시리얼 EEG 궤적과 머신 러닝을 통한 조기 섬망 예측
종단적 전두엽 뇌파 궤적이 심각한 외상 후 섬망에서의 다양한 대뇌 역동을 밝히다
연구 개요
상세 설명
배경 및 근거:
섬망은 급성 뇌 기능 장애의 중요한 증상으로, 전체 입원 환자의 10-15%와 중환자실(ICU) 환자의 25% 이상에게 영향을 미칩니다. 외상 중환자실에서는 반복 수술, 혈뇌장벽 손상, 외상성 뇌손상(TBI) 및 필수적인 오피오이드 투여로 인한 염증 반응 폭주로 인해 환자가 특히 취약합니다. 사망률 증가 및 장기적 인지 장애를 포함한 임상적 중요성에도 불구하고, 조기 발견은 여전히 어려운 과제입니다. 현재 CAM-ICU와 같은 병상 도구는 주기적인 특성과 임상의 전문성 의존성으로 인해 제한적이며, 섬망을 정의하는 빠른 신경생리학적 변동을 종종 놓칩니다.
연구 목적 및 방법론:
이전 연구에서는 섬망을 식별하기 위해 뇌파(EEG)를 "스냅샷"으로 사용했지만, 이러한 횡단면 접근법은 종종 일시적인 진정 깊이를 반영할 뿐 실제 신경인지적 취약성을 반영하지 못합니다. 이 연구는 시간 경과에 따른 피질 역학 변화의 궤적에 초점을 맞춘 종단적 접근법을 제안합니다.
중증 외상 환자로부터 최소 3일 연속으로 하루 세 번 간단한 연속 휴식 상태 뇌파를 획득했습니다. 실용적인 전두엽 몽타주를 사용하여 스펙트럼 파워(감속), 비선형 복잡성 및 위상 기반 기능적 연결성을 포함한 포괄적인 특징 세트를 정량화했습니다.
연구 가설:
이 프레임워크는 기계 학습(ML)을 활용하여 이러한 종단적 궤적을 이용하며, 공식적인 임상 진단 전에 섬망 취약성을 예측하는 것을 목표로 합니다. 더 나아가, 최소한의 각성 제약을 부과하는 눈뜨기 기록이 전통적인 눈감기 기록에 비해 깨어 있는 네트워크 무결성을 더 잘 포착하고 우수한 예측력을 제공할 것이라고 가정합니다. 전통적인 눈감기 기록은 종종 외상 중환자실 환경에서 진정 및 졸림으로 인해 혼란스러워집니다.
임상적 영향:
최적의 기록 조건을 식별하고 ML 기반 예측 프레임워크를 구축함으로써, 이 연구는 표준화된 신경생리학적 모니터링 전략을 정의하려고 합니다. 이는 궁극적으로 조기 개입을 용이하게 하고 중증 외상 생존자의 장기 신경학적 예후를 개선할 것입니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Kyonggi-do
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Suwon, Kyonggi-do, 대한민국, 16499
- Ajou University 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:
다음 기준을 충족하는 외상 중환자실(TICU)에 입원한 외상 환자:
- 만 18세에서 65세 사이의 환자.
- 손상 중증도 점수(ISS)가 높은 중증 외상 환자
- 배제 기준:
두부 단순 손상 척도(AIS) ≥ 2점인 환자 리치먼드 불안-진정 척도(RASS) 점수 ≤ -2인 환자 신경계 질환 병력(예: 파킨슨병, 치매, 뇌혈관 질환) 주요 정신질환 병력(예: 조현병, 양극성 장애, 지적 장애, 자폐 스펙트럼 장애) 불법 약물 사용 장애 병력 또는 벤조디아제핀 또는 삼환계 항우울제 이외의 물질에 대한 소변 약물 검사 양성 결과.
급성 알코올 금단의 임상적 증거(CIWA-Ar 점수 > 10) 간부전 또는 간성 뇌병증 병력(Child-Pugh Class B 또는 C) 신장 대체 요법(RRT)이 필요한 신기능 장애 다음 사유로 중환자실 혼돈 평가 방법(CAM-ICU)을 수행할 수 없는 경우 한국어 의사소통 불가능 지시 따르기 실패(검사 지시를 따를 수 없음) 심각한 시력 또는 청력 장애 CAM-ICU 평가 거부 감염성 질환(예: COVID-19, 활동성 결핵)으로 인한 격리 필요.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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섬망 그룹
중환자실 입원 중 섬망이 발생한 환자(CAM-ICU로 확인됨)
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비섬망 그룹
중환자실 입원 중 섬망을 경험하지 않은 환자.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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섬망 예측 성능 (수신자 조작 특성 곡선 아래 면적, AUROC)
기간: 3~4일(종단적 EEG 데이터 수집 기간 중)
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종단적 EEG 궤적에 기반한 머신러닝 모델의 예측 정확도를 평가하여 섬망 위험이 있는 환자를 식별할 것입니다.
모델 성능은 AUROC, 민감도, 특이도 및 F1-점수를 사용하여 평가됩니다.
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3~4일(종단적 EEG 데이터 수집 기간 중)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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모델 성능 비교: 눈 뜬 상태 대 눈 감은 상태
기간: 3~4일
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눈을 뜬 상태와 눈을 감은 상태의 휴식 상태에서 기록된 EEG 데이터의 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUROC)을 비교하여 어느 조건이 더 우수한 예측력을 제공하는지 결정합니다.
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3~4일
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
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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
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- AJOUIRB-IV-2024-227
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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섬망 상태에 대한 임상 시험
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