PrognostICate- 연구:2040년까지 향후 몇 년간 ICU 및 인공호흡기 사용일 예측 (PrognostICate)

집중 치료 의학에서 적절한 자원 할당은 제한된 자원과 인구 노령화 및 의료 발전으로 인해 ICU 용량에 대한 수요 증가로 인해 특히 어렵습니다. 과거의 여러 연구에서는 다양한 모델을 사용하여 ICULOS를 예측하려고 했습니다. 후향적 다기관 연구의 목적과 목표는 향후 몇 년 동안 전 세계적으로 다양한 그룹(성별, 연령 그룹, 의료 및 수술 입원에 관해)의 ICU 환자의 ICU 입원 기간(ICULOS) 및 기계적 환기 기간(LOMV)을 예측하는 것입니다. 통계적 예측 모델을 사용하여 2040년까지.

이 목표를 달성하기 위해 우리는 전 세계 국제 ICU 데이터베이스에서 2005년부터 2023년까지의 과거 ICU 데이터와 국내 및 국제 데이터베이스의 인구 데이터를 수집하고 다양한 통계 예측 모델(ARIMA-Model(Auto-Regressive Integrated Moving Average), 로지스틱)을 사용합니다. 회귀, 포아송 회귀, ETS(지수 평활)를 사용하여 이러한 예측을 수행합니다. 4가지 다른 모델의 유효성은 데이터 세트의 약 75:25 비율로 모델을 생성하고 테스트하기 위해 데이터를 2개의 하위 집합으로 분할하여 시간 외 교차 유효성으로 평가됩니다. 4가지 모델 중 가장 유효한 모델이 선택됩니다. 통계 분석은 정확하고 투명한 건강 추정치 보고(GATHER 성명) von Stevens et al.에 대한 지침을 따릅니다. 2016년부터.

이 프로젝트의 궁극적인 목표는 ICU 병상 및 인공호흡기 용량의 향후 요구 사항과 관련하여 전 세계 의료 시스템 의사 결정자에게 귀중한 통찰력을 제공하는 것입니다. 이러한 통찰력을 통해 우리는 전 세계 의료 시스템 의사 결정권자가 미래에 적합한 ICU 자원을 사전에 예측하고 할당할 수 있도록 하고자 합니다.