Machine Learning-modellen voor het voorspellen van onvoorziene ziekenhuisopnames of -ontslagen na anesthesie
16 oktober 2024 bijgewerkt door: Rémi Florquin, HUmani
Onverwachte ziekenhuisopnames na ambulante chirurgie veroorzaken niet alleen ongemak voor patiënten, maar veroorzaken ook een afname van de efficiëntie van het gezondheidszorgsysteem.
Bovendien brengt de onverwachte oriëntatie van de patiënt het risico met zich mee van ongeschikte postoperatieve opdrachten.
Onze hypothese is dat kunstmatige-intelligentiemodellen beter zullen presteren dan traditionele modellen bij het voorspellen welke patiënten een ziekenhuisopname nodig hebben na een ambulante operatie of onvoorzien ontslag uit het ziekenhuis na een operatie.
Studie Overzicht
Toestand
Voltooid
Interventie / Behandeling
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Werkelijk)
68683
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
-
Mons, België, 7000
- Université de Mons
-
-
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
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Alle gehospitaliseerde of poliklinische patiënten die anesthesie hebben ondergaan voor een diagnostische of therapeutische procedure, in een geplande of spoedeisende toestand, in de ziekenhuizen van de instelling.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Patiënt die anesthesie ondergaat voor een therapeutische of diagnostische procedure
Uitsluitingscriteria:
- Onvolledige informatiegegevens
- Fout in het coderingssysteem
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 |
|---|---|
|
Ambulante patiënten
Patiënt die anesthesie ondergaat in een ambulante omgeving.
|
Het doel van dit project is het ontwikkelen van modellen om in de preoperatieve periode te voorspellen welke patiënten een ziekenhuisopname nodig hebben na een ambulante operatie of onvoorzien ziekenhuisontslag na een operatie.
|
|
Ziekenhuispatiënten
Patiënt die anesthesie ondergaat in een ziekenhuisopname.
|
Het doel van dit project is het ontwikkelen van modellen om in de preoperatieve periode te voorspellen welke patiënten een ziekenhuisopname nodig hebben na een ambulante operatie of onvoorzien ziekenhuisontslag na een operatie.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Snelheid van heroriëntatie van de patiënt
Tijdsspanne: Op de dag van de operatie
|
Het percentage onvoorziene ziekenhuisopnames na een ambulante operatie en het percentage ontslag na een ziekenhuisoperatie
|
Op de dag van de operatie
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Rémi Florquin, MD, Université de Mons, Belgium
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 januari 2020
Primaire voltooiing (Werkelijk)
30 juni 2024
Studie voltooiing (Werkelijk)
30 juli 2024
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
30 augustus 2024
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
30 augustus 2024
Eerst geplaatst (Werkelijk)
3 september 2024
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
18 oktober 2024
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
16 oktober 2024
Laatst geverifieerd
1 oktober 2024
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- HUmani_ODanesth
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
NEE
Beschrijving IPD-plan
Wij zijn niet bevoegd om gevoelige gegevens te publiceren op besluit van de ethische commissie
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
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 .