Predykcja ryzyka odleżyn na OIT z wykorzystaniem eksploracji danych (ICU)
Predykcja ryzyka odleżyn na oddziale intensywnej terapii: analiza porównawcza algorytmów eksploracji danych w jednocentrycznej retrospektywnej kohorcie
Przegląd badań
Szczegółowy opis
To badanie obserwacyjne wykorzystuje retrospektywny projekt kohortowy do analizy dokumentacji klinicznej, demograficznej, laboratoryjnej oraz pielęgniarskiej dorosłych pacjentów oddziału intensywnej terapii (OIT) hospitalizowanych w okresie od 10 października 2020 roku do 10 października 2025 roku. Celem badania jest identyfikacja czynników związanych z rozwojem odleżyn oraz porównanie zdolności predykcyjnych wielu algorytmów eksploracji danych i uczenia maszynowego, w tym regresji logistycznej, drzew decyzyjnych, lasów losowych, maszyn wektorów nośnych i modeli gradient boosting.
Zbiór danych będzie obejmował przeglądanie archiwalnych dokumentacji OIT, kart pacjentów oraz formularzy obserwacji pielęgniarskich. Żadne nowe dane nie będą zbierane bezpośrednio od pacjentów, a także nie będą przeprowadzane żadne interwencje medyczne ani prospektywne obserwacje. Wszystkie wyodrębnione dane zostaną w pełni anonimizowane przed analizą. Badanie będzie prowadzone zgodnie z zasadami etycznymi i zostało zatwierdzone przez Nieinterwencyjną Komisję Etyki Badań Klinicznych Uniwersytetu Bolu Abant Izzet Baysal.
Oczekiwanym rezultatem tego badania jest identyfikacja najdokładniejszego modelu predykcyjnego ryzyka odleżyn oraz wsparcie procesów podejmowania decyzji klinicznych poprzez przyczynienie się do wczesnych strategii zapobiegania na OIT.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Bolu
-
Bolu, Bolu, Turcja (Türkiye), 14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
-
Merkez, Bolu, Turcja (Türkiye), 14100
- Bolu Izzet Baysal State Hospital
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria włączenia
- Pacjenci hospitalizowani na oddziale intensywnej terapii między 10 października 2020 a * 10 października 2025
- Dorośli pacjenci w wieku 18 lat i więcej
- Pobyt na oddziale intensywnej terapii trwający co najmniej 24 godziny
- Dostępność kompletnej i dostępnej dokumentacji medycznej w formie elektronicznej lub papierowej
Kryteria wykluczenia
- Pacjenci młodsi niż 18 lat
- Pobyt na oddziale intensywnej terapii krótszy niż 24 godziny Niekompletna, brakująca lub niespójna dokumentacja medyczna w formie elektronicznej lub papierowej
- Obecność odleżyny zdiagnozowanej przed lub w momencie przyjęcia na oddział intensywnej terapii
- Niemożliwość wyodrębnienia danych dotyczących odleżyn z dokumentacji medycznej
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Kohorta pacjentów OIT
Dorośli pacjenci, którzy będą hospitalizowani na oddziale intensywnej terapii między 10 października 2020 a 10 października 2025.
Nie będą stosowane żadne interwencje, a wszystkie dane zostaną uzyskane z istniejącej dokumentacji medycznej.
|
To jest retrospektywne badanie obserwacyjne.
Nie będą stosowane żadne interwencje.
Wszystkie dane będą pozyskiwane z istniejącej dokumentacji medycznej.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Dokładność przewidywania rozwoju odleżyn
Ramy czasowe: 10 października 2020 do 10 października 2025
|
Głównym celem badania jest ocena dokładności predykcyjnej algorytmów eksploracji danych w identyfikowaniu ryzyka rozwoju odleżyn u pacjentów hospitalizowanych na oddziale intensywnej terapii (OIT).
Metryki dokładności, takie jak pole pod krzywą charakterystyki pracy odbiornika (AUC), czułość, swoistość, precyzja, czułość odtworzeniowa i wynik F1, zostaną obliczone przy użyciu retrospektywnych danych z dokumentacji medycznej.
|
10 października 2020 do 10 października 2025
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Saadet Can Çiçek, Assoc. Prof., PhD, Abant Izzet Baysal University
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- AIBU-SBF-NSY-2025
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .