Usando aprendizado de máquina para otimizar a fórmula dinamarquesa de afogamento (DROWN_DDF2)
20 de agosto de 2025 atualizado por: Niklas Breindahl, Prehospital Center, Region Zealand
Identificação de afogamento assistida por aprendizado de máquina para dados de afogamento pré-hospitalar dinamarquês: usando aprendizado de máquina para otimizar a fórmula dinamarquesa de afogamento
A Fórmula Dinamarquesa de Afogamento (DDF) foi projetada para pesquisar os campos de texto não estruturados no Registro Médico Eletrônico Pré-hospitalar nacional dinamarquês em termos irrestritos com critérios de pesquisa abrangentes para identificar todos os potenciais incidentes relacionados à água e alcançar uma alta sensibilidade.
Isto foi importante porque o afogamento é uma ocorrência rara, mas resultou num valor preditivo positivo baixo para a detecção específica de incidentes de afogamento.
Este estudo visa aumentar o valor preditivo positivo da DDF e reduzir as demandas temporais associadas à validação manual.
Visão geral do estudo
Status
Ativo, não recrutando
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O FDUC foi publicado em 2023. É um algoritmo de pesquisa de texto projetado para pesquisar campos de texto não estruturados em bancos de dados contendo registros médicos eletrônicos para identificar todos os possíveis incidentes relacionados à água. O DDF consiste em inúmeras palavras-gatilho relacionadas a lesões por submersão (por exemplo, "drukn"/afogar, "vand"/água, "hav"/oceano e "båd"/barco).
Um estudo em curso mostrou métricas de desempenho impressionantes do DDF como ferramenta de identificação de afogamentos quando aplicado ao PEMR dinamarquês em termos irrestritos. No entanto, o PPV foi baixo para detectar especificamente incidentes de afogamento. Este estudo visa aumentar o valor preditivo positivo da DDF e reduzir as demandas temporais associadas à validação manual.
Os dados são extraídos do prontuário médico eletrônico pré-hospitalar nacional dinamarquês usando o DDF e validados manualmente antes de serem inseridos nos dados dinamarqueses de afogamento pré-hospitalar (DPDD).
Os dados do DPDD de 2016-2021 serão divididos em 80% (dados de treinamento) e 20% (dados de teste) e usados para treinar o aprendizado de máquina.
Os dados do DPDD de 2022-2023 serão usados como dados de validação para calcular as métricas de desempenho para o aprendizado de máquina.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
1500
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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Region Sjælland
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Næstved, Region Sjælland, Dinamarca, 4700
- Prehospital Center
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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
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Todos os pacientes fatais e não fatais por afogamento na Dinamarca tratados pelos Serviços Médicos de Emergência (EMS) entre 2016 e 2023.
Descrição
Critério de inclusão:
- O paciente deve ter apresentado comprometimento respiratório por submersão ou imersão em líquido (incluindo tosse persistente, parada respiratória e inconsciência).
- O paciente deve ter estado em contacto com os Serviços Médicos de Emergência pré-hospitalares dinamarqueses.
Critério de exclusão:
- Dupletos
- Número de registo civil inválido
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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Afogamento fatal
Incidentes de afogamento em que o paciente morreu dentro de 30 dias após o incidente como consequência da lesão por submersão
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O afogamento foi definido pela OMS em 2002 como “o processo de comprometimento respiratório por submersão ou imersão em líquido”.
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Afogamento não fatal
Incidentes de afogamento em que o paciente sobreviveu até 30 dias
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O afogamento foi definido pela OMS em 2002 como “o processo de comprometimento respiratório por submersão ou imersão em líquido”.
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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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Sensibilidade do algoritmo de aprendizado de máquina como ferramenta de identificação de afogamento
Prazo: A sensibilidade do aprendizado de máquina treinado será calculada com base nos dados de 2022 e 2023.
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A sensibilidade [TP / (TP+FN)] será calculada para mostrar o desempenho do aprendizado de máquina como ferramenta de identificação de afogamento.
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A sensibilidade do aprendizado de máquina treinado será calculada com base nos dados de 2022 e 2023.
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Especificidade do algoritmo de aprendizado de máquina como ferramenta de identificação de afogamento
Prazo: A especificidade do aprendizado de máquina treinado será calculada com base nos dados de 2022 e 2023.
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A especificidade [TN / (FP+TN)] será calculada para mostrar o desempenho do aprendizado de máquina como ferramenta de identificação de afogamento.
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A especificidade do aprendizado de máquina treinado será calculada com base nos dados de 2022 e 2023.
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PPV do algoritmo de aprendizado de máquina
Prazo: O PPV do machine learning treinado será calculado com base nos dados de 2022 e 2023.
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PPV [TP / (TP+FP)] será calculado para mostrar o resultado do teste de aprendizado de máquina.
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O PPV do machine learning treinado será calculado com base nos dados de 2022 e 2023.
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NPV do algoritmo de aprendizado de máquina
Prazo: O VPL do aprendizado de máquina treinado será calculado com base nos dados de 2022 e 2023.
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O VPL [TN / (FN+TN)] será calculado para mostrar o resultado do teste de aprendizado de máquina.
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O VPL do aprendizado de máquina treinado será calculado com base nos dados de 2022 e 2023.
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Diretor de estudo: Helle Collatz Christensen, Ass. Prof., Prehospital Center, Region Zealand
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
- Breindahl N, Wolthers SA, Jensen TW, Holgersen MG, Blomberg SNF, Steinmetz J, Christensen HC; Danish Cardiac Arrest Group. Danish Drowning Formula for identification of out-of-hospital cardiac arrest from drowning. Am J Emerg Med. 2023 Nov;73:55-62. doi: 10.1016/j.ajem.2023.08.024. Epub 2023 Aug 15.
- Breindahl N, Wolthers SA, Moller TP, Blomberg SNF, Steinmetz J, Christensen HC; Danish Drowning Validation Group. Characteristics and critical care interventions in drowning patients treated by the Danish Air Ambulance from 2016 to 2021: a nationwide registry-based study with 30-day follow-up. Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2024 Mar 6;32(1):17. doi: 10.1186/s13049-024-01189-y.
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 janeiro de 2024
Conclusão Primária (Estimado)
31 de dezembro de 2025
Conclusão do estudo (Estimado)
31 de dezembro de 2025
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
7 de março de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
13 de março de 2024
Primeira postagem (Real)
15 de março de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
27 de agosto de 2025
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
20 de agosto de 2025
Última verificação
1 de agosto de 2025
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- DROWN_DDF2
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Descrição do plano IPD
Os dados destinam-se a ser utilizados a nível nacional e internacional por investigadores para reduzir a incidência, mortalidade e morbilidade por afogamento.
Os dados estão disponíveis mediante solicitação razoável dos pesquisadores, após solicitação ao autor correspondente, desde que as aprovações necessárias sejam obtidas das autoridades competentes.
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 .