En retrospektiv studie av nevrale nettverksmodeller for dynamisk å kvantifisere alvorlighetsgraden i COVID-19-sykdommen
22. februar 2024 oppdatert av: Jianguo Sun, Xinqiao Hospital of Chongqing
en retrospektiv studie av nevrale nettverksmodeller for å dynamisk kvantifisere alvorlighetsgraden i COVID-19-sykdommen
Forskningen tar sikte på å samle inn store prøver av pasienter med COVID-19 sykdom med kliniske symptomer, laboratorie- og bildeundersøkelsesdata.
Screening av biologiske indikatorer som er relatert til forekomsten av alvorlige sykdommer.
Deretter bruker etterforskere som bruker kunstig intelligens (AI) teknologi dyplæringsmetode for å finne en prediksjonsmodell som dynamisk kan kvantifisere alvorlighetsgraden av COVID-19-sykdommen.
Studieoversikt
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Faktiske)
1000
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
-
Chongqing, Kina, 400000
- Xinqiao Hospital of Chongqing
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
18 år til 80 år (Voksen, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
N/A
Prøvetakingsmetode
Sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Pasienter med COVID-19 sykdom
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Pasienter med COVID-19 sykdom bekreftet av virusnukleinsyre RT-PCR og CT
Ekskluderingskriterier:
- ubekreftede mistenkte tilfeller
- Pasienter under graviditet og amming
- ufullstendige kliniske data
- inestigatorer vurderte pasienter som ikke kvalifisert for forsøket
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Observert gruppe
Pasientene som ble oppdaget COVID-19-sykdom ved RT-PCR og CT-avbildning.
|
klinisk diagnose
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
diskriminering
Tidsramme: opptil 3 måneder
|
Ytelsen til vår prediksjonsmodell blir evaluert med kurvene for mottakerdriftskarakteristikk (ROC), arealer under kurvene (AUC) og konkordansindeks (c-indeks).
|
opptil 3 måneder
|
|
Kalibrering
Tidsramme: opptil 3 måneder
|
Kalibreringskurveanalysen brukes til å vise feil mellom den predikerte kliniske fenotypen med prediksjonsmodell og faktisk klinisk fenotype.
|
opptil 3 måneder
|
|
Netto fordel
Tidsramme: opptil 3 måneder
|
Beslutningskurveanalyse ble brukt for å bestemme om modellene kunne betraktes som nyttige verktøy for klinisk beslutningstaking ved å sammenligne nettofordelene ved enhver terskel.
|
opptil 3 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
17. januar 2020
Primær fullføring (Faktiske)
30. august 2020
Studiet fullført (Faktiske)
31. desember 2020
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
18. mars 2020
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
12. april 2020
Først lagt ut (Faktiske)
15. april 2020
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
23. februar 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
22. februar 2024
Sist bekreftet
1. februar 2024
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- XQonc-015
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .