Modelo de IA Basado en Datos Clínicos para la Predicción de Mortalidad tras una Fractura de Cadera
Desarrollo de un modelo de IA basado en datos clínicos para predecir las tasas de mortalidad a 30 días y 1 año después de una cirugía de fractura de cadera: un estudio de cohorte retrospectivo
Las fracturas de cadera son una causa importante de morbilidad y mortalidad, especialmente en pacientes mayores. La predicción precisa de la mortalidad posoperatoria es crucial para la estratificación del riesgo y la toma de decisiones clínicas. Los sistemas de puntuación tradicionales, como la puntuación de fractura de cadera de Nottingham, tienen limitaciones para capturar relaciones complejas y no lineales entre las variables clínicas.
Este estudio de cohorte retrospectivo tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo basado en inteligencia artificial para predecir la mortalidad a 30 días en pacientes sometidos a cirugía de fractura de cadera. Los datos clínicos y de laboratorio de aproximadamente 1000 pacientes operados entre el 1 de enero de 2022 y el 1 de diciembre de 2025 se extraerán de los registros de salud electrónicos. Las variables incluyen características demográficas, comorbilidades, parámetros de laboratorio, datos perioperatorios y complicaciones posoperatorias.
El rendimiento del modelo de inteligencia artificial se evaluará y comparará con los sistemas de puntuación de riesgo convencionales. El estudio busca determinar si los enfoques basados en IA pueden proporcionar una precisión predictiva mejorada para la mortalidad posoperatoria en pacientes con fractura de cadera.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Ankara, Turquía (Türkiye), 06200
- Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Esta población de estudio está compuesta por pacientes adultos que recibieron tratamiento quirúrgico por fracturas de cadera en un hospital terciario de formación e investigación oncológica entre el 1 de enero de 2022 y el 1 de diciembre de 2025. La cohorte se deriva retrospectivamente de los registros electrónicos de salud e incluye aproximadamente 1000 pacientes.
La población incluye individuos con diversas características demográficas, comorbilidades y perfiles de riesgo perioperatorio. Los datos clínicos abarcan información demográfica, estado funcional y cognitivo basal, condiciones comórbidas, parámetros de laboratorio, variables intraoperatorias y complicaciones postoperatorias.
Se excluyen los pacientes con malignidad y aquellos sometidos a cirugía de revisión. La población de estudio representa una cohorte clínica del mundo real utilizada para desarrollar y validar un modelo basado en inteligencia artificial para predecir la mortalidad postoperatoria a los 30 días tras la cirugía de fractura de cadera.
Descripción
Criterios de inclusión:
Pacientes que se sometieron a tratamiento quirúrgico por fractura de cadera entre el 1 de enero de 2022 y el 1 de diciembre de 2025 Edad ≥18 años Disponibilidad de datos demográficos, clínicos y de laboratorio completos en el sistema de historiales médicos electrónicos Seguimiento documentado a 30 días o estado de mortalidad
Criterios de exclusión:
Pacientes con neoplasia maligna Pacientes sometidos a cirugía de revisión de cadera Pacientes con datos clínicos o de laboratorio clave faltantes o incompletos necesarios para el análisis Pacientes con estado de mortalidad a 30 días no disponible o no documentado
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 |
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Mortalidad Postoperatoria a los 30 Días
Periodo de tiempo: 30 días después de la cirugía y 1 año después
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Mortalidad por todas las causas que ocurre dentro de los 30 días posteriores a la cirugía de fractura de cadera, determinada a partir de registros hospitalarios y datos de salud electrónicos.
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30 días después de la cirugía y 1 año después
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Colaboradores e Investigadores
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Ju M, Lee S, Marvich HM, Lin S. Accessing Alkoxy Radicals via Frustrated Radical Pairs: Diverse Oxidative Functionalizations of Tertiary Alcohols. J Am Chem Soc. 2024 Jul 24;146(29):19696-19703. doi: 10.1021/jacs.4c07125. Epub 2024 Jul 16.
- Wanchaijiraboon P, Sainamthip P, Teeyapun N, Luangdilok S, Poovorawan Y, Wanlapakorn N, Tanasanvimon S, Sriuranpong V, Susiriwatananont T, Zungsontiporn N, Pakvisal N. Safety Following COVID-19 Booster Vaccine with BNT162b2 Compared to mRNA-1273 in Solid Cancer Patients Previously Vaccinated with ChAdOx1 or CoronaVac. Vaccines (Basel). 2023 Feb 3;11(2):356. doi: 10.3390/vaccines11020356.
- Gonzalez Martinez J, Chen JJ, Aung T, Constantine T, Gonzalez-Martinez JA. Comparative Feasibility and Complication Analyses of Extraoperative (Bedside) Removal of Stereo-Electroencephalography Electrodes. Stereotact Funct Neurosurg. 2025;103(5):302-311. doi: 10.1159/000545984. Epub 2025 Apr 23.
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
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- 2025-12/209
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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