Tulehdusmarkkerien ja Doppler-parametrien rooli myöhään alkaneessa sikiön kasvun rajoituksessa: koneoppimismenetelmä
torstai 4. heinäkuuta 2024 päivittänyt: Can Ozan Ulusoy, Ankara Etlik City Hospital
Sikiön kasvun rajoitus (FGR) on vakava raskauden komplikaatio, joka voi johtaa erilaisiin haitallisiin seurauksiin.
Se luokitellaan varhaiseen (ennen 32 viikkoa) ja myöhäiseen alkamiseen (32 viikon jälkeen), ja myöhäiseen alkamiseen liittyy pitkäaikaisia riskejä, kuten hypoksemia ja kehitysviiveet.
Tutkimus keskittyy tulehduksen rooliin FGR:ssä ja esittelee uusia veren merkkiaineita ymmärtämisen ja diagnoosin parantamiseksi.
Se käsittelee myös edistyneiden diagnostisten työkalujen käytön haasteita vähän resursseja vaativissa olosuhteissa ja tutkii koneoppimisen käyttöä FGR:n ennustamisessa tulehduksellisten markkerien perusteella. Se korostaa tekoälyn potentiaalia näiden haasteiden voittamisessa.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Aktiivinen, ei rekrytointi
Yksityiskohtainen kuvaus
Sikiön kasvun rajoitus (FGR), joka tunnetaan myös nimellä kohdunsisäinen kasvun rajoitus, on yleinen raskauden komplikaatio, jolla voi olla negatiivisia tuloksia vastasyntyneille.
Taudin syyt ovat erilaisia, mukaan lukien geneettiset tekijät, äidin tulehdukset, infektiot ja muut sairaudet.
FGR luokitellaan sen alkamisen perusteella: varhain alkava FGR tapahtuu ennen 32 raskausviikkoa, kun taas myöhään alkava tapahtuu 32 viikon jälkeen.
Myöhään alkava FGR, vaikka se on vähemmän riski perinataalisissa komplikaatioissa kuin varhain alkava, liittyy lisääntyneeseen hypoksemian ja hermoston kehityksen viivästysten riskiin.
Diagnoosi perustuu ensisijaisesti ultraäänimittauksiin ja tiettyjen valtimoiden Doppler-virtausanalyysiin.
Tutkimus korostaa myöhään alkaneen FGR:n diagnosoinnin ja hallinnan monimutkaisuutta ja korostaa epäselviä patofysiologisia mekanismeja.
Se ehdottaa tulehdusprosessien ja uusien merkkiaineiden, kuten systeemisen immuunitulehdusindeksin (SII), systeemisen tulehdusvasteindeksin (SIRI) ja neutrofiilien prosenttiosuuden albumiinisuhteen (NPAR) tutkimista FGR:n ymmärtämiseksi.
Nämä markkerit mitataan helposti verikokeilla ja ovat merkittäviä useissa sairauksissa.
Tekstissä käsitellään myös edistyneiden diagnostisten menetelmien soveltamisen haasteita matalan tulotason maissa, jotka johtuvat kehittyneiden laitteiden tarpeesta, toisin kuin tekoälyn ja koneoppimismallien saatavuus Internetin kautta.
Tutkimuksen tavoitteena oli arvioida tulehduksellisten prosessien vaikutusta myöhään alkavaan FGR:ään analysoimalla NPAR-arvoa yhdessä muiden markkereiden kanssa ja arvioimalla niiden ennustearvoa koneoppimisalgoritmeilla.
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Todellinen)
240
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskelupaikat
-
-
Yenimahalle
-
Ankara, Yenimahalle, Turkki, 06170
- Etlik City Hospital
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Joo
Näytteenottomenetelmä
Todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Tässä tutkimuksessa on mukana 240 raskausviikkoa 32–37 raskausviikkoa olevaa potilasta, jotka vietiin perinatologian klinikalle, terveysministeriö, Etlik City Hospital, Ankara/Turkki vuosina 2023–2024.
Pään ja lonkan pituutta ensimmäisen kolmanneksen aikana käytettiin raskauden iän vahvistamiseen.
Tutkimukseen osallistuneista potilaista 120 potilasta, joilla on diagnosoitu myöhään alkanut FGR ja 120 potilasta, joilla on kehittyviä sikiöitä gestaatioiän mukaan, sisällytetään vertailuryhmään.
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 18-45 vuotiaana
- Saatiin raskausseuranta päätökseen keskuksessamme
- Raskaana olevat naiset, joiden tietoihin pääsee käsiksi
- Yksittäiset raskaudet ilman muita systeemisiä äidin liitännäissairauksia kuin FGR
Poissulkemiskriteerit:
- Useita raskauksia
- Äidin sairaus
- Sikiön synnynnäiset ja kromosomipoikkeamat
- Krooninen huumeiden, alkoholin ja tupakan käyttö
- Mukana raskauden lisäkomplikaatiot seurannan aikana
- Tapaukset, joiden tietoihin ei pääse käsiksi
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 |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Raskaana olevat naiset, joilla on sikiön kasvurajoituksia
Mukana on 120 potilasta, joilla diagnosoidaan myöhään alkanut sikiön kasvun rajoitus.
|
FGR-diagnoosi tehtiin seuraavien Delphi-kriteerien mukaisesti.
EFW
Laboratorioarvot mitattiin FGR-diagnoosin aikana (raskausviikon 32 ja 37 välillä). Hemoglobiinin (g/dl), leukosyyttien (103/μL), monosyyttien (103/μL), lymfosyyttien (103/μL), neutrofiilien (103/μL), verihiutaleiden (103/μL) ja albumiinin (g/dl) arvioinnin jälkeen ), tulehdusarvot laskettiin seuraavasti: ;
|
|
Terveet raskaudet
Kehittyvien sikiöiden vertailuryhmään sisällytetään 120 potilasta raskausiän mukaan.
|
FGR-diagnoosi tehtiin seuraavien Delphi-kriteerien mukaisesti.
EFW
Laboratorioarvot mitattiin FGR-diagnoosin aikana (raskausviikon 32 ja 37 välillä). Hemoglobiinin (g/dl), leukosyyttien (103/μL), monosyyttien (103/μL), lymfosyyttien (103/μL), neutrofiilien (103/μL), verihiutaleiden (103/μL) ja albumiinin (g/dl) arvioinnin jälkeen ), tulehdusarvot laskettiin seuraavasti: ;
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tietojen arviointi
Aikaikkuna: 1 kuukauden sisällä tiedonkeruusta
|
Selvittää demografisten tietojen ja raskausajan tulehdusindeksien tilastollinen korrelaatio sikiön kasvun hidastumiseen SPSS-ympäristössä liittyvien diagnostisten ultraäänimittausten (sikiön biometriset mittaukset ja sikiön doppler-löydökset) kanssa ja paljastaa suhteen tärkeys.
|
1 kuukauden sisällä tiedonkeruusta
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Koneoppimisen mallinnus
Aikaikkuna: 1 kuukauden sisällä tiedoista tietojen analysoinnin jälkeen
|
RandomForestClassifier-luokkaluokitusmallia kehitetään siirtämällä tiedot SPSS-ympäristöstä Python-ympäristöön.
Koneoppimisjärjestelmän mallinnusta kehitetään, jossa malli oppii koulutusjoukosta potilastietojen avulla ja käyttää tätä tietoa tulevaisuuden tietojen ennustamiseen.
|
1 kuukauden sisällä tiedoista tietojen analysoinnin jälkeen
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
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 (Todellinen)
Keskiviikko 31. tammikuuta 2024
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Lauantai 6. heinäkuuta 2024
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Lauantai 20. heinäkuuta 2024
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Sunnuntai 7. huhtikuuta 2024
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Tiistai 16. huhtikuuta 2024
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Torstai 18. huhtikuuta 2024
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Maanantai 8. heinäkuuta 2024
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Torstai 4. heinäkuuta 2024
Viimeksi vahvistettu
Maanantai 1. heinäkuuta 2024
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- AEŞH-BADEK-2024-43
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
IPD-suunnitelman kuvaus
Sairaalan politiikan vuoksi tietoja ei voi jakaa.
Tarvittaessa voidaan kuitenkin ottaa yhteyttä päätutkijaan.
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 .