Koneoppimiseen perustuvien sepsisriskin ennakoivien mallien kehittäminen ja validointi potilailla, joilla on aivoverenvuoto tehohoitoyksiköissä: Retrospektiivinen kohorttitutkimus
Tehohoidon osastolla (ICU) olevilla potilailla, joilla on aivoverenvuoto (ICH), on lisääntynyt riski saada sepsis, mikä lisää merkittävästi kuolleisuutta ja terveydenhuollon taakkaa. Tällä hetkellä teho-osastolla ei ole tehokkaita työkaluja sepsiksen varhaiseen ennustamiseen ICH-potilailla. Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää luotettava ennustemalli käyttämällä koneoppimistekniikoita auttamaan lääkäreitä korkean riskin potilaiden varhaisessa tunnistamisessa ja helpottamaan oikea-aikaista puuttumista.
Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) IV -tietokanta (versio 2.2) on kansainvälinen tehohoidon osaamisen verkkotietokanta. Tämä tietokanta sisältää potilastietoja, jotka on kerätty Beth Israel Deaconess Medical Centerin teho-osastoilta vuosina 2008–2019. Se sisältää laajan tietojoukon 299 712 sairaalahoidosta ja 73 181 tehohoitopotilaasta.
eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD) sisältää tiedot yli 200 000 tehohoitopotilaan ottamisesta 139 367 yksittäiselle potilaalle 208 Yhdysvaltain sairaalassa vuosina 2014–2015, mikä tarjoaa arvokkaan resurssin tehohoidon tutkimukselle.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on luoda ja validoida useita koneoppimismalleja, joiden avulla voidaan ennustaa sepsiksen alkamista tehohoitopotilailla, joilla on ICH, ja tunnistaa malli, jolla on optimaalinen ennustekyky.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Interventio / Hoito
Yksityiskohtainen kuvaus
- Tiedonkeruu: Tässä tutkimuksessa käytettiin kahta julkista tietokantaa. Mallissa hyödynnettiin Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) IV -tietokannasta (versio 2.2) saatuja kliinisiä tietoja ja valittiin vastaavat potilaat ulkoiseen validointiin eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD) -tietokannasta. Tiedot ICH-potilaista poimittiin julkisesta MIMIC IV -tietokannasta, mukaan lukien lähtötilanteen ominaisuudet, kliiniset parametrit, terapeuttiset interventiot ja tulokset. Tiedot jaettiin satunnaisesti kahteen ryhmään, joista 70 % toimi koulutussarjana ja 30 % validointisarjana.
- Mallin kehittäminen: Ominaisuuden valinta suoritettiin Lasso-regression avulla erilaisten koneoppimismallien (kuten Random Forest, Logistic Regression ja Neural Networks) luomiseksi.
- Mallin validointi: Sisäisen validointijoukon lisäksi eICU-tietokannassa tehtiin myös ulkoinen validointi mallin yleistettävyyden testaamiseksi.
- Tilastollinen analyysi: Mallin ennustavaa suorituskykyä arvioitiin käyttämällä mittareita, joihin sisältyivät ROC-käyrän alla oleva pinta-ala (AUC), herkkyys ja spesifisyys.
- Kliinisen sovellettavuuden arviointi: Mallin kliininen käyttökelpoisuus arvioitiin käyttämällä päätöskäyräanalyysiä (DCA).
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Le Zhang, Doctor
- Puhelinnumero: 13973187150
- Sähköposti: zlzdzlzd@csu.edu.cn
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Ye Li, Doctor
- Puhelinnumero: 19967131289
- Sähköposti: 17670516318@163.com
Opiskelupaikat
-
-
Hunan
-
Changsha, Hunan, Kiina, 410008
- Le Zhang
-
Ottaa yhteyttä:
- Le Zhang
- Puhelinnumero: 13973187150
- Sähköposti: zlzdzlzd@csu.edu.cn
-
Ottaa yhteyttä:
- Ye Li
- Puhelinnumero: 19967131289
- Sähköposti: 17670516318@163.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 1. Diagnosoitu primaarinen aivoverenvuoto ICD-9/10-koodauksella.
- 2. Ikä 19-89 vuotta vanha.
Poissulkemiskriteerit:
- 1. Potilaat, jotka on otettu sairaalaan, mutta ei teho-osastolle.
- 2. Potilaat, joilta puuttuvat seurantatiedot tai epätäydelliset muuttujat.
- 3. Potilaat, joiden sairaalahoito on yli kuukauden.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
aivojen sisäinen verenvuoto
|
ei väliintuloa
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Sepsiksen esiintyminen
Aikaikkuna: 30 päivän kuluessa pääsystä
|
Sepsiksen esiintyminen
|
30 päivän kuluessa pääsystä
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- 53244021
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
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 .