Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Voorspelling van blokhoogte van spinale anesthesie

26 augustus 2021 bijgewerkt door: Taipei Veterans General Hospital, Taiwan

Voorspelling van blokhoogte van spinale anesthesie via machinale leerbenadering

Spinale anesthesie is een van de meest gebruikte technieken voor chirurgie. Anesthesiologen controleren meestal de blokhoogte (dermatoom) van spinale anesthesie voordat de operatie begint. Er zijn meer dan 20 factoren gepostuleerd die de hoogte van het spinale anesthesieblok veranderen. We willen machinaal leren gebruiken om verschillende factoren, zoals fysiologische parameters en verschillende geneesmiddelkenmerken, uitgebreid in overweging te nemen om een ​​voorspellend model op te stellen om de sensorische blokkade van spinale anesthesie te evalueren.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Dit is een observationele studie van de retrospectieve verzameling van patiëntgegevens.

De onderzoekers verzamelden met terugwerkende kracht het elektronische medische dossier van patiënten die spinale anesthesie kregen van 1 juli 2018 tot 31 december 2018. Anesthesiegerelateerde factoren zoals de expertise van de anesthesioloog, de injectieplaats, de positie van de patiënt, de dosering van lokale anesthetica, de naaldgrootte, de richting van de naaldafschuining en demografische basisinformatie van de patiënten werden gebruikt voor gegevensanalyse. Patiënten jonger dan 18 jaar werden uitgesloten van deze studie. Twintig procent van de dataset werd gebruikt als testdataset en de rest werd gebruikt voor modeltraining. De onderzoekers zullen vier machine learning-algoritmen gebruiken, namelijk XGBoost (Extreme Gradient Boosting), AdaBoost (Adaptive Boosting), Random Forest (RF) en Support Vector Machine (SVM). Modelprestaties werden visueel geëvalueerd met een verwarringsmatrix.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

3000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

  • Taiwan
      • Taipei, Taiwan, 112
        • Werving
        • Department of Anesthesiology, Taipei Veterans General Hospital
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar en ouder (VOLWASSEN, OUDER_ADULT)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patiënten die spinale anesthesie krijgen vanwege de noodzaak van chirurgische ingrepen met beschikbare elektronische medische dossiers.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Patiënten die spinale anesthesie kregen van 1 juli 2018 tot 31 december 2018, met beschikbare elektronische medische dossiers.

Uitsluitingscriteria:

  • Leeftijd <18 jaar

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Spinale anesthesie
De onderzoekers verzamelden met terugwerkende kracht het elektronische medische dossier van patiënten die spinale anesthesie kregen van 1 juli 2018 tot 31 december 2018. Patiënten jonger dan 18 jaar werden uitgesloten van deze studie.
Ander: Methoden voor machinaal leren
Dit is een observationele studie van de retrospectieve verzameling van patiëntgegevens. Anesthesiegerelateerde factoren zoals de expertise van de anesthesioloog, de injectieplaats, de positie van de patiënt, de dosering van lokale anesthetica, de naaldgrootte, de richting van de naaldafschuining en demografische basisinformatie van de patiënten werden gebruikt voor gegevensanalyse. Patiënten jonger dan 18 jaar werden uitgesloten van deze studie. Twintig procent van de dataset werd gebruikt als testdataset en de rest werd gebruikt voor modeltraining. De onderzoekers zullen vier machine learning-algoritmen gebruiken, namelijk XGBoost (Extreme Gradient Boosting), AdaBoost (Adaptive Boosting), Random Forest (RF) en Support Vector Machine (SVM). Modelprestaties werden visueel geëvalueerd met een verwarringsmatrix.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Sensorische blokkadehoogte van spinale anesthesie
Tijdsspanne: Vanaf het begin van de spinale anesthesie tot het moment waarop de blokkadehoogte wordt getest, maximaal 10 minuten

Het record van het sensorische blokkadeniveau werd geëxtraheerd uit retrospectieve elektronische medische dossiers als de primaire uitkomst.

De onderzoekers willen machinale leermethoden gebruiken om rekening te houden met verschillende factoren, zoals fysiologische parameters van patiënten, verschillende medicijnkenmerken en verschillende anesthesieaanbieders, om een ​​voorspellend model op te stellen om de sensorische blokkade van spinale anesthesie te evalueren.
Vanaf het begin van de spinale anesthesie tot het moment waarop de blokkadehoogte wordt getest, maximaal 10 minuten

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Taipei Veterans General Hospital, Taiwan

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (WERKELIJK)

1 oktober 2020

Primaire voltooiing (VERWACHT)

1 juli 2022

Studie voltooiing (VERWACHT)

1 juli 2022

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

22 augustus 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

26 augustus 2021

Eerst geplaatst (WERKELIJK)

27 augustus 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (WERKELIJK)

27 augustus 2021

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

26 augustus 2021

Laatst geverifieerd

1 augustus 2021

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Andere studie-ID-nummers

  • 2020-01-004CC

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

ONBESLIST

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren