Modele uczenia maszynowego do przewidywania nieprzewidzianych przyjęć lub wypisów ze szpitala po znieczuleniu
16 października 2024 zaktualizowane przez: Rémi Florquin, HUmani
Niespodziewane przyjęcia do szpitala po operacjach ambulatoryjnych nie tylko powodują dyskomfort u pacjentów, ale także powodują spadek efektywności systemu opieki zdrowotnej.
Ponadto nieprzewidziana orientacja pacjenta niesie ze sobą ryzyko wydania niewłaściwych zleceń pooperacyjnych.
Nasza hipoteza jest taka, że modele sztucznej inteligencji będą przewyższać tradycyjne modele w przewidywaniu, którzy pacjenci będą wymagać przyjęcia do szpitala po operacji ambulatoryjnej lub nieprzewidzianego wypisu ze szpitala po operacji.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
68683
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
-
Mons, Belgia, 7000
- Université de Mons
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Wszyscy pacjenci hospitalizowani lub ambulatoryjni, którzy zostali poddani znieczuleniu do zabiegu diagnostycznego lub leczniczego, w stanie planowym lub nagłym, w szpitalach placówki.
Opis
Kryteria włączenia:
- Pacjent poddawany znieczuleniu do zabiegu terapeutycznego lub diagnostycznego
Kryteria wykluczenia:
- Niekompletne dane informatyczne
- Błąd w systemie kodowania
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Pacjenci ambulatoryjni
Pacjent poddawany znieczuleniu w warunkach ambulatoryjnych.
|
Celem tego projektu jest opracowanie modeli pozwalających przewidzieć w okresie przedoperacyjnym, którzy pacjenci będą wymagali przyjęcia do szpitala po operacji ambulatoryjnej lub nieprzewidzianego wypisu ze szpitala po operacji.
|
|
Hospitalizowani Pacjenci
Pacjent poddawany znieczuleniu w warunkach hospitalizacji.
|
Celem tego projektu jest opracowanie modeli pozwalających przewidzieć w okresie przedoperacyjnym, którzy pacjenci będą wymagali przyjęcia do szpitala po operacji ambulatoryjnej lub nieprzewidzianego wypisu ze szpitala po operacji.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Szybkość reorientacji pacjentów
Ramy czasowe: W dniu operacji
|
Wskaźnik nieprzewidzianych przyjęć do szpitala po operacji ambulatoryjnej i odsetek wypisów po operacji hospitalizowanej
|
W dniu operacji
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Rémi Florquin, MD, Université de Mons, Belgium
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
1 stycznia 2020
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
30 czerwca 2024
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
30 lipca 2024
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
30 sierpnia 2024
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
30 sierpnia 2024
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
3 września 2024
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
18 października 2024
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
16 października 2024
Ostatnia weryfikacja
1 października 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- HUmani_ODanesth
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Opis planu IPD
Nie jesteśmy upoważnieni do publikowania danych wrażliwych decyzją komisji etycznej
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Nie
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 .