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
Stato
Non ancora reclutamento
Intervento / Trattamento
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 |
|---|---|---|
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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.
Sponsor
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
Parole chiave
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
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