Gépi tanulási modell a perioperatív transzfúzió előrejelzéséhez
2022. március 7. frissítette: DILEK YAZICIOGLU, Diskapi Teaching and Research Hospital
Gépi tanulási modell kidolgozása és értelmezése a perioperatív transzfúzió előrejelzéséhez
Ez a tanulmány egy gépi tanulási modell kidolgozását és értelmezését tűzte ki célul a vörösvértestek (RBC) transzfúziójának előrejelzésére.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Befejezve
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Részletes leírás
Egy többközpontú vizsgálatból származó adatsort elemeztek, amelyben 6121, elektív nagy műtéten átesett beteg vett részt.
A nem megfelelő vörösvértest-transzfúzióban részesült betegekre vonatkozó adatokat kizárták.
Huszonegy perioperatív jellemzőt használtak a vörösvértest-transzfúzió előrejelzésére.
Az adatkészletet véletlenszerűen felosztották vonat- és validációs készletekre (70-30).
Döntési fa, véletlenszerű erdő, k-legközelebbi szomszédok, logisztikai regresszió és eXtreme garadient boost (XGBoost) módszereket használtunk az előrejelzéshez.
Összehasonlították a VVT transzfúzió előrejelzésére használt gépi tanulási modellek vevőkészülék működési jellemzői görbéinek görbe alatti területét (AUC).
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Tényleges)
6121
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi helyek
-
-
-
Ankara, Pulyka, 06110
- Dilek D Unal
-
-
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
18 év (Felnőtt, Idősebb felnőtt)
Egészséges önkénteseket fogad
Nem
Tanulmányozható nemek
Összes
Mintavételi módszer
Nem valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
A nagyobb elektív sebészeti beavatkozásokon átesett betegeket megfelelőnek tekintették.
Minden korcsoport és mindkét nem szerepelt.
A sebészeti beavatkozások előre meghatározottak az ÁNTSZ Diagnosztikai, Terápiás és Sebészeti Eljárások Osztályozása szerint, amelyben minden beavatkozásnak egyedi tőkéje van.
Leírás
Bevételi kritériumok:
- Felnőtt
- Jelentős elektív műtéten esett át
Kizárási kritériumok:
- Gyermekgyógyászati betegek
- Sürgősségi esetek
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Vörösvérsejt transzfúzióban részesült betegek száma
Időkeret: Perioperatív időszak
|
Vörösvérsejt transzfúzióban részesült betegek száma
|
Perioperatív időszak
|
|
A görbe alatti terület
Időkeret: Perioperatív időszak
|
A vevő működési jellemzői görbéinek görbe alatti területe
|
Perioperatív időszak
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Együttműködők
Nyomozók
- Kutatásvezető: Dilek D Unal, Prof, UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES TURKEY DISKAPI YILDIRIM BEYAZIT TRAINING RESEARCH HOSPITAL ANKARA
Publikációk és hasznos linkek
A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.
Általános kiadványok
- Murphy GJ, Reeves BC, Rogers CA, Rizvi SI, Culliford L, Angelini GD. Increased mortality, postoperative morbidity, and cost after red blood cell transfusion in patients having cardiac surgery. Circulation. 2007 Nov 27;116(22):2544-52. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.107.698977. Epub 2007 Nov 12.
- Bernard AC, Davenport DL, Chang PK, Vaughan TB, Zwischenberger JB. Intraoperative transfusion of 1 U to 2 U packed red blood cells is associated with increased 30-day mortality, surgical-site infection, pneumonia, and sepsis in general surgery patients. J Am Coll Surg. 2009 May;208(5):931-7, 937.e1-2; discussion 938-9. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2008.11.019. Epub 2009 Mar 26.
- Walczak S, Velanovich V. Prediction of perioperative transfusions using an artificial neural network. PLoS One. 2020 Feb 24;15(2):e0229450. doi: 10.1371/journal.pone.0229450. eCollection 2020.
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
2022. január 13.
Elsődleges befejezés (Tényleges)
2022. február 1.
A tanulmány befejezése (Tényleges)
2022. február 1.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2022. január 13.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2022. január 27.
Első közzététel (Tényleges)
2022. február 8.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
2022. március 8.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2022. március 7.
Utolsó ellenőrzés
2022. január 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- Machine learning DiskapiTRH
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
NEM
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .