A mechanikus szellőztetés időtartamának előrejelzése ARDS-ben (PIONEER)
A mechanikus lélegeztetés hosszának előrejelzése közepestől súlyosig terjedő akut légzési distressz szindrómában gépi tanulás segítségével
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Részletes leírás
Az akut légzési distressz szindróma (ARDS) világszerte a megbetegedések, a mortalitás és az intenzív osztályok költségeinek egyik fontos oka. A legtöbb ARDS-beteg mechanikus lélegeztetést (MV) igényel. Kevés tanulmány vizsgálta az ARDS MV időtartamának előrejelzését.
A modell leírásához és teszteléséhez a vizsgálók a mérsékelt-súlyos ARDS diagnosztizálását követő első három intenzív osztály adatait gyűjtik ki az azonosítatlan adatbázisban szereplő betegektől, amelyek 1000, mechanikusan lélegeztetett pácienst tartalmaznak, több spanyolországi megfigyelési csoportba. a vezető kutató (JV) koordinálja, és az Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) finanszírozza. A kutatók követik a TRIPOD irányelveit, és gépi tanulási technikákat alkalmaznak [Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boost (XGBoost) és Logisztikus regressziós elemzés] az előrejelzési modellek fejlesztése és pontossága érdekében. A betegség progresszióját ezen 3 intenzív osztályos napon követik nyomon, hogy a berlini kritériumok szerint értékeljék a tüdő súlyosságát. A külső validáláshoz a vizsgálók 303, kortárs megfigyeléses vizsgálatba bevont beteget (NCT03145974) használnak. A kutatók a predikciós modellek pontosságát számos statisztikai számítással értékelik, mint például az érzékenység, specificitás, pozitív prediktív érték, negatív érték az egyes modelleknél. A vizsgálók kiválasztják a legjobb korai előrejelzési modellt az 1., 2. vagy 3. napon rögzített adatokkal.
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
-
Cardiff, Egyesült Királyság
- Cardiff University
-
-
-
-
-
Albacete, Spanyolország
- Complejo Hospitalario de Albacete
-
Albacete, Spanyolország, 02006
- Complejo Hospitalario Universitario de Albacete (ICU)
-
Barcelona, Spanyolország, 08036
- Department of Anesthesia, Hospital Clinic
-
Ciudad Real, Spanyolország, 13005
- Hospital General de Ciudad Real (ICU)
-
Cuenca, Spanyolország
- Hospital Virgen de La Luz
-
La Coruña, Spanyolország, 15006
- Hospital Universitario de A Coruña (ICU)
-
León, Spanyolország
- Complejo Hospitalario Universitario de León
-
Madrid, Spanyolország
- Hospital Fundacion Jimenez Diaz
-
Madrid, Spanyolország, 28046
- Hospital Universitario La Paz (ICU)
-
Madrid, Spanyolország, 28034
- Hospital Universitario Ramón y Cajal (Anesthesia)
-
Murcia, Spanyolország, 30120
- Hospital Universitario Virgen de Arrixaca (ICU)
-
Málaga, Spanyolország
- Hospital Universitario Carlos Haya
-
Málaga, Spanyolország, 29010
- Hospital Universitario Regional de Malaga Carlos Haya (ICU)
-
Valladolid, Spanyolország, 47012
- Hospital Universitario Río Hortega (ICU)
-
Zamora, Spanyolország, 49022
- Hospital Virgen de la Concha (ICU)
-
-
Las Palmas
-
Las Palmas De Gran Canaria, Las Palmas, Spanyolország, 35019
- Hospital Universitario Dr. Negrin
-
-
Madrid
-
Majadahonda, Madrid, Spanyolország, 28222
- Hospital Universitario Puerta de Hierro (ICU)
-
-
Tenerife
-
Santa Cruz de Tenerife, Tenerife, Spanyolország
- Hospital Universitario NS de Candelaria
-
-
Toledo
-
Talavera de la Reina, Toledo, Spanyolország
- Hospital NS del Prado
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
Bevételi kritériumok:
- A mérsékelt és súlyos akut légzési distressz szindróma berlini kritériumai
Kizárási kritériumok:
- Posztoperatív betegek lélegeztetése <24 óra alatt
- agyhalálos betegek
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Megerősítő kohorsz
303 beteget fog tartalmazni (külső validáláshoz)
|
Egyéb: Logisztikai regresszió Keresztellenőrzés A RIC görbék alatti terület Gépi tanulási elemzés. .
robusztus gépi tanulási megközelítéseket fogunk használni, mint például a Random Forest és az XGBoost.
|
|
Levezetési és tesztelési kohorsz
1000 ARDS-beteg lesz benne
|
Egyéb: Logisztikai regresszió Keresztellenőrzés A RIC görbék alatti terület Gépi tanulási elemzés. .
robusztus gépi tanulási megközelítéseket fogunk használni, mint például a Random Forest és az XGBoost.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Napok gépi szellőztetéssel
Időkeret: a diagnózistól az extubációig
|
A gépi szellőztetés időtartama
|
a diagnózistól az extubációig
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Az intenzív osztályos halálozás
Időkeret: 24 hétig
|
halálozás az intenzív osztályon
|
24 hétig
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Nyomozók
- Kutatásvezető: Jesús Villar, Hospital Universitario D. Negrin
Publikációk és hasznos linkek
Általános kiadványok
- Villar J, Ambros A, Mosteiro F, Martinez D, Fernandez L, Ferrando C, Carriedo D, Soler JA, Parrilla D, Hernandez M, Andaluz-Ojeda D, Anon JM, Vidal A, Gonzalez-Higueras E, Martin-Rodriguez C, Diaz-Lamas AM, Blanco J, Belda J, Diaz-Dominguez FJ, Rico-Feijoo J, Martin-Delgado C, Romera MA, Gonzalez-Martin JM, Fernandez RL, Kacmarek RM; Spanish Initiative for Epidemiology, Stratification and Therapies of ARDS (SIESTA) Network. A Prognostic Enrichment Strategy for Selection of Patients With Acute Respiratory Distress Syndrome in Clinical Trials. Crit Care Med. 2019 Mar;47(3):377-385. doi: 10.1097/CCM.0000000000003624.
- Figueroa-Casas JB, Dwivedi AK, Connery SM, Quansah R, Ellerbrook L, Galvis J. Predictive models of prolonged mechanical ventilation yield moderate accuracy. J Crit Care. 2015 Jun;30(3):502-5. doi: 10.1016/j.jcrc.2015.01.020. Epub 2015 Jan 30.
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- PIFIISC21-36
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
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. .