周術期リスク計算ツール (PROTECT)
周術期リスク計算のための機械学習モデル
このプロジェクトの目的は、術後合併症のリスクを計算するための機械学習モデルを開発することです。 前投薬中に収集されたデータに加えて、モデルには、患者データ管理システム (PDMS) に記録されたすべての術中値が含まれます。これには、バイタルおよび呼吸パラメータだけでなく、投薬と用量、術中イベントおよび時間も含まれます。 術後合併症は、Clavien-Dindo スコア (Dindo, Demartines et al., 2004) による重症度に応じて定義され、健康情報システム (HIS) で利用可能なデータから収集されます。
機械学習モデルは、モデルの精度を確保するために 2021 年からの新しいデータで更新された極端な勾配ブースティング アルゴリズムを使用して作成されます。
調査の概要
状態
条件
研究の種類
入学 (実際)
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 麻酔で手術を受けたすべての患者
除外基準:
- なし
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
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 |
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術後合併症
時間枠：30日
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術後合併症は、Clavien-Dindo-Score によって分類されます。 Clavien-Dindo-Score は、術後合併症の重症度のクラスを表します。 グレード I: 薬理学的治療または外科的、内視鏡的および放射線学的介入を必要としない通常の術後経過からの逸脱 グレード II: 薬理学的治療を必要とする グレード IIIa: 全身麻酔下ではなく、外科的、内視鏡的または放射線学的介入を必要とする グレード IIIb: 外科的、内視鏡的介入を必要とするまたは全身麻酔下での放射線治療 グレード IVa: 単一臓器機能不全 グレード IVb: 多臓器不全 グレード V: 患者の死亡 |
30日
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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院内死亡率
時間枠：30日
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入院中の死亡率
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30日
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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。