Modele głębokiego uczenia się do przewidywania śródoperacyjnego niedociśnienia przy użyciu parametrów nieinwazyjnych
Przewidywanie śródoperacyjnego niedociśnienia za pomocą nieinwazyjnych urządzeń monitorujących: opracowanie modelu głębokiego uczenia się
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Szczegółowy opis
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Heejoon Jeong, MD
- Numer telefonu: 821087282414
- E-mail: heejoonjeong@skku.edu
Lokalizacje studiów
-
-
-
Seoul, Republika Korei, 06351
- Samsung Medical Center
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pacjenci, którzy są uwzględnieni w otwartej bazie danych VtialDB.
- Pacjenci poddani znieczuleniu ogólnemu wziewnemu do operacji niekardiochirurgicznych.
- Pacjenci, którzy mają dane z nieinwazyjnego monitorowania, w tym ciśnienie krwi, elektrokardiografię, pulsoksymetrię, wskaźnik bispektralny, kapnografię i minimalne stężenie czynnika inhalacyjnego w pęcherzykach płucnych.
Kryteria wyłączenia:
- Pacjent z brakującymi danymi.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
|---|
|
Grupa
W bazie danych open source (VitalDB, https://vitaldb.net) pacjenci poddani znieczuleniu ogólnemu z nieinwazyjnym monitorowaniem obejmującym ciśnienie krwi, elektrokardiografię, pulsoksymetrię, wskaźnik bispektralny, kapnografię i minimalne stężenie środka inhalacyjnego w pęcherzykach płucnych.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zdolność przewidywania modelu głębokiego uczenia się w przypadku zdarzenia niedociśnienia śródoperacyjnego
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 3 godziny
|
Pole pod krzywą krzywej charakterystyki działania odbiornika (AUROC) dla modelu głębokiego uczenia się w celu przewidywania niedociśnienia śródoperacyjnego.
|
do ukończenia studiów, średnio 3 godziny
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: Hyun Joo Ahn, MD, PhD, Samsung Medical Center
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Lee HC, Jung CW. Vital Recorder-a free research tool for automatic recording of high-resolution time-synchronised physiological data from multiple anaesthesia devices. Sci Rep. 2018 Jan 24;8(1):1527. doi: 10.1038/s41598-018-20062-4.
- Lee S, Lee HC, Chu YS, Song SW, Ahn GJ, Lee H, Yang S, Koh SB. Deep learning models for the prediction of intraoperative hypotension. Br J Anaesth. 2021 Apr;126(4):808-817. doi: 10.1016/j.bja.2020.12.035. Epub 2021 Feb 6.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- SMC 2022-09-096
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .