중환자실(ICU) 적응증 평가: 인간 대 ChatGPT-4o 예측 (ICU)
응급실 환자의 중환자실(ICU) 입원 적응증의 정확성 평가: 임상 결정과 ChatGPT-4o 예측의 비교
연구 개요
상태
상세 설명
이 연구는 회고적 설계를 가지고 있습니다. 응급실에 입원하여 ICU 적응증에 대해 마취과 소생클리닉에 상담한 환자의 의료 데이터를 후향적으로 수집합니다. 환자의 인구통계학적 정보, 활력 징후, 실험실 결과, 영상 소견 및 임상적 결정이 기록됩니다. 이러한 데이터는 개별 사례 보고서 양식을 사용하여 각 환자에 대해 체계적으로 수집됩니다.
연구에 대한 포함 기준:
본 연구에는 응급실에서 ICU 적응증에 대해 마취과 소생 클리닉에 상담한 18세 이상의 환자가 포함됩니다.
연구 제외 기준:
환자들은 입원환자 서비스의 ICU 적응증에 대해 마취과 소생 클리닉에 상담했습니다.
중환자실 적응증 이외의 이유로 응급실에서 마취과 소생클리닉에 상담한 환자들.
환자들은 응급실에서 ICU 적응증을 위해 마취과 소생클리닉에 상담했으나 기록된 데이터가 부족했습니다(데이터 손실이 있는 환자).
모델 훈련 및 예측 분석:
ChatGPT-4는 Çiftçi B, Erdoğan C 및 Demiraran Y(5)의 "Yoğun Bakım Hasta Kabul Kriterleri(Rehberleri)"의 지침에 따라 교육됩니다. 수집된 환자 데이터는 ChatGPT-4 모델에 제시되어 환자에게 ICU 입원이 필요한지 여부를 예측합니다. ChatGPT를 통해 예측한 내용을 임상적 판단과 비교하여 정확도, 위양성률, 위음성률을 분석합니다.
연구에 사용되는 통계 분석 방법:
정확도 비율: ChatGPT가 ICU 표시를 올바르게 예측하는 비율이 계산됩니다.
거짓 긍정 비율: ICU 입원이 필요하지 않은 환자에 대한 ICU 필요성을 ChatGPT가 예측하는 비율이 평가됩니다.
거짓 음성률: ChatGPT가 ICU 입원이 필요한 환자에 대해 ICU가 필요하지 않다고 예측하는 비율을 분석합니다.
Kappa 통계: ChatGPT 예측과 임상 결정 간의 일치도가 측정됩니다.
ROC 곡선 및 AUC: ChatGPT의 성능은 ROC 곡선 및 AUC를 사용하여 평가됩니다.
각 환자에게 사용되는 사례 보고서 양식은 ChatGPT의 예측과 임상 결정의 정렬을 의미 있게 비교하는 것을 목표로 임상 정보의 상세하고 체계적인 데이터 수집을 보장합니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Bursa, 터키 (Türkiye)
- Bursa Yuksek Ihtisas Training and Research Hospital
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 응급실에서 ICU 적응증에 대해 마취과 소생 클리닉에 상담한 18세 이상의 환자가 연구에 포함됩니다.
제외 기준:
- 환자들은 입원환자 서비스의 ICU 적응증에 대해 마취과 소생 클리닉에 상담했습니다.
- 중환자실 적응증 이외의 이유로 응급실에서 마취과 소생클리닉에 상담한 환자들.
- 응급실에서 ICU 적응증을 위해 마취과 소생클리닉에 상담하였으나 기록된 데이터가 부족한 환자(데이터 손실이 있는 환자)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
|---|---|
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ICU 적응증 예측에서 ChatGPT-4의 정확도
기간: 3개월
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3개월
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거짓양성률
기간: 3개월
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3개월
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거짓음성률
기간: 3개월
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3개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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카파 통계
기간: 3개월
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3개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: İlkay Ceylan, ceylanilkay@yahoo.com
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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