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고관절 치환술을 위한 다중모달 다목적 통합 기계 알고리즘 연구

2024년 11월 13일 업데이트: Jingkun Liu

HoPreM 플랫폼: 고관절 치환 수술 후 수술 전후 사건의 효율적인 다중 모드 다중 작업 예측

목적:

본 연구의 목적은 인구통계, 수술, 병력, 검사실 정보 등 다양한 유형의 데이터를 통합하여 고관절 치환술 후 수술 전후 사건을 정확하게 예측할 수 있는 임상 데이터 분석을 위한 전체론적 예측 멀티태스킹 플랫폼(HoPreM)을 개발하는 것입니다. 우리가 예측하려는 사건에는 급성 신장 손상(AKI), 수혈 요구 사항, 수술 후 48시간 퇴원(48hPOD), 중환자실(ICU) 이송 및 입원 기간(LOS)이 포함됩니다.

주요 질문:

HoPreM 플랫폼이 고관절 치환술 후 합병증의 위험을 줄일 수 있습니까? 앞서 언급한 수술 전후 사건을 예측하는 플랫폼은 얼마나 정확합니까?

참가자는 다음을 수행합니다.

고관절 치환 수술을 받고 있는 18세 이상의 환자로서 의료 기록에 누락된 값이 10% 미만이어야 합니다.

HoPreM 플랫폼의 예측 모델을 훈련하고 테스트하는 데 데이터를 사용하십시오.

연구 절차:

수술 전후의 크레아티닌 수치를 포함한 환자 데이터는 Xi'an Honghui Hospital에서 수집됩니다.

연구원들은 HoPreM 플랫폼을 사용하여 인구 통계, 수술, 병력 및 실험실 테스트 데이터를 포함한 다중 모드 데이터를 처리합니다.

플랫폼은 다양한 수술 전후 결과를 예측하기 위해 다양한 앙상블 학습 알고리즘(XGBoost, Random Forest, LightGBM 및 CatBoost 포함)을 적용합니다.

예상 결과:

HoPreM 플랫폼은 고관절 치환 수술 후 합병증, 특히 급성 신장 손상 및 수혈 요구 사항을 예측하는 능력을 입증할 것입니다.

SHAP 값 분석을 통해 연구는 특징과 임상 결과 사이의 관계를 추가로 밝혀 모델의 해석 가능성과 임상 유용성을 향상시킬 것입니다.

연락처 정보:

본 연구에 대해 질문이 있거나 더 자세한 정보를 원하시면 연구팀에 문의해 주시기 바랍니다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

상세 설명

본 연구의 목표는 고관절 치환술 후 수술 전후 상황을 정확하게 예측하기 위한 임상 데이터 분석을 위한 전체론적 예측 다중 작업 플랫폼(HoPreM)을 개발하는 것입니다. HoPreM 플랫폼은 인구통계, 수술, 병력, 검사실 정보 등 다양한 유형의 환자 데이터를 통합합니다. 다중 작업 학습 프레임워크를 활용하는 이 플랫폼은 급성 신장 손상(AKI), 수혈 요구 사항, 수술 후 48시간 퇴원(48hPOD), 중환자실(ICU) 이송 및 기간과 같은 여러 수술 전후 합병증을 예측하도록 설계되었습니다. 입원(LOS). 예측 정확도를 높이기 위해 Lasso 회귀 및 Random Forest 모델과 같은 기능 선택 기술을 사용한 다음 CatBoost를 포함한 앙상블 학습 알고리즘을 사용합니다. 이 예측 플랫폼은 맞춤형 수술 후 관리를 지원하고, 합병증 발생률을 낮추며, 고관절 치환술 환자의 임상 결과를 향상시킬 것으로 기대됩니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

6271

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

비확률 샘플

연구 인구

이 연구에는 Xi'an Honghui 병원에서 고관절 치환술을 받은 성인 환자가 포함되어 있습니다. 연구 대상 인구는 고혈압, 당뇨병 및 기타 동반 질환이 있는 환자를 포함하여 다양한 성별, 연령 및 병력이 특징입니다. 포함 기준은 다음과 같습니다.

연령 18세 이상 의료 기록의 누락된 값이 10% 미만 논리적으로 일관된 의료 기록 수술 전 및 수술 후 크레아티닌 값 모두의 가용성 목표는 고관절 치환술 임상 실습에서 볼 수 있는 환자의 일반적인 인구통계를 나타내는 포괄적인 데이터 세트를 만드는 것입니다.

설명

포함 기준:

고관절 치환 수술을 받은 환자 연령 18세 이상 의료 기록 누락 값이 10% 미만 논리적으로 일치하는 의료 기록 수술 전 및 수술 후 크레아티닌 값 모두 사용 가능

제외 기준:

고관절 치환술을 받지 않은 환자(고관절 치환술을 받지 않은 환자) 연령 18세 미만 의무기록 결측값이 10% 이상 의무기록의 논리적 불일치 수술 전 또는 수술 후 크레아티닌 수치가 없음

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
개입 / 치료
고관절 교체 코호트
이 코호트에는 고관절 치환 수술을 받은 환자가 포함됩니다. HoPreM 플랫폼은 AKI, 수혈 요건, 수술 후 48시간 이내 퇴원, 중환자실 이송, 입원 기간(LOS) 등 수술 전후 합병증에 대한 다중 작업 예측 분석에 사용됩니다.
이 연구는 고관절 치환 수술 후 수술 전후 사건을 예측하기 위해 다중 모드 데이터 통합 ​​및 다중 작업 학습 접근 방식을 활용합니다. 인구통계, 수술 세부정보, 병력, 실험실 결과 등 다양한 데이터 유형을 결합하여 이 모델은 AKI, 수혈 필요성, ICU 이송과 같은 결과에 대한 예측 정확도를 향상시킵니다. CatBoost와 같은 앙상블 학습 알고리즘을 사용하면 플랫폼 성능이 최적화되어 임상 의사 결정 지원을 위한 고유한 방법을 제공합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
수혈 요건
기간: 수술 후 1일부터 퇴원까지 최대 40일까지 입원 기간 중 수혈 기록 여부를 기준으로 평가합니다.
수술 후 수혈의 필요성을 평가한다.
수술 후 1일부터 퇴원까지 최대 40일까지 입원 기간 중 수혈 기록 여부를 기준으로 평가합니다.
수술 후 48시간 퇴원
기간: 수술 후 48시간 이내, 환자가 48시간 이내에 병원에서 퇴원했는지 여부에 따라 평가됩니다.
이 결과 측정은 환자가 수술 후 48시간 이내에 병원에서 퇴원했는지 여부를 평가합니다.
수술 후 48시간 이내, 환자가 48시간 이내에 병원에서 퇴원했는지 여부에 따라 평가됩니다.
중환자실 이송
기간: 수술 후 1일차부터 퇴원할 때까지 최대 40일까지 입원 기간 동안 ICU 이송이 발생했는지 여부를 기준으로 평가합니다.
이 결과 측정은 수술 후 1일차부터 퇴원할 때까지 입원 기간 동안 환자가 중환자실(ICU)로 이송되었는지 여부를 기록하며 최대 관찰 기간은 40일입니다.
수술 후 1일차부터 퇴원할 때까지 최대 40일까지 입원 기간 동안 ICU 이송이 발생했는지 여부를 기준으로 평가합니다.
입원 기간
기간: 입원부터 퇴원까지의 총 입원 기간, 최대 관찰 기간은 40일입니다.
이 결과 측정은 환자가 입원부터 퇴원까지 병원에서 보낸 총 일수(최대 40일)를 계산합니다.
입원부터 퇴원까지의 총 입원 기간, 최대 관찰 기간은 40일입니다.
급성 신장 손상(AKI) 발생률
기간: 수술 후 1일부터 7일까지.
AKI 발생률은 혈청 크레아티닌 수준을 수술 전 기준선과 비교하여 매일 평가됩니다. AKI 발병률은 기준치로부터 48시간 이내에 크레아티닌이 0.3mg/dL 이상 증가하거나 기준치로부터 7일 이내에 50% 이상 증가하는 것으로 결정됩니다.
수술 후 1일부터 7일까지.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 수석 연구원: Jingkun Liu, Honghui hospital, Xi'an Jiaotong 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)

2024년 10월 24일

기본 완료 (실제)

2024년 10월 31일

연구 완료 (추정된)

2025년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 11월 6일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 11월 12일

처음 게시됨 (실제)

2024년 11월 14일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 11월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 11월 13일

마지막으로 확인됨

2024년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • Xi'anHongHuiH

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

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아니요

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