데이터 마이닝을 활용한 중환자실의 욕창 위험 예측 (ICU)
2026년 4월 29일 업데이트: Saadet Can Çiçek, Abant Izzet Baysal University
중환자실에서의 욕창 위험 예측: 단일 기관 후향적 코호트 연구에서의 데이터 마이닝 알고리즘 비교 분석
이 연구는 2020년 10월 10일부터 2025년 10월 10일까지 3차 병원 중환자실에 입원한 성인 환자들을 대상으로 진행된 후향적 기록 검토 연구입니다.
연구의 목적은 인구통계학적, 임상적, 검사실, 간호 관련 변수를 활용하여 다중 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하여 욕창 발생 위험을 예측하는 것입니다.
중재, 치료 또는 환자 접촉은 이루어지지 않습니다.
모든 데이터는 기존 전자 및 서면 의무기록에서 추출되며, 분석 전 완전히 익명화됩니다.
연구는 참가자에게 위험을 초래하지 않으며, 기관심의위원회 또는 윤리위원회의 승인을 받아 진행됩니다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
이 관찰 연구는 2020년 10월 10일부터 2025년 10월 10일까지 입원한 성인 중환자실(ICU) 환자의 임상, 인구통계학적, 검사실 및 간호 기록 문서를 분석하기 위해 후향적 코호트 설계를 사용합니다. 이 연구의 목적은 욕창 발생과 관련된 요인을 식별하고, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 및 그래디언트 부스팅 모델을 포함한 여러 데이터 마이닝 및 기계 학습 알고리즘의 예측 성능을 비교하는 것입니다.
데이터 수집은 보관된 ICU 기록, 환자 파일 및 간호 관찰 양식을 검토하는 과정을 포함합니다. 환자로부터 직접 새로운 데이터를 수집하지 않으며, 의학적 개입이나 전향적 추적 조사도 수행되지 않습니다. 추출된 모든 데이터는 분석 전에 완전히 익명화됩니다. 이 연구는 윤리적 원칙에 따라 수행되며, 볼루 아반트 이제트 바이살 대학교 비중재 임상연구 윤리위원회의 승인을 받았습니다.
이 연구의 예상 결과는 욕창 위험에 대한 가장 정확한 예측 모델을 식별하고, ICU의 조기 예방 전략에 기여함으로써 임상 의사 결정 과정을 지원하는 것입니다.
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (실제)
등록
500
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Saadet Can Çiçek, Assoc. Prof., PhD
- 전화번호: +905062846936
- 이메일: saadet.cancicek@ibu.edu.tr
연구 장소
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Bolu
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Bolu, Bolu, 터키 (Türkiye), 14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
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Merkez, Bolu, 터키 (Türkiye), 14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
본 후향적 관찰 연구에는 2020년 10월 10일부터 2025년 10월 10일까지 3차 공공 병원 중환자실(ICU)에 입원한 18세 이상의 성인 환자가 포함됩니다.
연구 대상군에는 최소 24시간 이상 중환자실에 체류하고 전자 또는 서면 기반의 완전하고 접근 가능한 의무 기록이 있는 환자가 포함됩니다.
의무 기록 데이터가 누락되거나 일관성이 없거나 중환자실 입원 전이나 입원 시점에 압박 손상이 진단된 환자는 제외됩니다.
모든 데이터는 기존 의무 기록에서 후향적으로 수집됩니다.
설명
포함 기준
- 2020년 10월 10일부터 * 2025년 10월 10일 사이에 중환자실에 입원한 환자
- 18세 이상의 성인 환자
- 중환자실 체류 기간이 최소 24시간 이상인 경우
- 완전하고 접근 가능한 전자 또는 종이 기반 의무기록의 가용성
제외 기준
- 18세 미만의 환자
- 중환자실 체류 기간이 24시간 미만인 경우 불완전하거나 누락되었거나 일관성이 없는 전자 또는 종이 기반 의무기록
- 중환자실 입원 시 또는 그 이전에 진단된 욕창의 존재
- 의무기록에서 욕창 관련 데이터를 추출할 수 없는 경우
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
그룹/코호트 수
1
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
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중환자 코호트
2020년 10월 10일부터 2025년 10월 10일까지 중환자실에 입원할 성인 환자.
어떠한 중재도 적용되지 않으며, 모든 데이터는 기존 의무기록에서 획득됩니다.
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이것은 후향적 관찰 연구입니다.
어떠한 중재도 적용되지 않습니다.
모든 데이터는 기존 의료 기록에서 획득됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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압박성 손상 발생 예측 정확도
기간: 2020년 10월 10일부터 2025년 10월 10일까지
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주요 결과는 중환자실(ICU)에 입원한 환자들 중 욕창 발생 위험을 식별하는 데이터 마이닝 알고리즘의 예측 정확도입니다.
수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC), 민감도, 특이도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 정확도 지표는 후향적 의무 기록 데이터를 사용하여 계산됩니다.
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2020년 10월 10일부터 2025년 10월 10일까지
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
수사관
- 수석 연구원: Saadet Can Çiçek, Assoc. Prof., PhD, Abant Izzet Baysal University
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2026년 1월 16일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2026년 4월 1일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2026년 4월 29일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2025년 12월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 19일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2025년 12월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2026년 5월 1일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 4월 29일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2026년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- AIBU-SBF-NSY-2025
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
개인 참가자 데이터(IPD)는 민감한 개인 건강 정보를 포함한 후향적 임상 기록을 사용하는 연구이므로 공유되지 않습니다.
기관 정책, 윤리 위원회 승인 및 국가 데이터 보호 규정(KVKK)에 따라 IPD는 공개적으로 이용할 수 없습니다.
출판물에는 집계 및 비식별화된 결과만 제공됩니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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