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

Development and Validation of an Interpretable Machine Learning Model for Predicting Venous Thromboembolism（VTE）in Intensive Care Unit (ICU) Patients

maanantai 18. toukokuuta 2026 päivittänyt: Weiwei Wu, Beijing Tsinghua Chang Gung Hospital

Venous thromboembolism remains a leading cause of preventable mortality in intensive care unit (ICU) patients. Existing risk-stratification tools were developed in general medical populations and lack ICU-specific predictors. This study was to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model to predict VTE in ICU patients.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Valmis

Ehdot

Interventio / Hoito

Muut: ei väliintuloa

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Todellinen)

12061

Yhteystiedot ja paikat

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

Opiskelupaikat

Kiina
- Beijing Municipality
  - Beijing, Beijing Municipality, Kiina, 102218
    - Beijing Tsinghua Changgung 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
Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Patients admitted to ICU were included in the study cohort from January 2022 to October 2025. Inclusion criteria were: (1) age ≥18 years; (2) ICU length of stay ≥48 hours; (3) only the first ICU admission per patient was retained. Exclusion criteria were: (1) VTE diagnosed prior to ICU admission; (2) VTE diagnosed within 24 hours of ICU admission; (3) >20% missing values in key variables. The final cohort comprised 12,061 patients, of whom 587 (4.9%) developed VTE during ICU hospitalization.

Kuvaus

Inclusion Criteria:

age ≥18 years;
ICU length of stay ≥48 hour
the first ICU admission

Exclusion Criteria:

VTE diagnosed prior to ICU admission
VTE diagnosed within 24 hours of ICU admission
>20% missing values in key variables

Opintosuunnitelma

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

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus	Aikaikkuna
validate an interpretable machine learning (ML) model to predict VTE in ICU patients Aikaikkuna: the first day after the patients leaf ICU	the first day after the patients leaf ICU

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Beijing Tsinghua Chang Gung Hospital

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)

Lauantai 1. tammikuuta 2022

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Keskiviikko 31. joulukuuta 2025

Opintojen valmistuminen (Todellinen)

Keskiviikko 31. joulukuuta 2025

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Tiistai 12. toukokuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 18. toukokuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Tiistai 19. toukokuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)