Esta página foi traduzida automaticamente e a precisão da tradução não é garantida. Por favor, consulte o versão em inglês para um texto fonte.

Modelos de aprendizado profundo para previsão de hipotensão intraoperatória usando parâmetros não invasivos

25 de março de 2025 atualizado por: Hyun Joo Ahn, Samsung Medical Center

Previsão de hipotensão intraoperatória usando dispositivos de monitoramento não invasivos: desenvolvimento de modelo de aprendizado profundo

Os investigadores tiveram como objetivo investigar o modelo de aprendizado profundo para prever a hipotensão intraoperatória usando parâmetros de monitoramento não invasivos.

Visão geral do estudo

Status

Concluído

Condições

Descrição detalhada

A hipotensão intraoperatória está associada a várias complicações pós-operatórias, como lesão renal aguda. Portanto, a previsão precisa e o tratamento imediato da hipotensão intraoperatória são importantes. No entanto, é difícil prever com precisão a hipotensão intraoperatória com base na experiência e intuição dos anestesiologistas. Recentemente, algoritmos de aprendizado profundo usando monitoramento invasivo da pressão arterial mostraram boa capacidade preditiva de hipotensão intraoperatória. Pode ajudar nas decisões do clínico. No entanto, a maioria dos pacientes submetidos à cirurgia geral é monitorada por parâmetros não invasivos. Portanto, os investigadores investigam o modelo de predição para hipotensão intraoperatória usando monitoramento não invasivo.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

5175

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

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

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Método de amostragem

Amostra de Probabilidade

População do estudo

A população do estudo incluiu pacientes submetidos à anestesia geral inalatória para cirurgia não cardíaca entre junho de 2016 e agosto de 2017 no Hospital da Universidade Nacional de Seul, Seul, Coreia do Sul.

Descrição

Critério de inclusão:

  • Os pacientes incluídos no banco de dados aberto, VtialDB.
  • Os pacientes submetidos à anestesia geral inalatória para cirurgia não cardíaca.
  • Os pacientes que possuem dados de monitoramento não invasivo, incluindo pressão arterial, eletrocardiografia, oximetria de pulso, índice bispectral, capnografia e concentração alveolar mínima do agente inalatório.

Critério de exclusão:

  • O paciente com dados perdidos.

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
Grupo
No banco de dados de código aberto (VitalDB, https://vitaldb.net), os pacientes submetidos à anestesia geral com monitoramento não invasivo incluindo pressão arterial, eletrocardiografia, oximetria de pulso, índice bispectral, capnografia e concentração alveolar mínima do agente inalatório.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Capacidade de predição do modelo de aprendizado profundo no evento de hipotensão intraoperatória
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 3 horas
Área sob a curva da curva característica de operação do receptor (AUROC) para o modelo de aprendizado profundo para prever a hipotensão intraoperatória.
até a conclusão do estudo, uma média de 3 horas

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Samsung Medical Center

Investigadores

  • Investigador principal: Hyun Joo Ahn, MD, PhD, Samsung Medical Center

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Publicações Gerais

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)

1 de abril de 2023

Conclusão Primária (Real)

1 de maio de 2024

Conclusão do estudo (Real)

1 de maio de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

13 de fevereiro de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

7 de março de 2023

Primeira postagem (Real)

9 de março de 2023

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

30 de março de 2025

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

25 de março de 2025

Última verificação

1 de maio de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • SMC 2022-09-096

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

INDECISO

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

produto fabricado e exportado dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

Se inscrever