Um estudo retrospectivo do modelo de rede neural para quantificar dinamicamente a gravidade da doença de COVID-19
22 de fevereiro de 2024 atualizado por: Jianguo Sun, Xinqiao Hospital of Chongqing
um estudo retrospectivo do modelo de rede neural para quantificar dinamicamente a gravidade da doença de COVID-19
A pesquisa visa coletar grandes amostras de pacientes com a doença de COVID-19 com sintomas clínicos, dados de exames laboratoriais e de imagem.
Triagem dos indicadores biológicos relacionados com a ocorrência de doenças graves.
Em seguida, os investigadores usam o método de aprendizado profundo da tecnologia de inteligência artificial (IA) para encontrar um modelo de previsão que possa quantificar dinamicamente a gravidade da doença COVID-19.
Visão geral do estudo
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
1000
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
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Chongqing, China, 400000
- Xinqiao Hospital of Chongqing
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
18 anos a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
N/D
Método de amostragem
Amostra de Probabilidade
População do estudo
Pacientes da doença COVID-19
Descrição
Critério de inclusão:
- Pacientes com doença de COVID-19 confirmada por RT-PCR e TC de ácido nucleico do vírus
Critério de exclusão:
- casos suspeitos não confirmados
- Pacientes durante a gravidez e lactação
- dados clínicos incompletos
- investigadores consideraram os pacientes inelegíveis para o estudo
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Grupo observado
Os pacientes que detectaram a doença de COVID-19 por RT-PCR e tomografia computadorizada.
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diagnóstico clínico
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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discriminação
Prazo: até 3 meses
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O desempenho do nosso modelo de predição é avaliado com as curvas de características de operação do receptor (ROC), áreas sob as curvas (AUCs) e índice de concordância (c-index).
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até 3 meses
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Calibração
Prazo: até 3 meses
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A análise das curvas de calibração é usada para mostrar o erro entre o fenótipo clínico previsto com o modelo de previsão e o fenótipo clínico real.
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até 3 meses
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Benefício líquido
Prazo: até 3 meses
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A análise da curva de decisão foi usada para determinar se os modelos poderiam ser considerados ferramentas úteis para a tomada de decisão clínica, comparando os benefícios líquidos em qualquer limite.
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até 3 meses
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
17 de janeiro de 2020
Conclusão Primária (Real)
30 de agosto de 2020
Conclusão do estudo (Real)
31 de dezembro de 2020
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
18 de março de 2020
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
12 de abril de 2020
Primeira postagem (Real)
15 de abril de 2020
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
23 de fevereiro de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
22 de fevereiro de 2024
Última verificação
1 de fevereiro de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- XQonc-015
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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