Établissement et validation d'un modèle prédictif des hémorragies
Établissement et validation d'un modèle prédictif d'hémorragie après thrombolyse intraveineuse dans l'AVC ischémique aigu
Contexte : Les patients ayant subi un AVC ischémique aigu (AIS) sont à risque de transformation hémorragique (HT) après une thrombolyse intraveineuse. Bien qu'il existe un modèle d'évaluation des risques de transformation hémorragique après thrombolyse, il n'existe aucune preuve d'application clinique dans la population de la province du Guangdong. .
Objectif : vérifier l'effet d'application clinique du modèle d'évaluation des risques existant pour la transformation de l'hémorragie après thrombolyse dans la population locale ; pour améliorer le modèle de prédiction existant et vérifier la valeur prédictive de l'HT après thrombolyse intraveineuse.
Méthodes : (1) Collecter en continu des patients AIS qui ont reçu une thrombolyse intraveineuse dans notre hôpital de janvier 2014 à décembre 2020 pour vérifier les effets de l'application clinique de trois modèles existants (HAT, SIT-sICH, THRIVE) sur la transformation hémorragique. Recueillez les informations de base et de transformation des saignements dans les 7 jours suivant la thrombolyse et utilisez la courbe ROC, la courbe d'étalonnage, la sensibilité et la spécificité pour évaluer l'effet de prédiction. Un modèle de régression logistique a été utilisé pour construire un modèle de prédiction HT amélioré basé sur le principe AIC ; (2) Collecte continue de patients AIS ayant reçu une thrombolyse intraveineuse dans deux hôpitaux locaux de janvier 2021 à décembre 2022 pour vérification interne et externe.
Résultats attendus : (1) Évaluer la valeur d'application clinique du modèle de prédiction existant chez les patients AIS locaux avec thrombolyse intraveineuse ; (2) Développer un modèle d'évaluation des risques modifié adapté à la transformation de l'hémorragie après thrombolyse intraveineuse chez les patients atteints de SIA dans la région de Guangdong, et évaluer le risque de manière précoce. Fournir une garantie pour le diagnostic clinique et le traitement.
Aperçu de l'étude
Statut
Statut
Les conditions
Les conditions
Intervention / Traitement
Intervention / Traitement
Description détaillée
Type d'étude
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Inscription
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
Coordonnées de l'étude
- Nom: Xie Xiaohua, master
- Numéro de téléphone: +86 13560779836
- E-mail: 13560779836@163.com
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Yang Jie, master
- Numéro de téléphone: 15805605793
- E-mail: 1029784141@qq.com
Lieux d'étude
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-
Guangdong
-
Shenzhen, Guangdong, Chine, 518035
- Shenzhen Second People's Hospital
-
Contact:
- Xie Xiaohua, master
- Numéro de téléphone: 13560779836
- E-mail: 13560779836@163.com
-
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Shenzhen
-
Guandong, Shenzhen, Chine, 518035
- China
-
Contact:
- Xie Xiaohua, master
- Numéro de téléphone: 13560779836
- E-mail: 13560779836@163.com
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Âge ≥ 18 ans ;
- Temps d'apparition <4,5 heures ;
- Répondre aux critères de diagnostic des directives chinoises pour le diagnostic et le traitement de l'AVC ischémique aigu 2018, et avoir été examiné par TDM/IRM simple de la tête, et l'AVC hémorragique est exclu par TDM de la tête ;
- Patients AIS recevant une thrombolyse intraveineuse.
Critère d'exclusion:
- Les principales données cliniques sont incomplètes ;
- Patients traités par thrombolyse intra-artérielle ou thrombectomie interventionnelle ;
- Patients présentant un accident ischémique transitoire ;
- Ceux qui refusent de participer à cette recherche.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cas uniquement
- Perspectives temporelles: Transversale
Nombre de groupes / cohortes
Cohortes et interventions
Groupe / CohorteGroupe / Cohorte |
Intervention / TraitementIntervention / Traitement |
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Patients ayant subi un AVC ischémique aigu
Le premier consiste à vérifier l'effet d'application des modèles de prédiction des hémorragies thrombolytiques intraveineuses (HAT, SIT-sICH, THRIVE) dans la population d'AVC ischémiques aigus dans la province du Guangdong, et à vérifier les effets d'application clinique des modèles de prédiction existants.
Deuxièmement, analysez la valeur prédictive des indicateurs cliniques, optimisez les scores HAT, SIT-sICH et THRIVE, construisez un modèle de prédiction HT amélioré, et optimisez et améliorez le modèle de prédiction existant.
Le troisième consiste à appliquer le modèle de prédiction HT amélioré à la clinique, à collecter des données cliniques de manière prospective, à évaluer l'effet de prédiction du modèle et à évaluer l'effet d'application clinique du modèle de prédiction amélioré.
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Le premier consiste à vérifier l'effet d'application des modèles de prédiction des hémorragies thrombolytiques intraveineuses (HAT, SIT-sICH, THRIVE) dans la population d'AVC ischémiques aigus dans la province du Guangdong, et à vérifier les effets d'application clinique des modèles de prédiction existants.
Deuxièmement, analysez la valeur prédictive des indicateurs cliniques, optimisez les scores HAT, SIT-sICH et THRIVE, construisez un modèle de prédiction HT amélioré, et optimisez et améliorez le modèle de prédiction existant.
Le troisième consiste à appliquer le modèle de prédiction HT amélioré à la clinique, à collecter des données cliniques de manière prospective, à évaluer l'effet de prédiction du modèle et à évaluer l'effet d'application clinique du modèle de prédiction amélioré.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Construire un modèle de prédiction HT
Délai: 1er mars 2021 au 1er mars 2022
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Recueillez les informations de base et de transformation des saignements dans les 7 jours suivant la thrombolyse et utilisez la courbe ROC, la courbe d'étalonnage, la sensibilité et la spécificité pour évaluer l'effet de prédiction.
Utiliser le modèle de régression logistique pour créer un modèle de prédiction HT amélioré basé sur les principes AIC
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1er mars 2021 au 1er mars 2022
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Parrainer
Les enquêteurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Xie Xiaohua, master, Director of Nursing
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Anticipé)
Début de l'étude
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement primaire
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Achèvement de l'étude
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Première publication
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour publiée
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
Autres numéros d'identification d'étude
- 20203357004
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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