Modèle d'IA basé sur les données cliniques pour la prédiction de la mortalité après fracture de la hanche
Développement d'un modèle d'IA basé sur des données cliniques pour prédire les taux de mortalité à 30 jours et à 1 an après une chirurgie de fracture de la hanche : une étude de cohorte rétrospective
Les fractures de la hanche sont une cause majeure de morbidité et de mortalité, en particulier chez les patients âgés. La prédiction précise de la mortalité postopératoire est essentielle pour la stratification des risques et la prise de décision clinique. Les systèmes de notation traditionnels, tels que le score de fracture de la hanche de Nottingham, présentent des limites pour saisir les relations complexes et non linéaires entre les variables cliniques.
Cette étude de cohorte rétrospective vise à développer et valider un modèle basé sur l'intelligence artificielle pour prédire la mortalité à 30 jours chez les patients subissant une chirurgie de fracture de la hanche. Les données cliniques et de laboratoire d'environ 1000 patients opérés entre le 1er janvier 2022 et le 1er décembre 2025 seront extraites des dossiers de santé électroniques. Les variables incluent les caractéristiques démographiques, les comorbidités, les paramètres de laboratoire, les données périopératoires et les complications postopératoires.
La performance du modèle d'intelligence artificielle sera évaluée et comparée aux systèmes de notation de risque conventionnels. L'étude cherche à déterminer si les approches basées sur l'IA peuvent offrir une précision prédictive améliorée pour la mortalité postopératoire chez les patients atteints de fracture de la hanche.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Ankara, Turquie (Türkiye), 06200
- Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
Cette population d'étude est constituée de patients adultes ayant subi un traitement chirurgical pour des fractures de la hanche dans un hôpital universitaire de soins tertiaires en oncologie entre le 1er janvier 2022 et le 1er décembre 2025. La cohorte est dérivée rétrospectivement des dossiers médicaux électroniques et comprend environ 1000 patients.
La population comprend des individus aux caractéristiques démographiques, comorbidités et profils de risque périopératoires variés. Les données cliniques englobent les informations démographiques, l'état fonctionnel et cognitif de base, les comorbidités, les paramètres de laboratoire, les variables peropératoires et les complications postopératoires.
Les patients atteints de malignité et ceux subissant une chirurgie de révision sont exclus. La population d'étude représente une cohorte clinique en conditions réelles utilisée pour développer et valider un modèle basé sur l'intelligence artificielle pour prédire la mortalité postopératoire à 30 jours après une chirurgie de fracture de la hanche.
La description
Critères d'inclusion :
Patients ayant subi un traitement chirurgical pour une fracture de la hanche entre le 1er janvier 2022 et le 1er décembre 2025 Âge ≥18 ans Disponibilité de données démographiques, cliniques et de laboratoire complètes dans le système de dossier de santé électronique Suivi à 30 jours ou statut de mortalité documenté
Critères d'exclusion :
Patients atteints de malignité Patients subissant une chirurgie de révision de la hanche Patients avec des données cliniques ou de laboratoire clés manquantes ou incomplètes nécessaires à l'analyse Patients avec un statut de mortalité à 30 jours indisponible ou non documenté
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Mortalité postopératoire à 30 jours
Délai: 30 jours après l'opération et 1 an plus tard
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Mortalité toutes causes confondues survenant dans les 30 jours suivant une chirurgie de fracture de la hanche, déterminée à partir des dossiers hospitaliers et des données de santé électroniques.
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30 jours après l'opération et 1 an plus tard
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Collaborateurs et enquêteurs
Publications et liens utiles
Publications générales
- Ju M, Lee S, Marvich HM, Lin S. Accessing Alkoxy Radicals via Frustrated Radical Pairs: Diverse Oxidative Functionalizations of Tertiary Alcohols. J Am Chem Soc. 2024 Jul 24;146(29):19696-19703. doi: 10.1021/jacs.4c07125. Epub 2024 Jul 16.
- Wanchaijiraboon P, Sainamthip P, Teeyapun N, Luangdilok S, Poovorawan Y, Wanlapakorn N, Tanasanvimon S, Sriuranpong V, Susiriwatananont T, Zungsontiporn N, Pakvisal N. Safety Following COVID-19 Booster Vaccine with BNT162b2 Compared to mRNA-1273 in Solid Cancer Patients Previously Vaccinated with ChAdOx1 or CoronaVac. Vaccines (Basel). 2023 Feb 3;11(2):356. doi: 10.3390/vaccines11020356.
- Gonzalez Martinez J, Chen JJ, Aung T, Constantine T, Gonzalez-Martinez JA. Comparative Feasibility and Complication Analyses of Extraoperative (Bedside) Removal of Stereo-Electroencephalography Electrodes. Stereotact Funct Neurosurg. 2025;103(5):302-311. doi: 10.1159/000545984. Epub 2025 Apr 23.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2025-12/209
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