신경재활을 위한 재활 입원 기간 및 의료 비용에 영향을 미치는 요인을 예측하는 머신러닝
2024년 11월 26일 업데이트: Chua Sui Geok, Karen, Tan Tock Seng Hospital
3차 의료병원의 신경학적 입원환자 재활을 위한 재활 입원 기간(RLOS) 및 직접 입원 비용에 영향을 미치는 주요 요인에 대한 머신러닝 예측 분석
이 후향적 연구의 목적은 3차 의료 병원에서 신경학적 입원 환자 재활을 위한 총 직접 비용, 재활 입원 기간(RLOS) 및 RLOS와 관련된 요인을 확인하는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구의 목적은 EPIC에서 추출한 데이터를 사용하여 RLOS에 영향을 미치는 요인과 3차 재활의 신경 재활에 대한 상관 비용을 식별하는 것입니다.
또한 지역 인구의 비용에 대한 주요 기여자를 찾기 위해 중간 직접 비용을 식별하는 것을 목표로 합니다.
마지막으로 인공지능이나 머신러닝을 활용해 수집된 데이터를 분석해 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다.
이 모델은 확장된 RLOS와 관련된 요인을 이해하고 신경 재활이 필요한 환자의 RLOS를 예측하여 선제적 조치를 지원하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
10000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Singapore, 싱가포르
- Tan Tock Seng 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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
신경학적 재활을 위해 입원환자 기간 동안 재활병동에 입원한 환자.
설명
포함 기준:
퇴원 요약서의 지표 조건으로 입원 재활을 마친 모든 환자
제외 기준: 의학적 조언에 반하여 퇴원하여 입원환자 재활을 완료하지 않은 경우
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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3차 신경학적 재활 환자
뇌졸중, 후천성 뇌손상, 외상성 뇌손상, 뇌종양, 중추신경계 감염, 싱가포르의 급성 신경외과 또는 신경외과에서 다발성 외상 진단을 받은 환자.
코호트는 2016년부터 현재까지 TTSH 재활센터(TTSH RC)에 입학한 환자 중에서 선정됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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재활 체류 기간
기간: 1998년부터 2022년까지
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환자가 재활병동에 입원하고 퇴원하는 기간입니다.
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1998년부터 2022년까지
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병원비
기간: 2012-2022
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보조금, 보험 및 자기부담금을 포함하여 재활 병동에 입원한 환자의 청구 금액입니다.
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2012-2022
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주택 유형
기간: 2014-2023
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환자의 사회 경제적 지위를 살펴보기 위한 주택 유형.
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2014-2023
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Dr Karen Chua, MBBS, Tan Tock Seng Hospital
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 6월 1일
기본 완료 (추정된)
2025년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2026년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 11월 22일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 11월 22일
처음 게시됨 (실제)
2024년 11월 26일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2024년 11월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 11월 26일
마지막으로 확인됨
2024년 11월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- DSRB 2023/00873
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
IPD 계획 설명
추출에는 비식별화된 데이터 세트를 얻기 위해 보건부 정부 웹사이트에 액세스하는 작업이 포함되므로 PI는 데이터 품질을 확인해야 합니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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