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Artificial Intelligence and Postoperative Acute Kidney Injury

8 gennaio 2021 aggiornato da: Hyung-Chul Lee, Seoul National University Hospital

Development and Prospective Validation of an Artificial Intelligence Model to Predict Postoperative Acute Kidney Injury

The main objective of this study is to develop and validate an artificial intelligence model that predicts postoperative acute kidney injury.

Panoramica dello studio

Stato

Sconosciuto

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Postoperative acute kidney injury is known to increase the length of hospital stay and healthcare cost. A lot of risk prediction models have been developed for identifying patients at increased risk of postoperative acute kidney injury. Recent advances in artificial intelligence make it possible to manage and analyze big data. Prediction model using an artificial intelligence and large-scale data can improve the accuracy of prediction performance. Furthermore, the use of an artificial intelligence may be a useful adjuvant tool in making clinical decisions or real-time prediction if it is integrated into the electrical medical record systems. However, before implementing an artificial intelligence model into the clinical setting, prospective evaluation of an artificial intelligence model's real performance is essential. However, to our knowledge, there was no artificial intelligence model for prediction of postoperative acute kidney injury, which was prospectively evaluated. Therefore, we aimed to develop an artificial intelligence model which predicts postoperative acute kidney injury and evaluate the model's performance prospectively.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

2000

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

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

Età idonea allo studio

18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

N/A

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Adults patients undergoing non-cardiac surgery

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Adults patients undergoing non-cardiac surgery

Exclusion Criteria:

  • Age under 18 years
  • Surgery duration < 1 hour
  • Transplantation surgery
  • Nephrectomy
  • Cardiac surgery
  • Patients who had severe kidney dysfunction preoperatively as follows:
  • Serum creatinine ≥ 4 mg/dl
  • Estimated glomerular filtration rate <15 ml/min/1.73m2
  • History of renal replacement therapy
  • Patients who had no results of preoperative or postoperative serum creatinine

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
AI_AKI
Adults patients undergoing non-cardiac surgery
Test diagnostico: Prediction of postoperative acute kidney injury using an artificial intelligence
The performance of an artificial intelligence model to predict postoperative acute kidney injury will be tested prospectively.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
the incidence of postoperative acute kidney injury
Lasso di tempo: during the postoperative seven days
postoperative acute kidney injury (diagnosed by KDIGO criteria using peak serum creatinine level) included all acute kidney injury events regardless of acute kidney injury severity
during the postoperative seven days

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Seoul National University Hospital

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 (Anticipato)

1 marzo 2021

Completamento primario (Anticipato)

31 maggio 2021

Completamento dello studio (Anticipato)

1 febbraio 2022

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

8 gennaio 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

8 gennaio 2021

Primo Inserito (Effettivo)

12 gennaio 2021

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

12 gennaio 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

8 gennaio 2021

Ultimo verificato

1 gennaio 2021

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2012-069-1180

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

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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