이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

두경부 종양 후 장기 체류 예측에 있어서 기존 회귀 모델과 AI의 대조

이 실험은 코호트에 대한 관찰 연구입니다. 연구진은 수술 후 중환자실로 이송된 두경부 종양 환자 코호트를 구축해 두경부 종양 발생 후 24시간 이내에 환자가 중환자실로 이송될 수 있는지 여부에 대한 AI의 예측 효과를 기존 예측 모델과 비교했다. 두경부종양 수술 후 환자에 대한 1차 후향적 분석, 의무기록 수집, 검사 결과를 7:3에 따라 훈련군과 검증군으로 나누고, 환자의 중환자실 체류시간이 24시간 이상인 경우에 따라 2군으로 나눈다. , 24시간 이상 후 두경부 종양 수술의 중환자실 기간 후 예측 모델. 동시에 데이터를 정리하고, 데이터로 AI를 훈련하고, ROC와 양측의 효율성을 비교합니다. 예측 모델 구축 및 AI 훈련 후 코호트에 포함된 환자들을 중환자실로 이송한 후 즉시 예측 모델과 AI로 평가하여 24시간 이내에 중환자실에서 퇴원할 가능성을 예측했다.

연구 개요

상태

모병

정황

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

700

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 52100
        • 모병
        • Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University
        • 연락하다:

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

두경부 종양 수술 후 중환자실로 이송된 환자

설명

포함 기준:

  1. 두경부 종양 후 환자;
  2. 18세 이상.

제외 기준:

  1. 두경부 종양이 발생한 후 환자가 ICU로 두 번 이송되었습니다.
  2. 계획에 없던 중환자실로 이송되는 환자.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
훈련 그룹
훈련 모델의 경우
테스트 그룹
모델을 검증하는 데 사용됩니다.
유망 코호트
모델의 향후 검증을 위해

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
롤아웃 ICU
기간: 중환자실 입원일부터 중환자실 퇴원일 또는 사망일 중 먼저 도래하는 날짜까지 최대 30일까지 평가됩니다.
중환자실에서 일반 병동으로 환자 이송 시간을 이송으로 설정
중환자실 입원일부터 중환자실 퇴원일 또는 사망일 중 먼저 도래하는 날짜까지 최대 30일까지 평가됩니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

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)

2024년 3월 1일

기본 완료 (실제)

2024년 3월 1일

연구 완료 (추정된)

2025년 4월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 7월 23일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 8월 22일

처음 게시됨 (실제)

2024년 8월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 8월 26일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 8월 22일

마지막으로 확인됨

2024년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • SYSKY-2024-403-01

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

다른 사람이 필요할 경우 해당 데이터를 당사에 신청할 수 있으며 당사는 해당 데이터를 제공할 것입니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

구독하다