リハビリテーションに影響を与える要因を予測するための機械学習 神経系リハビリテーションの入院期間と医療費
2024年11月26日 更新者：Chua Sui Geok, Karen、Tan Tock Seng Hospital
三次医療病院における神経科入院患者のリハビリテーションにおけるリハビリテーション在院日数 (RLOS) と直接入院費用に影響を与える主要な要因の機械学習による予測分析
この後ろ向き研究の目的は、三次医療病院における神経科入院患者のリハビリテーションの総直接費用、リハビリテーション在院日数（RLOS）、およびRLOSに関連する要因を確認することです。
調査の概要
詳細な説明
研究の目的は、EPIC から抽出されたデータを使用して、三次リハビリテーションにおける神経学的リハビリテーションの相関関係のあるコストと RLOS に影響を与える要因を特定することです。
また、直接費用の中央値を特定して、地元住民の費用の主な要因を特定することも目的としています。
最後に、この研究は、人工知能または機械学習を利用して、収集されたデータを分析し、予測モデルを開発することを目的としています。
このモデルは、RLOS の延長に関連する要因を理解し、神経学的リハビリテーションを必要とする患者の RLOS を予測して、予防措置を支援することを目指しています。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
10000
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
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Singapore、シンガポール
- Tan Tock Seng Hospital
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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
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
神経学的リハビリテーションのために入院中にリハビリテーション病棟に入院した患者。
説明
包含基準:
退院概要に指標条件を記載して入院リハビリテーションを完了したすべての患者
除外基準：医師のアドバイスに反して退院したため、入院リハビリテーションを完了していない
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 |
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三次神経リハビリテーションを受けている患者
シンガポールの急性神経科または脳神経外科で脳卒中、後天性脳損傷、外傷性脳損傷、脳腫瘍、中枢神経系感染症および多発性外傷の診断が確認された患者。
このコホートは、2016 年から現在までの TTSH リハビリテーション センター (TTSH RC) の入学者の中から選ばれます。
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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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リハビリテーションの入院期間
時間枠：1998-2022
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患者がリハビリテーション病棟に入院し、退院するまでの期間。
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1998-2022
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病院の請求書
時間枠：2012-2022
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補助金、保険、自己負担金を含む、リハビリ病棟での患者の入院費用の請求額。
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2012-2022
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ハウジングの種類
時間枠：2014～2023年
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患者の社会経済的状態を調べるための住居の種類。
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2014～2023年
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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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捜査官
- 主任研究者：Dr Karen Chua, MBBS、Tan Tock Seng 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6月1日
一次修了 (推定)
2025年12月31日
研究の完了 (推定)
2026年12月31日
試験登録日
最初に提出
2024年11月22日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年11月22日
最初の投稿 (実際)
2024年11月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2024年11月27日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年11月26日
最終確認日
2024年11月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- DSRB 2023/00873
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?
未定
IPD プランの説明
抽出には保健省政府ウェブサイトにアクセスして匿名化されたデータセットを取得する必要があるため、研究代表者はデータの品質を検証する必要があります。
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。