Machine Learning Model for Predicting Recovery After Critical Illness
2026年6月6日 更新者：Karina De Oliveira Azzolin、Hospital de Clinicas de Porto Alegre
Development and Validation of a Machine Learning Model for Predicting Functional Decline and Return to Work After Critical Illness
This study aims to develop and test an artificial intelligence (AI) model to predict long-term functional status and return to work after critical illness.
The main question is:
Can we develop and validate a machine learning model to predict long-term functional status and return to work after critical illness?
調査の概要
状態
完了
詳細な説明
This is a retrospective observational study using secondary data from two primary studies conducted between 2017-2019 and 2020-2022.
No new participants will be recruited.
Data were combined and harmonized for the present secondary analysis.
研究の種類
観察的
入学 (実際)
2016
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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Rio Grande do Sul
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Porto Alegre、Rio Grande do Sul、ブラジル、90035-903
- Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Intensive Care Nursing Department
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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
Ten medical-surgical ICUs representing the five geopolitical regions of Brazil were selected as study sites.
This study includes data from two databases with similar inclusion and exclusion criteria.
説明
Inclusion Criteria:
- Age ≥18 years
- ICU stay ≥ 72 hours
- ICU stay ≥ 120 hours if the participant was admitted for elective surgery
Exclusion Criteria:
- No telephone contact available
- Failure to establish contact
- Transfer to another ICU
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 |
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Patients in follow-up
Patients under follow-up.
No interventions were performed
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No interventions were performed.
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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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Functional Status
時間枠：3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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The primary outcome will be functional status at 6 months after ICU discharge, assessed using the Barthel Index (BI).
The BI is a validated measure of functional status in activities of daily living, with total scores ranging from 0 to 100.
For prediction modeling, the outcome will be treated as a binary variable, with functional impairment defined as a BI score <91 points.
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3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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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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Return to Work
時間枠：3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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Being employed
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3rd, 6th and 12th months after ICU discharge
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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。
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3月15日
一次修了 (実際)
2026年3月20日
研究の完了 (実際)
2026年4月15日
試験登録日
最初に提出
2026年5月23日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月23日
最初の投稿 (実際)
2026年6月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年6月10日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年6月6日
最終確認日
2026年6月1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。