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説明可能な深層ニューラルネットワークと治療薬モニタリングに基づくシクロスポリンに関連する急性腎障害のリスク警告モデルと予防戦略に関する研究

2024年9月11日更新者：Xiao Li，MD、Qianfoshan Hospital

この研究では、研究者らはシクロスポリンを使用している入院患者に焦点を当て、解釈可能なディープラーニング手法を採用した電子医療記録データの詳細な分析を通じて急性腎障害リスク予測モデルを開発します。このモデルは、予防と治療に関して臨床医にタイムリーな意思決定のサポートを提供することを目的としています。従来の機械学習モデルと比較して、ディープニューラルネットワークモデルは、複雑な医療データからより深い特徴を抽出し、より正確なパターン認識を実行できるため、予測の精度と信頼性が向上します。解釈可能な深層学習モデルに基づいた予測ツールを開発することで、研究者はCNIクラスの免疫抑制剤の使用と急性腎障害との関連性をより適切に評価し、対象を絞った予防戦略を探索し、より正確な予測と介入のガイダンスを臨床医に提供できるようになります。。さらに、この研究には重大な社会経済的利益があり、応用と促進の有望な見通しがあります。

調査の概要

状態

積極的、募集していない

条件

研究の種類

観察的

入学 (推定)

1200

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。

研究場所

中国
- - Jinan、中国、250117
    - The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University & Shandong Provincial Qianfoshan Hospital

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

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

2020年1月から2023年12月まで、山東第一医科大学付属病院、浜州医科大学付属病院、済南第一人民病院を含む3つの医療センターで、入院患者がタクロリムスまたはシクロスポリンで治療され、治療薬濃度がモニタリングされた。

説明

包含基準:

入院中はタクロリムスまたはシクロスポリンが使用され、標準的な手順に従って治療薬のモニタリングが行われました。
入学時点で18歳以上であること。
入院期間が 48 時間以上。
入院中に少なくとも 2 回の血清クレアチニン検査が実施されました。

除外基準:

入院前に慢性腎臓病ステージ5に達しました。
不完全な臨床データ。
入院中、血清クレアチニンレベルは一貫して 40 mmol/L 未満でした。

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

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
アキ時間枠：2020年1月から2023年12月まで	シクロスポリン治療を受けた入院患者に急性腎障害が発生	2020年1月から2023年12月まで

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。

スポンサー

Qianfoshan Hospital

捜査官

主任研究者：Xiao Li、Qianfoshan Hospital

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 (実際)

2024年9月1日

一次修了 (推定)

2026年9月1日

研究の完了 (推定)

2026年12月30日

試験登録日

最初に提出

2024年9月8日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年9月11日

最初の投稿 (推定)

2024年9月19日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)