Modello di apprendimento automatico per la previsione delle trasfusioni perioperatorie
7 marzo 2022 aggiornato da: DILEK YAZICIOGLU, Diskapi Teaching and Research Hospital
Sviluppo e interpretazione di un modello di apprendimento automatico per la previsione delle trasfusioni perioperatorie
Questo studio mirava a sviluppare e interpretare un modello di apprendimento automatico per prevedere la trasfusione di globuli rossi (RBC).
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Completato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
È stato analizzato un set di dati di uno studio multicentrico che ha coinvolto 6121 pazienti sottoposti a chirurgia maggiore elettiva.
Sono stati esclusi i dati riguardanti i pazienti che hanno ricevuto trasfusioni di RBC inappropriate.
Sono state utilizzate ventuno caratteristiche perioperatorie per predire la trasfusione di globuli rossi.
Il set di dati è stato suddiviso in modo casuale in set di addestramento e di convalida (70-30).
Per la previsione sono stati utilizzati i metodi decision tree, random forest, k-nearest neighbors, logistic regression e eXtreme garadient boosting (XGBoost).
È stata confrontata l'area sotto le curve (AUC) delle curve delle caratteristiche operative del ricevitore per i modelli di apprendimento automatico utilizzati per la previsione della trasfusione di globuli rossi.
Tipo di studio
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
6121
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
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Ankara, Tacchino, 06110
- Dilek D Unal
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Da 18 anni a 100 anni (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
I pazienti sottoposti a importanti interventi chirurgici elettivi sono stati considerati ammissibili.
Sono stati inclusi tutti i gruppi di età ed entrambi i sessi.
Le procedure chirurgiche sono state predefinite secondo la Classificazione delle procedure diagnostiche, terapeutiche e chirurgiche dell'Istituto nazionale di previdenza sociale, in cui ogni procedura ha un codice univoco
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Adulto
- Ha subito un importante intervento di chirurgia elettiva
Criteri di esclusione:
- Pazienti pediatrici
- Casi di emergenza
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Numero di pazienti che hanno ricevuto trasfusioni di globuli rossi
Lasso di tempo: Periodo perioperatorio
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Numero di pazienti che hanno ricevuto trasfusioni di globuli rossi
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Periodo perioperatorio
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L'area sotto la curva
Lasso di tempo: Periodo perioperatorio
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L'area sotto la curva delle curve caratteristiche operative del ricevitore
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Periodo perioperatorio
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Dilek D Unal, Prof, UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES TURKEY DISKAPI YILDIRIM BEYAZIT TRAINING RESEARCH HOSPITAL ANKARA
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- 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.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
13 gennaio 2022
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
1 febbraio 2022
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
1 febbraio 2022
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
13 gennaio 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
27 gennaio 2022
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
8 febbraio 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
8 marzo 2022
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
7 marzo 2022
Ultimo verificato
Ultimo verificato
1 gennaio 2022
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- Machine learning DiskapiTRH
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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