Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Hypotermian Ennustaminen Gynekologisessa Laparoskopiassa Koneoppimista Hyödyntäen

sunnuntai 18. tammikuuta 2026 päivittänyt: Fei Jia, Chengdu Jinjiang Maternity and Child Health Hospital

Ennaltaehkäisevien kliinisten indikaattoreiden perusteella ennakoivan hypotherman ennustavan koneoppimismallin kehittäminen ja validointi gynekologisessa laparoskopiassa: Monikeskustutkimusprospektiivikohorttitutkimus

Lyhyt otsikko: Hypotherman ennustaminen gynekologisessa laparoskopiassa käyttäen koneoppimista

Lyhyt yhteenveto: Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää ja validoida koneoppimismalli intraoperatiivisen hypotherman (IOH) ennustamiseksi potilaille, jotka käyvät läpi gynekologisen laparoskopian, perustuen preoperatiivisiin kliinisiin indikaattoreihin. Tämä prospektiivinen, monikeskuksinen tapaus-kontrollitutkimus rekrytoi naispotilaita, jotka ovat 18-vuotiaita ja sitä vanhempia, ja joille on suunniteltu laparoskopia useissa sairaaloissa vuosina 2026–2027. Pääasiallinen tavoite on tunnistaa korkean riskin potilaat, jotka saattavat kokea IOH:n, joka määritellään sydämen lämpötilaksi alle 36,0 °C leikkauksen aikana.

Osallistujat luokitellaan kahteen ryhmään: IOH-ryhmään, johon kuuluvat potilaat, jotka kokevat hypotherman, ja normaalilämpötilaryhmään, johon kuuluvat potilaat, joiden sydämen lämpötila on 36,0 °C tai korkeampi. Tietojen keruu sisältää demografiset tiedot, komorbiditeetit, leikkauksen yksityiskohdat, anestesiatiedot ja preoperatiiviset laboratoriotulokset.

Pääasiallinen lopputulosmittari on mallin käyrän alle jäävä pinta-ala (AUC), joka arvioi sen ennustavan suorituskyvyn eri kynnysarvoilla. Toissijaiset lopputulokset sisältävät herkkyyden, positiivisen ennustearvon, negatiivisen ennustearvon ja F1-pisteen. Tutkimus olettaa, että kehitetty koneoppimismalli parantaa merkittävästi IOH:n ennustamisen tarkkuutta ja ajallisuutta, mikä parantaa potilasturvallisuutta leikkauksen aikana ja postoperatiivisessa toipumisessa. Odotetaan, että tämä tutkimus antaa tietoa kliinisistä käytännöistä, jotka liittyvät ennaltaehkäiseviin lämmitysstrategioihin, ja lopulta parantaa potilaiden lopputuloksia gynekologisessa laparoskopiassa.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Tila

Ilmaisee nykyisen rekrytointitilan tai laajennetun pääsyn tilan.
Ei vielä rekrytointia

Ehdot

Ehdot

Sairaus, häiriö, oireyhtymä, sairaus tai vamma, jota tutkitaan. Sivustolla ClinicalTrials.gov olosuhteet voivat sisältää myös muita terveyteen liittyviä kysymyksiä, kuten elinikää, elämänlaatua ja terveysriskejä.

Yksityiskohtainen kuvaus

Tausta: Intraoperatiivinen hypotermia (IOH), joka määritellään sydämen lämpötilaksi alle 36,0°C leikkauksen aikana, on yleinen komplikaatio, jonka esiintyvyys on jopa 50 % gynekologisissa laparoskopiaprosesseissa. IOH liittyy haitallisiin lopputuloksiin, mukaan lukien leikkausalueen infektiot, lisääntynyt verenvuoto, sydän- ja verisuonikomplikaatiot, pitkittynyt toipuminen ja korkeammat terveydenhuoltokustannukset. Tarkka preoperatiivinen tunnistaminen potilaista, joilla on suuri riski IOH:lle, on ratkaisevan tärkeää kohdennettujen ennaltaehkäisevien toimenpiteiden toteuttamiseksi ja resurssien kohdentamisen optimoimiseksi.

Tavoite: Tämän tutkimuksen ensisijainen tavoite on kehittää ja validoida koneoppimismalli, joka hyödyntää preoperatiivisia kliinisiä indikaattoreita ennustamaan IOH:n esiintymistä erityisesti gynekologista laparoskopista leikkausta saavissa potilaissa.

Tutkimussuunnittelu: Tämä on monikeskuksellinen, prospektiivinen tapaus-kontrollitutkimus. Aineistoa kerätään prospektiivisesti osallistuvista sairaaloista vuosina 2026–2027.

Tekniset menetelmät:

Otoskoko: Perustuen arvioituun IOH:n esiintyvyyteen 40 % ja 24 ennustemuuttujaan, suunnitellaan vähintään 1500 osallistujan otoskoko varmistaakseen riittävän tehon mallin kehittämiseen ja validointiin.

Aineistonkeruu: Kliinistä aineistoa kerätään käyttäen sähköisiä potilastietojärjestelmiä (EMR). Sydämen lämpötilaa seurataan intraoperatiivisesti langattoman lämpötilanseurantajärjestelmän avulla.

Tilastollinen analyysi ja mallin kehittäminen: Aineistoanalyysi suoritetaan käyttäen SPSS (v25.0) ja R (v4.3.1). Aineisto jaetaan satunnaisesti harjoitus- (80 %) ja testijoukkoon (20 %). Vähimmäisabsoluuttinen kutistus- ja valintaoperaattori (LASSO) regressiota sovelletaan harjoitusjoukkoon piirteiden valintaa varten. Kuutta koneoppimisalgoritmia – tukivektorikone (SVM), logistinen regressio (LR), monikerroksinen perceptroni (MLP), satunnaismetsä (RF), äärimmäinen gradienttivahvistus (XGB) ja päätöspuu (DT) – kehitetään. Mallin hyperparametrit optimoidaan 10-kertaisen ristiinvalidointin avulla.

Mallin arviointi: Kaikkien mallien suorituskyky validoidaan itsenäisesti testijoukossa. Ensisijainen mittari mallien vertailuun ja valintaan on vastaanottajan toimintakäyrän alla oleva pinta-ala (AUC). Toissijaisia suorituskykymittareita ovat herkkyys, positiivinen ennustearvo (PPV), negatiivinen ennustearvo (NPV) ja F1-pisteet. Lopulliselle valitulle mallille optimaalinen katkaisupiste määritetään maksimoimalla Youdenin indeksi.

Eettiset näkökohdat: Tämä tutkimus toteutetaan kaikkien osallistuvien keskuksien institutionaalisten tarkastuslautakuntien/eettisten komiteoiden hyväksynnän jälkeen. Kaikilta osallistujilta hankitaan kirjallinen tietoon perustuva suostumus. Tutkimussuunnitelma rekisteröidään kliinisen tutkimuksen rekisteriin läpinäkyvyyden varmistamiseksi. Kaikkia osallistujien tietoja käsitellään tiukassa luottamuksessa ja asiaankuuluvien tietosuojamääräysten mukaisesti.

Odotetut tulokset: Tämän tutkimuksen odotetaan johtavan validoituun koneoppimismalliin, joka pystyy tarkasti ennustamaan IOH:n riskiä ennen gynekologista laparoskopista leikkausta. Keskeisten ennustetekijöiden tunnistaminen ja tämän mallin käyttöönotto pyrkivät helpottamaan personoitua ennaltaehkäisevää hoitoa, vähentämään IOH:n esiintyvyyttä ja parantamaan potilasturvallisuutta ja postoperatiivisia toipumistuloksia.

Opintotyyppi

Opintotyyppi

Kuvaa kliinisen tutkimuksen luonnetta. Tutkimustyyppejä ovat interventiotutkimukset (kutsutaan myös kliinisiksi kokeiksi), havaintotutkimukset (mukaan lukien potilasrekisterit) ja laajennettu pääsy.
Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

Ilmoittautuminen

Kliinisen tutkimuksen osallistujien määrä. "Odotettu" ilmoittautuminen on tavoitemäärä osallistujia, jonka tutkijat tarvitsevat tutkimukseen.
1000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Opiskeluyhteys

Sen henkilön nimi ja yhteystiedot, joka voi vastata kliiniseen tutkimukseen ilmoittautumiskysymyksiin. Jokaisella paikkakunnalla, jossa tutkimus suoritetaan, voi myös olla tietty yhteyshenkilö, joka voi paremmin vastata näihin kysymyksiin.

Opiskelupaikat

  • Kiina
    • Sichuan
      • Chengdu, Sichuan, Kiina, 610011
        • Chengdu Jinjiang District Women & Children Health Hospital
        • Ottaa yhteyttä:
        • Ottaa yhteyttä:
      • Chengdu, Sichuan, Kiina, 610011
        • Sichuan Jinxin Xinan Women & Children's Hospital
        • Ottaa yhteyttä:
      • Chengdu, Sichuan, Kiina, 611300
        • People ' s Hospital of Dayi County
        • Ottaa yhteyttä:
      • Chengdu, Sichuan, Kiina, 611532
        • Medical Center Hospital of QiongLai City
        • Ottaa yhteyttä:

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Kelpoisuusvaatimukset

Keskeiset vaatimukset, jotka ihmisten, jotka haluavat osallistua kliiniseen tutkimukseen, on täytettävä tai ominaisuudet, jotka heillä on oltava. Kelpoisuuskriteerit koostuvat sekä osallistumiskriteereistä (jotka vaaditaan, jotta henkilö voi osallistua tutkimukseen) että poissulkemisperusteista (jotka estävät henkilöä osallistumasta). Kelpoisuuskriteerityyppejä ovat muun muassa se, otetaanko tutkimukseen terveitä vapaaehtoisia, onko ikä- tai ikäryhmävaatimuksia vai sukupuolen mukaan rajoitettu.

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Tutkimuspopulaatio koostuu aikuisista naispotilaista, jotka käyvät läpi gynekologisen laparoskopisen leikkauksen useissa yhteistyössä olevissa sairaaloissa (mukaan lukien Chengdu Jinjiang District Maternal and Child Health Hospital jne.). Kaikkien osallistujien on täytettävä osallistumiskriteerit eivätkä saa täyttää mitään poissulkemisperusteita. Sen perusteella, putoako heidän leikkauksen aikainen ydinlämpötila (mitattuna langattomalla lämpötilanvalvontajärjestelmällä) alle 36,0 °C:n, potilaat luokitellaan joko "Hypotermiaryhmään" (tapaus) tai "Normotermiaryhmään" (kontrolli). Tämä on prospektiivinen tapaustutkimus.

Kuvaus

Osallistumiskriteerit:

  • Potilaat naispuolisia, ikä 18 vuotta tai enemmän.
  • Potilaat, joille on suunniteltu laparoskopia.

Poissulkemiskriteerit:

  • Esileikkauskehon lämpötila yli 37,5°C tai alle 36,0°C.
  • Aiempi kilpirauhasen vajaatoiminta tai liikatoiminta.
  • Potilaat, joilla on lämmönsäätelyhäiriöitä, kuten vakava infektio tai keskushermostohäiriöt.
  • Potilaat, jotka kieltäytyvät allekirjoittamasta tietoon perustuvaa suostumuslomaketta.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti

Ryhmä/Kohortti

Ryhmä tai alaryhmä havainnointitutkimuksen osallistujia, jonka biolääketieteelliset tai terveydelliset tulokset arvioidaan.
Hypotermiaryhmä
Tämä kohortti koostuu potilaista, jotka saavat intraoperatiivisen hypotermian (IOH) gynekologisen laparoskopisen leikkauksen aikana.
IOH määritellään ytimen lämpötilaksi (mitattuna langattomalla lämpötilan seurantajärjestelmällä), joka putoaa alle 36,0°C mihin tahansa aikaan leikkauksen aikana.
Normotermiaryhmä
Tämä kohortti koostuu potilaista, joiden perusruumiinlämpötila (mitattuna langattomalla lämpötilanseurantajärjestelmällä) pysyy tasolla 36,0°C tai sen yläpuolella koko gynekologisen laparoskopisen leikkauksen ajan, ja jotka eivät saa leikkauksen aikana hypotermiaa (IOH). Nämä potilaat toimivat tämän tutkimuksen vertailuryhmänä.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Kliinisen tutkimuksen protokollassa suunniteltu tulosmittaus, joka on tärkein toimenpiteen/hoidon vaikutuksen arvioinnissa. Useimmilla kliinisillä tutkimuksilla on yksi ensisijainen tulosmittaus, mutta joissakin on useampia kuin yksi.
Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Koneoppimismallin vastaanottajan toimintakäyrän (AUC) käyrän alla oleva pinta-ala leikkauksenaikaisen hypotermian ennustamiseksi
Aikaikkuna: Leikkauksen aikana
Ensisijainen lopputulos on kehitetyn koneoppimismallin erottelukyky intraoperatiivisen hypotermian (määritelty ydinlämpötilaksi < 36.0°C) esiintymisen ennustamisessa, mitattuna Vastaanottavan toimintakäyrän alapuolen (AUC) avulla, joka on arvioitu riippumattomalla testausjoukolle.
Leikkauksen aikana

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Kliinisen tutkimuksen protokollassa suunniteltu tulosmittaus, joka ei ole yhtä tärkeä kuin ensisijainen tulosmitta toimenpiteen vaikutuksen arvioinnissa, mutta joka on silti kiinnostava. Useimmissa kliinisissä tutkimuksissa on enemmän kuin yksi toissijainen tulosmitta.
Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Herkkyys
Aikaikkuna: Leikkauksen aikana
Tämä mittari arvioi mallin kykyä tunnistaa oikein ne potilaat, jotka todella saavat leikkaushypotermian (todellinen positiivisten osuus). Se lasketaan jakamalla todellisten positiivisten määrä todellisten positiivisten ja väärien negatiivisten summalla. Tämä mittari lasketaan mallin testausjoukolla.
Leikkauksen aikana
Positiivinen ennustearvo
Aikaikkuna: Leikkauksen aikana
Tämä mittari mittaa sitä, kuinka suuri osuus potilaista, joille malli ennustaa hypotermian kehittymistä, todellisuudessa kehittää sen. Se lasketaan todennettujen positiivisten tulosten määränä jaettuna todennettujen positiivisten ja väärien positiivisten tulosten summalla. Tämä mittari lasketaan mallin testausjoukolla.
Leikkauksen aikana
Negatiivinen ennustearvo
Aikaikkuna: Leikkauksen aikana
Tämä mittari mittaa mallin ennustamien potilaiden osuutta, jotka eivät kehity hypotermiaa ja pysyvät normotermisinä. Se lasketaan toisten negatiivisten tulosten lukumääränä jaettuna toisten negatiivisten ja väärien negatiivisten tulosten summalla. Tämä mittari lasketaan mallin testausjoukossa.
Leikkauksen aikana
F1-pistemäärä
Aikaikkuna: Leikkauksen aikana
Tämä mittari on tarkkuuden (positiivinen ennustearvo) ja herkkyyden (sensitiivisyys) harmoninen keskiarvo. Se tarjoaa yksittäisen pistemäärän, joka tasapainottaa molempia huomioita, erityisen hyödyllisenä, kun luokkajakauma on epätasainen. Tämä mittari lasketaan mallin testausjoukossa.
Leikkauksen aikana

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Sponsori

Organisaatio tai henkilö, joka käynnistää tutkimuksen ja jolla on valtuudet ja määräysvalta tutkimuksessa.
Chengdu Jinjiang Maternity and Child Health Hospital

Yhteistyökumppanit

Yhteistyökumppanit

Muu organisaatio kuin sponsori, joka tukee kliinistä tutkimusta. Tämä tuki voi sisältää rahoitukseen, suunnitteluun, toteutukseen, tietojen analysointiin tai raportointiin liittyviä toimia.
Sichuan Jinxin Xinan Women & Children's Hospital
People ' s Hospital of Dayi County
Medical Center Hospital of QiongLai City

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Yleiset julkaisut

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Arvioitu)

Opiskelun aloitus

Todellinen päivämäärä, jolloin ensimmäinen osallistuja otettiin mukaan kliiniseen tutkimukseen. "Odotettu" tutkimuksen aloituspäivä on päivämäärä, jonka tutkijat uskovat olevan tutkimuksen aloituspäivä.
Sunnuntai 1. maaliskuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Ensisijainen valmistuminen

Päivämäärä, jolloin viimeinen kliinisen tutkimuksen osallistuja tutkittiin tai jona hän sai intervention lopullisen datan keräämiseksi ensisijaista tulosmittausta varten. Tähän päivämäärään ei vaikuta se, päättyikö kliininen tutkimus protokollan mukaisesti vai lopetettiinko se. Kliinisissä tutkimuksissa, joissa on useampi kuin yksi ensisijainen tulosmitta ja eri päättymispäivämäärät, tämä termi viittaa päivämäärään, jolloin kaikkien ensisijaisten tulosmittausten tiedonkeruu on saatu päätökseen. "Odotettu" ensisijainen valmistumispäivä on päivämäärä, jonka tutkijat uskovat olevan tutkimuksen ensisijainen valmistumispäivä.
Sunnuntai 1. maaliskuuta 2026

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Opintojen valmistuminen

Päivämäärä, jolloin viimeinen kliinisen tutkimuksen osallistuja tutkittiin tai jona hän sai interventiota/hoitoa lopullisen datan keräämiseksi ensisijaisia ​​tulosmittauksia, toissijaisia ​​tulosmittauksia ja haittatapahtumia varten (eli viimeisen osallistujan viimeinen käynti). "Odotettu" tutkimuksen päättymispäivä on päivämäärä, jonka tutkijat uskovat olevan tutkimuksen päättymispäivä.
Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Ensimmäinen lähetetty

Päivämäärä, jolloin tutkimuksen sponsori tai tutkija ensimmäisen kerran toimitti tutkimustietueen ClinicalTrials.gov Ensimmäisen lähetyspäivän ja tietueen saatavuuden ClinicalTrials.gov-sivustolla (ensimmäinen julkaisupäivämäärä) välillä on yleensä muutaman päivän viive.
Perjantai 28. marraskuuta 2025

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Päivämäärä, jolloin tutkimuksen rahoittaja tai tutkija lähettää ensimmäisen kerran tutkimustietueen, joka on yhdenmukainen National Library of Medicine (NLM) -laadunvalvonnan (QC) tarkistuskriteereillä. Toimeksiantajan tai tutkijan on ehkä tarkistettava ja toimitettava tutkimustietue yhden tai useamman kerran, ennen kuin NLM laadunvalvontatarkastuksen kriteerit täyttyvät. Toimeksiantajan tai tutkijan vastuulla on varmistaa, että tutkimustietue on yhdenmukainen NLM laadunvalvontatarkastuskriteerien kanssa.
Sunnuntai 18. tammikuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Ensimmäinen Lähetetty

Päivämäärä, jolloin tutkimustietue oli ensimmäisen kerran saatavilla ClinicalTrials.gov -sivustolla National Library of Medicine (NLM) -laadunvalvontatarkastuksen (QC) tarkastuksen jälkeen. Tutkimuksen toimeksiantajan tai tutkijan tutkimustietueen toimittamisen ja ensimmäisen julkaisupäivän välillä on tyypillisesti muutaman päivän viive.
Tiistai 20. tammikuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Viimeisin päivitys julkaistu

Viimeisin päivämäärä, jolloin tutkimustietueen muutokset otettiin käyttöön osoitteessa ClinicalTrials.gov. Voi olla viive sen välillä, kun tutkimuksen sponsori tai tutkija on toimittanut muutokset ClinicalTrials.gov-sivustolle (viimeinen päivityksen lähetyspäivä) ja viimeisen päivityksen julkaisupäivämäärän välillä.
Tiistai 20. tammikuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Viimeisin päivämäärä, jolloin tutkimuksen rahoittaja tai tutkija on toimittanut tutkimustietueeseen muutoksia, jotka ovat yhdenmukaisia ​​National Library of Medicine (NLM) -laadunvalvonnan (QC) tarkistuskriteereillä. Toimeksiantajan tai tutkijan vastuulla on varmistaa, että tutkimustietue on yhdenmukainen NLM laadunvalvontatarkastuskriteerien kanssa.
Sunnuntai 18. tammikuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Viimeksi vahvistettu

Viimeisin päivämäärä, jolloin tutkimuksen rahoittaja tai tutkija vahvisti kliinisen tutkimuksen tiedot ClinicalTrials.gov-sivustolla oikeiksi ja ajantasaisiksi. Jos tutkimus, jonka rekrytointitila on rekrytointi; ei vielä rekrytoi; tai aktiivinen, ei rekrytointia ole varmistettu viimeisen 2 vuoden aikana, tutkimuksen rekrytointistatus näytetään tuntemattomana.
Torstai 1. tammikuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Avainsanat

Muut tutkimustunnusnumerot

Muut tutkimustunnusnumerot

Muut tunnisteet tai tunnusnumerot kuin NCT-numero, jotka tutkimuksen sponsori, rahoittaja tai joku muu on määrittänyt kliiniselle tutkimukselle. Nämä numerot voivat sisältää yksilöllisiä tunnisteita muista tutkimusrekistereistä ja National Institutes of Health -apurahojen numeroista.
  • 202501 (National Health Education Center Research Grant)

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

JOO

IPD-suunnitelman kuvaus

Tutkimuksessa raportoitujen tulosten taustalla olevat yksilöityjen osallistujien tiedot, tunnistetietojen poistamisen jälkeen (teksti, taulukot, kuvat ja liitteet), jaetaan. Tutkijoille, jotka esittävät metodologisesti pätevän ehdotuksen hyväksytyn ehdotuksen tavoitteiden saavuttamiseksi, myönnetään pääsy tietoihin. Ehdotukset tulee lähettää vastaavalle kirjoittajalle sähköpostitse. Pääsyn saamiseksi tietojen pyytäjien on allekirjoitettava tietojen käyttösopimus.

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Evästeasetukset

Käytämme evästeitä varmistaaksemme, että annamme sinulle parhaan kokemuksen verkkosivustollamme. Lisätietoja on tietosuoja- ja evästekäytännössämme. ...>>>Voit muuttaa asetuksiasi tai peruuttaa suostumuksesi milloin tahansa poistamalla evästeet verkkosivustoltasi tai tietokoneeltasi käytännössä kuvatulla tavalla. Hyväksy se ja valitse mieltymyksesi merkitsemällä vastaavat ruudut alla olevaan "Asetusten hallinta" -osioon. Lue huolellisesti käyttöehdot ennen kuin jatkat minkä tahansa tämän verkkosivuston osan käyttöä.
«Hallitse asetuksia