- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06326385
Desenvolvimento e validação de modelos preditivos de risco de sepse em pacientes com hemorragia intracerebral em unidades de terapia intensiva baseados em aprendizado de máquina: um estudo de coorte retrospectivo
Pacientes com hemorragia intracerebral (HIC) na unidade de terapia intensiva (UTI) correm maior risco de desenvolver sepse, aumentando significativamente a mortalidade e a carga de saúde. Atualmente, faltam ferramentas eficazes para a previsão precoce de sepse em pacientes com HIC na UTI. Este estudo tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo confiável usando técnicas de aprendizado de máquina para auxiliar os médicos na identificação precoce de pacientes de alto risco e para facilitar a intervenção oportuna.
O banco de dados Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) IV (versão 2.2) é um repositório online internacional para conhecimentos especializados em cuidados intensivos. Este banco de dados contém informações relacionadas aos pacientes coletadas nas UTIs do Beth Israel Deaconess Medical Center entre 2008 e 2019. Inclui um vasto conjunto de dados de 299.712 internações hospitalares e 73.181 pacientes em unidades de terapia intensiva.
O banco de dados de pesquisa colaborativa eICU (eICU-CRD) compreende dados de mais de 200.000 internações em UTI para 139.367 pacientes únicos em 208 hospitais dos EUA entre 2014 e 2015, fornecendo um recurso valioso para pesquisas em cuidados intensivos.
Este estudo tem como objetivo estabelecer e validar múltiplos modelos de aprendizado de máquina para prever o início de sepse em pacientes de UTI com HIC e identificar o modelo com desempenho preditivo ideal.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
- Coleta de dados: Este estudo utilizou duas bases de dados públicas. O modelo aproveitou dados clínicos obtidos do banco de dados Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) IV (versão 2.2) e selecionou pacientes correspondentes para validação externa do eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD). Os dados sobre pacientes com HIC foram extraídos do banco de dados público MIMIC IV, incluindo características basais, parâmetros clínicos, intervenções terapêuticas e resultados. Os dados foram divididos aleatoriamente em dois grupos, com 70% servindo como conjunto de treinamento e 30% como conjunto de validação.
- Desenvolvimento de modelo: a seleção de recursos foi realizada usando regressão Lasso para construir vários modelos de aprendizado de máquina (como Floresta Aleatória, Regressão Logística e Redes Neurais).
- Validação do modelo: Além do conjunto de validação interna, também foi realizada validação externa no banco de dados eICU para testar a generalização do modelo.
- Análise estatística: O desempenho preditivo do modelo foi avaliado usando métricas que incluem a área sob a curva ROC (AUC), sensibilidade e especificidade.
- Avaliação da aplicabilidade clínica: A utilidade clínica do modelo foi avaliada por meio da Análise da Curva de Decisão (DCA).
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Le Zhang, Doctor
- Número de telefone: 13973187150
- E-mail: zlzdzlzd@csu.edu.cn
Estude backup de contato
- Nome: Ye Li, Doctor
- Número de telefone: 19967131289
- E-mail: 17670516318@163.com
Locais de estudo
-
-
Hunan
-
Changsha, Hunan, China, 410008
- Le Zhang
-
Contato:
- Le Zhang
- Número de telefone: 13973187150
- E-mail: zlzdzlzd@csu.edu.cn
-
Contato:
- Ye Li
- Número de telefone: 19967131289
- E-mail: 17670516318@163.com
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- 1. Diagnosticado com hemorragia intracerebral primária pela codificação CID-9/10.
- 2. De 19 a 89 anos.
Critério de exclusão:
- 1. Pacientes internados no hospital, mas não na UTI.
- 2. Pacientes com dados de acompanhamento ausentes ou variáveis incompletas.
- 3. Pacientes com internação hospitalar superior a um mês.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
hemorragia intracerebral
|
nenhuma intervenção
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Ocorrência de sepse
Prazo: dentro de 30 dias após a admissão
|
Ocorrência de sepse
|
dentro de 30 dias após a admissão
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
- Processos Patológicos
- Doenças cardiovasculares
- Doenças Vasculares
- Distúrbios Cerebrovasculares
- Doenças Cerebrais
- Doenças do Sistema Nervoso Central
- Doenças do Sistema Nervoso
- Infecções
- Síndrome da Resposta Inflamatória Sistêmica
- Inflamação
- Hemorragias Intracranianas
- Sepse
- Toxemia
- Hemorragia
- Hemorragia cerebral
Outros números de identificação do estudo
- 53244021
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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 .