データマイニングを用いたICUにおける褥瘡リスク予測 (ICU)
2026年4月29日 更新者：Saadet Can Çiçek、Abant Izzet Baysal University
集中治療室における褥瘡リスクの予測：単施設後方視的コホートにおけるデータマイニングアルゴリズムの比較分析
本研究は、2020年10月10日から2025年10月10日までの間に三次病院の集中治療室に入院した成人患者を対象に実施された後方視的記録調査です。
本研究の目的は、複数のデータマイニングアルゴリズムを適用して、人口統計学的、臨床的、検査的、および看護ケア関連の変数を用いて、褥瘡発生のリスクを予測することです。
介入、治療、または患者との接触は一切行われません。
すべてのデータは既存の電子および紙ベースの医療記録から抽出され、分析前に完全に匿名化されます。
本研究は参加者にリスクをもたらさず、機関審査委員会または倫理委員会の承認を得て実施されます。
本研究の目的は、複数のデータマイニングアルゴリズムを適用して、人口統計学的、臨床的、検査的、および看護ケア関連の変数を用いて、褥瘡発生のリスクを予測することです。
介入、治療、または患者との接触は一切行われません。
すべてのデータは既存の電子および紙ベースの医療記録から抽出され、分析前に完全に匿名化されます。
本研究は参加者にリスクをもたらさず、機関審査委員会または倫理委員会の承認を得て実施されます。
調査の概要
詳細な説明
この観察研究は、2020年10月10日から2025年10月10日までの間に入院した成人集中治療室（ICU）患者の臨床、人口統計、検査、および看護記録を分析するために、後ろ向きコホートデザインを用いています。 この研究の目的は、褥瘡発生に関連する因子を特定し、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、勾配ブースティングモデルを含む複数のデータマイニングおよび機械学習アルゴリズムの予測性能を比較することです。
データ収集には、アーカイブされたICU記録、患者ファイル、および看護観察フォームのレビューが含まれます。 患者から直接新しいデータを収集することはなく、医学的介入や前向き追跡調査は行われません。 抽出されたすべてのデータは分析前に完全に匿名化されます。 この研究は倫理原則に従って実施され、ボル・アバント・イゼット・バイサル大学非介入臨床研究倫理委員会によって承認されています。
この研究の期待される成果は、褥瘡リスクの最も正確な予測モデルを特定し、ICUにおける早期予防戦略に貢献することで臨床意思決定プロセスを支援することです。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
500
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
-
-
Bolu
-
Bolu、Bolu、トルコ（Türkiye）、14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
-
Merkez、Bolu、トルコ（Türkiye）、14100
- Bolu Izzet Baysal State 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
いいえ
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
この後ろ向き観察研究には、2020年10月10日から2025年10月10日までの間に三次公的病院の集中治療室（ICU）に入院した18歳以上の成人患者が含まれます。
研究対象集団には、最低24時間のICU滞在期間があり、完全かつアクセス可能な電子または紙ベースの医療記録を有する患者が含まれます。
医療記録データが欠落しているか矛盾している患者、またはICU入室前または入室時に褥瘡と診断された患者は除外されます。
すべてのデータは既存の医療記録から後ろ向きに収集されます。
説明
包含基準
- 2020年10月10日から*2025年10月10日までの間に集中治療室に入院した患者
- 18歳以上の成人患者
- 集中治療室での滞在期間が少なくとも24時間以上
- 完全かつアクセス可能な電子または紙ベースの医療記録の利用可能性
除外基準
- 18歳未満の患者
- 集中治療室での滞在期間が24時間未満 不完全、欠落、または矛盾する電子または紙ベースの医療記録
- 集中治療室への入院前または入院時に診断された褥瘡の存在
- 医療記録から褥瘡関連データを抽出できない場合
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 |
|---|---|
|
ICU患者コホート
2020年10月10日から2025年10月10日までの間に集中治療室に入院する成人患者。
介入は行われず、すべてのデータは既存の医療記録から取得されます。
|
これは遡及的観察研究です。
介入は行われません。
全てのデータは既存の医療記録から取得されます。
|
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 |
|---|---|---|
|
褥瘡発生の予測精度
時間枠：2020年10月10日から2025年10月10日まで
|
主要アウトカムは、集中治療室（ICU）に入院している患者の褥瘡発症リスクを特定するためのデータマイニングアルゴリズムの予測精度である。
受信者動作特性曲線下面積（AUC）、感度、特異度、精度、再現率、F1スコアなどの精度指標は、遡及的医療記録データを用いて計算される。
|
2020年10月10日から2025年10月10日まで
|
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。
捜査官
- 主任研究者：Saadet Can Çiçek, Assoc. Prof., PhD、Abant Izzet Baysal University
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)
2026年1月16日
一次修了 (実際)
2026年4月1日
研究の完了 (実際)
2026年4月29日
試験登録日
最初に提出
2025年12月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年12月19日
最初の投稿 (実際)
2025年12月29日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年4月29日
最終確認日
2026年4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
- AIBU-SBF-NSY-2025
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
個々の参加者データ（IPD）は、機密性の高い個人健康情報を含む後ろ向き臨床記録を使用しているため、共有されません。
機関の方針、倫理委員会の承認、および国のデータ保護規制（KVKK）に従い、IPDを公開することはできません。
出版物では、集約され個人を特定できない結果のみが提供されます。
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。