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Research on Respiratory Support Decision-Making for Mechanically Ventilated ICU Patients Based on a Physiological World Model

16 septembre 2026 mis à jour par: Jialin Liu, Ruijin Hospital

Mechanical ventilation is essential for ICU patients with respiratory failure, yet ventilator adjustment and weaning decisions remain experience-dependent and highly variable. Current single-point metrics such as the oxygenation index cannot distinguish true recovery from support-dependent stability-the same oxygenation level may reflect either. This study uses EHR data from 4,232 invasively ventilated ICU patients at Ruijin Hospital (2016-2026) to develop LAVENT, a deep learning-based physiological world model of respiratory dynamics. LAVENT learns the co-evolution of patient physiology and respiratory support, generates 96-hour multivariate trajectories under candidate FiO₂/PEEP settings, and compares alternative ventilation strategies within the same patient state. External validation uses the MIMIC-IV database (n = 29,899). This retrospective observational study uses only existing EHR data, with no prospective intervention or biospecimen collection.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Description détaillée

Mechanical ventilation is the cornerstone of life support for critically ill patients with respiratory failure in the ICU. However, adjustments to ventilator settings and decisions regarding weaning remain highly dependent on clinical experience, resulting in substantial inter-clinician variability. A fundamental limitation of current practice is that commonly used single-point metrics-such as the oxygenation index-cannot reliably reflect a patient's true recovery state across different levels of respiratory support. The same oxygenation level may indicate genuine recovery in a patient on low support, or persistent respiratory failure masked by high ventilatory support. This conflation of "true recovery" with "support-dependent stability" is a major contributor to weaning failure and delayed extubation.

To address this challenge, this study will leverage electronic health record (EHR) data from ICU patients who received invasive mechanical ventilation at Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, between 2016 and 2026 (RuiICU-P1 cohort, n = 4,232), to develop a deep learning-based physiological world model of respiratory dynamics (LAVENT). The model is designed to: (1) learn the co-evolutionary dynamics between a patient's physiological state and respiratory support; (2) generate 96-hour multivariate clinical trajectories given the current patient state and candidate ventilator settings (FiO₂, PEEP); and (3) compare the differential clinical outcomes of alternative ventilator adjustment strategies within the same patient state. External validation will be performed using the public MIMIC-IV database (n = 29,899) to assess model transferability across healthcare systems.

This is a retrospective, observational study using only existing EHR data, without any prospective patient intervention, additional examinations, or biospecimen collection.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

4232

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

Lieux d'étude

    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Chine, 200025
        • Ruijin hospital
        • Contact:

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

18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Adult ICU patients (≥18 years) who received invasive mechanical ventilation at the Department of Critical Care Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, between January 2016 and June 2026.

La description

Inclusion Criteria:

  • Inclusion criteria:
  • age ≥ 18 years
  • received invasive mechanical ventilation during ICU stay
  • had complete 48hour baseline data and 96hour followup data.

Exclusion Criteria:

  • age < 18 years
  • duration of mechanical ventilation < 24 hours
  • missing rate > 50% for key variables (FiO₂, PEEP, SpO₂, respiratory rate)
  • received ECMO therapy.

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

  • Modèles d'observation: COHORT
  • Perspectives temporelles: RETROSPECTIVE

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
success rate of ventilator weaning
Délai: 28 days

The proportion of participants who successfully achieve liberation from invasive mechanical ventilation (weaning success), expressed as a percentage of all participants who undergo a weaning attempt

28 days

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)

14 septembre 2026

Achèvement primaire (Estimé)

31 décembre 2028

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 décembre 2029

Dates d'inscription aux études

Première soumission

10 septembre 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

16 septembre 2026

Première publication (Réel)

22 septembre 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

22 septembre 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

16 septembre 2026

Dernière vérification

1 septembre 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • RJ2026681

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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

NON

Description du régime IPD

Privacy and confidentiality constraints: The source data contain sensitive clinical information derived from electronic medical records. Although all data are de-identified before analysis, the combination of detailed longitudinal physiological variables, ventilator parameters, and clinical outcomes carries a residual risk of re-identification. Institutional privacy policies and the approved ethics protocol do not permit public deposition of individual-level data.

Ethics approval and consent limitations: This study is approved with a waiver of informed consent for retrospective use of existing EHR data. The ethics approval covers secondary analysis for the specified research purpose only, and does not extend to unrestricted sharing or redistribution of individual-level records.

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

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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