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機械学習に基づく集中治療室における脳内出血患者の敗血症リスク予測モデルの開発と検証: 遡及コホート研究

集中治療室 (ICU) にいる脳内出血 (ICH) 患者は敗血症を発症するリスクが高く、死亡率と医療負担が大幅に増加します。 現在、ICU 内では ICH 患者の敗血症を早期に予測するための効果的なツールが不足しています。 この研究は、機械学習技術を使用して信頼性の高い予測モデルを開発し、臨床医による高リスク患者の早期特定を支援し、タイムリーな介入を促進することを目的としています。

Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) IV データベース (バージョン 2.2) は、救命救急専門知識の国際的なオンライン リポジトリです。 このデータベースには、2008 年から 2019 年の間にベス イスラエル ディーコネス メディカル センターの ICU から収集された患者関連情報が含まれています。 これには、299,712 人の入院患者と 73,181 人の集中治療室患者の膨大なデータセットが含まれています。

eICU 共同研究データベース (eICU-CRD) は、2014 年から 2015 年の間に米国の 208 の病院で 139,367 人の固有の患者を対象とした 200,000 件を超える ICU 入院データで構成されており、救命救急研究に貴重なリソースを提供します。

この研究は、ICH 患者における敗血症の発症を予測するための複数の機械学習モデルを確立および検証し、最適な予測パフォーマンスを持つモデルを特定することを目的としています。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

  • データ収集: この研究では 2 つの公開データベースを利用しました。 このモデルは、集中治療用医療情報マート (MIMIC) IV データベース (バージョン 2.2) から取得した臨床データを活用し、eICU 共同研究データベース (eICU-CRD) から外部検証のために対応する患者を選択しました。 ICH 患者に関するデータは、ベースラインの特徴、臨床パラメーター、治療介入、転帰などを含む MIMIC IV 公開データベースから抽出されました。 データはランダムに 2 つのグループに分割され、70% がトレーニング セットとして機能し、30% が検証セットとして機能しました。
  • モデル開発: ラッソ回帰を使用して特徴選択を実行し、さまざまな機械学習モデル (ランダム フォレスト、ロジスティック回帰、ニューラル ネットワークなど) を構築しました。
  • モデルの検証: 内部検証セットに加えて、モデルの一般化可能性をテストするために、eICU データベースに対して外部検証も実行されました。
  • 統計分析: モデルの予測パフォーマンスは、ROC 曲線下面積 (AUC)、感度、特異度などの指標を使用して評価されました。
  • 臨床応用性の評価: モデルの臨床的有用性は、決定曲線分析 (DCA) を使用して評価されました。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

1800

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

    • Hunan
      • Changsha、Hunan、中国、410008

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

なし

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

MIMIC-IV および eICU-CRD データベース内のすべての診断は、国際疾病分類第 9 改訂版 (ICD-9) および ICD-10 コードに基づいて特定されました。 分析には、ICHと診断された患者が含まれました。 敗血症は、敗血症および敗血症性ショックの第 3 回国際コンセンサス定義 (敗血症-3) に従って定義され、感染症が疑われ、逐次臓器不全評価 (SOFA) スコアが 2 以上の患者を敗血症とみなします。

説明

包含基準:

  • 1. ICD-9/10コーディングにより原発性脳内出血と診断されている。
  • 2. 19~89歳。

除外基準:

  • 1. 病院には入院したが、ICU には入っていない患者。
  • 2. 追跡データが欠落しているか、変数が不完全である患者。
  • 3. 入院期間が1か月を超える患者。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
脳内出血
介入なし

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
敗血症の発生
時間枠:入学後30日以内
敗血症の発生
入学後30日以内

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (推定)

2024年3月30日

一次修了 (推定)

2024年5月1日

研究の完了 (推定)

2024年5月30日

試験登録日

最初に提出

2024年3月16日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年3月16日

最初の投稿 (実際)

2024年3月22日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2024年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年3月21日

最終確認日

2024年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 53244021

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

紙面では

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。