대심장 비수술을 받는 노인 환자의 수술 후 불안 증상 예측 모델
2024년 10월 13일 업데이트: Weidong Mi, Chinese PLA General Hospital
주요 비심장 수술을 받는 노인 환자의 수술 후 불안 증상 예측 모델의 식별 및 검증: 전향적 다기관 코호트 연구
비심장 대수술을 받는 중국 노인 환자의 수술 후 불안 증상에 대한 예측 모델을 개발하고 검증하기 위한 다기관, 전향적 관찰 연구입니다.
연구 개요
상태
완전한
정황
상세 설명
2015년 WHO는 노인들의 정신 건강에 초점을 맞춰 글로벌 노화를 위한 '건강한 노화' 개념을 도입했습니다.
중국에서는 매년 2천만 명 이상의 노인 환자가 수술을 받으며 이는 수술을 받는 인구의 4분의 1에 해당합니다.
이전 연구에서는 노인 수술 전후 환자, 특히 비심장 대수술 환자의 경우 불안의 위험이 높다는 사실이 밝혀졌습니다.
따라서 비심장 대수술을 받는 노인 환자의 불안 예측 모델 구축이 필요하다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
5551
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Beijing
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Beijing, Beijing, 중국, China
- First Medical center of Chinese PLA General 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
공부할 수 있는 나이
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
선택적인 주요 비심장, 비신경외과 수술 후 불안 및 우울증 평가를 완료한 노인 환자(65세 이상)가 이 연구에 포함되었습니다.
설명
포함 기준:
- 노인 환자(65세 이상).
- 수술 후 계획된 하룻밤 입원으로 선택적 수술을 받습니다.
- 주요 비심장수술, 비신경외과 수술.
제외 기준:
- 이전에 심각한 정신 질환을 앓았거나 향정신성 약물을 장기간 복용한 병력이 있습니다.
- 수술 후 즉시 중환자실에 입원했습니다.
- 수술 후 7일 이내에 사망.
- 수술 등급 ≤ 2.
- 수술 후 불안 평가를 완료하지 못했습니다.
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 |
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노인 환자
주요 비심장 수술을 받는 노인 환자(65세 이상)
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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불안
기간: 수술 후 7일 이내
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GAD-7은 범불안장애의 존재 여부를 선별하고 그 중증도를 평가하기 위한 7개 항목 설문지입니다.
항목은 총점 0점에서 21점까지 4점 척도로 채점되었습니다.
점수는 경증 5점 이상, 보통 10점 이상, 심각한 불안 15점 이상으로 정의되었습니다.
권장되는 선별검사 컷오프는 ≥10으로, 이는 최소한 중등도 수준의 불안에 해당합니다.
점수가 높을수록 불안감이 더 크다는 것을 의미합니다.
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수술 후 7일 이내
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
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)
2020년 4월 1일
기본 완료 (실제)
2022년 4월 30일
연구 완료 (실제)
2022년 4월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 10월 13일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 10월 13일
처음 게시됨 (실제)
2024년 10월 15일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 10월 15일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 10월 13일
마지막으로 확인됨
2024년 8월 1일
추가 정보
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. .
예측 모델에 대한 임상 시험
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