- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT07306143
Predizione del Rischio di Lesioni da Pressione in Terapia Intensiva Utilizzando il Data Mining (ICU)
Previsione del Rischio di Lesioni da Pressione in Terapia Intensiva: Un'Analisi Comparativa di Algoritmi di Data Mining in una Cohorte Retrospettiva Monocentrica
Panoramica dello studio
Descrizione dettagliata
Questo studio osservazionale utilizza un disegno di coorte retrospettivo per analizzare i registri clinici, demografici, di laboratorio e di documentazione infermieristica di pazienti adulti dell'unità di terapia intensiva (UTI) ospedalizzati tra il 10 ottobre 2020 e il 10 ottobre 2025. Lo scopo dello studio è identificare i fattori associati allo sviluppo di lesioni da pressione e confrontare le prestazioni predittive di numerosi algoritmi di data mining e machine learning, inclusi regressione logistica, alberi decisionali, random forest, macchine a vettori di supporto e modelli di gradient boosting.
La raccolta dei dati coinvolgerà la revisione di registri d'archivio dell'UTI, cartelle cliniche e moduli di osservazione infermieristica. Nessun nuovo dato sarà raccolto direttamente dai pazienti e non saranno eseguite procedure mediche o follow-up prospettici. Tutti i dati estratti saranno completamente anonimizzati prima dell'analisi. Lo studio sarà condotto in conformità con i principi etici ed è stato approvato dal Comitato Etico per la Ricerca Clinica Non Interventistica dell'Università di Bolu Abant Izzet Baysal.
Il risultato atteso di questo studio è identificare il modello predittivo più accurato per il rischio di lesioni da pressione e supportare i processi decisionali clinici contribuendo a strategie di prevenzione precoce in UTI.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Bolu
-
Bolu, Bolu, Turchia (Türkiye), 14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
-
Merkez, Bolu, Turchia (Türkiye), 14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
-
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione
- Pazienti ricoverati nell'unità di terapia intensiva tra il 10 ottobre 2020 e il * 10 ottobre 2025
- Pazienti adulti di età pari o superiore a 18 anni
- Durata del ricovero in terapia intensiva di almeno 24 ore
- Disponibilità di cartelle cliniche complete e accessibili in formato elettronico o cartaceo
Criteri di esclusione
- Pazienti di età inferiore a 18 anni
- Ricovero in terapia intensiva inferiore a 24 ore
- Cartelle cliniche incomplete, mancanti o incoerenti in formato elettronico o cartaceo
- Presenza di una lesione da pressione diagnosticata prima o al momento del ricovero in terapia intensiva
- Impossibilità di estrarre dati relativi alle lesioni da pressione dalle cartelle cliniche
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Cohort di Pazienti in Terapia Intensiva
Pazienti adulti che verranno ricoverati nell'unità di terapia intensiva tra il 10 ottobre 2020 e il 10 ottobre 2025.
Non verranno applicati interventi e tutti i dati verranno ottenuti dalle cartelle cliniche esistenti.
|
Questo è uno studio osservazionale retrospettivo.
Non verranno applicati interventi.
Tutti i dati saranno ottenuti da cartelle cliniche esistenti.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Accuratezza di previsione dello sviluppo di lesioni da pressione
Lasso di tempo: 10 ottobre 2020 al 10 ottobre 2025
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L'esito primario è l'accuratezza predittiva degli algoritmi di data mining nell'identificare il rischio di sviluppare lesioni da pressione nei pazienti ricoverati nell'unità di terapia intensiva (UTI).
Le metriche di accuratezza come l'area sotto la curva ROC (AUC), la sensibilità, la specificità, la precisione, il richiamo e l'F1-score saranno calcolate utilizzando dati retrospettivi delle cartelle cliniche.
|
10 ottobre 2020 al 10 ottobre 2025
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Saadet Can Çiçek, Assoc. Prof., PhD, Abant Izzet Baysal University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- AIBU-SBF-NSY-2025
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Descrizione del piano IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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