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Research on Respiratory Support Decision-Making for Mechanically Ventilated ICU Patients Based on a Physiological World Model

2026年9月16日 更新者:Jialin Liu、Ruijin Hospital

Mechanical ventilation is essential for ICU patients with respiratory failure, yet ventilator adjustment and weaning decisions remain experience-dependent and highly variable. Current single-point metrics such as the oxygenation index cannot distinguish true recovery from support-dependent stability-the same oxygenation level may reflect either. This study uses EHR data from 4,232 invasively ventilated ICU patients at Ruijin Hospital (2016-2026) to develop LAVENT, a deep learning-based physiological world model of respiratory dynamics. LAVENT learns the co-evolution of patient physiology and respiratory support, generates 96-hour multivariate trajectories under candidate FiO₂/PEEP settings, and compares alternative ventilation strategies within the same patient state. External validation uses the MIMIC-IV database (n = 29,899). This retrospective observational study uses only existing EHR data, with no prospective intervention or biospecimen collection.

調査の概要

状態

まだ募集していません

詳細な説明

Mechanical ventilation is the cornerstone of life support for critically ill patients with respiratory failure in the ICU. However, adjustments to ventilator settings and decisions regarding weaning remain highly dependent on clinical experience, resulting in substantial inter-clinician variability. A fundamental limitation of current practice is that commonly used single-point metrics-such as the oxygenation index-cannot reliably reflect a patient's true recovery state across different levels of respiratory support. The same oxygenation level may indicate genuine recovery in a patient on low support, or persistent respiratory failure masked by high ventilatory support. This conflation of "true recovery" with "support-dependent stability" is a major contributor to weaning failure and delayed extubation.

To address this challenge, this study will leverage electronic health record (EHR) data from ICU patients who received invasive mechanical ventilation at Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, between 2016 and 2026 (RuiICU-P1 cohort, n = 4,232), to develop a deep learning-based physiological world model of respiratory dynamics (LAVENT). The model is designed to: (1) learn the co-evolutionary dynamics between a patient's physiological state and respiratory support; (2) generate 96-hour multivariate clinical trajectories given the current patient state and candidate ventilator settings (FiO₂, PEEP); and (3) compare the differential clinical outcomes of alternative ventilator adjustment strategies within the same patient state. External validation will be performed using the public MIMIC-IV database (n = 29,899) to assess model transferability across healthcare systems.

This is a retrospective, observational study using only existing EHR data, without any prospective patient intervention, additional examinations, or biospecimen collection.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

4232

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

    • Shanghai Municipality
      • Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200025
        • Ruijin hospital
        • 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

18年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Adult ICU patients (≥18 years) who received invasive mechanical ventilation at the Department of Critical Care Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, between January 2016 and June 2026.

説明

Inclusion Criteria:

  • Inclusion criteria:
  • age ≥ 18 years
  • received invasive mechanical ventilation during ICU stay
  • had complete 48hour baseline data and 96hour followup data.

Exclusion Criteria:

  • age < 18 years
  • duration of mechanical ventilation < 24 hours
  • missing rate > 50% for key variables (FiO₂, PEEP, SpO₂, respiratory rate)
  • received ECMO therapy.

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

  • 観測モデル:COHORT
  • 時間の展望:RETROSPECTIVE

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
success rate of ventilator weaning
時間枠:28 days

The proportion of participants who successfully achieve liberation from invasive mechanical ventilation (weaning success), expressed as a percentage of all participants who undergo a weaning attempt

28 days

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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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 (推定)

2026年9月14日

一次修了 (推定)

2028年12月31日

研究の完了 (推定)

2029年12月31日

試験登録日

最初に提出

2026年9月10日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年9月16日

最初の投稿 (実際)

2026年9月22日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年9月22日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年9月16日

最終確認日

2026年9月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • RJ2026681

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

Privacy and confidentiality constraints: The source data contain sensitive clinical information derived from electronic medical records. Although all data are de-identified before analysis, the combination of detailed longitudinal physiological variables, ventilator parameters, and clinical outcomes carries a residual risk of re-identification. Institutional privacy policies and the approved ethics protocol do not permit public deposition of individual-level data.

Ethics approval and consent limitations: This study is approved with a waiver of informed consent for retrospective use of existing EHR data. The ethics approval covers secondary analysis for the specified research purpose only, and does not extend to unrestricted sharing or redistribution of individual-level records.

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

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