Un modèle d'intelligence artificielle pour la durée des soins intensifs du séjour, les résultats neurologiques et l'estimation des coûts après réanimation cardiopulmonaire: une étude de cohorte.
30 septembre 2025 mis à jour par: Nıgar Kangarlı, Bezmialem Vakif University
Un modèle d'intelligence artificielle pour la durée des soins intensifs du séjour, les résultats neurologiques et l'estimation des coûts après réanimation cardiopulmonaire: une étude de cohorte
L'étude vise à affronter les patients inscrits à l'unité de soins intensifs de l'hôpital de l'Université de Bezmialem Vakıf après une réanimation de vitesses cardiaques successive d'octobre 2010 à septembre 2025.
L'objectif est de déterminer la durée du séjour dans la réanimation, les résultats cliniques neurologiques et les coûts de ces patients à la sortie du ministère.
Toutes ces données sont destinées à être évaluées par intelligence artificielle pour évaluer un modèle prédictif.
Aperçu de l'étude
Statut
Pas encore de recrutement
Intervention / Traitement
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
5000
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
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
Les patients de plus de 18 ans après une réanimation cardiopulmonaire réussie avec un ROSC enregistré à l'unité de soins intensifs de l'hôpital de l'Université Bezmialem Vakıf d'octobre 2010 à septembre 2025 seront inclus dans la réseaux.
La description
Critères d'inclusion:
- Âge> 18 ans
- Réanimation cardiopulmonaire successive
- Admission d'au moins 1 heure à l'USI après le retour de la circulation spontanée (ROSC)
Critères d'exclusion:
- Âge <18 ans
- > 80% de données manquantes dans les dossiers des patients
- patients sans ROSC
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 |
|---|---|
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Âge> 18 ans patients après une réanimation cardiopulmonaire réussie observée dans la réanimation
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Les données des patients après la ruchaion successive seront évaluées par des programmes d'apprentissage automatique.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Programme de python d'apprentissage automatique
Délai: 3 mois
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La base de données créée sera analysée à l'aide d'un algorithme d'intelligence artificielle d'apprentissage automatique avec le langage de programmation Python.
Après avoir traité des données manquantes et incomplètes par intelligence artificielle, la base de données sera divisée en deux parties: la formation du modèle et la validation du modèle.
Des données significatives seront sélectionnées grâce à la formation du modèle, et un modèle de prédiction sera construit en fonction de ces données.
Pour augmenter l'interprétabilité du modèle de prédiction et aider les utilisateurs à comprendre comment et pourquoi certaines prédictions sont faites, l'algorithme d'explications additifs de Shapley (Shap) sera utilisé.
Dans l'apprentissage automatique, la technique de forme est utilisée pour interpréter les processus décisionnels des modèles d'apprentissage automatique complexes.
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3 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
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 (Estimé)
1 octobre 2025
Achèvement primaire (Estimé)
1 décembre 2025
Achèvement de l'étude (Estimé)
1 décembre 2025
Dates d'inscription aux études
Première soumission
30 septembre 2025
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
30 septembre 2025
Première publication (Estimé)
7 octobre 2025
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimé)
7 octobre 2025
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
30 septembre 2025
Dernière vérification
1 septembre 2025
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- Nkangarli002
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
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