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

기계 학습을 이용한 부인과 복강경 수술에서 저체온증 예측

2026년 1월 18일 업데이트: Fei Jia, Chengdu Jinjiang Maternity and Child Health Hospital

수술 전 임상 지표에 기반한 부인과 복강경 수술 시 저체온증 예측을 위한 기계 학습 모델의 개발 및 검증: 다기관 전향적 코호트 연구

간단한 제목: 기계 학습을 이용한 부인과 복강경 수술 중 저체온증 예측

간단한 요약: 이 연구는 수술 전 임상 지표를 기반으로 부인과 복강경 수술을 받는 환자의 수술 중 저체온증(IOH)을 예측하기 위한 기계 학습 모델을 개발하고 검증하는 것을 목표로 합니다. 이 전향적, 다기관 사례-대조군 연구는 2026년부터 2027년까지 여러 병원에서 복강경 수술을 예정한 18세 이상의 여성 환자를 등록할 예정입니다. 주요 목표는 수술 중 핵심 체온이 36.0°C 미만으로 정의되는 IOH를 경험할 수 있는 고위험 환자를 식별하는 것입니다.

참가자는 두 그룹으로 분류됩니다: 저체온증을 경험하는 환자로 구성된 IOH 그룹과 핵심 체온이 36.0°C 이상을 유지하는 환자로 구성된 정상 체온 그룹입니다. 데이터 수집에는 인구통계학적 특성, 동반 질환, 수술 세부 사항, 마취 정보 및 수술 전 검사실 결과가 포함됩니다.

주요 결과 측정치는 다양한 임계값에서 예측 성능을 평가하는 모델의 곡선 하 면적(AUC)이 될 것입니다. 2차 결과에는 민감도, 양성 예측값, 음성 예측값 및 F1 점수가 포함됩니다. 이 연구는 개발된 기계 학습 모델이 IOH 예측의 정확성과 시기적절성을 크게 향상시켜 수술 중 및 수술 후 회복 기간 동안 환자 안전을 강화할 것이라고 가정합니다. 이 연구는 예방적 보온 전략과 관련된 임상 관행에 정보를 제공하여 궁극적으로 부인과 복강경 수술에서 환자 결과를 개선할 것으로 기대됩니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

상세 설명

배경: 수술 중 저체온증(IOH)은 수술 중 중심 체온이 36.0°C 미만으로 정의되며, 부인과 복강경 수술에서 발생률이 50%에 달하는 흔한 합병증입니다. IOH는 수술 부위 감염, 출혈 증가, 심혈관 합병증, 회복 지연, 의료비 상승 등 부정적인 결과와 연관되어 있습니다. IOH 고위험 환자를 정확하게 수술 전에 식별하는 것은 표적 예방 조치를 시행하고 자원 배분을 최적화하는 데 중요합니다.

목적: 본 연구의 주요 목적은 부인과 복강경 수술을 받는 환자에서 IOH 발생을 예측하기 위해 수술 전 임상 지표를 활용하는 머신러닝 모델을 개발하고 검증하는 것입니다.

연구 설계: 본 연구는 다기관, 전향적 환자-대조군 연구입니다. 데이터는 2026년부터 2027년까지 참여 병원들로부터 전향적으로 수집될 예정입니다.

기술적 방법:

표본 크기: IOH 발생률을 40%로 추정하고 24개의 예측 변수를 기준으로, 모델 개발 및 검증에 충분한 검정력을 보장하기 위해 최소 1500명의 참가자 표본 크기를 계획합니다.

데이터 수집: 임상 데이터는 전자의무기록(EMR)을 사용하여 수집됩니다. 중심 체온은 무선 체온 모니터링 시스템을 사용하여 수술 중 모니터링됩니다.

통계 분석 및 모델 개발: 데이터 분석은 SPSS(v25.0)와 R(v4.3.1)을 사용하여 수행됩니다. 데이터셋은 무작위로 훈련 세트(80%)와 테스트 세트(20%)로 분할됩니다. 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO) 회귀 분석이 특징 선택을 위해 훈련 세트에 적용됩니다. 여섯 가지 머신러닝 알고리즘—서포트 벡터 머신(SVM), 로지스틱 회귀(LR), 다층 퍼셉트론(MLP), 랜덤 포레스트(RF), 익스트림 그래디언트 부스팅(XGB), 결정 트리(DT)—이 개발됩니다. 모델 하이퍼파라미터는 10-겹 교차 검증을 통해 최적화됩니다.

모델 평가: 모든 모델의 성능은 테스트 세트에서 독립적으로 검증됩니다. 모델 비교 및 선택을 위한 주요 지표는 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)입니다. 부차적 성능 지표로는 민감도, 양성 예측도(PPV), 음성 예측도(NPV), F1-점수가 포함됩니다. 최종 선택된 모델의 최적 절단점은 Youden 지수를 최대화하여 결정됩니다.

윤리적 고려사항: 본 연구는 모든 참여 기관의 기관생명윤리위원회/윤리위원회의 승인을 받은 후 수행됩니다. 모든 참가자로부터 서면 동의서를 받을 예정입니다. 연구 프로토콜은 투명성을 보장하기 위해 임상시험 등록기에 등록될 것입니다. 모든 참가자 데이터는 관련 데이터 보호 규정에 따라 엄격한 기밀성으로 처리됩니다.

기대 결과: 본 연구는 부인과 복강경 수술 전에 IOH 위험을 정확하게 예측할 수 있는 검증된 머신러닝 모델을 개발할 것으로 기대됩니다. 주요 예측 요인의 식별과 이 모델의 배포는 맞춤형 예방 치료를 촉진하고, IOH 발생률을 감소시키며, 환자 안전과 수술 후 회복 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

1000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

  • 중국
    • Sichuan
      • Chengdu, Sichuan, 중국, 610011
        • Chengdu Jinjiang District Women & Children Health Hospital
        • 연락하다:
        • 연락하다:
      • Chengdu, Sichuan, 중국, 610011
        • Sichuan Jinxin Xinan Women & Children's Hospital
        • 연락하다:
      • Chengdu, Sichuan, 중국, 611300
        • People ' s Hospital of Dayi County
        • 연락하다:
      • Chengdu, Sichuan, 중국, 611532
        • Medical Center Hospital of QiongLai City
        • 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

비확률 샘플

연구 인구

본 연구 대상은 다수의 협력 병원(청두 진장 구 모자 보건 병원 등 포함)에서 부인과 복강경 수술을 받는 성인 여성 환자들로 구성됩니다. 모든 참가자는 포함 기준을 충족해야 하며, 어떠한 제외 기준도 충족하지 않아야 합니다. 수술 중 핵심 체온(무선 온도 모니터링 시스템으로 측정)이 36.0°C 미만으로 떨어지는지 여부에 따라, 환자는 '저체온군'(사례) 또는 '정상체온군'(대조군)으로 분류됩니다. 이는 전향적 사례-대조군 연구입니다.

설명

포함 기준:

  • 18세 이상의 여성 환자.
  • 복강경 수술 예정 환자.

제외 기준:

  • 수술 전 체온이 37.5°C를 초과하거나 36.0°C 미만인 경우.
  • 갑상선 기능저하증 또는 갑상선 기능항진증 병력.
  • 심각한 감염 또는 중추신경계 장애와 같은 체온 조절 기능 장애 환자.
  • 동의서에 서명을 거부하는 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
저체온증 그룹
이 코호트는 부인과 복강경 수술 중에 수술 중 저체온증(IOH)이 발생한 환자들로 구성됩니다. IOH는 수술 중 어느 시점에서든 (무선 체온 모니터링 시스템으로 측정한) 중심 체온이 36.0°C 미만으로 떨어지는 것으로 정의됩니다.
정상 체온 그룹
이 코호트는 전체 부인과 복강경 수술 동안 핵심 체온(무선 체온 모니터링 시스템으로 측정)이 36.0°C 이상을 유지하고, 수술 중 저체온증(IOH)이 발생하지 않는 환자들로 구성됩니다. 이 환자들은 본 연구의 대조군 역할을 합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
수술 중 저체온증 예측을 위한 기계 학습 모델의 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)
기간: 수술 중
주요 결과는 독립적인 테스트 세트에서 평가된 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)으로 측정된, 수술 중 저체온증(핵심 체온 < 36.0°C로 정의됨) 발생을 예측하기 위해 개발된 머신 러닝 모델의 판별 성능입니다.
수술 중

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
민감도
기간: 수술 중
이 메트릭은 모델이 수술 중 저체온증을 실제로 발생할 환자를 정확히 식별하는 능력(진양성률)을 측정합니다. 진양성 수를 진양성 수와 위음성 수의 합으로 나누어 계산됩니다. 이 메트릭은 모델 테스트 세트에서 계산됩니다.
수술 중
양성 예측도
기간: 수술 중
이 지표는 모델이 저체온증을 예측한 환자 중 실제로 저체온증이 발생한 환자의 비율을 측정합니다. 이는 참양성의 수를 참양성과 거짓양성의 합으로 나누어 계산됩니다. 이 지표는 모델 테스트 세트에서 계산됩니다.
수술 중
음성예측값
기간: 수술 중
이 지표는 모델이 저체온증을 발생하지 않을 것으로 예측한 환자 중 정상 체온을 유지하는 환자의 비율을 측정합니다. 참음성의 수를 참음성과 거짓음성의 합으로 나누어 계산합니다. 이 지표는 모델 테스트 세트에서 계산됩니다.
수술 중
F1-점수
기간: 수술 중
이 지표는 정밀도(양성 예측값)와 재현율(민감도)의 조화 평균입니다. 클래스 분포가 불균형할 때 특히 유용하게, 두 가지 관심사를 균형 있게 고려한 단일 점수를 제공합니다. 이 지표는 모델 테스트 세트에서 계산됩니다.
수술 중

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Chengdu Jinjiang Maternity and Child Health Hospital

협력자

Sichuan Jinxin Xinan Women & Children's Hospital
People ' s Hospital of Dayi County
Medical Center Hospital of QiongLai City

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 (추정된)

2026년 3월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 3월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 7월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 11월 28일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 1월 18일

처음 게시됨 (실제)

2026년 1월 20일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 1월 20일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 1월 18일

마지막으로 확인됨

2026년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • 202501 (National Health Education Center Research Grant)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

IPD 계획 설명

본 논문에 보고된 결과의 기초가 되는 개별 참가자 데이터는 비식별화(텍스트, 표, 그림 및 부록) 후 공유됩니다. 승인된 제안서의 목표 달성에 사용하기 위한 방법론적으로 타당한 제안서를 제출한 연구자에게 데이터 접근 권한이 부여됩니다. 제안서는 이메일을 통해 교신저자에게 보내야 합니다. 데이터에 접근하려면 데이터 요청자는 데이터 접근 계약서에 서명해야 합니다.

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. .

복강경 수술에 대한 임상 시험

유사한 임상시험 검색

스폰서 및 공동 작업자

건강 상태

약물 개입

CROs by country

CROs in Trinidad & Tobago

정황

희귀 질병

약물 개입

식이 보충제

스폰서 / 협력자

위치

구독하다