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術中低血圧のために非侵襲的監視デバイスを使用した予測アルゴリズムの外部検証

2025年5月14日 更新者:Hyun Joo Ahn、Samsung Medical Center
この前向き観察研究の目標は、術中低血圧のために非侵襲的監視デバイスを使用して予測アルゴリズムを外部的に検証することです。 それが答えることを目的としている主な質問は、予測アルゴリズムが術中低血圧を効果的に予測するのですか?

調査の概要

詳細な説明

手術中に発生する低血圧は、手術後の患者の予後不良に関連しています。 以前の研究では、低血圧の短い期間でさえ、腎障害などの術後合併症のリスクが増加することが報告されています。 術中低血圧を事前に予測できる場合、損傷を防止または最小化できます。

最近、術中低血圧を予測する医療人工知能モデルに関する多くの報告があります。 その中で、低血圧予測指数(HPI)モデルはすでに商業化されており、臨床診療で使用されています。 ただし、HPIには、侵襲的な技術(動脈カニューレ挿入)を実行するか、専用の機器を高コストで使用する必要があるという点で制限があります。 ただし、一般的な麻酔の多くは侵襲的監視装置なしで行われているため、HPI医療機器の使用にはかなりの制限があります。

一般麻酔で一般的に使用される5つの非侵襲的モニタリングデバイスを使用した術中低血圧の予測アルゴリズムを報告しました:1)血圧(NBP、数)、2)心電図(ECG、波形)、3)エンドオキシゲン飽和波形(PPG、波形)、4)エンドステージ炭素ジッジド波形(PPG、波形)他の機関(ソウル国立大学病院)からの公共臨床データを使用して遡及的外部検証プロセスを実施することにより、最終モデルは、受信機操作特性曲線(AUROC)値0.917の領域で良好な予測可能性を持つことができました。

ただし、前向きに設計された研究を通じて、そのアルゴリズムを外部的に検証しませんでした。 この研究は、「非侵襲的監視デバイスを使用した手術中の高血圧予測モデル」を外部的に検証することを目的としています。これは、予測モデルの有用性と制限を再度評価できると予想されていることがすでに報告されており、モデルは結果に基づいて進められると予想されています。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

200

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

研究場所

      • Seoul、大韓民国、06351
        • 募集
        • Samsung Medical Center
        • コンタクト:

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

確率サンプル

調査対象母集団

5つの非侵襲的モニタリング装置(非侵襲的血圧、心電図、光抑制、カプノグラフィー、およびバイスペクトルインデックス)を使用して全身麻酔を受けた患者)

説明

包含基準:

  • 19歳以上の大人の患者
  • 全身麻酔下の選択手術
  • アメリカ麻酔科医社会物理的状態I -III

除外基準:

  • 手術前の血管障害/内筋の使用
  • 侵襲的な動脈カニューレ挿入が必要な患者
  • 緊急手術
  • 妊娠または授乳中の女性

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
研究グループ(単一グループ)
すべての参加者は単一のグループに登録されています。
すべての参加者は、手術中に5つの非侵襲的モニタリングを受けます。 これらの監視デバイスからのデータは、予測アルゴリズムに入れられます。

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
受信機を操作する特性曲線分析の下での領域の値
時間枠:全身麻酔中の低血圧の発生の5分前
受信機の動作特性曲線の下の領域は、予測モデルが術中低血圧をどれだけうまく予測できるかを測定することです。 アルゴリズムのパフォーマンスを評価するために使用されます。
全身麻酔中の低血圧の発生の5分前

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:Hyun Joo Ahn, MD PhD、Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

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)

2025年4月11日

一次修了 (推定)

2025年12月1日

研究の完了 (推定)

2025年12月31日

試験登録日

最初に提出

2025年3月25日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年3月25日

最初の投稿 (実際)

2025年3月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年5月15日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年5月14日

最終確認日

2025年5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

  • SMC 2025-02-006

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

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

米国で製造され、米国から輸出された製品。

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。

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