SHOCKMATRIX 출혈 예측 모델의 전향적 검증 (SHOCKMATRIX)
외상 환자의 초기 중증 출혈 및 출혈 자원 요구에 대한 실시간 기계 학습 기반 예측 모델의 외부 검증
연구 개요
상세 설명
배경: 출혈성 쇼크는 중상을 입은 환자의 조기 예방 가능한 사망의 주요 원인으로 남아 있습니다. 심각한 외상 직후 심각한 출혈이 발생하여 초기 심각한 출혈(ESH)로 정의되는 경우 관리가 매우 어려워집니다. 이러한 맥락에서 임상 결정을 개선하고 중요한 종료점으로 알려진 개입 시간을 단축하려면 조기 발견을 위한 혁신적인 도구를 설계하고 일상적인 의료 프로세스 내에서의 통합을 연구해야 할 수 있습니다.
목표: Capgemini Invent 및 여러 연구 센터(Ecole polytechnique, CNRS, EHESS)와 협력하여 Traumabase Group이 주도하는 TRAUMATRIX 프로젝트의 일부인 이 연구는 외상 환자의 ESH에 대해 최근 개발된 기계 학습 기반 예측 모델을 외부적으로 검증하는 것을 목표로 합니다. . 이전에 Traumabase라는 고품질 트라우마 데이터베이스에서 훈련된 이 모델은 누락된 값을 처리하는 특정 기능을 제공합니다.
재료 및 방법: 8개 프랑스 외상 센터에서 최소 1500명의 성인 외상 환자를 후향적 및 전향적 샘플과 함께 6~24개월 동안 포함시킵니다. ESH는 외상 관리 첫 시간 이내에 발생하는 다음 사건 중 하나로 정의되는 일차 결과로 나타납니다. 소생실에서 농축 적혈구(RBC) 수혈 또는 처음 6시간 이내에 4개를 초과하는 적혈구 수혈, 또는 응급 지혈 중재(수술 또는 중재적 방사선학) 또는 통제되지 않고 객관화된 출혈이라는 명확한 환경에서의 사망. 관심 있는 데이터는 두 단계로 수집됩니다: (1) 외상 관리의 병원 전 단계에서 ESH의 알고리즘 예측(10개 입력)과 담당 외상 리더의 임상 예측을 계산하는 데 필요한 변수가 있습니다. 소생실에서 출동 센터의 사전 경고 통화는 Capgemini Invent 팀이 개발한 사용자 친화적인 전용 스마트폰 인터페이스를 사용하여 실시간으로 녹음됩니다. (2) ESH 복합 종점의 구성 변수를 검색하기 위해 Traumabase®에 고전적인 포함을 수행하고 추가 정보 데이터를 수집하기 위해 연구에 참여한 트라우마 팀에 피드백 설문조사를 보내는 지연된 단계부터. 수집된 전향적 데이터를 두 시스템, 즉 임상 외상 전문가 대 기계 학습 기반 예측 모델의 후향적 코호트 예측 성능과 비교할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Tobias Gauss, MD
- 전화번호: +33476769288
- 이메일: tgauss@chu-grenoble.fr
연구 연락처 백업
- 이름: Samia Salah
- 전화번호: +33476769288
- 이메일: SSalah1@chu-grenoble.fr
연구 장소
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Clichy, 프랑스, 92110
- 모병
- Beaujon Hospital AP-HP, Anesthesia-Intensive Care Department
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연락하다:
- Mathilde Holleville, MD
- 이메일: mathilde.holleville@aphpr.fr
-
La Tronche, 프랑스, 38700
- 모병
- Grenoble Alpes University Hospital
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연락하다:
- Tobias Gauss, MD
- 전화번호: +33476769288
- 이메일: tgauss@chu-grenoble.fr
-
연락하다:
- Samia Salah
- 전화번호: +33476769288
- 이메일: SSalah1@chu-grenoble.fr
-
Le Kremlin-Bicêtre, 프랑스, 94270
- 모병
- Bicêtre Hospital AP-HP, Anesthesia-Intensive Care Department
-
연락하다:
- Marie Werner, MD
- 이메일: marie.werner@aphp.fr
-
Lille, 프랑스, 59037
- 모병
- Lille University Hospital, Anaesthesia and Intensive Care Unit
-
연락하다:
- Benjamin Bijok, MD
- 이메일: Benjamin.BIJOK@CHRU-LILLE.FR
-
Paris, 프랑스, 75013
- 모병
- Pitié-Salpêtrière Hospital AP-HP, Anesthesia-Intensive Care Department
-
연락하다:
- Arthur James, MD
- 이메일: arthur.james@aphp.fr
-
Paris, 프랑스, 75015
- 모병
- Georges-Pompidou European Hospital AP-HP, Anesthesia-Intensive Care Department
-
연락하다:
- Nathalie Delhaye, MD
- 이메일: nathalie.delhaye@aphp.fr
-
Strasbourg, 프랑스, 67200
- 모병
- University Hospitals Strasbourg, Anaesthesia, Intensive Care and Peri-Operative Medicine Department
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연락하다:
- Alain Meyer, MD
- 이메일: alain.meyer@chru-strasbourg.fr
-
Toulouse, 프랑스, 31059
- 모병
- University Hospital of Toulouse, Polyvalent Intensive Care
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연락하다:
- Véronique Ramonda, MD
- 이메일: ramonda.v@chu-toulouse.fr
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 모든 중증 외상 성인 환자는 참여 센터에 입원해야 합니다.
제외 기준:
- 컴퓨터 단층촬영 결과에서 이미 활동성 출혈로 진단된 환자;
- 이전에 외상성 심정지 환자
- 18세 미만 환자
- 환자 또는 가족의 반대
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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병원 전 심각한 외상 환자
이미 컴퓨터 단층촬영 결과 활동성 출혈로 진단된 환자와 이전에 외상성 심정지 병력이 있는 환자를 제외한 18세 이상의 모든 중증 외상 환자는 참여 센터에 입원해야 합니다.
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임상의 예측과 비교하여 외상 환자의 주요 출혈을 예측하는 기계 학습 모델의 회고적 및 전향적 검증
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Fβ 점수, β = 4
기간: 18개월
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이진 분류 모델을 평가하기 위한 구성 가능한 단일 점수 측정항목입니다. 매개변수 β를 사용하면 위음성 예측 오류를 더 강조할 수 있습니다. Fβ 점수의 공식은 다음과 같습니다(TP 참양성, FN 거짓음성, FP 거짓양성). Fβ= ((1+β^2 ).TP)/((1+β^2 ).TP+ β^2.FN+FP) |
18개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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일반적인 이진 분류 측정항목
기간: 18개월
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민감도 Se, 특이도 Sp, 정확도 Acc, 양성 예측값 PPV, 음성 예측값 NPV
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18개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정된)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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상처와 부상에 대한 임상 시험
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