

10 de julio de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

17 de abril de 2024

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

26 de abril de 2024

Publicado por primera vez (Actual)

30 de abril de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

30 de abril de 2024

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

26 de abril de 2024

Última verificación

1 de abril de 2024

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • GOKAEK-2024/06.22

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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