Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Maskinlæringsmodell for å forutsi postoperativ respirasjonssvikt

29. august 2022 oppdatert av: Hyun-Kyu Yoon, Seoul National University Hospital

Utvikling og prospektiv evaluering av en maskinlæringsmodell for å forutsi postoperativ respirasjonssvikt

Hovedmålet med denne studien er å utvikle en maskinlæringsmodell som forutsier postoperativ respirasjonssvikt innen 7 postoperative dager ved å bruke en reell, lokal preoperativ og intraoperativ elektronisk helsejournal, ikke administrative koder.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Postoperative lungekomplikasjoner er kjent for å øke lengden på sykehusopphold og helsekostnader. En av de mest alvorlige formene for disse komplikasjonene er postoperativ respirasjonssvikt, som også er assosiert med sykelighet og dødelighet. Mange risikostratifiseringsmodeller er utviklet for å identifisere pasienter med økt risiko for postoperativ respirasjonssvikt. Disse modellene ble imidlertid bygget ved å bruke en tradisjonell logistisk regresjonsanalyse. En logistisk regresjonsanalyse hadde ulemper ved å anta forholdet mellom avhengige og uavhengige variabler som lineært. Nylige fremskritt innen kunstig intelligens gjør det mulig å administrere og analysere store data. Prediksjonsmodell som bruker en maskinlæringsteknikk og data i stor skala kan forbedre nøyaktigheten av prediksjonsytelsen enn tidligere modeller som bruker tradisjonell statistikk. Videre kan en maskinlæringsteknikk være et nyttig hjelpeverktøy for å ta kliniske beslutninger eller sanntidsprediksjon hvis den er integrert i helsevesenet. Så vidt vi vet, var det imidlertid ingen studie som undersøkte de prediktive faktorene ved postoperativ respirasjonssvikt ved bruk av en maskinlæringsmetode. Derfor er hovedmålet med denne studien å utvikle en maskinlæringsmodell som forutsier postoperativ respirasjonssvikt innen 7 postoperative dager ved å bruke en reell, lokal preoperativ og intraoperativ elektronisk helsejournal, ikke administrative koder, og evaluere ytelsen prospektivt.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

22250

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

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 og eldre (VOKSEN, OLDER_ADULT)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Voksne pasienter som gjennomgår generell anestesi for ikke-kardial kirurgi

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Voksne pasienter som gjennomgår generell anestesi for ikke-kardial kirurgi

Ekskluderingskriterier:

  • Alder under 18 år
  • Operasjonsvarighet < 1 time
  • Hjertekirurgi
  • Kirurgi utført kun regional eller lokal anestesi, perifer nerveblokk eller overvåket anestesibehandling
  • Organtransplantasjon
  • Pasient med preoperativ trakeal intubasjon
  • Pasienter som hadde trakeostom før operasjonen
  • Pasienter som er planlagt for trakeostomi
  • Operasjon utført utenfor operasjonsstuen
  • Lengde på sykehusopphold < 24 timer

Hvis pasientene hadde flere operasjoner under samme sykehusopphold, inkluderte vi de første operasjonstilfellene i datasettet.

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
AI_PRF
Voksne pasienter som gjennomgår generell anestesi
Diagnostisk test: Prediksjon av postoperativ respirasjonssvikt ved bruk av maskinlæring
Ytelsen til en maskinlæringsmodell for å forutsi postoperativ respirasjonssvikt etter generell anestesi innen postoperativ dag 7 ble testet prospektivt.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
forekomsten av postoperativ respirasjonssvikt etter generell anestesi
Tidsramme: innen postoperativ dag 7
Postoperativ respirasjonssvikt som ble definert som mekanisk ventilasjon >48 timer eller eventuell reintubasjon etter operasjon
innen postoperativ dag 7

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Seoul National University Hospital

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)

26. mai 2021

Primær fullføring (FAKTISKE)

25. mai 2022

Studiet fullført (FAKTISKE)

25. juni 2022

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

21. august 2020

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

21. august 2020

Først lagt ut (FAKTISKE)

26. august 2020

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (FAKTISKE)

1. september 2022

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

29. august 2022

Sist bekreftet

1. august 2022

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • AI_PRF

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. .

Kliniske studier på Ikke-kardial kirurgi

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Albania

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

Abonnere