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Modèle d'avertissement de risque de délire postopératoire et de dysfonctionnement cognitif à long terme chez les patients âgés

30 mars 2025 mis à jour par: Xuanwu Hospital, Beijing

Modèle d'avertissement de risque de délire postopératoire et de dysfonctionnement cognitif à long terme chez les patients âgés, basé sur un algorithme de réseau neuronal évolutif autonome

L'incidence du délire postopératoire chez les patients âgés est élevée, ce qui peut entraîner des troubles neurocognitifs postopératoires à long terme. Ses facteurs de risque élevés ne sont pas encore clairs. À l'heure actuelle, il existe un manque de technologies de diagnostic précoce et d'alarme pour les troubles neurocognitifs périopératoires, ce qui ne permet pas une intervention précoce et un traitement efficace. Grâce à l'intelligence artificielle et à un algorithme de réseau neuronal évolutif de manière autonome, en s'appuyant sur des données cliniques multi-sources, nous avons exploré l'utilisation du réseau bayésien pour optimiser le système de prise de décision en matière d'anesthésie dans le cadre d'une récupération améliorée après une intervention chirurgicale, et avons établi un modèle de prédiction des risques pour les événements critiques périopératoires. On s'attend à ce que cette méthode aide également à établir un modèle de prédiction du risque de délire postopératoire et de troubles neurocognitifs postopératoires à long terme. Ce projet prévoit de collecter les paramètres sensibles périopératoires de l'appareil d'anesthésie, du moniteur multiparamétrique, du moniteur EEG, de l'IRMf et du système HIS, pour explorer le processus d'évolution des caractéristiques des données par fusion de fonctionnalités. délire à partir de données cliniques massives grâce à la sélection de caractéristiques, pour explorer les facteurs de risque élevés de troubles neurocognitifs postopératoires à long terme se développant à partir du délire postopératoire. Enfin, grâce à une analyse intelligente multicentrique, le modèle de prédiction du risque de délire postopératoire et de troubles neurocognitifs postopératoires à long terme sera construit.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

Ce projet vise à collecter et identifier les données de surveillance clinique de l'appareil d'anesthésie, du moniteur multiparamétrique et du moniteur des fonctions cérébrales sur la base de la précédente série d'études de l'équipe sur la protection des fonctions cognitives des patients âgés en période périopératoire et de la recherche sur le suivi et l'avertissement des les cas de maladies graves et les services d’aide à la décision basés sur l’intelligence artificielle. Les données cliniques HIS et les données d'imagerie IRMf classées et suivies ont été intégrées pour former un vaste ensemble de données liées à la fonction cognitive périopératoire des patients âgés. Basé sur les informations de diagnostic clinique des pNCD et les informations de diagnostic d'imagerie IRMf, un système de prédiction des événements indésirables cérébraux capable d'extraire intelligentement des informations cliniques clés et d'alerte précoce en temps réel a été établi en utilisant des technologies clés telles que le contrôle de la qualité des données, la collecte et l'identification en temps réel. de données de surveillance clinique multi-sources et de prédiction des événements indésirables par intelligence artificielle.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

10000

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Sauvegarde des contacts de l'étude

  • Nom: xia li li
  • Numéro de téléphone: +86818810616341
  • E-mail: 935496838@qq.com

Lieux d'étude

  • Chine
      • Beijing, Chine, 100053
        • Recrutement
        • Xuanwu Hospital, Capital Medical University
        • Contact:
          • Lei Zhao, Doctor's
          • Numéro de téléphone: +8613811035886
          • E-mail: zhaoalei@sina.com
        • Contact:
          • Lixia Li, Master's
          • Numéro de téléphone: +86818810616341
          • E-mail: 935496838@qq.com

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Patients âgés de ≥65 ans ayant subi une anesthésie chirurgicale

La description

Critère d'intégration:

  • Patients âgés de ≥ 65 ans ayant subi une anesthésie chirurgicale ; Signer le consentement éclairé

Critère d'exclusion:

  • Incapacité de réaliser une évaluation de la fonction cognitive ; Analphabétisme, déficience auditive ou déficience visuelle ; Il a des antécédents d'épilepsie, de dépression, de schizophrénie, de maladie d'Alzheimer et d'autres maladies psychiatriques et neurologiques.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
délire postopératoire (POD) et trouble neurocognitif postopératoire (pNCD)
Le délire (échelle CAM) a été évalué 7 jours après la chirurgie et divisé en groupes POD et non POD ; l'un des scénarios ci-dessus indiquait un délire postopératoire ; les patients du groupe POD ont été évalués pour la fonction cognitive 1 mois et 12 mois après la chirurgie pour déterminer si une pNCD s'était produite. Les patients du groupe POD ont été divisés en sous-groupes pNCD et sous-groupes non-PNCD, et la collecte de données EEG et l'IRMf ont été effectuées.
Autre: aucune intervention
il s'agit d'une étude d'observation, pas d'intervention

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Dépistage des facteurs de risque de dysfonctionnement cognitif périopératoire
Délai: 2024.4.1-2027.12.31
La technique de sélection des caractéristiques de l'intelligence artificielle a été utilisée pour filtrer et analyser les données d'un vaste ensemble de données de soins cliniques après fusion. Les facteurs de risque présentant la probabilité la plus élevée d'apparition d'un PND peuvent être examinés à partir d'un grand nombre de caractéristiques, en examinant les facteurs de risque qui ont la corrélation la plus élevée avec la probabilité d'apparition d'un POD, combinée à la comparaison des données d'imagerie IRMf de différents groupes de patients POD de grande taille avec conversion à long terme en groupe pNCD et en groupe non-PNCD, le mécanisme du réseau cérébral et les facteurs de risque périopératoires élevés de la conversion du POD en dysfonctionnement cognitif à long terme ont été explorés plus en détail.
2024.4.1-2027.12.31
Établir un système de prédiction des événements indésirables liés aux fonctions cérébrales
Délai: 2025.1.1-2027.12.31
Les données de surveillance des patients chirurgicaux contiennent une grande quantité d’informations médicales, et l’analyse et la modélisation des données peuvent fournir une alerte précoce et une intervention efficaces. Le projet vise à adopter l'extraction et l'analyse des caractéristiques temps-fréquence EEG, l'analyse des micro-états EEG et l'analyse du réseau cérébral, et à adopter une technologie de fusion de caractéristiques pour fusionner diverses caractéristiques en caractéristiques unifiées des patients. Sur cette base, un modèle de prédiction des événements indésirables liés aux fonctions cérébrales basé sur un algorithme d'adaptation de domaine a été construit pour réaliser un suivi en temps réel, un diagnostic précoce et une alerte précoce du délire postopératoire et du dysfonctionnement cognitif à long terme chez les patients âgés.
2025.1.1-2027.12.31

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Xuanwu Hospital, Beijing

Collaborateurs

Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences

Les enquêteurs

  • Chaise d'étude: lei zhao, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
  • Chercheur principal: yong yang, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences
  • Chercheur principal: yi an, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
  • Chercheur principal: xia li li, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
  • Chercheur principal: yang liu, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
  • Chercheur principal: yi shu yang, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing

Publications et liens utiles

La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.

Publications générales

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

30 juillet 2024

Achèvement primaire (Estimé)

31 décembre 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 décembre 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

15 mai 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

15 mai 2024

Première publication (Réel)

21 mai 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

3 avril 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

30 mars 2025

Dernière vérification

1 mars 2025

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 62376168

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

produit fabriqué et exporté des États-Unis.

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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