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Un modello di intelligenza artificiale per la durata della terapia intensiva del soggiorno, dei risultati neurologici e della stima dei costi dopo la rianimazione cardiopolmonare: uno studio di coorte.

30 settembre 2025 aggiornato da: Nıgar Kangarlı, Bezmialem Vakif University

Un modello di intelligenza artificiale per la durata della terapia intensiva del soggiorno, dei risultati neurologici e della stima dei costi dopo la rianimazione cardiopolmonare: uno studio di coorte

Lo studio mira a panoramica dei pazienti registrati per l'unità di terapia intensiva dell'ospedale universitario di Bezmialem VAKıf dopo una successiva rianimazione degli arresti cardiaci da ottobre 2010 a settembre 2025. L'obiettivo è determinare la durata del soggiorno in rianimazione, esito clinico neurologico e costi di questi pazienti alla dimissione dal dipartimento. Tutti questi dati dovrebbero essere valutati dall'intelligenza artificiale per valutare un modello predittivo.

Panoramica dello studio

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

5000

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

I pazienti sopra i 18 anni dopo la rianimazione cardiopolmonare con successo con ROSC registrati presso l'unità di terapia intensiva dell'ospedale universitario di Bezmialem da ottobre 2010 a settembre 2025 saranno inclusi nel resesarch.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • età> 18 anni
  • Rianimazione cardiopolmonare successiva
  • Ammissione di almeno 1 ora in terapia intensiva dopo il ritorno della circolazione spontanea (ROSC)

Criteri di esclusione:

  • età <18 anni
  • >80% di dati mancanti nelle cartelle cliniche dei pazienti
  • pazienti senza ROSC

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
Età> 18 anni di pazienti dopo rianimazione cardiopolmonare di successo osservata nella rianimazione
I dati dei pazienti dopo un successivo soccorso saranno valutati da programmi di apprendimento automatico.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Programma Python di apprendimento automatico
Lasso di tempo: 3 mesi
Il database creato verrà analizzato utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale per l'apprendimento automatico con il linguaggio di programmazione Python. Dopo aver elaborato dati mancanti e incompleti mediante intelligenza artificiale, il database sarà diviso in due parti: formazione del modello e validazione del modello. Verranno selezionati dati significativi tramite formazione del modello e un modello di previsione sarà costruito in base a questi dati. Per aumentare l'interpretazione del modello di previsione e aiutare gli utenti a capire come e perché vengono fatte alcune previsioni, verrà utilizzato l'algoritmo delle spiegazioni additive di Shapley (SHAP). Nell'apprendimento automatico, la tecnica a forma viene utilizzata per interpretare i processi decisionali di modelli di apprendimento automatico complessi.
3 mesi

Collaboratori e investigatori

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

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 (Stimato)

1 ottobre 2025

Completamento primario (Stimato)

1 dicembre 2025

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

30 settembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

30 settembre 2025

Primo Inserito (Stimato)

7 ottobre 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)

7 ottobre 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

30 settembre 2025

Ultimo verificato

1 settembre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Nkangarli002

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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